基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的LCDs 模組強度提升研究

余平甲，劉 巍，孫艷生，查國平，張 智，耿玉旭

（1.重慶京東方光電科技有限公司，重慶 400000；2.聯(lián)想（上海）電子科技有限公司，上海 200000）

0 引 言

液晶顯示面板（LCDs）作為主流顯示器件，廣泛應(yīng)用于各種顯示設(shè)備。隨著終端超輕薄及超窄邊框的需求，顯示模組強度降低，破片風險急劇增加，因此，提升LCDs 顯示模組強度，降低系統(tǒng)組裝及市場破片已成為業(yè)界重點關(guān)注的問題。

文獻[1]研究表明，顯示玻璃破碎機理為玻璃缺陷位置應(yīng)力集中導(dǎo)致裂紋萌生與擴展，并采用斷裂分析技術(shù)解析起源位置、裂紋擴展、應(yīng)力類型、沖擊和摩擦方向等，全方位研究了玻璃斷裂機理；文獻[2]研究表明，顯示玻璃強度主要取決于表面及邊緣缺陷，并通過表面強度測試[3-4]、邊緣強度測試[5-6]和沖擊強度測試[7-8]表征玻璃強度；文獻[9]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，通過選取玻璃缺陷圖像進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練，對常見玻璃缺陷進行精確分類及識別。為提升顯示玻璃基板強度，文獻[10]通過四點彎曲實驗，研究工藝參數(shù)對面板強度的影響；另外，文獻[11]通過仿真與實驗研究整機跌落中蓋板玻璃剛度與顯示模組受力的關(guān)系，為蓋板玻璃選型提供參考。

NB（NoteBook）顯示模組主要由顯示玻璃基板和背光源兩部分組成，目前顯示模組強度研究主要集中在玻璃破片機理及優(yōu)化。綜合考慮模組整體設(shè)計對強度影響相關(guān)研究處于空白。因此，本文以NB 模組為研究對象，基于有限元力學仿真、單因子交叉試驗及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多因素分析學習，研究不同設(shè)計對強度的影響規(guī)律，確認關(guān)鍵影響因子，建立LCDs 模組強度預(yù)測模型，為模組強度提升提供設(shè)計指導(dǎo)。

1 模組強度評價及實驗平臺搭建

NB 模組破片主要由系統(tǒng)B-Cover 按壓受力導(dǎo)致，包括系統(tǒng)組裝及消費者日常使用場景。為真實模擬顯示模組受力狀態(tài)，確認LCDs 周邊不同位置強度表現(xiàn)，搭建模組強度壓力測試機臺，該機臺主要由測試平臺、壓力機、壓頭組成，機臺上表面用于放置模組，POGO 壓力機根據(jù)設(shè)置壓力大小、行程軌跡、循環(huán)次數(shù)施加壓力。設(shè)定初始壓力值，環(huán)繞模組周邊邊緣壓力測試一周，若未發(fā)生破片，則按照固定步長增加壓力值，循環(huán)測試，直到顯示模組發(fā)生破片。壓力值越高表征模組抵抗外部受力能力越強，模組強度越強。模組強度壓力測試設(shè)備如圖1所示。

圖1 模組強度壓力測試設(shè)備

2 模組強度仿真研究

顯示破片機理為玻璃受力導(dǎo)致裂紋萌生及擴展，本文通過仿真模擬模組受壓時，LCD 面板內(nèi)部應(yīng)力大小表征模組強度。本文通過仿真建模研究模組受力過程中不同影響因子對面板應(yīng)力變化規(guī)律，明確模組強度關(guān)鍵影響因子。

顯示模組由背光和顯示基板組成。其中：背光主要由背板、膠框、燈條、導(dǎo)光板、增亮膜及反射膜組成；顯示基板主要包括液晶面板、驅(qū)動電路及偏光片。基于模組受力分析，忽略強度無關(guān)部品，如光學膜材和燈條等，力學模型主要由上下偏光片、雙層玻璃基板、背板、膠框等組成，并進行不同設(shè)計下玻璃基板應(yīng)力對比。

