CN110413495B - 显示面板温度预测方法及温度预测装置 - Google Patents

显示面板温度预测方法及温度预测装置 Download PDF

Info

Publication number
CN110413495B
CN110413495B CN201910668715.7A CN201910668715A CN110413495B CN 110413495 B CN110413495 B CN 110413495B CN 201910668715 A CN201910668715 A CN 201910668715A CN 110413495 B CN110413495 B CN 110413495B
Authority
CN
China
Prior art keywords
display panel
data
sample data
type data
temperature
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201910668715.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110413495A (zh
Inventor
李小华
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Huizhou China Star Optoelectronics Display Co Ltd
Original Assignee
Huizhou China Star Optoelectronics Display Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Huizhou China Star Optoelectronics Display Co Ltd filed Critical Huizhou China Star Optoelectronics Display Co Ltd
Priority to CN201910668715.7A priority Critical patent/CN110413495B/zh
Publication of CN110413495A publication Critical patent/CN110413495A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110413495B publication Critical patent/CN110413495B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/30—Monitoring
    • G06F11/34—Recording or statistical evaluation of computer activity, e.g. of down time, of input/output operation ; Recording or statistical evaluation of user activity, e.g. usability assessment
    • G06F11/3447—Performance evaluation by modeling
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/04—Manufacturing
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Luminescent Compositions (AREA)
  • Control Of Indicators Other Than Cathode Ray Tubes (AREA)

Abstract

本发明实施例公开了一种显示面板温度预测方法及温度预测装置，该方法包括：获取所述显示面板在目标时间点的第一类型数据，第二类型数据和第三类型数据；根据所述目标时间点的第一类型数据，第二类型数据和第三类型数据，以及预先确定的温度预估策略，得到所述显示面板的预估温度。本发明提供的显示面板温度预测方法，能够预测得到显示面板的温度，为产品提供一种能够在产品设计定版前就能够预测显示面板温度的方法，在设计之初可通过此方法进行预估显示面板温度，避免了常规设计中必须得到显示面板实物才能进行测试温度的盲目性，减少了实验次数及时间，优化产品的设计流程，降低了设计成本。

