首页 专利交易 科技果 科技人才 科技服务 国际服务 商标交易 会员权益 IP管家助手 需求市场 关于龙图腾
 /  免费注册
到顶部 到底部
清空 搜索

巨量转移时二维驻波的控制方法、装置、设备及存储介质 

买专利卖专利找龙图腾,真高效! 查专利查商标用IPTOP,全免费!专利年费监控用IP管家,真方便!

申请/专利权人:季华实验室

摘要:本发明涉及MicroLED巨量转移技术领域,公开了一种巨量转移时二维驻波的控制方法、装置、设备及存储介质。该方法包括:通过搭建偏振光源、偏振相机及相关光路对氛围介质中MicroLED载物面板的二维驻波进行检测;通过在MicroLED载物面板引入多位点的振动输入源及基于神经网络模型的智能优化算法,对氛围介质中的MicroLED载物面板振动过程产生的二维驻波进行精确控制,通过设计进化算法对振动数据进行优化并使用神经网络模型学习调优策略,完成对载物面板二维驻波进行优化,最终实现精确稳定的巨量转移振动控制。本发明有效解决了现有技术中仅通过单一振动频率输入或者固定的振动频率组合进行输入不能适应MicroLED目标背板尺寸结构变化,不能针对载物面板出现的驻波进行调整的问题。

主权项:1.一种巨量转移时二维驻波的控制方法,其特征在于,包括步骤:构建基于载物平台振动的二维驻波检测及多位点振动输入系统;基于所述二维驻波检测及多位点振动输入系统获取在输入不同初始振动数据时检测到的初始二维驻波;使用目标函数对初始二维驻波的质量进行判断,,其中,a和b为系数,Cg为全局驻波度分数,Cl为局部驻波分数,所述全局驻波度分数Cg的表达式为,其中,Iij和Ikl分别是图像中位置为i,j和k,l的像素灰度值,Nij表示点i,j的邻域像素集合,N是邻域内像素的总数,M是总的计算对比度的像素点数量,p是一个幂参数;所述局部驻波分数Cl包括两部分Clmax和Clmin,即,在计算这两部分时需要将二维驻波的偏振数据构成的灰度图像分割成为W*H个区域;为切分后的每个区域计算其像素灰度值的平均值,所有区域中像素灰度值的平均值的最小区域的值为Imin,最大值为Imax;基于最大值和最小值所在的区域分别计算Clmax和Clmin,其中,,,其中,最大值和最小值所在的区域周围相邻的区域集合记作Nmax和Nmin,Nmax和Nmin的每个区域blocki对应的像素灰度值的平均值记作,p是一个幂参数;若所述初始二维驻波的目标函数C小于二维驻波质量阈值,则判定检测到的初始二维驻波不满足预设的二维驻波质量阈值;对初始振动数据中不同的振动频率和振动强度进行重组,得到重组振动数据,在每次重组过程中需满足基于所述重组振动数据得到的更新后二维驻波的目标函数C的值大于初始二维驻波的目标函数C的值;将所述重组振动数据通过多位点的振动输入源进行输入,直至重组次数达到预设限值或者直至检测到的更新后二维驻波满足二维驻波质量阈值,则停止重组并将满足条件的重组振动数据作为优化振动数据,所述优化振动数据包括优化振动频率和优化振动强度;构建神经网络模型,以初始振动数据和初始二维驻波作为所述神经网络模型的输入,以初始预测振动数据作为所述神经网络模型的输出,以所述优化振动数据和所述初始预测振动数据的均方误差作为所述神经网络模型的损失函数,对所述神经网络模型进行训练,得到训练后神经网络模型;在进行MicroLED巨量转移时,将待使用振动数据和待使用二维驻波输入所述训练后神经网络模型,输出训练后预测振动数据,以所述训练后预测振动数据作为MicroLED巨量转移时的振源,得到优化二维驻波,通过所述优化二维驻波完成MicroLED巨量转移。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 季华实验室 巨量转移时二维驻波的控制方法、装置、设备及存储介质

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息,力求客观、公正,但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解,仅供参考使用,不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。