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| 題 名 | 用於TFT-LCD Array製造中跨製程缺陷分類的新型多模態學習方法 |
|---|---|
| 作 者 | 劉奕; 陳鴻文; | 書刊名 | 量測資訊 |
| 卷 期 | 217 2024.09[民113.09] |
| 頁 次 | 頁28-36 |
| 分類號 | 312.83 |
| 關鍵詞 | 智慧製造; 多模態機器學習; 人工智慧; AOI; TFT-LCD; |
| 語 文 | 中文(Chinese) |
| 中文摘要 | 在薄膜電晶體液晶顯示器 (TFT-LCD) 的製造過程中,多層陣列製程帶來的自動缺陷分 類 (ADC) 面臨諸多挑戰。尤其是在分層陣列過程中存在的複雜識別模式,使得傳統的深度學 習分類訓練策略難以達到理想的跨流程識別效果。面對這些問題,本文提出了一種新型的多 模態學習方法,該方法不僅基於高效的知識工程技術,還引入了跨模態對比學習策略。透過 此方法,除了傳統的視覺模式識別外,還能學習到細粒度的描述資訊,從而大幅提升識別性 能。實驗結果顯示,在多種模型架構中,本研究所提出的訓練策略均顯著超越了傳統方法, 達到了0.92 % 至 7.89 % 的準確率增長。值得一提的是,此方法已獲得台灣一家TFT-LCD 製 造領導廠商的認可與驗證。本研究不僅在跨流程和多產品的缺陷分類領域取得了顯著進展, 更為製造業的複雜識別任務指明了全新的研究方向。 |
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