摘要
液晶表示技術の発展に伴い、青相液晶は多くの利点から研究者の注目を集め、継続的な関心を惹きつけています。しかし、研究や実用の過程には多くの困難があり、例えば青相は非常に狭い温度範囲でのみ存在するため、青相液晶の迅速な識別と青相存在温度範囲の迅速な計算が特に重要です。本論文では、機械学習アルゴリズムで訓練したモデルを用い、Labviewソフトウェアと組み合わせることで液晶の相状態の迅速な識別と青相温度域の迅速な読み取り計算を実現しました。実験では159,840枚のサンプル点相状態画像の全体識別精度は93%以上でした。本研究の成果は青相のより効率的な識別と温度域の計算を可能にし、適切な青相液晶組成のより迅速な選別を可能にして、実験研究の効率を向上させ、青相液晶の表示デバイスへの早期応用を促進します。
关键词
青相液晶; 機械学習; 畳み込みニューラルネットワーク; 画像認識
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