显示
像素与面板通常由不同团队负责
显示开发从单个薄膜晶体管或发光器件开始，最终得到可制造的面板。OLED 和 microLED 发光器件、CMOS 和 TFT 背板、柔性和可拉伸衬底，都会改变像素器件的行为。每项变化都必须在整个阵列中可靠工作。
器件工程师负责晶体管特性表征。面板设计人员完成阵列的原理图输入、版图、提取和验证，往往使用多家供应商的独立工具。每次团队交接都会损失时间。全球十大显示制造商中已有八家使用 Silvaco TCAD 进行器件工作。
从 TFT 到面板签核的统一流程
器件团队和面板团队使用相同模型。TCAD 对 TFT 的预测
即是面板仿真的基础。
输入
您的像素设计
TFT、发光器件和像素电路
技术与器件
无论您考虑哪种背板和发光器件，同一组工具都可在器件级
和面板级支持。该工具集的大部分功能专为显示工作编写。其
专有功能降低了面板上市所需的成本和时间。
技术
基于 CMOS 或 TFT 背板的 OLED、microLED 和 microOLED 发光器件。
同时支持柔性和可拉伸衬底，在仿真中对每个器件的弯曲应力建模。
器件仿真
工艺建模和仿效构建结构。漂移扩散仿真求解 a-Si、LTPS 和 IGZO TFT 及体硅 CMOS。提供峰态和尾态态密度建模，以及针对多晶硅和非晶材料的迁移率模型，并考虑弯曲应力、氢和晶粒效应。
发光器件涵盖 LED、OLED、microLED 和 microOLED。还可加入具有自热的专有迁移率模型、反向光线追迹和 TFT 电应力效应。在晶圆制造之前即可运行器件实验。
激光器、LED 和硅光子学
可选择多种 TFT 紧凑模型：Silvaco 专有四端 TFT 模型，以及 RPI 非晶硅、多晶硅和通用有机 TFT 模型。
Utmost IV 采用多种优化算法提取参数，您可自行选择提取策略。平板显示团队广泛依赖 Verilog-A 参数提取，它也支持这项功能。
设计与版图
Device Explorer 将每个器件的基本特性放入电路原理图，您可立即在仿真中试用。同时提供 DRC 辅助、原位编辑、连接高亮、短路定位器、版图对版图比较和截面查看器。
Expert 为面板几何提供专用功能：等电阻布线器、沿曲线布线、带边框像素、扇形连接、克隆连线和连线开槽。
面板级验证
Hipex 可快速、准确地提取单个单元或整面板的寄生参数，SmartSpice Pro 则在这两个尺度仿真电路。
SmartSpice 提供针对图像残留和残影的图像质量功能。随后，SmartDRC/LVS 在各单元及整面板上执行高速、高精度物理验证。
应用
每种应用对像素的要求各不相同。
车载显示
汽车面板，从 TFT 背板物理到整面板签核。
智能手机和平板电脑
基于 OLED 发光器件和 TFT 背板的移动设备面板。
智能穿戴、AR 和 VR
小型高密度显示器，细至 AR 头戴设备中的硅基液晶像素。
透明显示
可透视面板，在同一流程中仿真器件和面板。
进一步了解 TFT、OLED 和面板
通过 Silvaco 网络研讨会和 Simulation Standard 论文，深入介绍 TFT 建模、像素阵列仿真、OLED 光学和硅基液晶。
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示例
TCAD 显示应用示例
TFT 与面板仿真问题解答
显示开发流程涵盖哪些内容？
涵盖从单个像素级器件到可制造面板之间的所有步骤。TCAD 仿真每个 TFT 和发光器件，紧凑模型将这些行为传递到 SPICE，在其中先完成单元、再完成整个阵列的版图、提取、仿真和验证。Silvaco 在同一流程中覆盖两端。
支持哪些 TFT 技术？
它采用四类方法：神经网络（监督式、前馈、非线性激活）、高斯过程回归、决策树与决策森林，以及经典多变量统计。灵敏度分析采用 Sobol 指数或决策森林。优化器包括 Levenberg-Marquardt 和 Hooke-Jeeves 等局部方法，以及遗传算法和差分进化等全局方法。
什么是四端 TFT 模型，为什么重要？
运行它及执行工厂级工作均不需要。Victory Analytics 可独立分析生产和实测数据，无需仿真步骤。加入 TCAD 仿真输出后，模型便可同时从物理和晶圆厂数据中学习。
如何仿真整面板而非单个像素？
可以。其工厂级应用——故障检测与分类及统计过程控制——直接处理生产数据。在 FTCO 中，Victory Analytics 结合仿真和晶圆厂数据训练，使生成的数字孪生同时反映物理机制和产线实际产出。
图像残留的原因是什么，如何建模？
这是一种同时优化多个输出的方法。每个输出根据其接近理想值的程度获得评分，再将这些评分合成为一个综合满意度指数。这样，优化器只需提升单一数值，无需由您手动对各种权衡进行排序。
能否仿真柔性和可拉伸衬底？
可以，通过其 Python 接口实现，该接口覆盖从加载数据、训练、评分到优化的完整流程。脚本化在 FTCO 工作中十分有用。您可以训练模型、运行下一组实验，再次训练，直到模型能够作为数字孪生使用。
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