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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2022006594
(43)【公開日】2022-01-13
(54)【発明の名称】表示装置、輝度補正システム、及び輝度補正方法
(51)【国際特許分類】
G09G 5/10 20060101AFI20220105BHJP
G09G 5/00 20060101ALI20220105BHJP
【ＦＩ】
G09G5/10 Z
G09G5/00 510H
G09G5/00 X
G09G5/00 550B
【審査請求】未請求
【請求項の数】8
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2020108906
(22)【出願日】2020-06-24
(71)【出願人】
【識別番号】300016765
【氏名又は名称】シャープＮＥＣディスプレイソリューションズ株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100106909
【弁理士】
【氏名又は名称】棚井 澄雄
(74)【代理人】
【識別番号】100134544
【弁理士】
【氏名又は名称】森 隆一郎
(74)【代理人】
【識別番号】100149548
【弁理士】
【氏名又は名称】松沼 泰史
(74)【代理人】
【識別番号】100162868
【弁理士】
【氏名又は名称】伊藤 英輔
(72)【発明者】
【氏名】中村 圭介
【テーマコード（参考）】
5C182
【Ｆターム（参考）】
5C182AA02
5C182AA03
5C182AC02
5C182AC03
5C182BA01
5C182BA04
5C182BA06
5C182BA25
5C182BA28
5C182BA30
5C182BA44
5C182BA65
5C182CA01
5C182CA32
5C182CB13
5C182CB14
5C182CC25
5C182DA19
5C182DA65
5C182DA70
(57)【要約】
【課題】輝度ムラ補正実行時に、表示面の輝度を測定せずに輝度ムラを補正する。
【解決手段】表示装置は、画像を表示する表示部と、表示部の表示面の輝度が不均一になる輝度ムラの表示面における形状を表す輝度ムラの形状データを受け付ける入力部と、過去に発生した輝度ムラの形状データと表示部の特性に関する表示部特性情報とを少なくとも含む学習データに基づき、機械学習によって生成された学習済みモデルであって、輝度ムラの形状データと表示部特性情報とから輝度ムラの原因を予測する学習済みモデルを記憶するモデル記憶部と、発生中の輝度ムラの形状データと表示部特性情報と学習済みモデルとに基づいて、輝度ムラの原因を予測する原因予測部と、原因予測部が予測した前記輝度ムラの原因に基づいて、輝度ムラが低減されるように、表示面の輝度値を補正する補正処理部とを備える。
【選択図】図１
【解決手段】表示装置は、画像を表示する表示部と、表示部の表示面の輝度が不均一になる輝度ムラの表示面における形状を表す輝度ムラの形状データを受け付ける入力部と、過去に発生した輝度ムラの形状データと表示部の特性に関する表示部特性情報とを少なくとも含む学習データに基づき、機械学習によって生成された学習済みモデルであって、輝度ムラの形状データと表示部特性情報とから輝度ムラの原因を予測する学習済みモデルを記憶するモデル記憶部と、発生中の輝度ムラの形状データと表示部特性情報と学習済みモデルとに基づいて、輝度ムラの原因を予測する原因予測部と、原因予測部が予測した前記輝度ムラの原因に基づいて、輝度ムラが低減されるように、表示面の輝度値を補正する補正処理部とを備える。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
画像を表示する表示部と、
前記表示部の表示面の輝度が不均一になる輝度ムラの前記表示面における形状を表す前記輝度ムラの形状データを受け付ける入力部と、
過去に発生した前記輝度ムラの形状データと前記表示部の特性に関する表示部特性情報とを少なくとも含む学習データに基づき、機械学習によって生成された学習済みモデルであって、前記輝度ムラの形状データと前記表示部特性情報とから前記輝度ムラの原因を予測する学習済みモデルを記憶するモデル記憶部と、
前記入力部が受け付けた発生中の前記輝度ムラの形状データと、前記表示部特性情報と、モデル記憶部が記憶する前記学習済みモデルとに基づいて、発生中の前記輝度ムラの原因を予測する原因予測部と、
前記原因予測部が予測した前記輝度ムラの原因に基づいて、前記輝度ムラが低減されるように、前記表示面の輝度値を補正する補正処理部と、
を備えることを特徴とする表示装置。
前記表示部の表示面の輝度が不均一になる輝度ムラの前記表示面における形状を表す前記輝度ムラの形状データを受け付ける入力部と、
過去に発生した前記輝度ムラの形状データと前記表示部の特性に関する表示部特性情報とを少なくとも含む学習データに基づき、機械学習によって生成された学習済みモデルであって、前記輝度ムラの形状データと前記表示部特性情報とから前記輝度ムラの原因を予測する学習済みモデルを記憶するモデル記憶部と、
前記入力部が受け付けた発生中の前記輝度ムラの形状データと、前記表示部特性情報と、モデル記憶部が記憶する前記学習済みモデルとに基づいて、発生中の前記輝度ムラの原因を予測する原因予測部と、
前記原因予測部が予測した前記輝度ムラの原因に基づいて、前記輝度ムラが低減されるように、前記表示面の輝度値を補正する補正処理部と、
を備えることを特徴とする表示装置。
【請求項2】
前記輝度ムラの描画操作に応じて、前記輝度ムラの形状の描画画像を前記表示部に表示させるユーザインタフェース部を備え、
前記入力部は、
前記輝度ムラの前記描画操作を検出し、前記描画操作に対応した前記表示面の位置座標を算出し、算出した前記位置座標に基づいて、前記輝度ムラの形状データを作成すること、
を特徴とする請求項１に記載の表示装置。
前記入力部は、
前記輝度ムラの前記描画操作を検出し、前記描画操作に対応した前記表示面の位置座標を算出し、算出した前記位置座標に基づいて、前記輝度ムラの形状データを作成すること、
を特徴とする請求項１に記載の表示装置。
【請求項3】
前記原因予測部が予測した前記輝度ムラの原因に基づいて、前記輝度値を補正する少なくとも一つ以上の補正方法と補正強度とを予測する補正情報予測部を備え、
前記ユーザインタフェース部は、
前記補正情報予測部が予測した前記補正方法と前記補正強度の中から、任意の前記補正方法と任意の前記補正強度の選択を受け付ける選択画像を前記表示部に表示させ、
前記補正処理部は、
前記選択画像に対する選択操作によって選択された前記補正方法及び前記補正強度に基づいて、前記輝度ムラが低減されるように、前記表示面の前記輝度値を補正すること、
を特徴とする請求項２に記載の表示装置。
前記ユーザインタフェース部は、
前記補正情報予測部が予測した前記補正方法と前記補正強度の中から、任意の前記補正方法と任意の前記補正強度の選択を受け付ける選択画像を前記表示部に表示させ、
前記補正処理部は、
前記選択画像に対する選択操作によって選択された前記補正方法及び前記補正強度に基づいて、前記輝度ムラが低減されるように、前記表示面の前記輝度値を補正すること、
を特徴とする請求項２に記載の表示装置。
【請求項4】
前記補正処理部は、
前記輝度ムラの原因が、表示している時間の経過とともに前記輝度の補正値が変化するものである場合に、経過した時間に応じて前記補正値を調節すること、
を特徴とする請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の表示装置。
前記輝度ムラの原因が、表示している時間の経過とともに前記輝度の補正値が変化するものである場合に、経過した時間に応じて前記補正値を調節すること、
を特徴とする請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の表示装置。
【請求項5】
過去に発生した前記輝度ムラの形状データと前記表示部特性情報とを少なくとも含む前記学習データを記憶する学習データ記憶部と、
前記学習データ記憶部が記憶する前記学習データに基づき、前記機械学習によって、前記学習済みモデルを生成する学習部と、
を備えることを特徴とする請求項４に記載の表示装置。
前記学習データ記憶部が記憶する前記学習データに基づき、前記機械学習によって、前記学習済みモデルを生成する学習部と、
を備えることを特徴とする請求項４に記載の表示装置。
【請求項6】
前記学習データは、
前記輝度ムラの原因と、前記輝度の前記補正値とをさらに含み、
前記原因予測部は、
前記輝度ムラの原因の予測に使用した、前記輝度ムラの形状データと前記表示部特性情報とを、前記学習データとして前記学習データ記憶部に追加して記憶させるとともに、
前記輝度ムラが補正された場合には、前記輝度ムラの原因と前記輝度の前記補正値とを、前記学習データとして前記学習データ記憶部に追加して記憶させ、
前記輝度ムラが補正されなかった場合には、前記輝度ムラの原因を前記学習データとして前記学習データ記憶部に追加して記憶させ、
前記学習部は、
前記学習データ記憶部が記憶する更新された前記学習データに基づき、前記機械学習によって、前記学習済みモデルを再生成すること、
を特徴とする請求項５に記載の表示装置。
前記輝度ムラの原因と、前記輝度の前記補正値とをさらに含み、
前記原因予測部は、
前記輝度ムラの原因の予測に使用した、前記輝度ムラの形状データと前記表示部特性情報とを、前記学習データとして前記学習データ記憶部に追加して記憶させるとともに、
前記輝度ムラが補正された場合には、前記輝度ムラの原因と前記輝度の前記補正値とを、前記学習データとして前記学習データ記憶部に追加して記憶させ、
前記輝度ムラが補正されなかった場合には、前記輝度ムラの原因を前記学習データとして前記学習データ記憶部に追加して記憶させ、
前記学習部は、
前記学習データ記憶部が記憶する更新された前記学習データに基づき、前記機械学習によって、前記学習済みモデルを再生成すること、
を特徴とする請求項５に記載の表示装置。
【請求項7】
画像を表示する表示部を備えた表示装置と、前記表示装置と通信可能な学習装置とを備えた輝度補正システムであって、
前記学習装置は、
前記表示部の表示面の輝度が不均一になる輝度ムラであって、過去に発生した前記輝度ムラの前記表示面における形状を表す前記輝度ムラの形状データと、前記表示部の特性に関する表示部特性情報とを少なくとも含む学習データを記憶する学習データ記憶部と、
前記学習データ記憶部が記憶する前記学習データに基づき、機械学習によって、学習済みモデルを生成する学習部とを備え、
前記表示装置は、
