logo
info@conwinleddisplay.com 86-0755-82599892
Turkish
English
French
German
Italian
Russian
Spanish
Portuguese
Dutch
Greek
Japanese
Korean
Arabic
Hindi
Turkish
Indonesian
Vietnamese
Thai
Bengali
Persian
Polish
Evde
Ürün
HD LED Ekran Açıkhava Reklamcılığı Led Ekran Dış Mekan Kiralık Led Ekran İç Mekan Kiralık LED ekran Dış mekan led reklam panosu Kapalı Led Video Duvar Stadyum LED Ekranı Şeffaf LED Ekran LED Hasır Ekran Esnek LED Ekranı Dış Mekan LED Tabelaları Dışarıdaki LED şerit ışığı Yaratıcı LED Ekran
Videolar
VR Gösterisi
Bizim Hakkımızda
Fabrika turu
Kalite Kontrolü
Bizimle İletişim
Ana sayfa Haberler

Üretimde MicroLED Kalite Değerlendirmesini Ölçeklendirmek için Derin Öğrenme Kullanımı

Tüm Kategoriler
Etiket bulutu
Bizimle iletişim kur
Billy Liu

Telefon numarası : 86(755) 8259 9892

whatsapp : +8613924659619

Üretimde MicroLED Kalite Değerlendirmesini Ölçeklendirmek için Derin Öğrenme Kullanımı

March 12, 2024

Son araştırmalar, MicroLED ekranlarında kitle algılama için yeni bir yöntem sunar, regresyon analizi ve derin öğrenmeyi kullanarak, wafer üzerindeki LED dizilerinden doğrudan ışık çıktısı kalitesini değerlendirir.

hakkında en son şirket haberleri Üretimde MicroLED Kalite Değerlendirmesini Ölçeklendirmek için Derin Öğrenme Kullanımı 0
MicroLED özelliği ve ölçüm kuruluşu. (a) Tüm MicroLED diziliminin üst görünüm mikroskobik görüntüsü. (b) Çapraz kesim şematik yapısı.(c) Toplam ölçüm kurulumuna ITO cam takımından kütle algılama ölçüm kurulumuna. d) Bireysel ölçüm kurulumları. (Kaynak: Optics Express)

Bu yöntem iki ana aşamayı içerir: çok değişkenli regresyon analizi yoluyla ışık çıkış gücünün kalibre edilmesi ve 2 boyutlu kıvrımsal sinir ağları (CNN) kullanarak MicroLED radyasyon profillerinin incelenmesi.Lüminesan görüntüleri yakalayarak ve direnç değişimlerini hesaba katarak kalibrasyon tekniği kullanarak, yaklaşım öngörülen cihaz performansında düşük ortalama değişime ulaşır.

CNN modelleri ayrıca yüksek doğruluk ve hassasiyetle çalışan LED'lerin kesin olarak tanımlanmasını sağlar.MikroLED'lerin ekran substratlarına entegre edilmelerinden önce kaliteyi değerlendirmek ve sağlamak için ölçeklenebilir bir çözüm sunar.