為便于計算收斂，進行以下假設(shè)：

1）彈性體假設(shè)：玻璃為脆性材料，在未超過極限載荷時，表現(xiàn)為理想彈塑性特征；

2）剛性體假設(shè)：圓盤壓頭為剛體；

3）重力假設(shè)：下壓力遠大于玻璃自身重量，忽略自身重量影響；

4）假設(shè)玻璃和模組制程及工藝均為穩(wěn)定狀態(tài)；玻璃為脆性材料，其許用最大拉應(yīng)力遠小于許用最大壓應(yīng)力，根據(jù)第一強度理論，最大拉應(yīng)力為引起材料脆斷破壞關(guān)鍵參數(shù)，本文采用玻璃抗拉應(yīng)力大小表征模組強度。

基于14.0 WUXGA產(chǎn)品仿真的應(yīng)力云圖如圖2所示。

圖2 不同位置玻璃應(yīng)力云圖對比

模組相同壓力條件下，模組四側(cè)壓頭與玻璃邊緣處產(chǎn)生應(yīng)力集中，且TFT 玻璃抗拉應(yīng)力均遠大于CF 玻璃，TFT 玻璃更易達到破裂應(yīng)力后出現(xiàn)脆性破壞。因此，后續(xù)仿真計算采用TFT 玻璃拉應(yīng)力作為模組強度表征。

由圖3 對比可知，相同條件下模組上左右側(cè)所受應(yīng)力小于下側(cè)，主要為模組下側(cè)兩層玻璃交界處應(yīng)力集中，為顯示模組薄弱點，其與破片集中發(fā)生于模組下側(cè)兩層玻璃交界現(xiàn)象一致。無擋墻TFT玻璃所產(chǎn)生的拉應(yīng)力遠大于有擋墻，擋墻可有效保護玻璃受到外力沖擊，無擋墻結(jié)構(gòu)設(shè)計在外力沖擊下，玻璃更易快速出現(xiàn)較大的應(yīng)力集中，達到最大許用拉應(yīng)力后出現(xiàn)破裂。由圖3a）可知，模組無擋墻設(shè)計時，背板材質(zhì)和厚度對模組上左右側(cè)強度無明顯影響，對模組下側(cè)強度存在影響，如背板材質(zhì)由GM55 換為SUS304，模組下側(cè)強度提升約為26%；以0.2 mm GM55 背板為例，背板厚度增加0.05 mm，下側(cè)強度分別增強約29%；關(guān)于玻璃材質(zhì)對模組強度的影響，相同受力條件下，三種玻璃所產(chǎn)生拉應(yīng)力相當，但由于最大許用應(yīng)力差異AGC=194 MPa，Astra=176 MPa，EXG=162 MPa，AGC 和Astra 強度表現(xiàn)優(yōu)于EXG；另外，模組強度與玻璃厚度成非線性正相關(guān)，如0.2 mm Astra 玻璃，厚度增加0.1 mm，上左右側(cè)及下側(cè)強度分別增加約為11%及14%；玻璃承載與模組強度的影響與模組位置和承載距離均存在相關(guān)性，如上左右側(cè)玻璃承載，每增加0.15 mm，強度提升約4%，下側(cè)玻璃承載，每增加0.2 mm，模組強度提升約3%。由圖3b）可知，當有保護擋墻時，模組四側(cè)強度與背板材質(zhì)/厚度、玻璃材質(zhì)/厚度、玻璃承載成非線性正比關(guān)系，且影響規(guī)律與無擋墻設(shè)計存在差異。例如，背板由0.3 mm GM55 替換為相同厚度SUS304，上左右側(cè)和下側(cè)強度分別增強約54%和9%，與無擋墻的提升比率不同。以0.2 mm GM55 背板為基準，背板厚度增加0.05 mm，上左右三側(cè)和下側(cè)強度分別增強約為15%和29%，提升效果優(yōu)于無擋墻設(shè)計；基于0.2 mm Astra玻璃，玻璃厚度增加0.1 mm，上左右及下側(cè)強度分別增加約4%及5%，同樣與無擋墻設(shè)計存在差異。