前記輝度ムラの形状データを受け付ける入力部と、
前記学習済みモデルを記憶するモデル記憶部と、
前記入力部が受け付けた発生中の前記輝度ムラの形状データと、前記表示部特性情報と、前記モデル記憶部が記憶する前記学習済みモデルとに基づいて、発生中の前記輝度ムラの原因を予測する原因予測部と、
前記原因予測部が予測した前記輝度ムラの原因に基づいて、前記輝度ムラが低減されるように、前記表示面の輝度値を補正する補正処理部とを備えること、
を特徴とする輝度補正システム。
前記学習装置は、
前記表示部の表示面の輝度が不均一になる輝度ムラであって、過去に発生した前記輝度ムラの前記表示面における形状を表す前記輝度ムラの形状データと、前記表示部の特性に関する表示部特性情報とを少なくとも含む学習データを記憶する学習データ記憶部と、
前記学習データ記憶部が記憶する前記学習データに基づき、機械学習によって、学習済みモデルを生成する学習部とを備え、
前記表示装置は、
前記輝度ムラの形状データを受け付ける入力部と、
前記学習済みモデルを記憶するモデル記憶部と、
前記入力部が受け付けた発生中の前記輝度ムラの形状データと、前記表示部特性情報と、前記モデル記憶部が記憶する前記学習済みモデルとに基づいて、発生中の前記輝度ムラの原因を予測する原因予測部と、
前記原因予測部が予測した前記輝度ムラの原因に基づいて、前記輝度ムラが低減されるように、前記表示面の輝度値を補正する補正処理部とを備えること、
を特徴とする輝度補正システム。
【請求項8】
画像を表示する表示部と、
前記表示部の表示面の輝度が不均一になる輝度ムラの前記表示面における形状を表す前記輝度ムラの形状データを受け付ける入力部と、
過去に発生した前記輝度ムラの形状データと前記表示部の特性に関する表示部特性情報とを少なくとも含む学習データに基づいて機械学習により生成された学習済みモデルであって、前記輝度ムラの形状データと前記表示部特性情報とから前記輝度ムラの原因を予測する学習済みモデルを記憶するモデル記憶部と、
を備えた表示装置の輝度補正方法であって、
原因予測部が、
前記入力部が受け付けた発生中の前記輝度ムラの形状データと、前記表示部特性情報と、モデル記憶部が記憶する前記学習済みモデルとに基づいて、前記輝度ムラの原因を予測し、
補正処理部が、
前記原因予測部が予測した前記輝度ムラの原因に基づいて、前記輝度ムラが低減されるように、前記表示面の輝度値を補正すること、
を特徴とする輝度補正方法。
前記表示部の表示面の輝度が不均一になる輝度ムラの前記表示面における形状を表す前記輝度ムラの形状データを受け付ける入力部と、
過去に発生した前記輝度ムラの形状データと前記表示部の特性に関する表示部特性情報とを少なくとも含む学習データに基づいて機械学習により生成された学習済みモデルであって、前記輝度ムラの形状データと前記表示部特性情報とから前記輝度ムラの原因を予測する学習済みモデルを記憶するモデル記憶部と、
を備えた表示装置の輝度補正方法であって、
原因予測部が、
前記入力部が受け付けた発生中の前記輝度ムラの形状データと、前記表示部特性情報と、モデル記憶部が記憶する前記学習済みモデルとに基づいて、前記輝度ムラの原因を予測し、
補正処理部が、
前記原因予測部が予測した前記輝度ムラの原因に基づいて、前記輝度ムラが低減されるように、前記表示面の輝度値を補正すること、
を特徴とする輝度補正方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、表示装置、輝度補正システム、及び輝度補正方法に関する。
【背景技術】
【0002】
液晶モニタや有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）モニタ等の画像表示装置は、個々のパネルの特性によって輝度ムラを持つ。例えば、バックライトの劣化による画面中央から画面端に向かって輝度が低下するような広範囲の輝度ムラや、シミのように局所的な領域内において、この領域の中心部から周縁部に向かって輝度が低下するような輝度ムラがある。
【0003】
このような表示装置の輝度ムラを補正するために様々な技術が提案されている。その一つとして、カメラ、輝度計、又は、画素単位で２次元配列された光センサなどの測定機を用いて表示面の輝度を測定し、この測定データに基づいて表示画素ごとの輝度の補正値を算出して補正する方法がある（例えば、特許文献１又は特許文献２）。
【0004】
特許文献１では、供給される映像信号を常時または定期的にサンプリングして、各画素の発光素子の発光する期間または表示する階調を検出し、その検出値の累積から、輝度が低下している画素を予測して補正する方法が記載されている。
また、特許文献２では、表示装置の外部に設置した測定機を用いて表示面の輝度を測定し、その測定値に基づいて補正値を算出して補正する方法が記載されている。
また、特許文献２では、表示装置の外部に設置した測定機を用いて表示面の輝度を測定し、その測定値に基づいて補正値を算出して補正する方法が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0005】
【特許文献1】特開２００３－１７７７１３号公報
【特許文献2】特開２０１６－１６７０２６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0006】
しかしながら、特許文献１では、表示面内の発光素子毎に測定を行うため、発光素子の個数分の光センサを２次元配列した大規模な測定部が必要となる。また、特許文献２では、測定機から表示面までの距離及び視野角を設定したり、測定機の周辺環境（例えば、照明の明るさ等）を設定したりして、測定環境を調節する必要がある。
このように、上述したような従来技術では、輝度ムラ補正時に表示面の輝度を測定する必要があるために、大規模な測定部を設置したり、測定環境を調節したりしなければならないという問題があった。
このように、上述したような従来技術では、輝度ムラ補正時に表示面の輝度を測定する必要があるために、大規模な測定部を設置したり、測定環境を調節したりしなければならないという問題があった。
【0007】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、その目的は、輝度ムラ補正実行時に、表示面を測定せずに輝度ムラを補正することができる、表示装置、輝度補正システム、及び輝度補正方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【0008】
上述した課題を解決するために、本発明の一態様は、画像を表示する表示部と、前記表示部の表示面の輝度が不均一になる輝度ムラの前記表示面における形状を表す前記輝度ムラの形状データを受け付ける入力部と、過去に発生した前記輝度ムラの形状データと前記表示部の特性に関する表示部特性情報とを少なくとも含む学習データに基づき、機械学習によって生成された学習済みモデルであって、前記輝度ムラの形状データと前記表示部特性情報とから前記輝度ムラの原因を予測する学習済みモデルを記憶するモデル記憶部と、前記入力部が受け付けた発生中の前記輝度ムラの形状データと、前記表示部特性情報と、モデル記憶部が記憶する前記学習済みモデルとに基づいて、発生中の前記輝度ムラの原因を予測する原因予測部と、前記原因予測部が予測した前記輝度ムラの原因に基づいて、前記輝度ムラが低減されるように、前記表示面の輝度値を補正する補正処理部と、を備えることを特徴とする表示装置である。
【0009】
また、本発明の一態様は、画像を表示する表示部を備えた表示装置と、前記表示装置と通信可能な学習装置とを備えた輝度補正システムであって、前記学習装置は、前記表示部の表示面の輝度が不均一になる輝度ムラであって、過去に発生した前記輝度ムラの前記表示面における形状を表す前記輝度ムラの形状データと、前記表示部の特性に関する表示部特性情報とを少なくとも含む学習データを記憶する学習データ記憶部と、前記学習データ記憶部が記憶する前記学習データに基づき、機械学習によって、学習済みモデルを生成する学習部とを備え、前記表示装置は、前記輝度ムラの形状データを受け付ける入力部と、前記学習済みモデルを記憶するモデル記憶部と、前記入力部が受け付けた発生中の前記輝度ムラの形状データと、前記表示部特性情報と、前記モデル記憶部が記憶する前記学習済みモデルとに基づいて、発生中の前記輝度ムラの原因を予測する原因予測部と、前記原因予測部が予測した前記輝度ムラの原因に基づいて、前記輝度ムラが低減されるように、前記表示面の輝度値を補正する補正処理部とを備えること、を特徴とする輝度補正システムである。
【0010】
また、本発明の一態様は、画像を表示する表示部と、前記表示部の表示面の輝度が不均一になる輝度ムラの前記表示面における形状を表す前記輝度ムラの形状データを受け付ける入力部と、過去に発生した前記輝度ムラの形状データと前記表示部の特性に関する表示部特性情報とを少なくとも含む学習データに基づいて機械学習により生成された学習済みモデルであって、前記輝度ムラの形状データと前記表示部特性情報とから前記輝度ムラの原因を予測する学習済みモデルを記憶するモデル記憶部と、を備えた表示装置の輝度補正方法であって、原因予測部が、前記入力部が受け付けた発生中の前記輝度ムラの形状データと、前記表示部特性情報と、モデル記憶部が記憶する前記学習済みモデルとに基づいて、前記輝度ムラの原因を予測し、補正処理部が、前記原因予測部が予測した前記輝度ムラの原因に基づいて、前記輝度ムラが低減されるように、前記表示面の輝度値を補正すること、を特徴とする輝度補正方法である。
【発明の効果】
【0011】
本発明によれば、輝度ムラ補正実行時において、表示面の輝度を測定せずに輝度ムラを補正することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【0012】
【図1】本発明の第一の実施形態に係る輝度補正システムの構成を示すブロック図である。
【図2】本発明の第一の実施形態に係る表示部特性情報の一例を示す図である。
【図3A】原因・補正情報テーブルが記憶する、輝度ムラの原因に対応した補正方法の組合せ（補正方法セット）と補正強度とを示す図である。
【図3B】原因・補正情報テーブルが記憶する、各補正方法セットの構成要素を示す図である。
【図4】補正方法テーブルの一例を示す図である。
【図5】表示面上に描画画面Ｄ０１が表示された描画可能状態の一例を示す図である。
【図6】本発明の第一の実施形態に係る選択画面の一例を示す図である。
【図7】本発明の第一の実施形態に係る調節システムの設定画面の一例を示す図である。
【図8】本発明の第一の実施形態に係る学習済みモデルの作成処理手順を示すフローチャートである。
【図9】本発明の第一の実施形態に係る輝度補正処理手順を示すフローチャートである。
【図10】本発明の第一の実施形態に係る輝度ムラの形状データの取得処理手順を示すフローチャートである。
