I-V Kurve

Was ist eine I-V Kurve?

Eine I-V-Kurve (kurz für "Strom-Spannungs-Kennlinie") ist eine grafische Darstellung des Verhältnisses zwischen der an ein elektrisches Gerät angelegten Spannung und dem durch dieses Gerät fließenden Strom.

Sie ist eine der gängigsten Methoden, um zu bestimmen, wie ein elektrisches Gerät in einem Stromkreis funktioniert.

Aus der Form und den Details der Kurve lassen sich auch Schlüsseleigenschaften elektronischer Geräte ableiten, was einen besseren Einblick in deren Funktionsweise ermöglicht.
 

Messen und Analysieren einer I-V Kurve

Die bei einer I-V-Messung verwendeten Spannungen hängen im Allgemeinen von dem zu prüfenden Gerät ab. So kann beispielsweise eine Solarzelle zwischen -1 V und 1 V geprüft werden, während für eine LED ein höherer Bereich von 0 V bis 10 V verwendet werden kann.

Eine I-V-Kurvenmessung wird durchgeführt, indem eine Reihe von Spannungen an das Gerät angelegt wird.

Bei jeder Spannung wird der Strom, der durch das Gerät fließt, gemessen. Die zugeführte Spannung wird mit einem Voltmeter gemessen, das parallel zum Gerät angeschlossen ist, und der Strom wird mit einem in Reihe geschalteten Amperemeter gemessen.

Die Messung kann auch mit einem Source-Measurement-Gerät durchgeführt werden, einem Gerät, das gleichzeitig Spannung liefern und Strom mit hoher Genauigkeit messen kann.

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Keine zeitaufwändige Optimierung

Bemerkenswert ist, dass die Deep-Learning-Methode sehr robust gegenüber Schwankungen des Zellmaterials ist. Die zeitaufwändige und fehleranfällige Optimierung der Bildverarbeitungsparameter entfällt vollständig.
Es werden nur noch wenige Beispielbilder zur Optimierung benötigt. Mit relativ geringem Aufwand können zusätzliche Fehlerklassen nach Kundenwunsch hinzugefügt werden.

MBJ bietet die Bildverarbeitung mit neuronalen Netzen für alle
Elektrolumineszenz-Prüfsysteme seiner Produktpalette an.

mbj

Vorteile von Deep Learning in MBJ EL-tester

Verbesserte Inspektionsleistung
Erkennt typische Fehler wie Mikrorisse, dunkle Stellen und Lötfehler, während die Pseudofehlerrate noch einmal deutlich reduziert wird.

Flexibel
Neue Fehlertypen können mit einer geringen Anzahl von Proben und ohne Softwareänderung einfach trainiert werden

Einfach
Schulung beim Kunden vor Ort. Der Kunde verfügt über alle notwendigen Werkzeuge, um die Netze ohne Fachkenntnisse vor Ort zu trainieren.