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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；若检测到的初始二维驻波不满足预设的二维驻波质量阈值，采用进化算法对所述初始振动数据进行迭代优化，直至迭代优化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，则停止迭代优化并收集得到的优化振动数据；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
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