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中原大學 企業管理學系 賴正育所指導 林秉儀的 透過自動光學辨識系統提升生產檢驗量能 （2021），提出w-led關鍵因素是什麼，來自於人工目測方式、及時偵測、自動光學檢測、卷積神經網路。
而第二篇論文中原大學 物理學系 許經夌、趙宇強所指導 張哲瑀的 鈣鈦礦白光發光二極體 （2021），提出因為有 鈣鈦礦發光二極體、白光的重點而找出了 w-led的解答。
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透過自動光學辨識系統提升生產檢驗量能
為了解決w-led 的問題，作者林秉儀 這樣論述：
在鋼鐵產業的產業鏈中，鋼板是廣泛被下游廠商用來製作各式鋼鐵製品應用的基材。鋼板表面若有瑕疵，輕則影響產品價格，嚴重則可能導致商譽的巨大損失，因此鋼板生產過程中的品質管理一直都是業者十分注重的議題。然而，傳統製造流程中只能以人工目測方式來檢測，不僅耗時也難以做到全面進行表面瑕疵檢驗。因此，透過自動光學檢驗來達到高效自動檢測，無疑是各家廠商在工業4.0時代，改善製程的重點項目。隨著深度學習技術的快速發展，大幅提升影像辨識相關應用的效果，本研究提出基於深度學習技術的自動光學影像表面檢測系統並與後端資訊系統整合。首先透過光學感測器拍攝製程的鋼板表面影像，再透過影像分析技術進行疑似有瑕疵鋼板表面影像的
即時偵測（Real-Time Defect Detection），並針對疑似有瑕疵鋼板表面影像以卷積神經網路（Convolutional Neural Networks,CNN）技術進行缺陷分類，以控制鋼板的品質。後續並整合現有資訊系統達到及時偵測與提出嚴重缺陷警報，並保留追蹤原始缺陷影像與位置。研究結果不僅在學術上能對於深度學習技術相關應用的實務效果有更好的理解，也有助於相關業者在改善製程與提升品質上的參考．
鈣鈦礦白光發光二極體
為了解決w-led 的問題，作者張哲瑀 這樣論述：
本論文旨在通過溶液法製備單一發光層的鈣鈦礦白色發光二極體，形成二元和三元混合單層發光層。在鈣鈦礦發光二極體中很少討論單層發光的研究，多數在討論材料穩定性、毒性以及提升發光二極體之效率。採用溶液製程製備單層發光層以利於降低成本使鈣鈦礦白光發光二極體走向量產。在第3章中，透過測試鈣鈦礦前驅液中的橙色至紅色有機材料的溶解度時，鈣鈦礦前驅溶液對摻雜物的溶解度的限制導致了製造過程的困難。通過混合天藍色鈣鈦礦材料和橙色近紅外 (NIR) 有機化合物 1 (N(Ph-T-DCV-Ph)3, SA343) 和 2 (TPA-T-DCV-Ph, SA321) 以實現白光。光致發光螢光光譜、X光繞射分析、掃描電
子顯微鏡和共軛焦光激發掃描螢光顯微鏡之量測研究鈣鈦礦薄膜參雜橙色-NIR發射的化合物之薄膜特性與影響。鈣鈦礦白光 LED 在 11 V 時的 CIE 色度坐標為 (0.3, 0.49)，接近理想的純白光的CIE色度坐標 (0.33, 0.33)。在第4章中，採用天藍色MAPb(Br0.6Cl0.4)3和橙紅色Rhodamine 6G的混合物作為單一發光層並應用在鈣鈦礦白色發光二極體上。 通過穩態吸收、穩定性、時間解析光致發光光譜儀、X光繞射分析、掃描電子顯微鏡和共軛焦光激發螢光顯微鏡研究了Rhodamine 6G對鈣鈦礦薄膜特性影響。由 MAPb(Br0.6Cl0.4)3 和Rhodamine
6G 構成的鈣鈦礦發光二極體，發射混合以產生白光。 對於具有 2 wt% 和 3 wt% Rhodamine 6G 參雜的鈣鈦礦元件，分別在 9 V 和 10 V 的外加偏壓下獲得了 (0.33, 0.4) 和 (0.36, 0.40) 的 CIE 色度坐標。在第 5 章中，通過調整各種直徑（~3.8 nm、~4.4 nm、~6.1 nm、~13.1 nm) 的量子點接近玻爾激子半徑附近。穩態吸收光譜、光致發光螢光光譜、X光繞射分析 和時間解析光致發光光譜儀用於量測量子侷限的 CsPbBr3 量子點之特性。由藍色和綠色 CsPbBr3 量子點組成的二元混合溶液和複合薄膜顯示出兩個發射峰，沒有
陰離子交換問題。將紅色CdSe量子點溶液加入到天藍色二元混合溶液中，形成具有白色放光的三元混合溶液。觀察到三個清晰的發射峰，並獲得了 CIE 色度坐標（0.33, 0.31）。製備了具有白色發射的 QD 聚合物複合膜並將其堆疊在 UV LED 上，以展示全轉換白色 LED。該三元混合溶液還用於製備量子點發光二極體的發光層，展示了三個發光峰和（0.34，0.33）的CIE色度坐標。