С развитием технологии жидкокристаллических дисплеев голубая фаза жидких кристаллов привлекла внимание исследователей благодаря своим многочисленным преимуществам и продолжает вызывать устойчивый интерес. Однако в исследованиях и применении существует множество трудностей, например, голубая фаза существует только в очень узком температурном диапазоне, поэтому быстрая идентификация голубой фазы и быстрое вычисление температурного диапазона ее существования имеют особую важность. В данной работе с использованием алгоритмов машинного обучения была обучена модель, которая в сочетании с программным обеспечением Labview позволяет быстро распознавать фазовое состояние жидких кристаллов и быстро считывать температурный диапазон голубой фазы. В ходе эксперимента общая точность распознавания 159 840 изображений фазовых точек образцов превысила 93%. Результаты исследования позволяют более эффективно распознавать голубую фазу и вычислять ее температурный диапазон, а также быстрее отбирать подходящие рецептуры голубых жидких кристаллов, что повышает эффективность экспериментальных исследований и способствует скорейшему применению голубой фазы жидких кристаллов в дисплейных устройствах.

Голубая фаза жидких кристаллов; машинное обучение; сверточные нейронные сети; распознавание изображений