【技术实现步骤摘要】
一种新型显示喷印制造液滴体积自适应智能调控方法
[0001]本专利技术属于喷墨打印OLED相关
，更具体地，涉及一种新型显示喷印制造液滴体积自适应智能调控方法。
技术介绍
[0002]随着OLED技术的发展，因其低能耗、色彩丰富、柔韧性强、对比度高、视场角度大等优点而广泛应用于显示领域，越来越多的OLED显示产品走进了人们的日常生活。而喷墨印刷技术是一种无需掩模的高精度直写技术，具有工艺简单、成本低、适用于大面积制备的优点，因此，近年来，基于喷墨打印技术的量产OLED得到了广泛的研究和应用。在喷墨打印中作为制造的最小单元液滴，需要调控它的体积形态等参数才能更好的打印出合格的产品，但是喷印制备OLED的过程中需要用到多种性质的溶液，每种溶液的喷射液滴体积调控规则不尽相同，在制造过程中需要不停的根据不同的环境条件和溶液性质去调整喷头驱动电压参数以便得到需求的液滴状态。
[0003]然而，现有技术中在调控喷射液滴状态时，多依靠人工观测液滴状态然后重复调整喷头驱动电压参数，或者使用喷头驱动电压参数和喷射液滴状态参数的数...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种新型显示喷印制造液滴体积自适应智能调控方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，选取k组喷头驱动电压参数进行试打印，并利用k组实测喷射液滴数据对当前激活模型的预测精度进行检测；若预测精度大于第一精度阈值，则执行S4，否则搜索预测精度最高的模型并执行S2；其中，初始激活模型通过以下方式确定：任选一种溶液进行喷射，获取多组喷头驱动电压参数和对应的喷射液滴数据，作为样本集；基于所述样本集进行训练学习，得到初始激活模型；S2，若当前最高预测精度大于第二精度阈值，则激活当前预测精度最高的模型，否则利用当前预测精度最高的模型的网络参数初始化新的模型并激活；其中，所述第二精度阈值小于第一精度阈值；S3，利用当前试打印的喷头驱动电压参数和实测喷射液滴数据对当前激活模型最后一层的网络参数进行更新；S4，寻找当前激活模型下的目标喷射液滴数据对应的最优驱动电压参数；S5，利用所述最优驱动电压参数进行试打印，若实际喷射液滴数据与目标喷射液滴数据的偏差满足要求，则输出所述最优驱动电压参数，否则跳转至S3。2.如权利要求1所述的一种新型显示喷印制造液滴体积自适应智能调控方法，其特征在于，所述步骤S1中，喷头驱动电压参数为梯形波的特征峰值电压u
p
和持续时间t
d
，喷射液滴数据包括喷射液滴的卫星滴数目N和总体积V；将峰值电压u
p
和持续时间t
d
的取值范围进行等步长划分得到多组峰值电压和持续时间的参数组合，使每组喷头驱动电压参数作用于喷头并观测其喷射液滴的状态；其中，喷射液滴的卫星滴数目N和总体积V计算如下：式中，H为采集图像分割后液滴团的数量，v
h
为观测系统识别的图像中每个液滴团的体积。3.如权利要求2所述的一种新型显示喷印制造液滴体积自适应智能调控方法，其特征在于，所述步骤S1中，模型的预测精度计算如下：其中，E
p
为预测精度，N
pm
和N
rm
分别为第m组喷头驱动电压参数对应的预测卫星滴数目和实测卫星滴数目，V
pm
和V
rm
分别为第m组喷头驱动电压参数对应的预测液滴体积和实测液滴体积。4.如权利要求1所述的一种新型显示喷印制造液滴体积自适应智能调控方法，其特征在于，所述步骤S1中，基于所述样本集进行训练学习，得到初始激活模型，包括：采用多层感知机对所述样本集进行训练学习，得到初始激活模型；所述初始激活模型为单隐层神经网络模型。
5.如权利要求4所述的一种新型显示喷印制造液滴体积自适应智能调控方法，其特征在于，所述步骤S3中，隐藏层到输出层权重系数的增量更新采用如下公式进行：其中，和分别为第j次和j+1次增量学习后的隐藏层到输出层的权重系数；分别为第j次和j+1次增量学习后的隐藏层到输出层的权重系数；为H
j+1
的转置，(.)
+
表示伪逆矩阵，H
j+1
＝σ(w
i
X
j+1
+b
i
)，σ、w
i
和b
i
分别为输入层到隐藏层的激活函数、权重和偏置；X
j+1
和Y
j+1
分别为第j+1次的输入的喷头驱动电压参数和输出的喷射液滴数据。6.如权利要求1所述的一种新型显示喷印制造液滴体积自适应智能调控方法，其特征在于，所述步骤S4包括：S41，计算当前迭代更新的驱动电...
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