結構參數最佳化

50

由表12與表13可得知二次田口實驗中，使用V-cut之導光板，入光側均勻度最佳 之組合為第四組，均勻度為87.74%，與初次田口實驗所得到之最佳均勻度相比，提升 了0.75%。而使用U-cut之導光板，入光側均勻度最佳之組合為第七組，均勻度為 84.15%，未比初次田口實驗所得到之最佳均勻度好，這可能是最佳組合就落在初次田 口實驗最佳組合的附近，導致取原實驗中上下二分之ㄧ水準範圍時，將參數組合偏離 了最佳值。

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表14

倒傳遞類神經網路之測試資料(V-cut)

No. 因子

V-cut角度 V-cut間距 V-cut深度 均勻度

1 130 0.12 0.02 83.76%

2 120 0.09 0.01 82.01%

3 80 0.14 0.03 82.68%

4 110 0.12 0.02 83.75%

5 70 0.1 0.03 83.04%

表15

倒傳遞類神經網路之測試資料(U-cut)

No. 因子

U-cut半徑 U-cut間距 U-cut深度 均勻度

1 0.03 0.1 0.03 81.23%

2 0.03 0.12 0.02 81.71%

3 0.035 0.085 0.0225 83.19%

4 0.04 0.1 0.02 82.12%

5 0.05 0.12 0.03 84.31%

表16

類神經網路之各項參數設定(V-cut)

輸入層 3 個神經元(V-cut 之角度、間距與深度) 隱藏層 1 層，17 個神經元

輸出層 1 個神經元(入光測均勻度) 轉移函數 雙彎曲函數(Sigmoid Function)

學習率 0.7 逐批次遞減至 0.01 正規化範圍 0.1~0.9

停止條件 迭代20000 次 or 誤差門檻值 10^-5 訓練資料 50 筆

測試資料 5 筆

52

表17

類神經網路之各項參數設定(U-cut)

輸入層 3 個神經元(U-cut 之半徑、間距與深度) 隱藏層 1 層，15 個神經元

輸出層 1 個神經元(入光測均勻度) 轉移函數 雙彎曲函數(Sigmoid Function)

學習率 0.7 逐批次遞減至 0.01 正規化範圍 0.1~0.9

停止條件 迭代20000 次 or 誤差門檻值 10^-5 訓練資料 50 筆

測試資料 5 筆

圖49 倒傳遞類神經網路訓練收斂圖(V-cut)

圖50 倒傳遞類神經網路訓練收斂圖(U-cut)

53

圖51 倒傳遞類神經網路訓練折線圖(V-cut)

圖52 倒傳遞類神經網路訓練折線圖(U-cut)

54

圖53 倒傳遞類神經網路測試折線圖(V-cut)

圖54 倒傳遞類神經網路測試折線圖(U-cut)

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V-cut數據經過倒傳遞類神經網路類神經網路14550個世代的訓練後，訓練RMSE 誤差值為0.0049，測試RMSE誤差值為0.0664；U-cut數據經過類神經網路7901個世代 的訓練後，訓練RMSE誤差值為0.0053，測試RMSE誤差值為0.0603。因此後續實驗所 產生之誤差也在可接受範圍之內，應用在導光板入光測均勻度之預測上將會有良好之 效果。

二、以類神經網路結合基因演算法

由於田口實驗屬於離散型之數值實驗，只能求出選定參數水準值不連續的局部最 佳解，故本階段以前階段所建立的均勻度品質預測器與基因演算法做結合，搜尋能使 導光板入光側均勻度達到最佳的縱溝結構之參數。

以基因演算法求取最佳值時，將兩次田口實驗中均勻度最佳之參數組合±1/2個原 實驗水準當成基因演算法之上界(Upper Limit, UL)與下界(Lower Limit, LL)，如表18 與表19所示。參數設定方面，交配池大小為100，交配方式使用單點交配，交配率為 0.5，突變方式使用單點突變，突變率為0.06，收斂門檻為1.000e-006或迭代10000世代。

表18

基因演算法搜尋參數之範圍(V-cut)

搜尋範圍 因子

V-cut角度 V-cut間距 V-cut深度

上界 97.5 0.11 0.035

下界 82.5 0.1 0.03

表19

基因演算法搜尋參數之範圍(U-cut)

搜尋範圍 因子

U-cut半徑 U-cut間距 U-cut深度

上界 0.0375 0.095 0.0225

下界 0.0325 0.085 0.0175

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由於V-cut 與 U-cut 的品質目標皆為入光側均勻度，期望越大越好，因此定義兩者之 適應函數如下：

 

F X U_N

Min   (26)

s.t.

LL_i x_i UL_i i1,2,3

其中UN為倒傳遞類神經網路的均勻度預測值，X=[x1,x2,x3]為尺寸參數。經由基因 演算法結合均勻度品質預測器的演算後，得到V-cut與U-cut的最佳化參數如表20及表 21所示，以TracePro進行模擬後，其輝度分佈如圖55及圖56所示，V-cut的入光側均勻 度為88.19%，如表22所示；U-cut的入光側均勻度為85.22%，如表23所示，圖57為V-cut 與U-cut最佳參數組合在Y=3mm 處的輝度分佈。

表20

V-cut最佳化參數

V-cut角度 V-cut間距 V-cut深度

92.7721 0.1036 0.0307

表21

U-cut最佳化參數

U-cut半徑 U-cut間距 U-cut深度

0.0336 0.0875 0.0181

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圖55 V-cut 最佳化參數之輝度分佈

圖56 U-cut 最佳化參數之輝度分佈

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表22

V-cut最佳參數之均勻度

1 2 3 4 5 6 最小值

167.14 155.14 170.07 169.56 157.27 170.11 155.14 均勻度

7 8 9 10 11 12 最大值

88.19%

169.93 174.56 175.81 175.91 172.83 166.38 175.91

表23

U-cut最佳參數之均勻度

1 2 3 4 5 6 最小值

171.98 151.69 172.69 174.84 151.33 171.43 151.33 均勻度

7 8 9 10 11 12 最大值

85.22%

169.25 170.98 176.95 177.58 169.85 170.07 177.58

圖57 V-cut 與 U-cut 最佳參數組合於 Y=3mm 處的輝度分佈

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