快速大面积薄膜质量检测方法技术

本发明专利技术涉及一种快速大面积薄膜质量检测方法，包括将显色油墨通过涂覆方式覆盖到待检测的大面积薄膜表面上，待显色油墨自流平干燥后用光学成像系统对显色油墨表面进行拍摄，得到有显色油墨的薄膜表面形貌的图像，使用图像处理系统对得到的图像进行处理，并与预先存储在图像处理系统的数据库中的样本图像进行拟合对比，以判断该待检测的大面积薄膜表面质量的好坏。本发明专利技术通过溶液涂覆方式将显色油墨覆盖到待检测的大面积薄膜上，等待显色油墨在薄膜上自流平后，薄膜的表面能分布状态和缺陷通过油墨的形貌呈现出来，再用光学成像系统拍摄并分析显色油墨显现出的薄膜形貌及其缺陷状况，以快速地判断该待检测的大面积薄膜表面质量的好坏。量的好坏。量的好坏。

【技术实现步骤摘要】
快速大面积薄膜质量检测方法


[0001]本专利技术属于薄膜制备
，特别涉及一种快速大面积薄膜质量检测方法。

技术介绍

[0002]在薄膜的精细化沉积领域，薄膜的厚度仅有几纳米到几十微米之间。对于厚度薄、电化学性能不明显的薄膜难以用常规的检测方法，如激光测厚仪、方阻仪、透光率测试仪、分光光度计和显微镜等。这些常规仪器无法实验快速大面积检测；此外，测厚仪、方阻仪、透光率测试仪等无法实现较薄膜膜厚的精确化测量。
[0003]现有通过测定表面能来判断薄膜质量主要有两个方法：表面能测试仪和达因墨水测试方法。这两种方法都存在测试范围小、成本高和无法检测薄膜缺陷状态等问题。
[0004]对于极薄的或者颜色很浅的薄膜无法通过正常的检测方法实现快速、大面积、精细化检测，因为极薄厚度的薄膜的物理、电学等性能表现较弱难以检测，颜色很浅的薄膜很难通过图像化方式表征显示。待检测的薄膜没有颜色或者颜色很浅，实验过程中光学设备捕获样品表面困难，无法视觉化显示薄膜质量。
[0005]而且，常规测试方法难以直接在薄膜上如位置、缺陷图像等直接建立对应联系，难以用于后续工艺优化。大部分常规测试对样品测试尺寸有要求或测试过程是破坏性测试，导致测试后样品报废。

