- Slot-die Coating Machine을 이용한 페로브스카이트 광흡수층 코팅 공정은 다양하고 복잡한 공정 조건들에 의해 페로브스카이트 박막 형성에 많은 영향을 주고 있습니다. 이러한 다양한 변수들은 광흡수층의 신뢰성 높은 코팅 조건을 형성하는데 어려움을 주고 있으며 용액공정의 조건을 형성하는 개발비용과 시간에도 많은 문제를 초래하고 있어 새로운 기법의 코팅기술 개발이 중요한 과제입니다.
- 따라서 당사는 코팅 공정에 영향을 주는 다양한 요인들인 코팅 속도, 페로브스카이트 전구체의 농도, 전구체 용액의 비율, 질소 토출양, Bed 온도, Slot-die와 기판과의 거리 등 복잡한 조건들을 빅데이터로 분석하여 적은 비용과 시간으로 최적의 코팅 조건을 형성할 수 있도록 딥러닝 기반의 인공지능 모델을 개발하여 Coating Machine에 결합하였습니다.
- 코팅 최적화 인공지능 모델은 페로브스카이트 뿐만 아니라 Solution으로 구현되는 미래 디스플레이용 LED 및 광소자 개발 등 다양한 산업 분야에도 수준 높은 코팅 기술을 제공 할 수 있습니다.
▲ Slot-die Coating Meniscus 제어에 따른 두께 예측 결과
▲ Slot-die Coating 질소의 세기에 따라 박막의 두께 예측 결과
▲ Slot-die Coating Meniscus 제어에 따른 두께 예측 결과
▲ Slot-die Coating 질소의 세기에 따라 박막의 두께 예측 결과
▲ 인공지능 3D Slot-die Coating Machine을 통한 실험 결과