器件是將電信號轉換為視覺信息的核心組件，器件的選擇與優化離不開算法與仿真的支持，而算法與仿真則依賴于對器件工作原理的理解。兩者相輔相成，不僅能夠預測和優化產品的性能，還能加速產品開發周期，降低設計成本，推動顯示技術不斷創新和發展。在SID技術論壇中，維信諾技術專家聚焦顯示性能提升進行深入探討。

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器件精進助力顯示性能升級

基于材料和工藝優化的高性能pTSF器件

    近年來，高性能磷光輔助的熱活化延遲熒光敏化熒光（pTSF）器件受到廣泛關注， pTSF技術能夠大幅提升器件效率、降低功耗。而工藝和材料的優化，對加快推動pTSF技術量產應用至關重要。

    工藝提升方面，維信諾就蒸發源排布對pTSF器件發光層內材料分布及對器件性能的影響進行研究。結果表明，優化后的排布能夠顯著提升從輔助磷光材料到熒光染料的能量傳遞，抑制載流子在熒光染料上的捕獲，從而提升器件效率。材料設計方面，通過在熒光染料的外圍引入惰性取代基，能夠顯著增強pTSF器件內從磷光到共振型熒光染料的Förster能量傳遞，抑制Dexter能量傳遞。同時，還能夠顯著降低熒光染料對載流子的捕獲，從而進一步提升器件效率。

    柔性AMOLED LTPS背板中的多晶硅晶界凸起降低與顯示效果研究

    在低溫多晶硅薄膜晶體管器件中，多晶硅薄膜晶界高度對器件性能與顯示殘影效果有較大影響。為了降低低溫多晶硅晶界高度，降低顯示殘影效果，維信諾基于非晶硅成膜過程與后續準分子激光退火工藝，進行無定形硅成膜參數優化、無定形硅兩步法成膜與兩步法準分子激光退火三種改善低溫多晶硅薄膜晶界高度的工藝優化方法。

    其中，最優方法實現了67%的多晶硅薄膜晶界高度降低，降低了柵極與柵極絕緣層界面空穴缺陷密度。抑制了界面空穴捕獲過程，并最終實現了23.9%的中期殘影改善與17.4%的短期殘影改善效果，并為提高低溫多晶硅薄膜晶體管器件的有源層成膜質量與相應殘影改善提供了新的思路。

    改善疊層OLED子像素間電串擾的研究

    單/疊層OLED有機共通層（CMM）因橫向傳輸電荷導致子像素間發生電學串擾，屏體低亮度灰階下RGB色偏嚴重，顯示均一性變差。為了解決這一問題，維信諾設計了適合的隔離柱排布方案，并通過多方位理論仿真以及工藝驗證，發現隔離柱結構可以有效抑制子像素間的電串擾現象，提高像素色純度，并將顯示色域大幅提高到94.6%。

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力學仿真助力彎折良率提升

柔性AMOLED模組下邊框力學仿真研究

    力學仿真本身并不直接提升顯示性能（如分辨率、色彩準確性等），但它通過確保顯示設備的結構安全、耐用性、熱穩定性和制造工藝的優化，為實現更高性能的顯示技術提供了重要支撐。

    隨著科學技術的發展，消費者對屏占比的極致追求，終端產品的邊框成為重要的研究方向。近五年，量產彎折半徑由0.3mm降低至0.15mm，預計未來2年，彎折半徑將降低至0.1mm，然而下邊框越小，彎折區金屬線越容易發生斷裂。通過搭建全流程仿真模型，準確計算不同位置的最大應力，識別不同位置斷裂風險。同時，通過研究彎折軌跡計算方法，彎折軌跡仿真解決彎折過程中過拉/過壓的問題，提高彎折良率。為提高彎折良率、疊層設計和更小彎折半徑設計提供了理論依據。

    此外，通過研究緩沖值對金屬線、本壓下壓距離、彎折半徑、壓敏膠的影響，得出緩沖值的設計重要性，緩沖值可以改善應力集中問題，調節本壓下壓距離，并影響壓敏膠的選型。

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算法創新支撐需求落地

一種易于硬件實現的JPEG-LS近無損圖像壓縮算法

    JPEG-LS是一種基于上下文建模的無損/近無損圖像壓縮算法，具有實現簡單、占用資源少、壓縮率高等優點，廣泛應用在連續色調靜止圖像的壓縮領域。因JPEG-LS算法在壓縮過程中需逐像素預測和上下文實時更新，使得單幅圖片壓縮存在明顯延時及硬件資源占用高的問題，不利于算法IP化。

    基于Demura補償數據壓縮需求，維信諾對JPEG-LS算法像素預測方式進行了更改，并對上下文的更新進行了推遲，以解決壓縮延遲及資源占用問題。優化后的算法（NJPEG-LS）Linebuffer資源占用降低了8/9，時鐘頻率達到140MHz以上，綜合壓縮率損失在4.5%以內，滿足Demura補償數據壓縮/解壓縮的需求。同時對壓縮流程中的k值進行了統計和分析，發現k值分布非常規律，提出一種自適應k值方案（KNJPEG-LS），進一步簡化了硬件設計電路。

    基于一種超快且準確的仿真算法對屏上天線摩爾紋的優化研究

    摩爾紋效應是由兩個（或多個）周期性結構相互作用引起的一種現象。盡管在應力分析、防偽和高精度測量等領域有所應用，但摩爾紋效應在顯示產業中極為不受歡迎，因為它會降低顯示質量。例如，在屏上天線技術中，顯示像素的周期與構成天線的金屬網格的周期相互作用，導致摩爾紋圖案和顯示質量下降。

    通過研究，維信諾提出了一種可以模擬任何像素排列、子像素的形狀和大小、光學層數、每層的厚度和折射率、金屬網格線寬、線間距和交叉角度下摩爾紋圖案的超快速且準確的仿真算法。相較于傳統的光線追跡結合傅里葉變換、對比度敏感函數濾波的方法，本算法能夠將仿真時間縮短到千分之一的水準，并且目前市面上的筆記本內存均足以支撐該仿真，無需大內存工作站。