【技术实现步骤摘要】
本申请涉及屏幕蒸镀，具体而言，涉及一种屏幕蒸镀工艺的人工智能优化方法。
技术介绍
1、在显示屏的生产中，真空蒸镀工艺扮演着至关重要的角色，直接决定了屏幕的发光效率、色彩还原度和使用寿命。然而，由于真空蒸镀过程中涉及复杂的环境和材料因素，生产过程中的误差控制一直是困扰业界的难题。目前，传统的真空蒸镀误差调控依赖于人工调控，这种方式造成蒸镀工艺的优化效率和准确率较低。
技术实现思路
1、本申请实施例的目的在于一种屏幕蒸镀工艺的人工智能优化方法、程序产品、电子设备及存储介质，用于改善上述蒸镀工艺的优化效率和准确率较低的问题。
2、第一方面，本申请实施例提供了一种屏幕蒸镀工艺的人工智能优化方法，包括：获取屏幕在蒸镀过程中的多维数据；将多维数据输入预先训练好的蒸镀误差预测模型中的特征提取模块，获得蒸镀状态特征；蒸镀状态特征用于表征蒸镀过程中存在的误差分布和/或状态信息；将蒸镀状态特征输入蒸镀误差预测模型中的强化学习模块，获得屏幕在蒸镀过程中的优化参数；优化参数用于调整用于蒸镀工艺设备的设...
【技术保护点】
1.一种屏幕蒸镀工艺的人工智能优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述多维数据输入预先训练好的蒸镀误差预测模型中的特征提取模块，获得蒸镀状态特征之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述多维数据输入预先训练好的蒸镀误差预测模型中的特征提取模块，获得蒸镀状态特征之后，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述反馈信号计算所述特征提取模块的参数梯度，对所述特征提取模块的权重进行实时调整，获得调整后的特征提取模块，包括：
5....
【技术特征摘要】
1.一种屏幕蒸镀工艺的人工智能优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述多维数据输入预先训练好的蒸镀误差预测模型中的特征提取模块，获得蒸镀状态特征之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述多维数据输入预先训练好的蒸镀误差预测模型中的特征提取模块，获得蒸镀状态特征之后，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述反馈信号计算所述特征提取模块的参数梯度，对所述特征提取模块的权重进行实时调整，获得调整后的特征提取模块，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述蒸镀状态特征输入所述蒸镀误差预测模型中的强化学习模块，获得所述屏幕在蒸镀过程中的优化参数之前，所述方法还包括：
6.根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘鑫，张鑫，康飞，
申请(专利权)人：宁波索为科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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