喷头驱动波形数据优化方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请属于控制喷头驱动波形数据的技术领域，公开了一种喷头驱动波形数据优化方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取喷墨打印系统的喷墨打印参数，构建与喷墨打印参数对应的喷墨质量评估模型，根据喷墨打印参数和喷墨质量评估模型，建立采集函数，基于采集函数，对喷墨质量评估模型进行优化，得到最优喷墨质量评估模型，从最优喷墨质量评估模型对应的最优喷墨打印参数中提取得到最优喷头驱动波形数据，通过构建最优喷墨质量评估模型，对喷头驱动波形数据进行优化，提高了喷头驱动波形数据的优化效率。波形数据的优化效率。波形数据的优化效率。

【技术实现步骤摘要】
喷头驱动波形数据优化方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本申请涉及控制喷头驱动波形数据的
，具体而言，涉及一种喷头驱动波形数据优化方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]压电喷墨打印技术是一种高精度、高速度的喷墨打印技术，在化学、生物及工业生产等领域有着广泛的应用。而喷墨质量（包括墨滴速度、体积等）的好坏，主要受喷头的驱动脉冲波形（喷头驱动波形数据）影响。
[0003]目前常用的喷头驱动波形数据控制方法是基于人工经验对波形进行设计和优化，或者通过实验测试所有可能的参数组合，从而得到最佳参数设置。然而，基于人工经验的喷头驱动波形数据控制方法需要大量的人工时间和经验，效率较低且数学解释不清晰，当数据量较大时调参难度增加。而通过实验测试所有参数组合的波形数据控制方法在面对多个参数的情况下不仅成本高、时间长，并且可能无法得到最优参数组合，最终导致喷墨质量差。
[0004]因此，为了解决现有喷头驱动波形数据控制方法存在的成本高、耗时长、效率低及喷墨打印质量差的技术问题，亟需一种喷头驱动波形数据优化方法、装置、电子设备及存储介质。