【図11】本発明の第一の実施形態に係る補正値の調節システムの設定処理手順を示すフローチャートである。
【図12】本発明の第二の実施形態に係る表示装置３００の構成を示す図である。
【図13】本発明の実施形態による最小構成の表示装置を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0013】
（第一の実施形態）
以下、図面を参照して、本発明の第一の実施形態について説明する。
以下、図面を参照して、本発明の第一の実施形態について説明する。
【0014】
（輝度補正システム）
まず、図１を参照して、本発明の第一の実施形態に係る輝度補正システムについて説明する。
図１は、本発明の第一の実施形態に係る輝度補正システムの構成を示すブロック図である。輝度補正システム１は、表示装置１００と、学習装置２００とを備える。
本実施形態において、表示装置１００の表示面の輝度が不均一になる状態を輝度ムラとする。また、表示面の一部を占める表示面内の輝度ムラの領域であって、例えば同一輝度の画像を表示している場合に、その周辺領域と異なる輝度で発光する表示面内の領域を輝度ムラ領域とする。
まず、図１を参照して、本発明の第一の実施形態に係る輝度補正システムについて説明する。
図１は、本発明の第一の実施形態に係る輝度補正システムの構成を示すブロック図である。輝度補正システム１は、表示装置１００と、学習装置２００とを備える。
本実施形態において、表示装置１００の表示面の輝度が不均一になる状態を輝度ムラとする。また、表示面の一部を占める表示面内の輝度ムラの領域であって、例えば同一輝度の画像を表示している場合に、その周辺領域と異なる輝度で発光する表示面内の領域を輝度ムラ領域とする。
【0015】
まず、表示装置１００の構成について説明する。表示装置１００は、ディスプレイ、又はテレビ等の表示装置であり、表示部１０と、入力部２０と、予測側制御部３０と、予測側記憶部４０とを備える。
【0016】
表示部１０は、例えば有機ＥＬパネルなどの表示面Ｄを有する。なお、表示面Ｄはタッチパネル機能を備えていてもよい。
表示部１０は、ＵＩ制御部３２１が生成した各種画面（例えば、輝度ムラの形状の描画画面等）を表示面Ｄ上に表示する。また、表示部１０は、映像供給源（例えば、パソコンなど）から入力された映像信号に対して、拡大縮小処理、色補正処理などの各種信号処理を行い、この映像信号に基づいて生成した画像を表示面Ｄに表示する。
表示部１０は、ＵＩ制御部３２１が生成した各種画面（例えば、輝度ムラの形状の描画画面等）を表示面Ｄ上に表示する。また、表示部１０は、映像供給源（例えば、パソコンなど）から入力された映像信号に対して、拡大縮小処理、色補正処理などの各種信号処理を行い、この映像信号に基づいて生成した画像を表示面Ｄに表示する。
【0017】
入力部２０は、表示面Ｄに後述する描画画面Ｄ０１（図５参照）が表示された状態で（後述する、描画可能状態）、表示面Ｄに対するユーザの描画操作を検出する。より具体的には、入力部２０は、表示面Ｄ上でユーザがマウス等のポインティングデバイスを介して描画を行うと、表示面Ｄに対するユーザの描画操作（例えば、マウスの押下等）を検出し、描画操作を検出したことを示す描画検出信号を予測側制御部３０（後述する、入力処理部３１）に送信する。ここで、ユーザの描画操作とは、ユーザがマウスを押下しながら輝度ムラ領域の輪郭をなぞったり、輝度ムラ領域の内部を塗りつぶしたりする操作である。なお、表示面Ｄがタッチパネル機能を有する場合には、ユーザの指、又はタッチペン等を介して描画操作を行ってもよい。
【0018】
予測側制御部３０は、例えば、表示装置１００の制御ソフトウェアが書き込みされた、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）を含む回路であり、表示装置１００の各部位を包括的に制御する。
予測側制御部３０は、入力処理部３１と、表示処理部３２と、予測部３３とを備える。
予測側制御部３０は、入力処理部３１と、表示処理部３２と、予測部３３とを備える。
【0019】
入力処理部３１は、表示面Ｄ（図５参照）の輝度が不均一になる輝度ムラの表示面Ｄにおける形状を表す輝度ムラの形状データを受け付ける。ここで、輝度ムラの形状とは、例えば、表示面Ｄ上の輝度ムラ領域の輪郭を示す形状であり、輝度ムラの形状データは、当該輝度ムラの形状を示すデータである。
入力処理部３１は、位置座標演算部３１１と、入力情報処理部３１２とを備える。
入力処理部３１は、位置座標演算部３１１と、入力情報処理部３１２とを備える。
【0020】
位置座標演算部３１１は、描画検出信号を入力部２０から受信すると、描画操作に対応した表示面Ｄの位置座標を算出して、入力情報処理部３１２に送信する。より具体的には、位置座標演算部３１１は、表示面Ｄ座標系（例えば、ピクセル座標系）における位置座標を算出する。
【0021】
入力情報処理部３１２は、図示しない記憶領域（例えば、キャッシュメモリ）を備え、位置座標演算部３１１から受信した位置座標を位置座標データとして記憶するとともに、当該位置座標の場所を表示面Ｄ上に描画する描画指示を表示処理部３２（後述する、ＵＩ制御部３２１）に送信する。
また、入力情報処理部３１２は、輝度ムラの形状データの作成指示を表示処理部３２（後述する、ＵＩ制御部３２１）から受信すると、記憶領域から読み出した位置座標データに基づいて、輝度ムラの形状データを作成して、予測部３３（後述する、原因予測部３３１）に送信する。
また、入力情報処理部３１２は、輝度ムラの形状データの作成指示を表示処理部３２（後述する、ＵＩ制御部３２１）から受信すると、記憶領域から読み出した位置座標データに基づいて、輝度ムラの形状データを作成して、予測部３３（後述する、原因予測部３３１）に送信する。
【0022】
輝度ムラの形状データは、表示面Ｄにおける輝度ムラの形状を表すデータである。例えば、輝度ムラの形状データは表示面Ｄの各位置座標において０、又は１の値を有し、輝度ムラ領域内部の位置座標において１、輝度ムラ領域外部の位置座標において０となるようにしてもよい。この場合、入力情報処理部３１２は、位置座標データと点の内外判定アルゴリズム（例えば、Ｗｉｎｄｉｎｇ ｎｕｍｂｅｒ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）とに基づいて、表示面Ｄの各位置座標が輝度ムラ領域の内部にあるか、又は外部にあるかを判定する。
なお、輝度ムラの形状データの作成処理の詳細については後述する、
なお、輝度ムラの形状データの作成処理の詳細については後述する、
【0023】
予測部３３は、原因予測部３３１と、補正情報予測部３３２とを備える。
原因予測部３３１は、入力処理部３１が受け付けた発生中の輝度ムラの形状データを入力情報処理部３１２から取得する。また、原因予測部３３１は、後述する表示部１０の特性に関する表示部特性情報と学習済みモデルとを予測側記憶部４０から取得する。さらに、原因予測部３３１は、発生中の輝度ムラの形状データと、表示部特性情報と、学習済みモデルとに基づいて、発生中の輝度ムラの原因を予測して、補正情報予測部３３２に送信する。
原因予測部３３１は、入力処理部３１が受け付けた発生中の輝度ムラの形状データを入力情報処理部３１２から取得する。また、原因予測部３３１は、後述する表示部１０の特性に関する表示部特性情報と学習済みモデルとを予測側記憶部４０から取得する。さらに、原因予測部３３１は、発生中の輝度ムラの形状データと、表示部特性情報と、学習済みモデルとに基づいて、発生中の輝度ムラの原因を予測して、補正情報予測部３３２に送信する。
【0024】
ここで、図２を参照して、表示部特性情報の詳細について説明する。
図２は、本発明の第一の実施形態に係る表示部特性情報の一例を示す図である。表示部特性情報は、表示部固有情報と、表示面Ｄ稼働状況データと、センサ測定データと、表示コンテンツ情報と、表示部環境データとを含む。
表示部固有情報は、表示面Ｄの大きさ・重さ・型番、表示部１０の大きさ・形状・解像度、及び、発光素子の種類・特性情報などを含む。表示面Ｄ稼働状況データは、表示面Ｄの設置方向（例えば、横置き又は縦置き）、累計設置時間、画面表示時間、スリープ時間、表示面Ｄの設定情報（例えば、明るさやコントラスト等）、及び、表示面Ｄの修理情報などを含む。センサ測定データは、光センサ、温度センサ、及び、圧力センサの測定値などを含む。表示コンテンツ情報は、表示コンテンツの表示時間、解像度、及び、フレームレートに係る情報などを含む。表示部環境データは、表示装置１００の設置場所（例えば、屋外又は室内）、設置場所の天候、及び、自然災害の履歴に関する情報などを含む。
なお、輝度ムラ発生中の表示面Ｄ稼働状況データと、センサ測定データと、表示コンテンツ情報とは、予測側制御部３０によって取得され、表示部特性情報として予測側データ記憶部に記憶される。
図２は、本発明の第一の実施形態に係る表示部特性情報の一例を示す図である。表示部特性情報は、表示部固有情報と、表示面Ｄ稼働状況データと、センサ測定データと、表示コンテンツ情報と、表示部環境データとを含む。
表示部固有情報は、表示面Ｄの大きさ・重さ・型番、表示部１０の大きさ・形状・解像度、及び、発光素子の種類・特性情報などを含む。表示面Ｄ稼働状況データは、表示面Ｄの設置方向（例えば、横置き又は縦置き）、累計設置時間、画面表示時間、スリープ時間、表示面Ｄの設定情報（例えば、明るさやコントラスト等）、及び、表示面Ｄの修理情報などを含む。センサ測定データは、光センサ、温度センサ、及び、圧力センサの測定値などを含む。表示コンテンツ情報は、表示コンテンツの表示時間、解像度、及び、フレームレートに係る情報などを含む。表示部環境データは、表示装置１００の設置場所（例えば、屋外又は室内）、設置場所の天候、及び、自然災害の履歴に関する情報などを含む。
なお、輝度ムラ発生中の表示面Ｄ稼働状況データと、センサ測定データと、表示コンテンツ情報とは、予測側制御部３０によって取得され、表示部特性情報として予測側データ記憶部に記憶される。
【0025】
原因予測部３３１は、輝度ムラが補正された場合に、輝度ムラの原因予測に使用した輝度ムラの形状データ及び表示部特性情報と、予測された輝度ムラの原因と、輝度の補正値とを予測側記憶部４０（後述する、予測側データ記憶部４１）に追加して記憶させる。
一方、原因予測部３３１は、輝度ムラが補正されなかった場合に、輝度ムラの原因予測に使用した輝度ムラの形状データ及び表示部特性情報と、予測された輝度ムラの原因とを、予測側記憶部４０（後述する、予測側データ記憶部４１）に追加して記憶させる。
一方、原因予測部３３１は、輝度ムラが補正されなかった場合に、輝度ムラの原因予測に使用した輝度ムラの形状データ及び表示部特性情報と、予測された輝度ムラの原因とを、予測側記憶部４０（後述する、予測側データ記憶部４１）に追加して記憶させる。