技术实现思路

[0006]本专利技术所要解决的技术问题在于，提供一种快速大面积薄膜质量检测方法，采用自制的显色油墨，通过溶液涂覆方式将显色油墨覆盖到待检测的大面积薄膜上，等待显色油墨在薄膜上自流平后，薄膜的表面能分布状态和缺陷通过油墨的形貌呈现出来，再用光学成像系统拍摄并分析显色油墨显现出的薄膜形貌及其缺陷状况，以快速地判断该待检测的大面积薄膜表面质量的好坏。
[0007]本专利技术是这样实现的，提供一种快速大面积薄膜质量检测方法，包括：将显色油墨通过涂覆方式覆盖到待检测的大面积薄膜表面上，待显色油墨自流平干燥后用光学成像系统对显色油墨表面进行拍摄，得到有显色油墨的薄膜表面形貌的图像，使用图像处理系统对得到的图像进行处理，并与预先存储在图像处理系统的数据库中的样本图像进行拟合对比或由计算机AI直接分析判断薄膜质量，以判断该待检测的大面积薄膜表面质量的好坏。
[0008]进一步地，所述快速大面积薄膜质量检测方法包括如下步骤：步骤一、将基体树脂、油墨着色剂、助剂和溶剂按比例混合搅拌，配制得到显色油墨。
[0009]步骤二、将配制的显色油墨通过涂覆方式覆盖到待检测的大面积薄膜表面上，显色油墨在所述薄膜表面处于自流平状态下被干燥。
[0010]步骤三、使用光学成像系统对干燥后的显色油墨表面进行拍摄，得到覆盖有显色油墨层的薄膜表面形貌的图像；使用图像处理系统对得到的图像进行处理，并与预先存储
在图像处理系统的数据库中的样本图像进行拟合对比或由计算机AI直接分析判断薄膜质量，以判断所检测的大面积薄膜表面质量的好坏。
[0011]与现有技术相比，本专利技术的快速大面积薄膜质量检测方法具有以下特点：1、可以快速、大面积检测极薄的或者透明几乎没有颜色的薄膜的表面能分布状态；2、显色油墨被光学成像系统快速、精确捕获；3、显色后的薄膜缺陷状态分布状态清晰、易以被计算机拟合分析；4、检测后，薄膜上的油墨可以轻易被溶剂去除，检测后的薄膜样品可以重复利用而不用报废，节省成本。
[0012]本专利技术的快速大面积薄膜质量检测方法适用于液晶显示、锂电池、太阳能薄膜电池、金属的防腐防蚀涂料涂装等薄膜制备领域。
附图说明
[0013]图1为本专利技术的快速大面积薄膜质量检测方法实施例1的质量优良薄膜图像的示意图；图2为实施例1的薄膜表面有覆盖偏薄缺陷图像示意图；图3为图2的局部放大示意图；图4为实施例2的薄膜表面缺陷图像示意图。
具体实施方式
[0014]为了使本专利技术所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。
[0015]本专利技术快速大面积薄膜质量检测方法的较佳实施例，包括：将显色油墨通过涂覆方式覆盖到待检测的大面积薄膜表面上，待显色油墨自流平干燥后用光学成像系统对显色油墨表面进行拍摄，得到有显色油墨的薄膜表面形貌的图像，使用图像处理系统对得到的图像进行处理，并与预先存储在图像处理系统的数据库中的样本图像进行拟合对比或由计算机AI直接分析判断薄膜质量，以判断该待检测的大面积薄膜表面质量的好坏。
[0016]具体地，所述快速大面积薄膜质量检测方法包括如下步骤：步骤一、将基体树脂、油墨着色剂、助剂和溶剂按比例混合搅拌，配制得到显色油墨。
[0017]步骤二、将配制的显色油墨通过涂覆方式覆盖到待检测的大面积薄膜表面上，显色油墨在所述薄膜表面处于自流平状态下被干燥。
[0018]步骤三、使用光学成像系统对干燥后的显色油墨表面进行拍摄，得到覆盖有显色油墨层的薄膜表面形貌的图像。使用图像处理系统对得到的图像进行数字化处理，并与预先存储在图像处理系统的数据库中的样本图像进行拟合对比或由计算机AI直接分析判断薄膜质量，以判断所检测的大面积薄膜表面质量的好坏。
[0019]具体地，在步骤一中，所述基体树脂为酚醛树脂、聚酯树脂、聚酰胺树脂中任意一种，所述油墨着色剂包括颜填料或发光剂，所述颜填料为三氧化二铁、二硫化锡、二氧化钛、
钴酞菁、铜酞菁、苯胺黄中任意一种，所述发光剂为二苯乙烯衍生物、苯基吡唑啉衍生物、苯并咪唑衍生物、苯香豆素衍生物和萘二甲酰亚胺衍生物中任意一种，所述助剂包括表面活性剂，所述表面活性剂为十八烷基硫酸钠、硬脂酸钠、卵磷脂和烷基葡糖苷中任意一种，所述溶剂醋酸乙酯、丙酮、醋酸乙醚、2,2
‑
二羟甲基丙酸、N,N
‑
二甲基甲酰胺中任意一种。
[0020]具体地，所述助剂还包括亲水性助剂或亲油性助剂，所述亲水性助剂为羧酸钠、磺酸氢钠、硫酸铵、水杨酸铵中任意一种，所述亲油性助剂为甲基硅油、二甲基硅油、聚硅氧烷、PFOA（全氟辛酸及盐）、PFOS（全氟辛烷磺酰基化合物）和APEO（烷基酚聚氧乙烯醚）中任意一种。
[0021]具体地，在步骤二中，所述涂覆方式包括湿法涂布方式，所述湿法涂布方式包括喷墨打印方式、喷雾喷涂方式、刮涂方式、线棒涂布方式、狭缝涂布方式、浸渍提拉方式和帘幕涂布方式中任意一种。
[0022]具体地，所述步骤三包括如下方法：通过光学成像系统对采集的图像按照颜色或发光强度进行数字化标定给每个测量的像素点标定一个数值，并通过根据数字化后的数据进行等高线绘图，将相同或相近的数值连接绘制成等高线后而出现近圆形、椭圆形、长条形或其他不规则图案，与预先存储在数据库中的等高线样本图案特征进行拟合对比，根据不同图案特征所代表的薄膜表面不同缺陷的类型，从而综合判断该待检测的大面积薄膜表面质量的好坏。
[0023]具体地，所述步骤三还包括如下方法：通过光学成像系统对采集的图像按照颜色或发光强度进行数字化标定给每个测量的像素点标定一个数值本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种快速大面积薄膜质量检测方法，其特征在于，包括：将显色油墨通过涂覆方式覆盖到待检测的大面积薄膜表面上，待显色油墨自流平干燥后用光学成像系统对显色油墨表面进行拍摄，得到有显色油墨的薄膜表面形貌的图像，使用图像处理系统对得到的图像进行处理，并与预先存储在图像处理系统的数据库中的样本图像进行拟合对比或由计算机AI直接分析判断薄膜质量，以判断该待检测的大面积薄膜表面质量的好坏。2.如权利要求1所述的快速大面积薄膜质量检测方法，其特征在于，所述快速大面积薄膜质量检测方法包括如下步骤：步骤一、将基体树脂、油墨着色剂、助剂和溶剂按比例混合搅拌，配制得到显色油墨；步骤二、将配制的显色油墨通过涂覆方式覆盖到待检测的大面积薄膜表面上，显色油墨在所述薄膜表面处于自流平状态下被干燥；步骤三、使用光学成像系统对干燥后的显色油墨表面进行拍摄，得到覆盖有显色油墨层的薄膜表面形貌的图像；使用图像处理系统对得到的图像进行处理，并与预先存储在图像处理系统的数据库中的样本图像进行拟合对比或由计算机AI直接分析判断薄膜质量，以判断所检测的大面积薄膜表面质量的好坏。3.如权利要求2所述的快速大面积薄膜质量检测方法，其特征在于，在步骤一中，所述基体树脂为酚醛树脂、聚酯树脂、聚酰胺树脂中任意一种，所述油墨着色剂包括颜填料或发光剂，所述颜填料为三氧化二铁、二硫化锡、二氧化钛、钴酞菁、铜酞菁、苯胺黄中任意一种，所述发光剂为二苯乙烯衍生物、苯基吡唑啉衍生物、苯并咪唑衍生物、苯香豆素衍生物和萘二甲酰亚胺衍生物中任意一种，所述助剂包括表面活性剂，所述表面活性剂为十八烷基硫酸钠、硬脂酸钠、卵磷脂和烷基葡糖苷中任意一种，所述溶剂醋酸乙酯、丙酮、醋酸乙醚、2,2
‑
二羟甲基丙酸、N,N
‑

【专利技术属性】
技术研发人员：请求不公布姓名，
申请(专利权)人：衢州纤纳新能源科技有限公司，
类型：发明
国别省市：