Description

显示面板温度预测方法及温度预测装置
技术领域
本发明涉及显示技术领域，具体涉及一种显示面板温度预测方法及温度预测装置。
背景技术
随着这些年液晶显示器(Liquid Crystal Display，LCD)产业的迅速发展以及来自于有机发光二极管(Organic Light-Emitting Diode，OLED)等其他显示技术的压力，各种关于LCD的新技术新应用也层出不穷。显示面板画质及品味设计等追求极致设计，而不同光学方案设计必然导致模组整体温度变化，而在设计之初就对模组整体温度的预测就显得十分有意义了。
发明内容
针对现有技术下的显示面板设计制备方法，无法在制备之前对显示面板的温度进行预测，导致显示面板工作时温度过高影响显示效果的问题，本发明实施例提供一种显示面板温度预测方法及温度预测装置。
为解决上述问题，第一方面，本申请提供一种显示面板温度预测方法，应用于显示面板，所述显示面板包括背板和多个LED，所述方法包括：
获取所述显示面板在目标时间点的第一类型数据，第二类型数据和第三类型数据；
根据所述目标时间点的第一类型数据，第二类型数据和第三类型数据，以及预先确定的温度预估策略，得到所述显示面板的预估温度。
进一步的，在根据所述目标时间点的第一类型数据，第二类型数据和第三类型数据，以及预先确定的温度预估策略，预估当前显示面板的预估温度之前，所述方法还包括：
获取所述显示面板第一样本数据集，所述第一样本数据集中包括显示面板在不同时间点的多个第一样本数据，每个第一样本数据中包括第一类型数据，第二类型数据、第三类型数据以及对应的第一温度数据；
利用所述第一样本数据集，模拟得到所述显示面板的模型；
利用所述模型确定所述温度预估策略。
进一步的，所述利用所述模型确定所述温度预估策略，包括：
获取显示面板第二样本数据集，所述第二样本数据集中包括显示面板在不同时间点的多个第二样本数据，每个第二样本数据中包括第一类型数据、第二类型数据和第三类型数据，所述第二样本数据集中的第二样本数据的数量大于所述第一样本数据集中第一样本数据的数量；
将所述第二样本数据集中的第二样本数据输入到所述模型，得到每个第二样本数据对应的第二温度数据；
根据所述第二样本数据集中的第二样本数据，以及各第二样本数据对应的第二温度数据，确定所述温度预估策略。
进一步的，所述根据所述第二样本数据集中的第二样本数据，以及各第二样本数据对应的第二温度数据，确定所述温度预估策略，包括：
根据所述第二样本数据集中的第二样本数据，以及各第二样本数据对应的第二温度数据，拟合计算得到所述显示面板的温度预估公式。
进一步的，所述温度预估公式为：
T＝(p1+p2*x+p3*y+p4*y^2)/(1+p5*x+p6*x^2+p7*x^3+p8*y)
其中P1、P2、P3、P4、P5、P6、P7和P8为公式中的系数；所述x为所述样本数据中第一类型数据与第二类型数据的比值，所述y为所述样本数据中第三类型数据的值。
进一步的，所述根据所述目标时间点的第一类型数据，第二类型数据和第三类型数据，以及预先确定的温度预估策略，得到所述显示面板的预估温度包括：
将所述目标时间点的第一类型数据，第二类型数据和第三类型数据带入所述温度预估公式，得到所述显示面板的预估温度。
进一步的，所述面板为侧入式显示面板，且所述第一类型数据为所述显示面板中LED的功率，所述第二类型数据为所述显示面板中LED分布的间距，所述第三类型数据为所述显示面板的背板幅宽。
进一步的，所述根据所述目标时间点的第一类型数据，第二类型数据和第三类型数据，以及预先确定的温度预估策略，预估当前显示面板的预估温度包括：
获取所述目标时间点的第四类型数据；
根据所述目标时间点的第一类型数据，第二类型数据、第三类型数据和第四类型数据，以及预先确定的温度预估策略，得到当前显示面板的预估温度。
进一步的，所述第四类型数据为所述显示面板中背板的材质数据。
第二方面，本申请还提供一种温度预测装置，所述温度预测装置包括：
获取单元，获取所述显示面板在目标时间点的第一类型数据，第二类型数据和第三类型数据；
预估单元，根据所述目标时间点的第一类型数据，第二类型数据和第三类型数据，以及预先确定的温度预估策略，得到当前显示面板的预估温度。
进一步的，所述温度预测装置还包括策略确定单元，所述温度预估策略确定单元具体用于：
获取所述显示面板第一样本数据集，所述第一样本数据集中包括显示面板在不同时间点的多个第一样本数据，每个第一样本数据中包括第一类型数据，第二类型数据、第三类型数据以及对应的第一温度数据；