【0026】
補正情報予測部３３２は、原因予測部３３１から受信した輝度ムラの原因に基づいて、輝度値を補正する少なくとも一つ以上の補正方法と、補正強度とを予測する。
具体的には、補正情報予測部３３２は、輝度ムラの原因と輝度の補正情報（輝度の補正方法及び補正強度）とを記憶する原因・補正情報テーブルを参照して、原因予測部３３１が予測した輝度ムラの原因に対応する補正方法と補正強度とを予測する。原因・補正情報テーブルは、輝度ムラの原因に対応した補正方法の組合せ（補正方法セット）と補正強度とを表す第一データと、各補正方法セットの構成要素を表す第二データとを記憶する。
具体的には、補正情報予測部３３２は、輝度ムラの原因と輝度の補正情報（輝度の補正方法及び補正強度）とを記憶する原因・補正情報テーブルを参照して、原因予測部３３１が予測した輝度ムラの原因に対応する補正方法と補正強度とを予測する。原因・補正情報テーブルは、輝度ムラの原因に対応した補正方法の組合せ（補正方法セット）と補正強度とを表す第一データと、各補正方法セットの構成要素を表す第二データとを記憶する。
【0027】
ここで、図３Ａと図３Ｂを参照して、原因・補正情報テーブルが記憶するデータの詳細を説明する。
図３Ａは、原因・補正情報テーブルが記憶する、輝度ムラの原因に対応した補正方法の組合せ（補正方法セット）と補正強度とを表す第一データの一例を示す図である。
図３Ｂは、原因・補正情報テーブルが記憶する、各補正方法セットの構成要素を表す第二データの一例を示す図である。
図３Ａに示すように、輝度ムラ原因Ａに対応する補正方法の組合せは補正方法セットＡであり、補正強度は補正強度Ａである。輝度ムラの原因Ｂに対応する補正方法の組合せは補正方法セットＢであり、補正強度は補正強度Ｂである。また、輝度ムラの原因Ｃに対応する補正方法の組合せは補正方法セットＣであり、補正強度は補正強度Ｃである。これらの補正方法セットＡ～Ｃは、図３Ｂに示すように、異なる補正方法の組合せで構成され、各補正方法は優先順位と対応付けられる。ここで、補正方法の優先順位は、輝度ムラの補正の効果が高い方法ほど高くなるように設定される。具体的には、補正方法セットＡは優先順位の高い順に、補正方法ａ、補正方法ｂ、補正方法ｃ、補正方法ｄとなる。補正方法セットＢは優先順位の高い順に、補正方法ｅ、補正方法ｆ、補正方法ｇ、補正方法ｈとなる。補正方法セットＣは優先順位の高い順に、補正方法ｄ、補正方法ｃ、補正方法ｂ、補正方法ａとなる。
なお、補正方法の優先順位は、使用頻度が高い方法ほど高くなるように設定してもよいし、補正にかかる時間が短い方法ほど高くなるように設定してもよい。
図３Ａと図３Ｂに示した例において、補正情報予測部３３２は、原因・補正情報テーブルを参照して、輝度ムラの原因が原因Ａの場合には、補正方法セットＡを構成する補正方法の組合せ（補正方法ａ、補正方法ｂ、補正方法ｃ、補正方法ｄ）と、補正強度Ａを出力する。
図３Ａは、原因・補正情報テーブルが記憶する、輝度ムラの原因に対応した補正方法の組合せ（補正方法セット）と補正強度とを表す第一データの一例を示す図である。
図３Ｂは、原因・補正情報テーブルが記憶する、各補正方法セットの構成要素を表す第二データの一例を示す図である。
図３Ａに示すように、輝度ムラ原因Ａに対応する補正方法の組合せは補正方法セットＡであり、補正強度は補正強度Ａである。輝度ムラの原因Ｂに対応する補正方法の組合せは補正方法セットＢであり、補正強度は補正強度Ｂである。また、輝度ムラの原因Ｃに対応する補正方法の組合せは補正方法セットＣであり、補正強度は補正強度Ｃである。これらの補正方法セットＡ～Ｃは、図３Ｂに示すように、異なる補正方法の組合せで構成され、各補正方法は優先順位と対応付けられる。ここで、補正方法の優先順位は、輝度ムラの補正の効果が高い方法ほど高くなるように設定される。具体的には、補正方法セットＡは優先順位の高い順に、補正方法ａ、補正方法ｂ、補正方法ｃ、補正方法ｄとなる。補正方法セットＢは優先順位の高い順に、補正方法ｅ、補正方法ｆ、補正方法ｇ、補正方法ｈとなる。補正方法セットＣは優先順位の高い順に、補正方法ｄ、補正方法ｃ、補正方法ｂ、補正方法ａとなる。
なお、補正方法の優先順位は、使用頻度が高い方法ほど高くなるように設定してもよいし、補正にかかる時間が短い方法ほど高くなるように設定してもよい。
図３Ａと図３Ｂに示した例において、補正情報予測部３３２は、原因・補正情報テーブルを参照して、輝度ムラの原因が原因Ａの場合には、補正方法セットＡを構成する補正方法の組合せ（補正方法ａ、補正方法ｂ、補正方法ｃ、補正方法ｄ）と、補正強度Ａを出力する。
【0028】
さらに、補正情報予測部３３２は、予測した補正方法に基づいて、補正方法テーブルを作成し、補正方法テーブルと補正強度とを表示処理部３２（後述する、補正処理部３２２）に送信する。
【0029】
ここで、図４を参照して、補正方法テーブルの詳細について説明する。
図４は、補正方法テーブルの一例を示す図である。
補正方法テーブルは、優先順位と、補正方法名と、補正方法の内容とを記憶する。具体的には、優先順位が“１”の補正方法名は“補正方法ａ”、優先順位が“２”の補正方法名は“補正方法ｂ”、優先順位が“３”の補正方法名は“補正方法ｄ”、優先順位が“４”の補正方法名は“補正方法ｃ”である。ここで、各補正方法の内容は、例えば、発光素子の温度を調節する補正方法、発光素子の光量を調節する補正方法、発光素子の電流を調節する補正方法などを表す。
図４は、補正方法テーブルの一例を示す図である。
補正方法テーブルは、優先順位と、補正方法名と、補正方法の内容とを記憶する。具体的には、優先順位が“１”の補正方法名は“補正方法ａ”、優先順位が“２”の補正方法名は“補正方法ｂ”、優先順位が“３”の補正方法名は“補正方法ｄ”、優先順位が“４”の補正方法名は“補正方法ｃ”である。ここで、各補正方法の内容は、例えば、発光素子の温度を調節する補正方法、発光素子の光量を調節する補正方法、発光素子の電流を調節する補正方法などを表す。
【0030】
予測側記憶部４０は、予測部３３が利用する各種データを記憶する。予測側記憶部４０は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、フラッシュメモリ、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ ｒｅａｄ／ｗｒｉｔｅ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）などの記憶媒体など、又は、これらの記憶媒体の任意の組み合わせによって構成される。また、予測側記憶部４０として、例えば、不揮発性メモリを用いることができる。
予測側記憶部４０は、予測側データ記憶部４１と、予測側モデル記憶部４２（モデル記憶部の一例）とを備える。
予測側記憶部４０は、予測側データ記憶部４１と、予測側モデル記憶部４２（モデル記憶部の一例）とを備える。
【0031】
予測側データ記憶部４１は、輝度ムラの発生中に入力処理部３１が受け付けた輝度ムラの形状データと、予測側制御部３０により取得された表示部特性情報と、補正情報（輝度ムラの原因と輝度の補正値）とを記憶する。
予測側モデル記憶部４２は、学習装置２００が生成した学習済みモデルを記憶する。また、学習装置２００が学習済みモデルを再生成した場合に、表示装置１００の予測側制御部３０は、再生成された学習済みモデルを学習装置２００（後述する、学習側記憶部２１０）から取得して、学習済みモデルとして予測側モデル記憶部４２に追加して記憶させる。
予測側モデル記憶部４２は、学習装置２００が生成した学習済みモデルを記憶する。また、学習装置２００が学習済みモデルを再生成した場合に、表示装置１００の予測側制御部３０は、再生成された学習済みモデルを学習装置２００（後述する、学習側記憶部２１０）から取得して、学習済みモデルとして予測側モデル記憶部４２に追加して記憶させる。
【0032】
表示処理部３２は、ＵＩ（Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）制御部３２１と（ユーザインタフェース部の一例）、補正処理部３２２とを備える。
【0033】
ＵＩ制御部３２１は、ユーザ操作を受け付けるＵＩを制御するとともに、各種ＵＩ画面を作成して表示部１０に表示させる。ＵＩ制御部３２１は、例えばマウスポインタによるＵＩ画面上のボタンのクリック操作等、ＵＩ画面を通じて入力デバイスから入力される指示を受け付ける。
ＵＩ制御部３２１は、ＵＩ画面として、輝度ムラの描画操作を受け付ける描画画面（図５参照）と、輝度の補正方法の選択操作を受け付ける選択画面（図６参照）と、表示している時間に応じて輝度の補正値を調節するシステムを設定するか否かをユーザに選択させる調節システムの設定画面（図７参照）とを作成して、表示部１０に表示させる。
ここで、図５～図７を参照して、描画画面と、選択画面と、調節システムの設定画面とについて説明する。
ＵＩ制御部３２１は、ＵＩ画面として、輝度ムラの描画操作を受け付ける描画画面（図５参照）と、輝度の補正方法の選択操作を受け付ける選択画面（図６参照）と、表示している時間に応じて輝度の補正値を調節するシステムを設定するか否かをユーザに選択させる調節システムの設定画面（図７参照）とを作成して、表示部１０に表示させる。
ここで、図５～図７を参照して、描画画面と、選択画面と、調節システムの設定画面とについて説明する。
【0034】
図５は、表示面Ｄ上に描画画面Ｄ０１が表示された描画可能状態の一例を示す図である。
表示面Ｄの左側に輝度ムラ領域ＩＲが存在し、表示面Ｄの右側に描画画面Ｄ０１が表示されている。本実施形態では、表示面Ｄ上に描画画面Ｄ０１が表示されている状態を、表示面Ｄが描画操作を受け付け可能な描画可能状態と定義する。描画可能状態において、ユーザが、図５の例に示すようにマウスポインタＰで輝度ムラ領域ＩＲの輪郭をなぞると、輝度ムラの形状を描画した描画画像ＤＩが輝度ムラ領域ＩＲに重ねて表示される。
なお、輝度ムラの形状の描画処理手順の詳細については後述する。
表示面Ｄの左側に輝度ムラ領域ＩＲが存在し、表示面Ｄの右側に描画画面Ｄ０１が表示されている。本実施形態では、表示面Ｄ上に描画画面Ｄ０１が表示されている状態を、表示面Ｄが描画操作を受け付け可能な描画可能状態と定義する。描画可能状態において、ユーザが、図５の例に示すようにマウスポインタＰで輝度ムラ領域ＩＲの輪郭をなぞると、輝度ムラの形状を描画した描画画像ＤＩが輝度ムラ領域ＩＲに重ねて表示される。
なお、輝度ムラの形状の描画処理手順の詳細については後述する。
【0035】
ＵＩ制御部３２１は、描画画面Ｄ０１上に、ユーザに対するメッセージ（「輝度ムラの形状を描画してください。」）と、修正ボタンと、決定ボタンと、終了ボタンとを配置して表示する。
