摘要
액정 디스플레이 기술의 발전과 함께 블루 페이즈 액정은 여러 장점으로 인해 연구자들의 관심을 받으며 지속적인 주목을 받고 있지만 연구 및 실용 과정에서 많은 어려움이 존재한다. 예를 들어, 블루 페이즈는 매우 좁은 온도 구간에서만 존재하기 때문에 블루 페이즈 액정의 빠른 식별과 블루 페이즈 존재 온도 구간의 빠른 계산이 특히 중요하다. 본 논문에서는 머신러닝 알고리즘을 통해 모델을 학습시켰으며 Labview 소프트웨어와 결합하여 액정 상상의 빠른 식별과 블루 페이즈 온도 영역의 빠른 읽기 계산이 가능하다. 실험 과정에서 159,840장의 샘플 점 상상 이미지에 대한 전체 인식 정확도는 93% 이상이었다. 본 연구 결과는 블루 페이즈의 효율적인 식별과 블루 페이즈 온도 영역 계산을 가능하게 하며, 적합한 블루 페이즈 액정 조합을 더 빠르게 선별하여 실험 연구 효율을 높이고 블루 페이즈 액정의 디스플레이 장치 적용을 앞당길 수 있다.
关键词
블루 페이즈 액정; 머신러닝; 컨볼루션 신경망; 이미지 인식
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