사과에서 소개되었습니다. LTPS 휴대 전화 기술 보여주기 화면 영역, 디스플레이 기술 및 품질 관리는 점차적으로 화면의 물리적 인 지표가 밤새 바뀌는 것처럼 전통적인 엔지니어의 비즈니스 기능을 넘어서고 고정 된 엔티티를 사용하여 제어 할 데이터를 테스트하기가 어렵습니다.
또한 산업 LTPS 기술의 새로운 이해는 표시 처리 제어를 시작뿐만 아니라, 검출 제어의 간단한 PCB 타입의 결과로부터, 제어의 사전 물리적 치수의 반도체 작업으로 돌아왔다. 또한 표시 검출 및 제어 패널 식물의 후반부에 관해서에 반도체 산업으로, 행운에도 불구하고 밖에서 식사를하고, 애플이 점차적으로 다시 작성되었습니다 도입 화질 보정 기술은 업계에서 배우고, 디스플레이 패널 공장의 수율을 구출하는 중요한 무기가되고있다.
사실, LTPS 기술뿐만 아니라, 애플은 이미지 품질 교정 및 화면 재 작성 기술을 사용하여 신속하게 산업 인식을 얻고 IC 공장 및 테스트 장비 공장을 학습하고 최적화하여 자체 제품 내부로 가져와, 패널 업계에 품질을 제어하기 위해, 수율을 개선, 프로세스를 개선하는 것은 큰 편의를 가져왔다뿐만 아니라 OLED 디스플레이 보정 및 보상 기술 응용 프로그램뿐만 아니라 기여했다.
전통적인 ITO 기술, a-Si 기술에 비해 LTPS 기술은 실제 현대 반도체 공정에 더 가깝고 O LED 디스플레이 이 기술의 핵심 이론은 정적 이온 도핑 농도의 고전적인 디밍 제어와 비교하여 기하학적으로 개선 된 이온 도핑 기술의 동적 이온 농도의 제어 및 이동 제어이기 때문에 현대 반도체 분야에 완전히 통합 될 수 있습니다. 또한 LTPS 및 OLED 제품을 제조 할 때 왜 산업이 항상 업계를 괴롭히는 가장 큰 문제 였는지 보여줍니다.
애플의 화질 보정 및 화면 재 작성 기술은 디스플레이 산업 반도체 프로세스에서 배울 수있는 또 다른 문을 열어 원래의 산업은 발견, 수정, 통일 표준화를 다시 작성, 업계의 수율에 적어도 두 세 절약하지만, 생산 라인 엔지니어에게 stochastic 물리적 매개 변수를 바꿀 수 없다 끝없는 '행운을 빌어 요'일을 없애고, 사전 물리적 매개 변수 및 사후 테스트 데이터 통계 및 비교 작업을 많이 수행하는 많은 그램으로 가지 말고 테스트 장비를 완료하는 데 필요한 모든 작업을 완료하십시오.
또한, 검출 장치 드라이버 소프트웨어 및 검출, 수정, 보정, 인공 지능 소프트웨어를 더 깊이 개입의 피드백 제어, 많은 작업 패널 생산 라인이 완전 자동화 될 것으로, 생성 된 인공 지능 데이터베이스 모델을 대체합니다 생산 라인, 패널 제조 라인 대부분 오프 엔지니어는 기술과 품질 제어 모듈 실제 실행 부 가공 공장된다.
어떤 의미에서, 소프트웨어는 생산 공정을 원활하게하기 위해 몇 너무 많은 기술적 인 장애물을 표시합니다, 시장에서 경쟁의 본질은 빠르게 자본 투자와 연구 및 하드웨어까지, 혁신적인 기술과 핵심 기술의 발전에 획기적인 생산의 이론적 금액을 반환의 다시 산업 발전의 핵심이다. 이것은 또한 개방 루프 산업 엔지니어 배당, 반자동 산업 업그레이드를 유도 숙련 된 직원들에게 올해의 보너스를 대체 할 것을 의미 인공 지능 안내 배당금 산업의 미래는 완전히 폐쇄 루프 산업 업그레이드됩니다 자동화 현재 엔지니어 보너스를 완전히 대체하십시오.
선진국의 초기 산업 시스템으로 이러한 상황을 발견하지 못했고, 수익성은 빌딩 블록의 생산이며, 빌딩 블록을 플레이하는 사람들을 가르치고, 다른 제품으로 만들어진 빌딩 블록을 구축하고, 마지막으로 수십 년을 벌었습니다 돈, 산업이 옮겨 질 때 하룻밤 만에 잃어 버렸습니다. 그래서 가전 제품을 만들고, 자동차를 만들고, 선박을 만들고, 항공기는 동일합니다.
디스플레이 산업이 발발 한 90 년대 초반까지 모든 산업은 원래의 이론 혁신 및 소프트웨어 기술 혁신에 의존하는 단계, 핵심 기술 혁신을 겪은 장비 제조업체 및 알고리즘 및 코드 표준을 갖춘 소프트웨어 벤더, 업계 발전의 주도적 인 역할을하십시오.