ＵＩ制御部３２１は、修正ボタンが押下されると、表示されている描画画像ＤＩを削除して、表示面Ｄを描画可能状態に戻す。また、ＵＩ制御部３２１は、決定ボタンが押下されると、輝度ムラの形状データの作成指示を入力情報処理部３１２に送信する。さらに、ＵＩ制御部３２１は、終了ボタンが押下されると、描画画面Ｄ０１を削除するとともに、描画可能状態を停止する。
ＵＩ制御部３２１は、修正ボタンが押下されると、表示されている描画画像ＤＩを削除して、表示面Ｄを描画可能状態に戻す。また、ＵＩ制御部３２１は、決定ボタンが押下されると、輝度ムラの形状データの作成指示を入力情報処理部３１２に送信する。さらに、ＵＩ制御部３２１は、終了ボタンが押下されると、描画画面Ｄ０１を削除するとともに、描画可能状態を停止する。
【0036】
図６は、本発明の第一の実施形態に係る選択画面の一例を示す図である。表示面Ｄの左側に輝度ムラ領域ＩＲが存在し、表示面Ｄの右側に選択画面Ｄ０２が表示されている。選択画面Ｄ０２は、補正方法を選択するチェックボックスを有する６つの選択パネルと（補正方法１～補正方法６）、矢印マークで示された補正強度調節ボタンと、実行ボタンと、戻すボタンとを表示する。
ＵＩ制御部３２１は、補正情報予測部３３２から出力された補正方法テーブルと補正強度とに基づいて、選択画面Ｄ０２を作成する。具体的には、ＵＩ制御部３２１は、補正方法テーブルから少なくとも一つ以上の補正方法を選び（例えば、優先順位の高い順に複数個選ぶ）、選択画面Ｄ０２の選択パネルに表示する。また、ＵＩ制御部３２１は、補正強度に基づいて、補正強度調節ボタンによる調節範囲を設定する。例えば、補正強度が＋５～＋３０までの場合、補正強度調節ボタンによる調節範囲の上限は＋３０、下限は＋５に設定される。
図６に示す例では、選択パネルのチェックボックスの押下により“補正方法１”が選択され、補正強度調節ボタンの押下により補正強度“＋１０”が選択されている。選択パネルのチェックボックスが押下されると、ＵＩ制御部３２１は、補正方法テーブルが記憶する各補正方法の内容を参照して、選択された補正方法の内容を説明するメッセージを補足画面Ｄ０３に表示させる。図６に示す例では、補足画像Ｄ０３は、選択された補正方法１の内容を説明するメッセージ（「補正方法１は、各発光素子の温度を調整して輝度補正を行います」）を表示している。
ＵＩ制御部３２１は、実行ボタンが押下されると、ユーザにより選択された補正方法と補正強度とに基づいて輝度の補正を実行する補正実行指示を受信して、補正処理部３２２に送信する。また、ＵＩ制御部３２１は、戻すボタンが押下されると、表示面Ｄを輝度ムラの補正前の状態に戻す指示を補正処理部３２２に送信する。
ＵＩ制御部３２１は、補正情報予測部３３２から出力された補正方法テーブルと補正強度とに基づいて、選択画面Ｄ０２を作成する。具体的には、ＵＩ制御部３２１は、補正方法テーブルから少なくとも一つ以上の補正方法を選び（例えば、優先順位の高い順に複数個選ぶ）、選択画面Ｄ０２の選択パネルに表示する。また、ＵＩ制御部３２１は、補正強度に基づいて、補正強度調節ボタンによる調節範囲を設定する。例えば、補正強度が＋５～＋３０までの場合、補正強度調節ボタンによる調節範囲の上限は＋３０、下限は＋５に設定される。
図６に示す例では、選択パネルのチェックボックスの押下により“補正方法１”が選択され、補正強度調節ボタンの押下により補正強度“＋１０”が選択されている。選択パネルのチェックボックスが押下されると、ＵＩ制御部３２１は、補正方法テーブルが記憶する各補正方法の内容を参照して、選択された補正方法の内容を説明するメッセージを補足画面Ｄ０３に表示させる。図６に示す例では、補足画像Ｄ０３は、選択された補正方法１の内容を説明するメッセージ（「補正方法１は、各発光素子の温度を調整して輝度補正を行います」）を表示している。
ＵＩ制御部３２１は、実行ボタンが押下されると、ユーザにより選択された補正方法と補正強度とに基づいて輝度の補正を実行する補正実行指示を受信して、補正処理部３２２に送信する。また、ＵＩ制御部３２１は、戻すボタンが押下されると、表示面Ｄを輝度ムラの補正前の状態に戻す指示を補正処理部３２２に送信する。
【0037】
図７は、本発明の第一の実施形態に係る調節システムの設定画面の一例を示す図である。
表示面Ｄの左側に輝度ムラ領域ＩＲが存在し、表示面Ｄの右側に調節システムの設定画面Ｄ０４が表示されている。また、ＵＩ制御部３２１は、ユーザに対するメッセージ（「輝度ムラは表示している時間と共に進行します。表示している時間に応じで輝度を補正するシステムを設定しますか？」）と、ＹＥＳボタンと、ＮＯボタンと、実行ボタンとを調節システムの設定画面Ｄ０４上に配置して表示させる。
図７に示す例では、ユーザ操作によりＹＥＳボタンが選択されている。ＵＩ制御部３２１は、ＹＥＳボタンが選択され、さらに実行ボタンが押下された場合に、表示している時間に応じて補正値を調節する調節システムの設定指示を補正処理部３２２に送信し、ＮＯボタンが選択された場合には、上述の設定指示を送信しない。
表示面Ｄの左側に輝度ムラ領域ＩＲが存在し、表示面Ｄの右側に調節システムの設定画面Ｄ０４が表示されている。また、ＵＩ制御部３２１は、ユーザに対するメッセージ（「輝度ムラは表示している時間と共に進行します。表示している時間に応じで輝度を補正するシステムを設定しますか？」）と、ＹＥＳボタンと、ＮＯボタンと、実行ボタンとを調節システムの設定画面Ｄ０４上に配置して表示させる。
図７に示す例では、ユーザ操作によりＹＥＳボタンが選択されている。ＵＩ制御部３２１は、ＹＥＳボタンが選択され、さらに実行ボタンが押下された場合に、表示している時間に応じて補正値を調節する調節システムの設定指示を補正処理部３２２に送信し、ＮＯボタンが選択された場合には、上述の設定指示を送信しない。
【0038】
補正処理部３２２は、補正方法テーブルと補正強度とを補正情報予測部３３２から受信して、ＵＩ制御部３２１に送信する。さらに、補正処理部３２２は、補正実行指示をＵＩ制御部３２１から受信すると、選択画面に対するユーザ操作により選択された補正方法と補正強度とに基づいて、輝度ムラが低減されるように、表示面Ｄの輝度値を補正する。
また、補正処理部３２２は、調節システムの設定指示をＵＩ制御部３２１から受信した場合に、表示している時間に応じて補正値を調節するシステムを設定して、補正値を調節する。具体的には、補正処理部３２２は、表示している時間に応じて補正強度の大きさを増減させるなどして補正値を調節する。
また、補正処理部３２２は、調節システムの設定指示をＵＩ制御部３２１から受信した場合に、表示している時間に応じて補正値を調節するシステムを設定して、補正値を調節する。具体的には、補正処理部３２２は、表示している時間に応じて補正強度の大きさを増減させるなどして補正値を調節する。
【0039】
次に、学習装置２００の構成について説明する。学習装置２００は、表示装置１００と通信可能なサーバーコンピュータ、又はパーソナルコンピューターである。
学習装置２００は、学習側記憶部２１０と、学習側制御部２２０とを備える。
学習装置２００は、学習側記憶部２１０と、学習側制御部２２０とを備える。
【0040】
学習側記憶部２１０は、学習側制御部２２０が利用する各種データを記憶する。学習側記憶部２１０は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、フラッシュメモリ、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ ｒｅａｄ／ｗｒｉｔｅ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）などの記憶媒体など、又は、これらの記憶媒体の任意の組み合わせによって構成される。また、学習側記憶部２１０として、例えば、不揮発性メモリを用いることができる。
学習側記憶部２１０は、学習側データ記憶部２１１と（学習データ記憶部の一例）、アルゴリズム記憶部２１２と、学習側モデル記憶部２１３とを備える。
学習側記憶部２１０は、学習側データ記憶部２１１と（学習データ記憶部の一例）、アルゴリズム記憶部２１２と、学習側モデル記憶部２１３とを備える。
【0041】
学習側データ記憶部２１１は、学習済みモデルの作成に使用される学習データ（特徴量）を記憶する。ここで、学習データは、過去に発生した輝度ムラの形状データと、表示部特性情報とを少なくとも含むデータである。なお、学習データは、原因予測部３３１が予測した輝度ムラの原因と、輝度の補正値とを含んでいてもよい。
また、学習側制御部２２０は、予測側データ記憶部４１が記憶する、輝度ムラの形状データと、表示部特性情報と、補正情報（輝度ムラの原因と輝度の補正値）とを取得し、学習データとして、学習側データ記憶部２１１に追加して記憶させる。
また、学習側制御部２２０は、予測側データ記憶部４１が記憶する、輝度ムラの形状データと、表示部特性情報と、補正情報（輝度ムラの原因と輝度の補正値）とを取得し、学習データとして、学習側データ記憶部２１１に追加して記憶させる。
【0042】
アルゴリズム記憶部２１２は、学習済みモデルの生成に用いられる機械学習アルゴリズムを記憶する。機械学習アルゴリズムは、例えば、畳み込みニューラルネットワーク、又はディープニューラルネットワークアルゴリズムなどを含む。
学習側モデル記憶部２１３は、性能判定部２２３から出力された学習済みモデルを記憶する。
学習側モデル記憶部２１３は、性能判定部２２３から出力された学習済みモデルを記憶する。
【0043】
学習側制御部２２０は、例えば、学習装置２００の制御ソフトウェアが書き込みされた、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）を含む回路であり、学習装置２００の各部位を包括的に制御する。
学習側制御部２２０は、取得部２２１と、学習部２２２と、性能判定部２２３とを含む。
学習側制御部２２０は、取得部２２１と、学習部２２２と、性能判定部２２３とを含む。
【0044】
取得部２２１は、学習側データ記憶部２１１が記憶する学習データと、アルゴリズム記憶部２１２が記憶する機械学習アルゴリズムとを取得して、学習部２２２へ送信する。
【0045】
学習部２２２は、学習データと機械学習アルゴリズムとに基づいて機械学習を行うことにより、学習済みモデルを生成して、性能判定部２２３へ出力する。また、学習部２２２は、ユーザ操作により入力された、学習済みモデルの再生成指示を受信した場合に、学習済みモデルを再生成する。また、学習側制御部２２０が予測側データ記憶部４１か記憶するデータ（例えば、補正情報など）を取得して、学習側データ記憶部２１１に追加して記憶させる場合に、学習部２２２は、学習側データ記憶部２１１の更新された学習データを使用して、機械学習を行い、学習済みモデルを再生成してもよい。
【0046】
