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HSIとAIで有機エレクトロニクスのバリアホイルを高速検査

Barrierefolien werden seit langem z. B. in der Lebensmittel- und Pharmabranche eingesetzt, doch die organische Elektronik hat die Anforderungen an deren Dichtigkeit gegenüber Wasserdampf extrem hochgeschraubt. Die Wissenschaftler des Fraunhofer IWS haben es nun geschafft, die Inspektionszeit für Barrierefolien in der Organischen Elektronik auf ledisglich zwei bis drei Stunden zu verkürzen.

March, 25, 2021, Dresden--世界中の研究者が、改善されたホイルを使って湿気や他の有害な環境的影響からOLEDs、ソーラセルや回路を保護することに力を入れている。その考えは、有機エレクトロニクスコンポーネントをより堅牢にし、耐久性を高めるということである。
 2021年3月“LOPEC”トレードフェアで、Fraunhofer材料とビーム技術研究所IWSは、将来、製造中にこれらのバリアホイルの品質を調べるコンセプトを紹介する。これまで、こうした分析は、数週間を要した。新しいFraunhofer IWSシステムは,ハイパースペクトルイメージング(HSI)と人工知能(AI)に基づいている。

材料や表面検査でハイパースペクトルイメージング(HSI)は完璧なツールであり、製造工程で重要な役割を担う可能性がある。Fraunhofer IWSは、“imanto”プラットフォームを設計するために、その技術をさらに前進させた。imantoは、最も小さな欠陥、バリアフィルムの理想的な構造からの偏差でさえ迅速に検出でき、水蒸気透過率を特定できる。結局は、このレートがフレキシブル電子製品、OLEDsや太陽電池(OPVs)などの耐用年数を決める上で需要な要素となる。以前には考えられなかった計測機能により、バリアホイルの開発、製造アプリケーション、したがって全有機エレクトロニクス産業を著しく促進される。

有機エレクトロニクスがバリアホイル要件を高いレベルに押し上げた
「バリアホイルは、実に長い間、例えば食品や製薬産業で利用されてきた」とDr. Wulf Grählertは説明している。同氏は、Fraunhofer IWSの一部門、光学検査技術の責任者。「これらの分野では、ソーセージ、コーヒー、チーズ、他の製品を湿気、バクテリア、あるいは味の劣化から守ることが常に最優先である」。しかし有機エレクトロニクスは、そのようなバリアホイルの、水蒸気に関する浸透性要件を非常に厳しくした。例えば、食品ホイルは、1日の10 g/㎡を超える水蒸気を透過させてはならない。錠剤ホイルでは、この水蒸気透過率(WVTR)は、ホイルのわずか1/10から1/100g/day/㎡。しかしOLEDsは、1日にわずか数µgの水の透過である。その上、これまでのところ、水蒸気透過率の計測は長時間を要する。OLEDバリアホイルの計測結果は、数週間後しか利用できないことがある。Fraunhofer IWSの研究チームは、今では、有機エレクトロニクスのバリアホイルの検査時間を2、3時間に減らした。

EUプロジェクト“OledSolar”が新しいソリューションアプローチに扉を開いた。このプロジェクトでFraunhofer IWSは、基本的に新しいアプローチを使い、バリア検査システムの設計を始めた。計測は、もはやバリアに浸透する水蒸気で行われるのではなく、ホイルのみで行われる。それは、この浸透性を有意に決定する。2年半の研究で研究チームは、プロジェクトパートナーFraunhofer有機エレクトロニクス研究所、Electron Beam and Plasma Technology FEPで、100を超えるバリアフィルムサンプルをR2Rプロセスで作製した。その水蒸気透過率は、Fraunhofer IWS所内開発のHiBarSens技術で初めて計測された。研究チームは、様々な位置でサンプルからのHSIデータセットを計測し、それらを使ってモデルをトレーニングした。それはHSI計測に基づいており、計測されたバリアホイルの水蒸気透過率を十分な精度で、数100倍高速に予測できる。

AIが同様似経験
生の光データを役立つ情報に処理することは、人の目と似ている。目は脳に生のRGBなどの色データを供給する。経験で長期トレーニングを受けているのでヒトの脳はこのデータを解釈し、世界を知覚、認識する。しかし、ハイパースペクトル「視覚」は、決定的に異なる。重要な情報を得るために、特殊なデータ分析アルゴリズムが必要である。いわゆる“超立方体.”に記録されたデータの膨大なサイズと複雑さのためである。 Wulf Grählertは、「だれも、このデータを従来法では評価できない。だからAI法を適用するのである。AIも経験する。因果関係の相関性を学習する」と説明している。

(詳細は、https://www.iws.fraunhofer.de)