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龙图腾网获悉深圳市鸿卓电子有限公司申请的专利一种基于深度学习的导光板网点分布优化设计方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120405945B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510916514.X，技术领域涉及：G02B27/00；该发明授权一种基于深度学习的导光板网点分布优化设计方法及系统是由王艳清;谭政设计研发完成，并于2025-07-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的导光板网点分布优化设计方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于导光板网点设计技术领域，本发明提供了一种基于深度学习的导光板网点分布优化设计方法及系统，通过卷积神经网络对导光板上的多个网点进行类型分析，识别出导光主网点和导光辅助网点，并且根据导光主网点和导光辅助网点所在导光板上的坐标位置，利用卷积神经网络对导光板进行区域划分，得到划分子区域，并结合实际导光板导光子区域进行导光强度上的匹配分析，筛选出非吻合子区域和吻合子区域，进而反映出导光板上不同区域导光强度在特定环境下的匹配程度，有助于针对性的对特定环境下使用的导光板导光性能不佳的区域，进行快速定位，为后续的优化或调整提供方向。

本发明授权一种基于深度学习的导光板网点分布优化设计方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的导光板网点分布优化设计方法，其特征在于：包括： 通过卷积神经网络对导光板上的网点进行类型分析，识别出导光主网点和导光辅助网点； 根据导光主网点和导光辅助网点所在导光板上的坐标位置，利用卷积神经网络对导光板进行子区域划分，并结合实际导光板上导光子区域所需导光强度，进行导光强度匹配分析，筛选出非吻合子区域和吻合子区域； 分别获取吻合子区域内的导光主网点与导光辅助网点之间的网点间距，结合吻合子区域内的导光强度，通过卷积神经网络进行深度学习，构建间距-导光强度模型； 根据所构建的间距-导光强度模型，获取非吻合间距优化值，并根据非吻合间距优化值，制定优化策略； 通过卷积神经网络进行深度学习，得到疑似关联系数，过程如下： 在二维空间模型内，提取每个吻合子区域内导光主网点坐标，以及导光辅助网点坐标，通过坐标点距离公式获取导光主网点坐标和导光辅助网点坐标之间的坐标间距，并与吻合子区域的周长进行比值计算，得到网点间距； 提取每个吻合子区域对应的匹配评估值，结合对应的网点间距，并入卷积神经网络内的卷积层中，得到多个间距匹配分析层，并依据匹配评估值的大小，对多个间距匹配分析层进行排序，得到间距匹配序列； 将间距匹配序列分割为深度训练集和深度验证集，将深度训练集中的相邻间距匹配分析层进行组合，得到多个相邻分析组； 在相邻分析组内，分别将相邻间距匹配分析层对应的匹配评估值，以及网点间距进行差值处理，得到单元匹配差和单元间距差； 将每个相邻分析组对应的单元匹配差和单元间距差进行比值计算后，均值化处理，得到疑似关联系数； 间距-导光强度模型的构建过程如下： 以疑似关联系数为依据，结合深度验证集中的间距匹配分析层对应的网点间距，进行乘积计算，输出得到疑似匹配评估值； 将所有疑似匹配评估值与对应深度验证集中的间距匹配分析层内的匹配评估值进行组合，得到多个模型验证组，并输入至欧几里得计算公式内，输出得到验证差异值； 若验证差异值小于等于验证差异阈值，则记为模型关联系数，以模型关联系数为依据，以X轴为网点间距，Y轴为吻合子区域对应的匹配评估值，构建间距-导光强度模型，并且对应的模型方程为：，其中，表示为关联系数，表示为网点间距，表示为匹配评估值。

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