性能判定部２２３は、学習部２２２が生成した学習済みモデルが性能評価基準を満たすか否かを判定し、学習済みモデルが性能評価基準を満たすと判定した場合に、学習済みモデルを学習側モデル記憶部２１３に記憶させる。一方、性能判定部２２３は、学習済みモデルが性能評価基準を満たさないと判定した場合に、学習済みモデルを生成し直す再生成指示を取得部２２１に送信する。
なお、性能判定部２２３による性能評価処理手順については後述する。
なお、性能判定部２２３による性能評価処理手順については後述する。
【0047】
【0048】
学習済みモデルの作成時に、取得部２２１は、学習側データ記憶部２１１が記憶する学習データと、アルゴリズム記憶部２１２が記憶する機械学習アルゴリズムとを取得して、学習部２２２に送信する（ステップＳ２０１）。この場合、取得部２２１は、例えば、ユーザにより設定された学習データと機械学習アルゴリズムとを取得する。
【0049】
学習部２２２は、学習データと機械学習アルゴリズムとに基づいて、機械学習を行うことにより、学習済みモデルを生成して性能判定部２２３に送信する（ステップＳ２０２）。
性能判定部２２３は、生成された学習済みモデルの予測精度が性能評価基準を満たすか否かを判定する（ステップＳ２０３）。例えば、性能判定部２２３は、検証データを学習済みモデルに入力して、学習済みモデルが出力した予測値と正解ラベルとを比較して正解率を算出する。
性能判定部２２３は、学習済みモデルの正解率が一定の閾値以上である場合に、学習済みモデルの予測精度が性能評価基準を満たすと判定して（ステップＳ２０３－ＹＥＳ）、学習済みモデルを学習側モデル記憶部２１３に記憶させる（ステップＳ２０４）。
性能判定部２２３は、生成された学習済みモデルの予測精度が性能評価基準を満たすか否かを判定する（ステップＳ２０３）。例えば、性能判定部２２３は、検証データを学習済みモデルに入力して、学習済みモデルが出力した予測値と正解ラベルとを比較して正解率を算出する。
性能判定部２２３は、学習済みモデルの正解率が一定の閾値以上である場合に、学習済みモデルの予測精度が性能評価基準を満たすと判定して（ステップＳ２０３－ＹＥＳ）、学習済みモデルを学習側モデル記憶部２１３に記憶させる（ステップＳ２０４）。
【0050】
一方、性能判定部２２３は、学習済みモデルの正解率が一定の閾値未満である場合に、学習済みモデルの予測精度が性能評価基準を満たさないと判定して（ステップＳ２０３－ＮＯ）、学習済みモデルを生成し直す再生成指示を取得部２２１に送信する（ステップＳ２０５）。
取得部２２１は、この再生成指示を受信すると、処理をステップＳ２０１に戻して、以降の処理を繰り返す。この場合、取得部２２１は、ユーザにより新しく設定された学習データと機械学習アルゴリズムとを取得する。
取得部２２１は、この再生成指示を受信すると、処理をステップＳ２０１に戻して、以降の処理を繰り返す。この場合、取得部２２１は、ユーザにより新しく設定された学習データと機械学習アルゴリズムとを取得する。
【0051】
【0052】
原因予測部３３１は、描画画面に対するユーザ操作によって入力された、発生中の輝度ムラの形状データを入力情報処理部３１２から取得する（ステップＳ３０１）。
なお、輝度ムラの形状データの取得処理の詳細については後述する。
なお、輝度ムラの形状データの取得処理の詳細については後述する。
【0053】
原因予測部３３１は、予測側データ記憶部４１が記憶する表示部特性データと、予測側モデル記憶部４２が記憶する学習済みモデルとを取得する（ステップＳ３０２）。
原因予測部３３１は、入力処理部３１が受け付けた発生中の輝度ムラの形状データと、表示部特性情報と、学習済みモデルとに基づいて、発生中の輝度ムラの原因を予測して、補正情報予測部３３２に送信する（ステップＳ３０３）。
ステップＳ３０４において、補正情報予測部３３２は、学習済みモデルが予測した輝度ムラの原因に基づき、原因・補正情報テーブルを参照して、少なくとも一つ以上の輝度の補正方法と、輝度の補正強度とを予測する。さらに、補正情報予測部３３２は、予測した補正方法に基づいて作成した補正方法テーブルと、補正強度とを補正処理部３２２に送信する。
原因予測部３３１は、入力処理部３１が受け付けた発生中の輝度ムラの形状データと、表示部特性情報と、学習済みモデルとに基づいて、発生中の輝度ムラの原因を予測して、補正情報予測部３３２に送信する（ステップＳ３０３）。
ステップＳ３０４において、補正情報予測部３３２は、学習済みモデルが予測した輝度ムラの原因に基づき、原因・補正情報テーブルを参照して、少なくとも一つ以上の輝度の補正方法と、輝度の補正強度とを予測する。さらに、補正情報予測部３３２は、予測した補正方法に基づいて作成した補正方法テーブルと、補正強度とを補正処理部３２２に送信する。
【0054】
ステップＳ３０５において、補正処理部３２２は、補正方法テーブルを補正情報予測部３３２から受信してＵＩ制御部３２１に送信するとともに、暫定的な輝度補正を実行する。この場合、補正処理部３２２は、補正方法テーブルに含まれる補正方法の一つに従って輝度補正を行ってもよいし、ユーザに設定された任意の補正方法に従って輝度補正を行ってもよい。
【0055】
ＵＩ制御部３２１は、補正方法テーブルに含まれる補正方法と補正強度の中から、任意の補正方法と補正強度の選択を受け付ける選択画面を作成して、表示部１０に表示させる（ステップＳ３０６）。
【0056】
ＵＩ制御部３２１は、選択画面に対するユーザ操作により選択された補正方法と補正強度とに基づいて補正を実行する補正実行指示を補正処理部３２２に送信する（ステップＳ３０７）。
【0057】
補正処理部３２２は、補正実行指示をＵＩ制御部３２１から受信すると、ユーザ操作により選択された輝度の補正方法と補正強度とに基づき、輝度ムラが低減されるように、表示面Ｄの輝度値を補正する（ステップＳ３０８）。
【0058】
ＵＩ制御部３２１は、描画画面の戻すボタンが押下されたか否かを判定する（ステップＳ３０９）。ＵＩ制御部３２１は、戻すボタンが押下されたと判定した場合に（ステップＳ３０９－ＹＥＳ）、処理をステップＳ３１０へ進め、戻すボタンが押下されていないと判定した場合に（ステップＳ３０９－ＮＯ）、処理をステップＳ３１２へ進める。
このとき、ユーザは、輝度補正後に表示面Ｄを目視で確認することにより、輝度ムラが補正されたか否かを確認し、輝度ムラが補正されなかった場合には、選択画面の戻すボタンを押下し、輝度ムラが補正された場合には選択画面の戻すボタンを押下しない。
このとき、ユーザは、輝度補正後に表示面Ｄを目視で確認することにより、輝度ムラが補正されたか否かを確認し、輝度ムラが補正されなかった場合には、選択画面の戻すボタンを押下し、輝度ムラが補正された場合には選択画面の戻すボタンを押下しない。
【0059】
ステップＳ３１０において、補正処理部３２２は、表示面Ｄを輝度ムラ補正前の状態に戻す。具体的には、ユーザ操作により選択画面の戻すボタンが押下されると、ＵＩ制御部３２１は、表示面Ｄを輝度ムラ補正前の状態に戻す指示を補正処理部３２２に送信する。補正処理部３２２は、この指示に従って、表示面Ｄを輝度ムラ補正前の状態に戻す。
【0060】
ステップＳ３１０の後、原因予測部３３１は、輝度ムラの原因の予測に使用した輝度ムラの形状データ及び、表示部特性情報と、予測した輝度ムラの原因とを、予測側データ記憶部４１に記憶させる（ステップＳ３１１）。
【0061】
ステップＳ３１２において、選択画面に対するユーザ操作により、輝度ムラが補正された補正方法と補正強度とが選択され、さらに実行ボタンが押下されると補正実行指示が入力され、ＵＩ制御部３２１は、選択された補正方法と補正強度とを補正処理部３２２に送信する。補正処理部３２２は、これら補正方法と補正強度とに基づいて、輝度ムラが低減されるように、表示面Ｄの輝度値を補正する。
【0062】
ステップＳ３１３において、補正処理部３２２は、表示している時間に応じて輝度の補正値を調節する調節システムを設定するか否かを判定する。具体的には、補正処理部３２２は、調節システムの設定画面に対するユーザ操作により、調節システムの設定指示が入力された場合に、調節システムを設定すると判定して（ステップＳ３１３－ＹＥＳ）、処理をステップＳ３１４へ進める。一方、補正処理部３２２は、調節システムの設定指示が入力されなかった場合に、調節システムを設定しないと判定して（ステップＳ３１３－ＮＯ）、処理をステップＳ３１５へ進める。
なお、補正値の調節システムの設定処理の詳細については後述する。
なお、補正値の調節システムの設定処理の詳細については後述する。
【0063】
ステップＳ３１４において、補正処理部３２２は、表示している時間に応じて輝度の補正値を調節するシステムを設定し、表示面Ｄの輝度ムラが低減されるように、輝度値を補正する。
【0064】
輝度補正が正常に終了すると、原因予測部３３１は、予測に使用した輝度ムラの形状データ及び、表示部特性情報と、予測した輝度ムラの原因と、輝度の補正値とを、予測側データ記憶部４１に記憶させる（ステップＳ３１５）。
【0065】
（輝度ムラの形状データの取得処理）
図１０を参照して、輝度ムラの形状データの取得処理手順について説明する。
図１０は、本発明の第一の実施形態に係る輝度ムラの形状データの取得処理手順を示すフローチャートである。
図１０を参照して、輝度ムラの形状データの取得処理手順について説明する。
図１０は、本発明の第一の実施形態に係る輝度ムラの形状データの取得処理手順を示すフローチャートである。
【0066】
ＵＩ制御部３２１は、発生中の輝度ムラの形状の描画操作を受け付ける描画画面を表示部１０に表示させる（ステップＳ４０１）。このとき、表示面Ｄは描画可能状態である。
【0067】
入力部２０は、表示面Ｄに対する輝度ムラの描画操作を検出して、描画操作を検出したことを示す描画検出信号を位置座標演算部３１１に送信する（ステップＳ４０２）。このとき、マウス等のユーザ操作によって、輝度ムラの形状の描画操作が行われる。例えば、図５に示したように、輝度ムラ領域の輪郭をマウスポインタＰでなぞることにより輝度ムラの形状を描画することができる。また、輝度ムラ領域の内部をマウスポインタＰで塗りつぶすことによって輝度ムラの形状を描画することもできる。
【0068】
位置座標演算部３１１は、描画検出信号を入力部２０から受信すると、描画操作に対応した表示面Ｄの位置座標を算出して、入力情報処理部３１２に送信する（ステップＳ４０３）。
【0069】
入力情報処理部３１２は、受信した位置座標を位置座標データとして記憶領域に記憶するとともに、当該位置座標の場所を表示面Ｄ上に描画する描画指示をＵＩ制御部３２１に送信する（ステップＳ４０４）。
ＵＩ制御部３２１は、位置座標の描画指示を入力情報処理部３１２から受信すると、当該位置座標に色やマークで印をつけて、表示部１０に表示させる（ステップＳ４０５）。この場合、例えば図５に示すように、輝度ムラの形状の描画画像ＤＩが表示面Ｄ上に表示される。