利用所述第一样本数据集，模拟得到所述显示面板的模型；
利用所述模型确定所述温度预估策略。
进一步的，所述策略确定单元具体用于：
获取显示面板第二样本数据集，所述第二样本数据集中包括显示面板在不同时间点的多个第二样本数据，每个第二样本数据中包括第一类型数据、第二类型数据和第三类型数据，所述第二样本数据集中的第二样本数据的数量大于所述第一样本数据集中第一样本数据的数量；
将所述第二样本数据集中的第二样本数据输入到所述模型，得到每个第二样本数据对应的第二温度数据；
根据所述第二样本数据集中的第二样本数据，以及各第二样本数据对应的第二温度数据，确定所述温度预估策略。
进一步的，所述策略确定单元具体用于：
根据所述第二样本数据集中的第二样本数据，以及各第二样本数据对应的第二温度数据，拟合计算得到所述显示面板的温度预估公式。
进一步的，所述温度预估公式为：
T＝(p1+p2*x+p3*y+p4*y^2)/(1+p5*x+p6*x^2+p7*x^3+p8*y)
其中，P1、P2、P3、P4、P5、P6、P7和P8为公式中的系数；所述x为所述样本数据中第一类型数据与第二类型数据的比值，所述y为所述样本数据中第三类型数据的值。
进一步的，所述预估单元具体用于：
将所述目标时间点的第一类型数据，第二类型数据和第三类型数据带入所述温度预估公式，得到所述显示面板的预估温度。
有益效果：本发明提供一种显示面板温度预测方法，能够预测得到显示面板的温度，为产品提供一种能够在产品设计定版前就能够预测显示面板温度的方法，在设计之初可通过此方法进行预估显示面板温度，避免了常规设计中必须得到显示面板实物才能进行测试温度的盲目性，减少了实验次数及时间，优化产品的设计流程，降低了设计成本。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明提供的显示面板温度预测方法一实施例流程示意图；
图2为在图1温度预测方法的基础上，显示面板温度预测方法另一实施例流程示意图；
图3为本发明提供的显示面板温度预测方法步骤S23一实施例流程图；
图4为本发明提供的温度预测装置一实施例示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个所述特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
在本申请中，“示例性”一词用来表示“用作例子、例证或说明”。本申请中被描述为“示例性”的任何实施例不一定被解释为比其它实施例更优选或更具优势。为了使本领域任何技术人员能够实现和使用本发明，给出了以下描述。在以下描述中，为了解释的目的而列出了细节。应当明白的是，本领域普通技术人员可以认识到，在不使用这些特定细节的情况下也可以实现本发明。在其它实例中，不会对公知的结构和过程进行详细阐述，以避免不必要的细节使本发明的描述变得晦涩。因此，本发明并非旨在限于所示的实施例，而是与符合本申请所公开的原理和特征的最广范围相一致。
本发明实施例提供一种显示面板温度预测方法及温度预估装置。以下分别进行详细说明。
如图1所示，为本发明提供的显示面板温度预测方法一实施例流程示意图，该方法应用于显示面板，且显示面板包括背板和多个LED，该方法包括：
S1、获取显示面板在目标时间点的第一类型数据，第二类型数据和第三类型数据。
S2、根据目标时间点的第一类型数据，第二类型数据和第三类型数据，以及预先确定的温度预估策略，得到显示面板的预估温度。
本发明实施例提供的显示面板温度预测方法，能够预测得到显示面板的温度，为产品提供一种能够在产品设计定版前就能够预测显示面板温度的方法，在设计之初可通过此方法进行预估显示面板温度，避免了常规设计中必须得到显示面板实物才能进行测试温度的盲目性，减少了实验次数及时间，优化产品的设计流程，降低了设计成本。
在本发明的一个具体实施例中，在根据目标时间点的第一类型数据，第二类型数据和第三类型数据，以及预先确定的温度预估策略，得到显示面板的预估温度之前，如图2所示，为在图1温度预测方法的基础上，显示面板温度预测方法另一实施例流程示意图，本方法还可以包括：
S21、获取显示面板第一样本数据集，第一样本数据集中包括显示面板在不同时间点的多个第一样本数据，每个第一样本数据中包括第一类型数据，第二类型数据、第三类型数据以及对应的第一温度数据。
