高光谱成像和人工智将加快有机电子学的必要检查

Fraunhofer IWS的研究人员，在欧盟（EU）项目OledSolar下工作，介绍了在制造和发展阶段对有机电子产品的监测、观察和检查的方法。高光谱视觉和测量技术与人工智能模型配对。它认为是一道铝箔阻挡膜，即—种保护OLED、太阳能电池、电路和其它有机电子产品免受环境影响的薄膜，使其在性能上更加坚固耐用。这项技术对铝箔阻挡膜本身进行测量，而不是测量渗透在薄膜屏障的水蒸气。这个方法使测量速度快数百倍（小时与周相比），而不会影响精度。通过提高生产过程这一方面的速度，可以缩短制造有机电子及其组件所需要的时间。

新引入的方法依赖"imanto"平台，这是"成像分析工具"的首字母缩略词。imanto 平台依赖于一个聚焦在铝箔条的光学分析镜头，以及一个光谱仪，该光谱仪分解高光谱成像相机中铝箔反射的光线。光谱仪可视化铝箔在多个波长和不同点反射光的程度，并提供有关铝箔特性和质量等即时的信息。该系统生成被检查的铝箔的整个彩色过滤图像叠层，并将其存储在所谓的超级立方块中。这些超级立方块经过特定的数据分析，以计算铝箔检查的预测参数，如屏障箔的水蒸气传输速率。该方法可快速检测阻挡膜晶格结构中的微小的缺陷，并识别其水蒸气传输速率。该速率有助于确定柔性有机电子产品的使用寿命。

Fraunhofer光学计量和表面技术应用中心（Fraunhofer AZOM）光学检测技术工作组负责人Wulf Gröhlert表示，在食品和药品应用中，传统技术使用铝箔阻挡膜来防止食物和药品被污染，有机电子产品对阻挡膜在水蒸气方面的渗透性提出了非常严格的要求。食品包装箔每天允许每平方米不超过10克的水蒸气通过。对于片剂药用铝箔，水蒸气传输速率必须为每天每平方米是十分之一克至百分之一克。考虑到微克的水蒸气，OLED器件的铝箔屏障率甚至更低。此外，获得这些数据的测量手段通常需要数周时间才能完成和评估。Fraunhofer团队用新的方法在两到三个小时内得到了测量数据。这项工作包含了多个Fraunhofer研究所：在Fraunhofer有机电子、电子束和等离子技术研究所（Fraunhofer FEP）的合作伙伴使用滚动条式的生产工艺交付了100个阻挡膜样品后，Fraunhofer IWS开发了内部开发的水蒸气传输速率的测量技术。

人工智能部分

IWS 在多个不同位置测量，根据内部开发的测量技术训练AI模型，该技术能够以高的速率测量的铝箔阻挡膜的水蒸气传输速率。"没有人能够常规地评估这些数据，" Grählert说。"这就是为什么我们应用人工智能方法。随着AI模型随着训练而成长或演变，该方法能够感知因果之间的相关性，例如，在此应用中，铝箔阻挡膜中的不同缺陷与由它们引起的问题之间的相关性。AI能够为Fraunhofer的合作者提供的一个可有效训练的模型，将能够检测任何异常，并能够大概率地预测水蒸气传输率以及受到影响的铝箔。

Fraunhofer FEP 的滚动条式的铝箔检查系统。Fraunhofer Iws供图。

然后，这个模型经过培训能够快速甚至立即确定潜在的故障批次。整个系统还能够评估阻挡膜允许更多（或更少）蒸汽渗透的具体点。其目标是在铝箔生产过程中实现实时的质量控制和在加工操作过程中做原材料检验。Gröhlert说："这种新型传感器技术大大缩短了阻挡膜的检测时间，开辟了内联质量控制的可能性，降低了淘汰率，并使OLED和OPV生产更具成本效益。"研究小组报告说，这就像在冷冻比萨饼上检查某种佐料是否存在以及数量，并检查是否有其它不用的佐料存在。除了有机电子产品，研究人员说，这项技术和方法适用于电子和半导体行业。另一篇报道说，来自Fraunhofer材料和光束技术研究所（Fraunhofer IWS）的一个团队将在本月的LOPEC交易展览会上介绍这一概念。目前，OledSolar项目涉及16个机构。这个计划将在2022年春季运作。