ＵＩ制御部３２１は、位置座標の描画指示を入力情報処理部３１２から受信すると、当該位置座標に色やマークで印をつけて、表示部１０に表示させる（ステップＳ４０５）。この場合、例えば図５に示すように、輝度ムラの形状の描画画像ＤＩが表示面Ｄ上に表示される。
【0070】
ユーザによって輝度ムラの形状の描画画像が確定された場合に、ＵＩ制御部３２１は、輝度ムラの形状データの作成指示を入力情報処理部３１２に送信する（ステップＳ４０６）。具体的には描画画面Ｄ０１の決定ボタンが押下されると、ＵＩ制御部３２１は、輝度ムラの形状データの作成指示を入力情報処理部３１２に送信する。
【0071】
入力情報処理部３１２は、輝度ムラの形状データの作成指示を受信すると、記憶領域に記憶された位置座標データに基づいて、輝度ムラの形状データを作成し、原因予測部３３１に送信する（ステップＳ４０７）。
【0072】
（補正値の調節システムの設定処理）
次に、図１１を参照して、補正値の調節システムの設定処理について説明する。
図１１は、本発明の第一の実施形態に係る補正値の調節システムの設定処理手順を示すフローチャートである。
次に、図１１を参照して、補正値の調節システムの設定処理について説明する。
図１１は、本発明の第一の実施形態に係る補正値の調節システムの設定処理手順を示すフローチャートである。
【0073】
補正処理部３２２は、輝度ムラの原因が、表示している時間の経過とともに輝度の補正値が変化するものである場合に、調節システムの設定画面の表示指示をＵＩ制御部３２１に送信する（ステップＳ５０１）。ここで、調節システムの設定画面は、表示している時間に応じて輝度の補正値を調節するシステムを設定するか否かをユーザに選択させる画面である。
ＵＩ制御部３２１は、この表示指示に従って、調節システムの設定画面を表示部１０に表示させる（ステップＳ５０２）。
ＵＩ制御部３２１は、調節システムの設定画面に対するユーザ操作により、調節システムの設定指示が入力された場合に、この設定指示を補正処理部３２２に送信する（ステップＳ５０３）。図６に示す例において、調節システムの設定画面のＹＥＳボタンと実行ボタンとが押下されると、ＵＩ制御部３２１は調節システムの設定指示を送信する。
補正処理部３２２は、調節システムの設定指示を受信すると、表示している時間に応じて輝度の補正値を調節するシステムを設定する（ステップＳ５０４）。
ＵＩ制御部３２１は、この表示指示に従って、調節システムの設定画面を表示部１０に表示させる（ステップＳ５０２）。
ＵＩ制御部３２１は、調節システムの設定画面に対するユーザ操作により、調節システムの設定指示が入力された場合に、この設定指示を補正処理部３２２に送信する（ステップＳ５０３）。図６に示す例において、調節システムの設定画面のＹＥＳボタンと実行ボタンとが押下されると、ＵＩ制御部３２１は調節システムの設定指示を送信する。
補正処理部３２２は、調節システムの設定指示を受信すると、表示している時間に応じて輝度の補正値を調節するシステムを設定する（ステップＳ５０４）。
【0074】
以上説明したように、本発明の第一の実施形態に係る表示装置１００は、画像を表示する表示部１０と、入力処理部３１と、予測側モデル記憶部４２（モデル記憶部の一例）と、原因予測部３３１と、補正処理部３２２とを備える。入力処理部３１は、表示部１０の表示面Ｄの輝度が不均一になる輝度ムラの表示面Ｄにおける形状を表す輝度ムラの形状データを受け付ける。予測側モデル記憶部４２は、過去に発生した輝度ムラの形状データと表示部１０の特性に関する表示部特性情報とを少なくとも含む学習データに基づき、機械学習によって生成された学習済みモデルであって、輝度ムラの形状データと表示部特性情報とから輝度ムラの原因を予測する学習済みモデルを記憶する。原因予測部３３１は、入力処理部３１が受け付けた発生中の輝度ムラの形状データと、表示部特性情報と、予測側モデル記憶部４２が記憶する学習済みモデルとに基づいて、発生中の輝度ムラの原因を予測する。補正処理部３２２は、原因予測部３３１が予測した輝度ムラの原因に基づいて、輝度ムラが低減されるように、表示面Ｄの輝度値を補正する。
これにより、本発明の第一の実施形態に係る表示装置１００は、機械学習により予測された輝度ムラの原因に基づいて表示面Ｄの輝度値を補正するため、表示面Ｄの輝度を測定せずに輝度ムラを補正することができる。
これにより、本発明の第一の実施形態に係る表示装置１００は、機械学習により予測された輝度ムラの原因に基づいて表示面Ｄの輝度値を補正するため、表示面Ｄの輝度を測定せずに輝度ムラを補正することができる。
【0075】
また、本発明の第一の実施形態に係る表示装置１００は、輝度ムラの描画操作に応じて、輝度ムラの形状の描画画像を表示部１０に表示させるＵＩ制御部３２１（ユーザインタフェース部の一例）を備え、入力処理部３１は、輝度ムラの描画操作を検出し、描画操作に対応した表示面Ｄの位置座標を算出し、算出した位置座標に基づいて、輝度ムラの形状データを作成する。
これにより、本発明の第一の実施形態に係る表示装置１００は、表示面Ｄに対する輝度ムラの描画操作によって輝度ムラの形状データを取得できるため、輝度ムラの形状を撮影するためのカメラ等を設置せずに輝度ムラを補正することができる。
これにより、本発明の第一の実施形態に係る表示装置１００は、表示面Ｄに対する輝度ムラの描画操作によって輝度ムラの形状データを取得できるため、輝度ムラの形状を撮影するためのカメラ等を設置せずに輝度ムラを補正することができる。
【0076】
また、本発明の第一の実施形態に係る表示装置１００は、原因予測部３３１が予測した輝度ムラの原因に基づいて、輝度値を補正する少なくとも一つ以上の補正方法と補正強度とを予測する補正情報予測部３３２を備え、ＵＩ制御部３２１は、補正情報予測部３３２が予測した補正方法と補正強度の中から、任意の補正方法と任意の補正強度の選択を受け付ける選択画面（選択画像の一例）を表示部に表示させ、補正処理部３２２は、選択画面に対する選択操作によって選択された補正方法及び補正強度に基づいて、輝度ムラが低減されるように、表示面Ｄの輝度値を補正する。
これにより、本発明の第一の実施形態に係る表示装置１００は、選択された輝度の補正方法と補正強度とに基づいて輝度値を補正することができ、表示面Ｄの輝度を測定せずに輝度ムラを補正することができる。
これにより、本発明の第一の実施形態に係る表示装置１００は、選択された輝度の補正方法と補正強度とに基づいて輝度値を補正することができ、表示面Ｄの輝度を測定せずに輝度ムラを補正することができる。
【0077】
また、本発明の第一の実施形態では、補正処理部３２２は、輝度ムラの原因が、表示している時間の経過とともに輝度の補正値が変化するものである場合に、表示している時間に応じて補正値を調節する調節システムを設定して輝度を補正する。
これにより、本発明の第一の実施形態に係る表示装置１００は、表示している時間に応じて輝度の補正値が変化する場合であっても、輝度ムラを補正することができる。
これにより、本発明の第一の実施形態に係る表示装置１００は、表示している時間に応じて輝度の補正値が変化する場合であっても、輝度ムラを補正することができる。
【0078】
また、本発明の第一の実施形態では、学習データは、輝度ムラの原因と、輝度の補正値とをさらに含む。原因予測部３３１は、輝度ムラの原因の予測に使用した、輝度ムラの形状データと表示部特性情報とを、予測側データ記憶部４１に追加して記憶させる。さらに、原因予測部３３１は、輝度ムラが補正された場合には、輝度ムラの原因と輝度の補正値とを、予測側データ記憶部４１に追加して記憶させるとともに、輝度ムラが補正されなかった場合には、輝度ムラの原因を予測側データ記憶部４１に追加して記憶させる。予測側制御部３０は、予測側データ記憶部４１が記憶する、輝度ムラの形状データと、表示部特性情報と、補正情報（輝度ムラの原因と輝度の補正値）とを取得し、学習データとして、学習側データ記憶部２１１（学習データ記憶部の一例）に追加して記憶させる。学習部２２２は、学習側データ記憶部２１１が記憶する更新された学習データに基づき、機械学習によって、学習済みモデルを再生成する。
これにより、表示装置１００は、更新された学習データに基づいて学習済みモデルを再生成することができるとともに、再生成された学習済みモデルを使用することによって、輝度ムラの原因の予測精度を向上することができる。
これにより、表示装置１００は、更新された学習データに基づいて学習済みモデルを再生成することができるとともに、再生成された学習済みモデルを使用することによって、輝度ムラの原因の予測精度を向上することができる。
【0079】
また、本発明の第一の実施形態に係る輝度補正システム１は、画像を表示する表示部１０を備えた表示装置１００と、表示装置１００と通信可能な学習装置２００とを備える。学習装置２００は、学習側データ記憶部２１１と、学習部２２２とを備える。学習側データ記憶部２１１は、表示部１０の表示面Ｄの輝度が不均一になる輝度ムラであって、過去に発生した輝度ムラの表示面Ｄにおける形状を表す輝度ムラの形状データと、表示部１０の特性に関する表示部特性情報とを少なくとも含む学習データを記憶する。学習部２２２は、学習側データ記憶部２１１が記憶する学習データに基づき、機械学習によって、学習済みモデルを生成する。表示装置１００は、入力処理部３１と、予測側モデル記憶部４２と、原因予測部３３１と、補正処理部３２２とを備える。入力処理部３１は、表示部１０の表示面Ｄの輝度が不均一になる輝度ムラの表示面Ｄにおける形状を表す輝度ムラの形状データを受け付ける。予測側モデル記憶部４２は、過去に発生した輝度ムラの形状データと表示部１０の特性に関する表示部特性情報とを少なくとも含む学習データに基づき、機械学習によって生成された学習済みモデルであって、輝度ムラの形状データと表示部特性情報とから輝度ムラの原因を予測する学習済みモデルを記憶する。原因予測部３３１は、入力処理部３１が受け付けた発生中の輝度ムラの形状データと、表示部特性情報と、予測側モデル記憶部４２が記憶する学習済みモデルとに基づいて、発生中の輝度ムラの原因を予測する。補正処理部３２２は、原因予測部３３１が予測した輝度ムラの原因に基づいて、輝度ムラが低減されるように、表示面Ｄの輝度値を補正する。
これにより、本発明の第一の実施形態に係る輝度補正システム１は、上述した表示装置１００と同様の効果を奏し、表示面Ｄの輝度を測定せずに輝度ムラを補正することができる。
これにより、本発明の第一の実施形態に係る輝度補正システム１は、上述した表示装置１００と同様の効果を奏し、表示面Ｄの輝度を測定せずに輝度ムラを補正することができる。
【0080】
