Com o desenvolvimento da tecnologia de displays de cristal líquido, os cristais líquidos de fase azul entraram no campo de visão dos pesquisadores devido às suas numerosas vantagens e continuam a atrair atenção contínua. No entanto, existem muitas dificuldades no processo de pesquisa e aplicação, por exemplo, a fase azul existe apenas em uma faixa de temperatura muito estreita, portanto, o reconhecimento rápido da fase azul e o cálculo rápido da faixa de temperatura da fase azul são especialmente importantes. Neste artigo, foi treinado um modelo por meio de algoritmos de aprendizado de máquina, que, combinado com o software Labview, pode realizar o reconhecimento rápido do estado de fase do cristal líquido e a rápida leitura e cálculo da faixa de temperatura da fase azul. No processo experimental, a taxa geral de precisão do reconhecimento de 159.840 imagens de pontos de amostra foi superior a 93%. Os resultados desta pesquisa podem identificar a fase azul e calcular a faixa de temperatura da fase azul de forma mais eficiente, além de selecionar mais rapidamente as formulações adequadas de cristais líquidos de fase azul, melhorando assim a eficiência da pesquisa experimental e promovendo a aplicação precoce dos cristais líquidos de fase azul em dispositivos de exibição.

Cristais líquidos de fase azul; aprendizado de máquina; redes neurais convolucionais; reconhecimento de imagem