S22、利用第一样本数据集，模拟得到显示面板的模型。
S23、利用模型确定温度预估策略。
具体的，获取显示面板的第一样本数据集，其中，第一样本数据包括有显示面板在不同的时间点的第一数量的多个第一样本数据，而第一样本数据又包括有第一类型数据、第二类型数据、第三类型数据以及该时间点下第一样本数据对应的第一温度数据。
在得到第一样本数据集后，利用Icepak等仿真软件，建立显示面板的数学模型，而得到显示面板的数学模型后，可以利用该数学模型来确定显示面板的温度预估策略。
在上述实施例的基础上，如图3所示，为本发明提供的显示面板温度预测方法步骤S23一实施例流程图，具体的，利用显示面板的数学模型来确定显示面板的温度预估策略又可以包括：
S31、获取显示面板第二样本数据集，第二样本数据集中包括显示面板在不同时间点的多个第二样本数据，每个第二样本数据中包括第一类型数据、第二类型数据和第三类型数据，第二样本数据集中的第二样本数据的数量大于所述第一样本数据集中第一样本数据的数量。
S32、将第二样本数据集中的第二样本数据输入到显示面板的模型，得到每个第二样本数据对应的第二温度数据。
S33、根据第二样本数据集中的第二样本数据，以及各第二样本数据对应的第二温度数据，确定温度预估策略。
具体的，前述利用显示面板的第一样本数据集得到显示面板的数学模型，该数学模型中包括有显示面板中的第一类型数据、第二类型数据和第三类型数据等未知参数。在得到显示面板的数学模型后，获取显示面板第二样本数据集，而第二样本数据集中包括有显示面板在不同时间点的多个第二样本数据，每个第二样本数据中包括第一类型数据、第二类型数据和第三类型数据。且第二样本数据集中的第二样本数据的数量大于第一样本数据集中第一样本数据的数量。
在得到第二样本数据集后，将第二样本数据输入到得到的显示面板的数学模型中去，得到第二样本数据集中每一个样本数据对应的第二温度数据。
即不断的改变显示面板模型中第一类型数据、第二类型数据和第三类型数据等参数，在显示面板数学模型中得到与之对应的显示面板的温度数据。
在得到第二样本数据集和与第二样本数据集中第二样本数据对应的第二温度数据后，对两者进行拟合计算得到了显示面板的温度预估公式。
在上述实施例中，拟合得到的显示面板的温度预估公式可以为：
T＝(p1+p2*x+p3*y+p4*y^2)/(1+p5*x+p6*x^2+p7*x^3+p8*y)
其中，P1、P2、P3、P4、P5、P6、P7和P8为公式中的系数；所述x为样本数据中第一类型数据与第二类型数据的比值，所述y为样本数据中第三类型数据的值。
而在本发明的一些实施例中，前述显示面板的温度预估公式应用于侧入式显示面板，且第一类型数据为显示面板中的LED的功率，第二类型数据为显示面板中LED分布的间距，第三类型数据为显示面板中的背板幅宽。
由于x为样本数据中第一类型数据与第二类型数据的比值，即显示面板的单颗LED的功率与显示面板中LED分布间距的比值，即显示面板LED的功率密度。而显示面板中的背板幅宽y的范围在：y∈[100,300]mm，即显示面板的背板幅宽可以为100mm、200mm、300mm。
在得到显示面板的温度预估公式后，若想要预估显示面板的温度，只需获得显示面板在目标时间点的第一类型数据、第二类型数据和第三类型数据，依据第一类型数据、第二类型数据和第三类型数据计算得到x与y的值，进而带入前述的显示面板温度预估公式中，得到显示面板的预估温度。
在本发明的一个具体实施例中，以65寸的侧入式显示面板为例，通过仿真分析拟合公式得到的显示模组温度为100.27℃，而实际测试温度为99.9℃，预估精度达99％。因此本发明提供的显示面板温度预估公式预估精度很高，能够在显示面板制备前就预估显示面板的温度，避免了常规设计中必须得到显示面板实物才能进行测试温度的盲目性，减少了实验次数及时间，优化产品的设计流程，降低了设计成本。
在上述实施例的基础上，本发明提供的显示面板温度预测方法还可以包括：获取目标时间点的第四类型数据；根据目标时间点的第一类型数据，第二类型数据、第三类型数据和第四类型数据，以及预先确定的温度预估策略，得到当前显示面板的预估温度。
具体的，在显示面板的温度预测过程中，除了第一类型数据，第二类型数据和第三类型数据外，还有其他的一些影响显示面板温度的因素。即除了显示面板中的LED的功率、显示面板中LED分布的间距、显示面板中的背板幅宽外还有其他因素也影响着显示面板的温度。
