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제조업에서 마이크로 LED 품질 평가를 확장하기 위해 딥 러닝을 사용

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제조업에서 마이크로 LED 품질 평가를 확장하기 위해 딥 러닝을 사용

March 12, 2024

최근 연구에 따르면 마이크로 LED 디스플레이에서 질량 검출을 위한 새로운 방법이 제시되어 회귀 분석과 딥 러닝을 활용하여 웨이퍼에 있는 LED 배열에서 직접 빛 출력 품질을 평가할 수 있다.

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마이크로LED 특성 및 측정 설정. (a) 전체 마이크로LED 배열의 위쪽 시각 현미경 이미지. (b) 가로 절단 구조.(c) 전체 측정 장치에 ITO 유리 장착 장치에서 질량 감지 측정 설정d) 개별 측정 설정 (원: 광학 익스프레스)

이 방법은 두 가지 주요 단계를 포함합니다: 다변성 회귀 분석을 통해 빛 출력 전력을 캘리브레이트하고 2 차원 종전 신경 네트워크 (CNN) 를 사용하여 MicroLED 방사선 프로파일을 검사합니다..광광 이미지를 캡처하고 저항 변이를 고려하는 캘리브레이션 기술을 사용하여 접근법은 예측된 장치 성능의 낮은 평균 변이를 달성합니다.

CNN 모델은 또한 높은 정확성과 정밀도로 작동하는 LED를 정확하게 식별 할 수 있습니다.이 포괄적인 접근법은 마이크로 LED 디스플레이 제조에서 중요한 과제를 해결합니다.디스플레이 기판에 통합되기 전에 마이크로 LED의 품질을 평가하고 보장하기 위한 확장 가능한 솔루션을 제공합니다..