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Utilizando a aprendizagem profunda para dimensionar a avaliação da qualidade dos microLED na fabricação

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Utilizando a aprendizagem profunda para dimensionar a avaliação da qualidade dos microLED na fabricação

March 12, 2024

Pesquisas recentes apresentam um novo método para detecção de massa em monitores MicroLED, alavancando a análise de regressão e aprendizagem profunda para avaliar a qualidade de saída de luz diretamente a partir de matrizes de LED na wafer.

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Características e configuração de medição do MicroLED. a) Imagem microscópica de cima de toda a matriz MicroLED. b) Estrutura esquemática da secção transversal.(c) A configuração de medição de detecção de massa a partir da fixação de vidro ITO a toda a configuração de medição. d) Configuração individual de medição (Fonte: Optics Express)

Este método envolve duas etapas-chave: calibrar a potência de saída de luz através de análise de regressão de múltiplas variáveis e examinar perfis de radiação MicroLED usando redes neurais convolucionais 2D (CNN).Ao capturar imagens luminescentes e empregar uma técnica de calibração que leva em conta as variações de resistência, a abordagem atinge uma variação média baixa no desempenho previsto do dispositivo.

Os modelos CNN permitem ainda a identificação precisa de LEDs em funcionamento com alta precisão e precisão.Proporcionar uma solução escalável para avaliar e garantir a qualidade dos MicroLED antes da sua integração em substratos de exibição.