技术实现思路

[0005]本申请的目的在于提供一种喷头驱动波形数据优化方法、装置、电子设备及存储介质，通过构建最优喷墨质量评估模型，对喷头驱动波形数据进行优化，解决现有喷头驱动波形数据控制方法存在的成本高、耗时长、效率低及喷墨打印质量差的问题，具有耗时短、效率高和准确性高的优点，不需要依赖人工经验，提高了喷头驱动波形数据的优化效率。
>[0006]第一方面，本申请提供了一种喷头驱动波形数据优化方法，用于对喷墨质量进行优化，包括步骤：获取喷墨打印系统的喷墨打印参数；构建与所述喷墨打印参数对应的喷墨质量评估模型；根据所述喷墨打印参数和所述喷墨质量评估模型，建立采集函数；基于所述采集函数，对所述喷墨质量评估模型进行优化，得到最优喷墨质量评估模型；从所述最优喷墨质量评估模型对应的最优喷墨打印参数中提取得到最优喷头驱动波形数据。
[0007]本申请提供的喷头驱动波形数据优化方法可以实现对喷墨质量进行优化，通过构建最优喷墨质量评估模型，对喷头驱动波形数据进行优化，解决现有喷头驱动波形数据控制方法存在的成本高、耗时长、效率低及喷墨打印质量差的问题，具有耗时短、效率高和准确性高的优点，不需要依赖人工经验，提高了喷头驱动波形数据的优化效率。
[0008]可选地，所述喷墨打印参数包括喷头驱动波形数据和喷墨质量评估参数；所述喷头驱动波形数据包括延迟时间、上升时间、保持时间、下降时间及保持电压；所述喷墨质量评估参数包括墨滴速度和墨滴体积。
[0009]可选地，构建与所述喷墨打印参数对应的喷墨质量评估模型，包括：提取所述喷墨打印参数中的所述喷头驱动波形数据和所述喷墨质量评估参数，建立样本数据集；构建与所述样本数据集对应的所述喷墨质量评估模型。
[0010]本申请提供的喷头驱动波形数据优化方法可以实现对喷墨质量进行优化，通过基于喷墨打印参数中的喷头驱动波形数据和喷墨质量评估参数建立的样本数据集，构建喷墨质量评估模型，有利于提高喷头驱动波形数据的优化效率。
[0011]可选地，构建与所述样本数据集对应的所述喷墨质量评估模型，包括：计算得到所述样本数据集中各采样点的向量平均值；采用高斯核函数，计算得到所述样本数据集中各采样点的协方差矩阵；根据所述向量平均值和所述协方差矩阵，构建所述喷墨质量评估模型。
[0012]可选地，根据所述采集函数，更新所述样本数据集，得到更新后的样本数据集、更新后的向量平均值和更新后的协方差矩阵；基于所述更新后的样本数据集、所述更新后的向量平均值和所述更新后的协方差矩阵，优化所述喷墨质量评估模型，得到最优喷墨质量评估模型。
[0013]本申请提供的喷头驱动波形数据优化方法可以实现对喷墨质量进行优化，通过采集函数，优化喷墨质量评估模型，得到最优喷墨质量评估模型，从而提高模型的准确性和预测能力，有利于提高喷头驱动波形数据的优化效率。
[0014]可选地，根据所述采集函数，更新所述样本数据集，得到更新后的样本数据集、更新后的向量平均值和更新后的协方差矩阵，包括：根据所述采集函数，更新所述样本数据集，得到所述更新后的样本数据集；基于所述更新后的样本数据集，更新所述向量平均值和所述协方差矩阵，得到所述更新后的向量平均值和所述更新后的协方差矩阵。
[0015]可选地，从所述最优喷墨质量评估模型对应的最优喷墨打印参数中提取得到最优喷头驱动波形数据之后，还包括：基于所述最优喷头驱动波形数据，进行喷墨打印，以验证所述最优喷头驱动波形数据的准确性。
[0016]第二方面，本申请提供了一种喷头驱动波形数据优化装置，用于对喷墨质量进行优化，包括：获取模块，用于获取喷墨打印系统的喷墨打印参数；构建模块，用于构建与所述喷墨打印参数对应的喷墨质量评估模型；建立模块，用于根据所述喷墨打印参数和所述喷墨质量评估模型，建立采集函数；优化模块，用于基于所述采集函数，对所述喷墨质量评估模型进行优化，得到最优喷墨质量评估模型；提取模块，用于从所述最优喷墨质量评估模型对应的最优喷墨打印参数中提取得到最优喷头驱动波形数据。
[0017]该喷头驱动波形数据优化装置，通过构建最优喷墨质量评估模型，对喷头驱动波形数据进行优化，解决现有喷头驱动波形数据控制方法存在的成本高、耗时长、效率低及喷墨打印质量差的问题，具有耗时短、效率高和准确性高的优点，不需要依赖人工经验，提高了喷头驱动波形数据的优化效率。
[0018]第三方面，本申请提供了一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器存储有所述处理器可执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，运行如前文所述喷头驱动波形数据优化方法中的步骤。
[0019]第四方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时运行如前文所述喷头驱动波形数据优化方法中的步骤。
[0020]有益效果：本申请提供的喷头驱动波形数据优化方法、装置、电子设备及存储介质，通过构建最优喷墨质量评估模型，对喷头驱动波形数据进行优化，解决现有喷头驱动波形数据控制方法存在的成本高、耗时长、效率低及喷墨打印质量差的问题，具有耗时短、效率高和准确性高的优点，不需要依赖人工经验，提高了喷头驱动波形数据的优化效率。
附图说明
[0021]图1为本申请实施例提供的喷头驱动波形数据优化方法的流程图。
[0022]图2为本申请实施例提供的喷头驱动波形数据优化装置的结构示意图。
[0023]图3为本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。
[0024]图4为喷墨打印系统的结构示意图。
[0025]图5为喷墨打印系统的压电式喷墨打印头的结构示意图。
[0026]图6为驱动电压梯形波的示意图。
[0027]标号说明：1、获取模块；2、构建模块；3、建立模块；4、优化模块；5、提取模块；301、处理器；302、存储器；303本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种喷头驱动波形数据优化方法，用于对喷墨质量进行优化，其特征在于，包括步骤：获取喷墨打印系统的喷墨打印参数；构建与所述喷墨打印参数对应的喷墨质量评估模型；根据所述喷墨打印参数和所述喷墨质量评估模型，建立采集函数；基于所述采集函数，对所述喷墨质量评估模型进行优化，得到最优喷墨质量评估模型；从所述最优喷墨质量评估模型对应的最优喷墨打印参数中提取得到最优喷头驱动波形数据。2.根据权利要求1所述的喷头驱动波形数据优化方法，其特征在于，所述喷墨打印参数包括喷头驱动波形数据和喷墨质量评估参数；所述喷头驱动波形数据包括延迟时间、上升时间、保持时间、下降时间及保持电压；所述喷墨质量评估参数包括墨滴速度和墨滴体积。3.根据权利要求2所述的喷头驱动波形数据优化方法，其特征在于，构建与所述喷墨打印参数对应的喷墨质量评估模型，包括：提取所述喷墨打印参数中的喷头驱动波形数据和喷墨质量评估参数，建立样本数据集；构建与所述样本数据集对应的所述喷墨质量评估模型。4.根据权利要求3所述的喷头驱动波形数据优化方法，其特征在于，构建与所述样本数据集对应的所述喷墨质量评估模型，包括：计算得到所述样本数据集中各采样点的向量平均值；采用高斯核函数，计算得到所述样本数据集中各采样点的协方差矩阵；根据所述向量平均值和所述协方差矩阵，构建所述喷墨质量评估模型。5.根据权利要求4所述的喷头驱动波形数据优化方法，其特征在于，基于所述采集函数，对所述喷墨质量评估模型进行优化，得到最优喷墨质量评估模型，包括：根据所述采集函数，更新所述样本数据集，得到更新后的样本数据集、更新后的向量平均值和更新后的协方差矩阵；基于所述更新后的样本数据集、所述更新后的向量平均值和所述更新后的协方差矩阵，优化所述喷墨质量评估模型，得...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙嘉清，毕海，徐成，杨万里，
申请(专利权)人：季华实验室，
类型：发明
国别省市：