在本发明的一个实施例中，该第四类型数据可以为显示面板中的背板材质数据。具体的，不同的材质的散热系数不同，因此会影响显示面板的散热效果，进而影响显示面板的温度。在本发明实施例中，显示面板的背板材质可以为铝或铝合金。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见上文针对其他实施例的详细描述，此处不再赘述。
本发明还提供一种温度预测装置，如图4所示，为本发明提供的温度预测装置一实施例示意图，该温度预测装置400包括：
获取单元401，获取所述显示面板在目标时间点的第一类型数据，第二类型数据和第三类型数据。
预估单元402，根据所述目标时间点的第一类型数据，第二类型数据和第三类型数据，以及预先确定的温度预估策略，得到当前显示面板的预估温度。
在本发明的一些实施例中，本发明实施例提供的温度预测装置还包括策略确定单元，所述温度预估策略确定单元具体用于：
获取所述显示面板第一样本数据集，其中第一样本数据集中包括显示面板在不同时间点的多个第一样本数据，每个第一样本数据中包括第一类型数据，第二类型数据、第三类型数据以及每一个样本数据对应的第一温度数据；利用所述第一样本数据集，模拟得到所述显示面板的模型；利用所述模型确定所述温度预估策略。
在上述实施例的基础上，本发明提供的策略确定单元还具体用于：
获取显示面板第二样本数据集，所述第二样本数据集中包括显示面板在不同时间点的多个第二样本数据，每个第二样本数据中包括第一类型数据、第二类型数据和第三类型数据，所述第二样本数据集中的第二样本数据的数量大于所述第一样本数据集中第一样本数据的数量；
将所述第二样本数据集中的第二样本数据输入到所述模型，得到每个第二样本数据对应的第二温度数据；
根据所述第二样本数据集中的第二样本数据，以及各第二样本数据对应的第二温度数据，确定所述温度预估策略。
在上述实施例的基础上，本发明实施例提供的策略确定单元还用于：
根据所述第二样本数据集中的第二样本数据，以及各第二样本数据对应的第二温度数据，拟合计算得到所述显示面板的温度预估公式。
在本发明实施例中，利用策略确定单元得到的显示面板的温度预估公式为：
T＝(p1+p2*x+p3*y+p4*y^2)/(1+p5*x+p6*x^2+p7*x^3+p8*y)
其中，P1、P2、P3、P4、P5、P6、P7和P8为公式中的系数；所述x为所述样本数据中第一类型数据与第二类型数据的比值，所述y为所述样本数据中第三类型数据的值。
而在本发明实施例中，预估单元具体用于：
将所述目标时间点的第一类型数据，第二类型数据和第三类型数据带入所述温度预估公式，得到所述显示面板的预估温度。
本发明实施例提供的温度预测装置，能够预测得到显示面板的温度，为产品提供一种能够在产品设计定版前就能够预测显示面板温度的方法，在设计之初可通过此方法进行预估显示面板温度，避免了常规设计中必须得到显示面板实物才能进行测试温度的盲目性，减少了实验次数及时间，优化产品的设计流程，降低了设计成本。
本领域普通技术人员可以理解，上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤可以通过指令来完成，或通过指令控制相关的硬件来完成，该指令可以存储于一计算机可读存储介质中，并由处理器进行加载和执行。
为此，本发明实施例提供一种存储介质，该存储介质可以包括：只读存储器(ROM，Read Only Memory)、随机存取记忆体(RAM，Random Access Memory)、磁盘或光盘等。该存储介质中存储有多条指令，该指令能够被处理器进行加载，以执行本发明实施例所提供的任一种日志采集方法中的步骤。例如，该指令可以执行如下步骤：
获取所述显示面板在目标时间点的第一类型数据，第二类型数据和第三类型数据；
根据所述目标时间点的第一类型数据，第二类型数据和第三类型数据，以及预先确定的温度预估策略，得到所述显示面板的预估温度。
具体实施时，以上各个单元或结构可以作为独立的实体来实现，也可以进行任意组合，作为同一或若干个实体来实现，以上各个单元或结构的具体实施可参见前面的方法实施例，在此不再赘述。
以上各个操作的具体实施可参见前面的实施例，在此不再赘述。
以上对本发明实施例所提供的一种显示面板温度预测方法及温度预测装置进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (6)

