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龙图腾网获悉广州炫视智能科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的光电特性均匀性校正方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121391681B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511960127.2，技术领域涉及：G06T5/80；该发明授权一种基于深度学习的光电特性均匀性校正方法是由吴章安;林丽珠;刘辉;吴雪琪设计研发完成，并于2025-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的光电特性均匀性校正方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的光电特性均匀性校正方法，该方法在触发条件满足时，同步采集参考传感器与工作传感器信号，计算各工作传感器的可靠性系数，基于该系数对面板光学参数进行加权处理，计算各像素区域的均匀性偏差，随后，融合各区域的均匀性偏差与传感器可靠性，生成优先级区域列表，按此顺序驱动相应区域显示测试图像，并将采集的多维感知数据输入深度学习模型，预测并更新对应区域的像素补偿参数，最后，进行闭环验证，若未达标准则更新列表并迭代校正，直至达标，本发明实现了对显示面板不均匀性的高效、高精度自适应闭环校正，提升了显示质量。

本发明授权一种基于深度学习的光电特性均匀性校正方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的光电特性均匀性校正方法，应用于部署有参考光传感器和工作光传感器阵列的显示面板，其特征在于，所述校正方法包括以下步骤： S1：响应于校准触发条件，同步采集参考传感器的第一输出信号与光传感器阵列中每个工作传感器的第二输出信号，并基于第二输出信号与第一输出信号进行可靠性标定计算，生成每个工作传感器的可靠性系数； S2：采集所述光传感器阵列在第一预设测试图像下的光学参数，并基于所述可靠性系数对所述光学参数进行偏差处理，计算所述显示面板中各预划分像素区域的均匀性偏差； S3：对每一预划分像素区域，融合其对应的所述均匀性偏差与关联的至少一个工作传感器的所述可靠性系数，并根据融合结果对所有预划分像素区域进行排序，生成优先级区域列表； S4：根据所述优先级区域列表，依序驱动预划分像素区域显示第二预设测试图像，同时在驱动过程中根据预测生成的像素补偿参数更新预存储的像素补偿查找表； S5：应用更新后的像素补偿查找表进行均匀性判定，并在均匀性未达预设标准时更新所述优先级区域列表，并重新执行步骤S4，直至均匀性达到预设标准，输出最终的像素补偿查找表。

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