Utilisation de l'apprentissage en profondeur pour l'évaluation de la qualité des micro-LED dans la fabrication

Des recherches récentes présentent une nouvelle méthode de détection de masse dans les écrans MicroLED, en tirant parti de l'analyse de régression et de l'apprentissage en profondeur pour évaluer la qualité de sortie de lumière directement à partir des panneaux LED sur plaque.

Cette méthode comporte deux étapes clés: l'étalonnage de la puissance de sortie lumineuse par analyse de régression multivariable et l'examen des profils de rayonnement MicroLED à l'aide de réseaux neuronaux convolutifs 2D (CNN).En capturant des images luminescentes et en utilisant une technique d'étalonnage qui tient compte des variations de résistance, l'approche permet d'obtenir une faible variation moyenne des performances prévues de l'appareil.

Les modèles CNN permettent également d'identifier avec précision les LED fonctionnant avec une grande précision et précision.offrant une solution évolutive permettant d'évaluer et de garantir la qualité des micro-LED avant leur intégration dans les supports d'affichage.