圖3 模組強度影響因子分析

綜上，基于上述仿真對比，背板材質(zhì)、厚度、玻璃材質(zhì)、厚度、玻璃承載寬度及有無擋墻設(shè)計等均對模組強度存在相互耦合非線性影響。

3 模組強度實驗研究

為量化不同因子對模組強度影響系數(shù)，選取14.0 WUXGA 產(chǎn)品作為實驗平臺，采用單因素交叉法研究不同背光及面板設(shè)計對模組強度的影響規(guī)律，方案如表1所示。背光變量為背板材質(zhì)、厚度及結(jié)構(gòu)設(shè)計，其中結(jié)構(gòu)設(shè)計包括單雙折、是否擋墻設(shè)計，玻璃承載寬度；面板設(shè)計主要為玻璃厚度和材質(zhì)。不同條件下模組隨機選取100 片進行壓力測試并記錄測試數(shù)據(jù)。

表1 模組強度單因素試驗表

如圖4所示，背板厚度一定條件下（厚度為0.3 mm），模組強度與背板材質(zhì)強度呈正相關(guān)，且有擋墻設(shè)計可明顯提升模組強度，提升比率與背板材質(zhì)、厚度、雙折等均存在耦合影響。

圖4 背板和玻璃選型及設(shè)計對強度影響分析

如圖4a）所示，變更背板材質(zhì)，有無擋墻模組強度變化趨勢相近，以有擋墻為例，0.3 mm 的SUS304 和SUS430 較同等厚度GM55 強度分別提升15%和12%；模組強度隨著背板厚度增加呈非線性增加，如0.3 mm 和0.2 mm GM55 背板較0.2 mm 實測強度分別提升約62%和40%。另外，有無擋墻設(shè)計及單雙折不同設(shè)計對強度提升比率存在耦合影響。背板雙折設(shè)計可有效提升模組強度，但提升比率同樣與是否有保護擋墻及背板材質(zhì)存在相關(guān)性。例如，有/無擋墻設(shè)計時，雙折較單折強度分別提升約30%和8%，因此，背板材質(zhì)、厚度、單雙折、是否保護擋墻設(shè)計等對模組強度存在相互耦合影響關(guān)系。

如圖4b）所示，針對玻璃材質(zhì)，Astra 和AGC 材質(zhì)玻璃均可提升模組單體強度，以有擋墻設(shè)計為例，AGC 材質(zhì)模組強度較EXG 提升14%，Astra 較EXG 強度提升10%；同時玻璃厚度對強度影響為非線性，如0.2 mm 增加至0.25 mm，強度提升40%，0.25 mm 增加至0.4 mm 時提升程度減小，只有18%。另外，Glass 承載距離與強度關(guān)系為非線性，由0.5 mm 提升至0.75 mm 時，模組強度提升較為明顯，由0.75 mm增大至1.0 mm提升趨勢減緩。

綜上可知，有限元仿真識別的主要影響因素與實驗驗證相匹配，單因素對模組強度的影響為非線性正相關(guān)，且相互存在耦合影響。因此，采用交叉實驗方法設(shè)定114 組實驗條件，覆蓋不同設(shè)計維度和單因素變量。

4 NB 模組強度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類似于一個構(gòu)造映射關(guān)系的黑箱，根據(jù)輸入的數(shù)據(jù)向量即可得到相應(yīng)的輸出數(shù)據(jù)，具有高度的并行性、強大的非線性、良好的容錯性、杰出的全局性、優(yōu)秀的自學習能力等獨特的優(yōu)勢，已被廣泛應(yīng)用于參數(shù)的預(yù)測工作中[12]。

BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)屬于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法上的主要部分，其結(jié)構(gòu)包含輸入層、隱含層和輸出層，且隱含層具有單層與多層結(jié)構(gòu)之分，各層之中均包含一定數(shù)量的節(jié)點進行數(shù)據(jù)處理與傳遞，并通過反向傳遞方式不斷修正誤差，最后得到理想值[13]，因此，本文采用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對NB 模組強度進行建模。

4.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模

輸入層設(shè)計：輸入層是模型接收輸入信息并傳遞給下一層，將NB 模組強度單因素實驗中的不同參數(shù)作為輸入，輸入層包括12 個影響參數(shù)，即輸入層有12 個輸入節(jié)點，其中背光相關(guān)參數(shù)有背板材質(zhì)、背板厚度、背板單雙折邊設(shè)計、DP 側(cè)雙層玻璃承載寬度、背板有無擋墻設(shè)計等，LCD 相關(guān)參數(shù)主要有玻璃厚度和玻璃材質(zhì)。