また、本発明の第一の実施形態に係る輝度補正方法は、画像を表示する表示部１０と、表示部１０の表示面Ｄの輝度が不均一になる輝度ムラの表示面Ｄにおける形状を表す輝度ムラの形状データを受け付ける入力処理部３１と、過去に発生した輝度ムラの形状データと表示部１０の特性に関する表示部特性情報とを少なくとも含む学習データに基づいて機械学習により生成された学習済みモデルであって、輝度ムラの形状データと表示部特性情報とから輝度ムラの原因を予測する学習済みモデルを記憶する予測側モデル記憶部４２と、を備えた表示装置１００の輝度補正方法であって、原因予測部が、入力部が受け付けた発生中の輝度ムラの形状データと、表示部特性情報と、モデル記憶部が記憶する学習済みモデルとに基づいて、輝度ムラの原因を予測し、補正処理部が、原因予測部が予測した輝度ムラの原因に基づいて、輝度ムラが低減されるように、表示面Ｄの輝度値を補正する。
これにより、本発明の第一の実施形態に係る輝度補正方法は、上述した表示装置１００と同様の効果を奏し、表示面Ｄの輝度を測定せずに輝度ムラを補正することができる。
これにより、本発明の第一の実施形態に係る輝度補正方法は、上述した表示装置１００と同様の効果を奏し、表示面Ｄの輝度を測定せずに輝度ムラを補正することができる。
【0081】
本実施形態において、補正情報予測部３３２が、原因予測部３３１により予測された輝度ムラの原因に基づき、原因・補正情報テーブルを参照して、輝度の補正方法と補正強度とを出力する例を説明したが、補正方法及び、補正強度の予測方法はこれに限定されるものではない。例えば、原因予測部３３１が、発生中の輝度ムラの形状データと、表示部特性情報と、学習済みモデルとに基づいて、輝度ムラの原因と、補正方法と、補正強度とを予測するようにしてもよい。
これにより、原因・補正情報テーブルの内容に依らず、補正方法と補正強度とを予測することができる。
これにより、原因・補正情報テーブルの内容に依らず、補正方法と補正強度とを予測することができる。
【0082】
（第二の実施形態）
次に、図１２を参照して、本発明の第二の実施形態について説明する。
図１２は、本発明の第二の実施形態に係る表示装置３００の構成を示す図である。上述した図１に示す第一の実施形態では、表示装置１００の外部に備えられた学習装置２００が学習済みモデルを生成する例を説明したが、第二の実施形態では、表示装置３００が、学習済みモデルを生成する機能を備える場合の一例について説明する。
図１２に示すように、第二の実施形態の表示装置３００は、表示部１０と、入力部２０と、制御部３０ａと、記憶部４０ａとを含む。制御部３０ａは、入力処理部３１と、表示処理部３２と、予測部３３と、モデル生成部３４とを含む。
モデル生成部３４は、取得部２２１と、学習部２２２と、性能判定部２２３とを含む。モデル生成部３４は、記憶部４０ａが記憶する学習データと、機械学習アルゴリズムとに基づいて、機械学習により学習済みモデルを生成する。
記憶部４０ａは、予測側データ記憶部４１と、予測側モデル記憶部４２と、学習側データ記憶部２１１と、アルゴリズム記憶部２１２と、モデル記憶部４２ａとを含む。モデル記憶部４２ａは、モデル生成部３４が作成し、予測部３３が予測時に使用する、学習済みモデルを記憶する。記憶部４０ａは、制御部３０ａが使用する各種データを記憶する。具体的には、記憶部４０ａは、モデル生成部３４が学習時に使用する学習データ及び機械学習アルゴリズムと、予測部３３が予測時に使用する輝度ムラの形状データと、表示部特性情報と、学習済みモデルとを記憶する。
なお、符号が同じ構成については、図１と同じ機能を持つものとして以下の説明を省略した。
次に、図１２を参照して、本発明の第二の実施形態について説明する。
図１２は、本発明の第二の実施形態に係る表示装置３００の構成を示す図である。上述した図１に示す第一の実施形態では、表示装置１００の外部に備えられた学習装置２００が学習済みモデルを生成する例を説明したが、第二の実施形態では、表示装置３００が、学習済みモデルを生成する機能を備える場合の一例について説明する。
図１２に示すように、第二の実施形態の表示装置３００は、表示部１０と、入力部２０と、制御部３０ａと、記憶部４０ａとを含む。制御部３０ａは、入力処理部３１と、表示処理部３２と、予測部３３と、モデル生成部３４とを含む。
モデル生成部３４は、取得部２２１と、学習部２２２と、性能判定部２２３とを含む。モデル生成部３４は、記憶部４０ａが記憶する学習データと、機械学習アルゴリズムとに基づいて、機械学習により学習済みモデルを生成する。
記憶部４０ａは、予測側データ記憶部４１と、予測側モデル記憶部４２と、学習側データ記憶部２１１と、アルゴリズム記憶部２１２と、モデル記憶部４２ａとを含む。モデル記憶部４２ａは、モデル生成部３４が作成し、予測部３３が予測時に使用する、学習済みモデルを記憶する。記憶部４０ａは、制御部３０ａが使用する各種データを記憶する。具体的には、記憶部４０ａは、モデル生成部３４が学習時に使用する学習データ及び機械学習アルゴリズムと、予測部３３が予測時に使用する輝度ムラの形状データと、表示部特性情報と、学習済みモデルとを記憶する。
なお、符号が同じ構成については、図１と同じ機能を持つものとして以下の説明を省略した。
【0083】
以上説明したように、本発明の第二の実施形態に係る表示装置３００は、第一の実施形態に係る表示装置１００の輝度補正機能に加えて、学習済みモデルを生成する機能を備えているため、表示装置３００は、外部の学習装置２００を設けなくとも、上述した第一の実施形態に係る輝度補正システム１と同様の効果を奏し、表示面Ｄの輝度を測定せずに輝度ムラを補正することができる。
【0084】
また、本発明の第二の実施形態では、学習データは、輝度ムラの原因と、輝度の補正値とをさらに含む。原因予測部３３１は、輝度ムラの原因の予測に使用した、輝度ムラの形状データと表示部特性情報とを、予測側データ記憶部４１に追加して記憶させる。さらに、原因予測部３３１は、輝度ムラが補正された場合には、輝度ムラの原因と輝度の補正値とを、予測側データ記憶部４１に追加して記憶させるとともに、輝度ムラが補正されなかった場合には、制御部３０ａは、予測側データ記憶部４１が記憶する、輝度ムラの形状データと、表示部特性情報と、補正情報（輝度ムラの原因と輝度の補正値）とを取得し、学習データとして、学習側データ記憶部２１１（学習データ記憶部の一例）に追加して記憶させる。学習部２２２は、学習側データ記憶部２１１が記憶する更新された学習データに基づき、機械学習によって、学習済みモデルを再生成する。
これにより、表示装置３００は、更新された学習データに基づいて学習済みモデルを再生成することができるとともに、再生成された学習済みモデルを使用することによって、輝度ムラの原因の予測精度を向上することができる。
これにより、表示装置３００は、更新された学習データに基づいて学習済みモデルを再生成することができるとともに、再生成された学習済みモデルを使用することによって、輝度ムラの原因の予測精度を向上することができる。
【0085】
上述した実施形態における輝度補正処理をコンピュータで実現するようにしてもよい。その場合、この機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現してもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ－ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよく、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）等のプログラマブルロジックデバイスを用いて実現されるものであってもよい。
【0086】
以上、本発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
【0087】
（最小構成）
さらに、図１３を参照して、本発明の実施形態による最小構成の表示装置について説明する。
図１３は、本発明の実施形態による最小構成の表示装置を示す図である。表示装置４００は、少なくとも、表示部４１０と、入力部４２０と、モデル記憶部４３０と、原因予測部４４０と、補正処理部４５０とを備えていればよい。
さらに、図１３を参照して、本発明の実施形態による最小構成の表示装置について説明する。
図１３は、本発明の実施形態による最小構成の表示装置を示す図である。表示装置４００は、少なくとも、表示部４１０と、入力部４２０と、モデル記憶部４３０と、原因予測部４４０と、補正処理部４５０とを備えていればよい。
【0088】
表示部４１０は、表示面Ｄを有し、各種画像を表示面Ｄに表示する。入力部４２０は、表示部４１０の表示面Ｄの輝度が不均一になる輝度ムラの形状を表す輝度ムラの形状データを受け付ける。モデル記憶部４３０は、過去に発生した輝度ムラの形状データと、表示部４１０の特性に関する表示部特性情報とを少なくとも含む学習データに基づいて、機械学習により生成された学習済みモデルであって、輝度ムラの形状データと表示部特性情報とから輝度ムラの原因を予測する学習済みモデルを記憶する。原因予測部４４０は、入力部４２０が受け付けた発生中の輝度ムラの形状データと、表示部特性情報と、モデル記憶部４３０が記憶する学習済みモデルとに基づいて、輝度ムラの原因を予測する。補正処理部４５０は、原因予測部４４０が予測した輝度ムラの原因に基づいて、輝度ムラが低減されるように、表示面Ｄの輝度値を補正する。
【符号の説明】
【0089】
１…輝度補正システム、１０…表示部、２０…入力部、３０…予測側制御部、３１…入力処理部、３２…表示処理部、３３…予測部、４０…予測側記憶部、１００…表示装置、
２００…学習装置、２１０…学習側記憶部、２１１…学習側データ記憶部、２１２…アルゴリズム記憶部、２１３…学習側モデル記憶部、２２０…学習側制御部、２２１…取得部、２２２…学習部、２２３…性能判定部、３００…表示装置、３１１…位置座標演算部、３１２…入力情報処理部、３２１…ＵＩ制御部、３２２…補正処理部、３３１…原因予測部、３０ａ…制御部、４０ａ…記憶部、４２ａ…モデル記憶部、４００…表示装置、４１０…表示部、４２０…入力部、４３０…モデル記憶部、４４０…原因予測部、４５０…補正処理部
２００…学習装置、２１０…学習側記憶部、２１１…学習側データ記憶部、２１２…アルゴリズム記憶部、２１３…学習側モデル記憶部、２２０…学習側制御部、２２１…取得部、２２２…学習部、２２３…性能判定部、３００…表示装置、３１１…位置座標演算部、３１２…入力情報処理部、３２１…ＵＩ制御部、３２２…補正処理部、３３１…原因予測部、３０ａ…制御部、４０ａ…記憶部、４２ａ…モデル記憶部、４００…表示装置、４１０…表示部、４２０…入力部、４３０…モデル記憶部、４４０…原因予測部、４５０…補正処理部
【図1】
【図2】
【図3A】
【図3B】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】