1.一种显示面板温度预测方法，应用于显示面板，所述显示面板包括背板和多个LED，其特征在于，所述方法包括：
获取所述显示面板在目标时间点的第一类型数据，第二类型数据和第三类型数据；
根据所述目标时间点的第一类型数据，第二类型数据和第三类型数据，以及预先确定的温度预估策略，得到所述显示面板的预估温度；
在根据所述目标时间点的第一类型数据，第二类型数据和第三类型数据，以及预先确定的温度预估策略，预估当前显示面板的预估温度之前，所述方法还包括：
获取所述显示面板第一样本数据集，所述第一样本数据集中包括显示面板在不同时间点的多个第一样本数据，每个第一样本数据中包括第一类型数据，第二类型数据、第三类型数据以及对应的第一温度数据；
利用所述第一样本数据集，模拟得到所述显示面板的模型；
利用所述模型确定所述温度预估策略；
其中，所述利用所述模型确定所述温度预估策略，包括：
获取显示面板第二样本数据集，所述第二样本数据集中包括显示面板在不同时间点的多个第二样本数据，每个第二样本数据中包括第一类型数据、第二类型数据和第三类型数据，所述第二样本数据集中的第二样本数据的数量大于所述第一样本数据集中第一样本数据的数量；
将所述第二样本数据集中的第二样本数据输入到所述模型，得到每个第二样本数据对应的第二温度数据；
根据所述第二样本数据集中的第二样本数据，以及各第二样本数据对应的第二温度数据，确定所述温度预估策略；
所述根据所述第二样本数据集中的第二样本数据，以及各第二样本数据对应的第二温度数据，确定所述温度预估策略，包括：
根据所述第二样本数据集中的第二样本数据，以及各第二样本数据对应的第二温度数据，拟合计算得到所述显示面板的温度预估公式；
其中，所述第一类型数据为所述显示面板中LED的功率，所述第二类型数据为所述显示面板中LED分布的间距，所述第三类型数据为所述显示面板的背板幅宽。
2.根据权利要求1所述的显示面板温度预测方法，其特征在于，所述温度预估公式为：
T＝(p1+p2*x+p3*y+p4*y^2)/(1+p5*x+p6*x^2+p7*x^3+p8*y)
其中，P1、P2、P3、P4、P5、P6、P7和P8为公式中的系数；所述x为所述样本数据中第一类型数据与第二类型数据的比值，所述y为所述样本数据中第三类型数据的值。
3.根据权利要求1所述的显示面板温度预测方法，其特征在于，所述根据所述目标时间点的第一类型数据，第二类型数据和第三类型数据，以及预先确定的温度预估策略，得到所述显示面板的预估温度包括：
将所述目标时间点的第一类型数据，第二类型数据和第三类型数据带入所述温度预估公式，得到所述显示面板的预估温度。
4.根据权利要求1所述的显示面板温度预测方法，其特征在于，所述根据所述目标时间点的第一类型数据，第二类型数据和第三类型数据，以及预先确定的温度预估策略，预估当前显示面板的预估温度包括：
获取所述目标时间点的第四类型数据；
根据所述目标时间点的第一类型数据，第二类型数据、第三类型数据和第四类型数据，以及预先确定的温度预估策略，得到当前显示面板的预估温度。
5.根据权利要求4所述的显示面板温度预测方法，其特征在于，所述第四类型数据为所述显示面板中背板的材质数据。
6.一种温度预测装置，其特征在于，所述温度预测装置包括：
获取单元，获取显示面板在目标时间点的第一类型数据，第二类型数据和第三类型数据；
预估单元，根据所述目标时间点的第一类型数据，第二类型数据和第三类型数据，以及预先确定的温度预估策略，得到当前显示面板的预估温度；
所述预估单元还用于：获取所述显示面板第一样本数据集，所述第一样本数据集中包括显示面板在不同时间点的多个第一样本数据，每个第一样本数据中包括第一类型数据，第二类型数据、第三类型数据以及对应的第一温度数据；
利用所述第一样本数据集，模拟得到所述显示面板的模型；
利用所述模型确定所述温度预估策略；
所述预估单元还用于：获取显示面板第二样本数据集，所述第二样本数据集中包括显示面板在不同时间点的多个第二样本数据，每个第二样本数据中包括第一类型数据、第二类型数据和第三类型数据，所述第二样本数据集中的第二样本数据的数量大于所述第一样本数据集中第一样本数据的数量；
将所述第二样本数据集中的第二样本数据输入到所述模型，得到每个第二样本数据对应的第二温度数据；
根据所述第二样本数据集中的第二样本数据，以及各第二样本数据对应的第二温度数据，确定所述温度预估策略；
所述预估单元还用于：根据所述第二样本数据集中的第二样本数据，以及各第二样本数据对应的第二温度数据，拟合计算得到所述显示面板的温度预估公式；
其中，所述第一类型数据为所述显示面板中LED的功率，所述第二类型数据为所述显示面板中LED分布的间距，所述第三类型数据为所述显示面板的背板幅宽。
CN201910668715.7A 2019-07-23 2019-07-23 显示面板温度预测方法及温度预测装置 Active CN110413495B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910668715.7A CN110413495B (zh) 2019-07-23 2019-07-23 显示面板温度预测方法及温度预测装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910668715.7A CN110413495B (zh) 2019-07-23 2019-07-23 显示面板温度预测方法及温度预测装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110413495A CN110413495A (zh) 2019-11-05
CN110413495B true CN110413495B (zh) 2023-06-02