隱含層設(shè)計：隱含層設(shè)計主要包含隱含層數(shù)及節(jié)點數(shù)設(shè)計。根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論，一個隱含層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以映射所有的連續(xù)函數(shù)，因此本文只采用一個隱含層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，中間節(jié)點具有數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換功能，節(jié)點數(shù)一般大于輸入層和輸出層節(jié)點數(shù)和的一半，小于兩者之和，本文設(shè)置隱含層節(jié)點個數(shù)為13；傳遞函數(shù)也稱為激活函數(shù)，是BP 網(wǎng)絡(luò)的重要組成部分，其必須是連續(xù)可靠的，常用的傳遞函數(shù)有S 型的對數(shù)函數(shù)logsig，返回值區(qū)間分別為（0，1）；NB 模組強度隨著BLU 及LCD 面板設(shè)計方案不同而變動，對樣本數(shù)據(jù)規(guī)范至（0，1）區(qū)間，因此隱含層和輸出層的傳遞函數(shù)均采用logsig 函數(shù)。

輸出層設(shè)計：輸出層為模型系統(tǒng)預(yù)測值，代表系統(tǒng)要實現(xiàn)的功能目標，也是誤差確定的唯一條件。本模型輸出結(jié)果為模組強度值，通過對比模組上左右側(cè)強度Y1和DP 側(cè)強度Y2，選擇其中較小的值作為輸出。

樣本量及訓練數(shù)據(jù)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練樣本數(shù)據(jù)的數(shù)量與其預(yù)測的準確性有很大的關(guān)系，直接影響著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力，對于多輸入多輸出的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)尤為如此。訓練樣本數(shù)據(jù)量如果太少，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就很難學習到樣本中蘊含的全部規(guī)律，僅能發(fā)揮記憶樣本數(shù)據(jù)的作用，甚至常常會學習到錯誤的規(guī)律，進而使網(wǎng)絡(luò)預(yù)測值產(chǎn)生較大的誤差。基于前文實驗數(shù)據(jù)，通過不同實驗條件獲取不同模組強度值，組成樣本14 600（146×100）組，將所有樣本隨機分為11 600（116×100）組訓練數(shù)據(jù)和3 000（30×100）組模型校核數(shù)據(jù)。

4.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建

通過對隱含層節(jié)點數(shù)、隱含層數(shù)、激勵函數(shù)和訓練數(shù)據(jù)量等參數(shù)選擇，建立NB 模組強度預(yù)測模型，為1 個輸入層、1個隱含層、1個輸出層結(jié)構(gòu)，輸入層節(jié)點為12個，包含NB 模組背光及LCD 面板設(shè)計方案參數(shù)，隱含層節(jié)點數(shù)為13，輸出層節(jié)點數(shù)為2，且隱含層和輸出層各個節(jié)點的激勵函數(shù)均為logsig 函數(shù)。訓練數(shù)據(jù)誤差達到10%后停止訓練。NB 模組強度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型完整拓撲結(jié)構(gòu)如圖5 所示。

圖5 NB 模組強度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

4.3 模型校驗

根據(jù)NB 模組強度預(yù)測模型，可通過30 種不同設(shè)計條件下的模組強度實測平均值與預(yù)測值對比進行準確性驗證。y和Y分別表示模組強度實測值和預(yù)測值，相對誤差表示真實實測值與預(yù)測值之間的差異（e=，分別對比30 組神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測值與實測值，由圖6 可知：絕對值在1 kgf 以內(nèi)，平均相對誤差為2.63%，模型校驗準確性可滿足。

圖6 實測&預(yù)測值對比

5 結(jié) 論

本文針對業(yè)界僅對玻璃單體進行強度研究提升，首次將NB 模組作為一個整體進行專項強度提升研究。通過分析NB 模組系統(tǒng)組裝和使用場景下的破片規(guī)律，確認了模組周邊強度測試方法，建立單體模組強度的評價基準；基于有限元仿真確認模組強度的影響因素，指導(dǎo)實驗方案設(shè)計，確定模組強度的主要影響因素。最終通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法研究單因素非線性和多因素間對模組強度的耦合影響，建立計算模組強度預(yù)測的數(shù)學模型，為模組優(yōu)化設(shè)計提供借鑒。