Family

ID=68362617

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910668715.7A Active CN110413495B (zh) 2019-07-23 2019-07-23 显示面板温度预测方法及温度预测装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110413495B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117253448B (zh) * 2023-11-16 2024-05-14 深圳市连硕显电子有限公司 Led显示屏校正方法及系统

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109282916A (zh) * 2018-08-06 2019-01-29 深圳信息职业技术学院 预测双燃料发动机活塞表面最高温度的方法和装置

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103615716B (zh) * 2013-08-05 2015-08-19 浙江大学 循环流化床锅炉排烟温度预测系统及方法
CN104182568B (zh) * 2014-07-30 2018-08-21 广东顺德中山大学卡内基梅隆大学国际联合研究院 一种基于ansys有限元热分析的芯片温度预测方法
CN104700147A (zh) * 2015-03-17 2015-06-10 芜湖凯博实业股份有限公司 冷却塔出水温度预测方法
US11282449B2 (en) * 2016-09-22 2022-03-22 Apple Inc. Display panel adjustment from temperature prediction
CN109284863A (zh) * 2018-09-04 2019-01-29 南京理工大学 一种基于深度神经网络的电力设备温度预测方法

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109282916A (zh) * 2018-08-06 2019-01-29 深圳信息职业技术学院 预测双燃料发动机活塞表面最高温度的方法和装置

Also Published As

Publication number Publication date
CN110413495A (zh) 2019-11-05

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6861610B2 (ja) めっき解析方法、めっき解析システム、及びめっき解析のためのコンピュータプログラム
EP3136085B1 (en) Spectroscopic quantification method, and spectroscopic quantification device and program
US20190170653A1 (en) Plasma processing apparatus, plasma processing method and plasma processing analysis method
Katz RAMSES-RTZ: non-equilibrium metal chemistry and cooling coupled to on-the-fly radiation hydrodynamics
US9934351B2 (en) Wafer point by point analysis and data presentation
JP2011122951A (ja) 二次電池の充電状態推定装置および劣化状態推定装置
CN110413495B (zh) 显示面板温度预测方法及温度预测装置
JP2007058806A (ja) 製造条件計算方法、品質調整方法、鉄鋼製造方法、製造条件計算装置、品質調整システム、及びコンピュータプログラム
Zhang et al. Three-dimensional elemental imaging of material surface using image-assisted laser-induced breakdown spectroscopy
JP2015061005A (ja) 分析方法および半導体エッチング装置
Liu et al. Long-term repeatability improvement using beam intensity distribution for laser-induced breakdown spectroscopy
Al Haddad et al. Parametric degradation model of OLED using Design of Experiments (DoE)
CN106769831B (zh) 硫蒸气腐蚀箱和硫蒸气腐蚀测试方法
CN115541559A (zh) 一种检测不锈钢中元素含量的方法、装置、设备及介质
RU2746904C1 (ru) Способ контроля неопределённости стохастической системы при условной оценке центра плотности распределения
Ma et al. Non-equilibrium solidification and microsegregation mechanism based on interface evolution and discrete crystal growth
Jaworski et al. Temperature compensation by embedded temperature variation method for an AC voltammeric analyzer of electroplating baths
JP2018014403A (ja) プラズマ処理装置及びプラズマ処理データを解析する解析方法
TW201004486A (en) Plasma processing method and plasma processing apparatus
JP2006317197A (ja) めっき液中の添加剤の分析方法、分析装置及びそれを備えためっき装置
JP3121359U (ja) 真空薄膜装置
WO2024161981A1 (ja) コンピュータプログラム、情報処理装置、及び情報処理方法
Dropka et al. TMF optimization in VGF crystal growth of GaAs by artificial neural networks and Gaussian process models
Martyushev et al. Unsteady growth of ammonium chloride dendrites
CN113268878B (zh) 非极性液体的瞬态电流分析方法、系统、设备及存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
CB02 Change of applicant information

Address after: 516006 First Floor, Module Factory A, No. 6 Huaxing Avenue, Chenjiang Street, Zhongkai High tech Zone, Huizhou City, Guangdong Province

Applicant after: Huizhou Huaxing photoelectric display Co.,Ltd.

Address before: 516006 Building D, TCL LCD Industrial Park, 78 Huifeng 4th Road, Zhongkai hi tech Industrial Development Zone, Huizhou City, Guangdong Province

Applicant before: HUIZHOU CHINA STAR OPTOELECTRONICS TECHNOLOGY Co.,Ltd.

CB02 Change of applicant information
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant