一种基于数据驱动的喷墨打印墨滴体积控制方法和系统技术方案

本发明专利技术属于印刷显示技术领域，具体涉及一种基于数据驱动的喷墨打印墨滴体积控制方法和系统，包括：在不同波形参数下使用喷头喷射墨滴，并获取喷印墨滴体积大小，构建喷印墨滴体积与波形参数间的映射关系，同时构建喷印墨滴体积的模糊控制系统；根据映射关系获得目标墨滴体积所对应的波形参数，作为参考波形参数；利用参考波形参数进行试打印，若实际墨滴体积与目标墨滴体积的偏差超过设定阈值，则利用模糊控制系统调整波形参数，直至偏差小于设定阈值，再输出调整后的波形参数用于正式打印。本发明专利技术可以更加快速准确地获得合适的波形参数，并且具有一定的抗扰动能力，适用于利用喷墨印刷方式制造高分辨率显示器、电子元器件等应用场合。等应用场合。等应用场合。

【技术实现步骤摘要】
一种基于数据驱动的喷墨打印墨滴体积控制方法和系统


[0001]本专利技术属于印刷显示
，更具体地，涉及一种基于数据驱动的喷墨打印墨滴体积控制方法和系统。

技术介绍

[0002]喷墨打印技术是一种新兴的OLED显示器件制造技术，它可以将特定体积的墨滴精确地填充至基板像素坑里，从而实现显示屏的印刷制备。喷墨打印技术相较于目前常用的真空热蒸镀技术具有材料利用率高、适用范围广、工艺简单、低成本等优点，其非常适用于制造大尺寸、高精度的OLED显示器件，目前来说是喷墨打印技术是OLED显示制造的主流发展方向。
[0003]喷墨打印技术在OLED显示制造中产业化应用依然面对很多挑战，其中面临的问题之一是如何精准快速的获得特定体积的墨滴。若无法调控喷墨打印墨滴的体积大小至目标体积，这就会导致像素坑内墨水体积不满足要求，从而导致印刷OLED功能层的不均匀和性能低下。因此对墨滴体积精准高效调控，可以有效提高喷墨打印生产OLED屏幕的效率及良品率。
[0004]在目前工业生产中，针对墨滴体积的调控最常用的方法是试错法，即人工改变波形参数，测量该波形下墨滴体积大小是否满足要求，若不满足，继续改变波形参数，直至满足要求。但使用此方法较为耗时耗力，浪费打印材料。若波形参数可调范围极大，那么对于调控墨滴体积至目标体积时，工作量会更加难以估量。有部分学者建立了关于墨滴体积和波形参数间的预测模型，这样可以省去手动实验的繁琐，但是当外界环境参数发生变化时，模型便不再可靠，无法及时准确的获得目标体积的墨滴，不具备一定的抗扰动能力，此时仍需试错法来进行调控。

技术实现思路

[0005]针对现有技术的缺陷和改进需求，本专利技术提供了一种基于数据驱动的喷墨打印墨滴体积控制方法和系统，其目的在于解决现有墨滴体积调控方法的精度和效率较低，并且易受环境扰动影响的技术问题。
[0006]为实现上述目的，第一方面，本专利技术提供了一种基于数据驱动的喷墨打印墨滴体积控制方法，包括：
[0007]离线建模阶段：
[0008]在不同波形参数下使用喷头喷射墨滴，并获取喷印墨滴体积大小，构建喷墨打印墨滴体积数据集，根据所述数据集构建喷印墨滴体积与波形参数间的映射关系；
[0009]以喷印墨滴体积偏差为输入量、波形参数改变量为输出量，构建喷印墨滴体积的模糊控制系统；
[0010]在线体积控制阶段：
[0011]根据所述映射关系获得目标墨滴体积所对应的波形参数，作为参考波形参数；
[0012]利用所述参考波形参数进行试打印，若实际墨滴体积与目标墨滴体积的偏差小于设定阈值，则输出所述参考波形参数用于正式打印；否则，利用所述模糊控制系统调整波形参数，直至所述偏差小于设定阈值，再输出调整后的波形参数用于正式打印。
[0013]进一步地，所述喷墨打印墨滴体积数据集通过以下方式构建：
[0014]在波形参数可调区间[(A
d
,T
d
),(A
t
,T
t
)]内，随机生成N组波形参数，利用墨滴观测系统测量每组波形参数下喷印墨滴体积，记录得到喷墨打印墨滴体积数据集D；其中，A
d
和A
t
分别表示电压幅值下限值和上限值，T
d
和T
t
分别表示电压保持时间下限值和上限值；
[0015]喷墨打印墨滴体积数据集D表示为{D＝(V
k
,A
k
,T
k
)}
k＝1,2...N
,其中V
k
表示第k组的喷印墨滴体积，A
k
、T
k
分别表示第k组的喷印墨滴体积下所对应的电压幅值及电压保持时间。
[0016]进一步地，所述喷印墨滴体积与波形参数间的映射关系采用神经网络的方法构建，具体方式为：构建一个包括m个输入层神经元、n个输出层神经元、q个隐层神经元的网络结构，激活函数采用Sigmoid函数；
[0017]所述喷印墨滴体积与波形参数间的映射关系表示为：
[0018][0019]其中y
j
表示第j个输出量，x
i
表示第i个输入量，v
ih
表示输入层神经元i和隐层神经元h的网络连接权重，w
hj
表示隐层神经元h和输出层神经元j的网络连接权重，θ
j
表示输出层神经元j的阈值，γ
h
表示隐层神经元h的阈值。
[0020]进一步地，所述模糊控制系统中，输入量为喷印墨滴体积偏差ΔV，其取值论域为ΔV∈[
‑
ΔV
t
,ΔV
t
]；输出量为电压幅值改变量ΔA和电压保持时间改变量ΔT，其取值论域分别为ΔA∈[
‑
a,a]和ΔT∈[
‑
t,t]；其中ΔV
t
为体积偏差上限，a为电压幅值改变量的最大步长，t为电压保持时间改变量的最大步长；
[0021]当ΔV模糊子集为正大时，隶属函数
[0022]当ΔV模糊子集为正中时，隶属函数
[0023]当ΔV模糊子集为正小时，隶属函数
[0024]其中，
[0025]当ΔV模糊子集为负大、负中、负小时，其隶属函数为所对应的正模糊子集的隶属函数取负；
[0026]当ΔT模糊子集为正大时，隶属度函数
[0027]当ΔT模糊子集为负大时，隶属度函数
[0028]当ΔT模糊子集为正小时，隶属度函数
[0029]当ΔT模糊子集为负小时，隶属度函数
[0030]当ΔA模糊子集为正大时，隶属度函数
[0031]当ΔA模糊子集为负大时，隶属度函数
[0032]当ΔA模糊子集为正小时，隶属度函数
[0033]当ΔA模糊子集为负小时，隶属度函数
[0034]其中，K为调整系数。
[0035]进一步地，所述调整系数K为：
[0036][0037]其中，V
b
为当前喷印墨滴体积大小，ΔV
b
为当前喷印墨滴体积偏差，A
a
为当前电压幅值，T
a
为当前电压保持时间，A
t
为电压幅值上限，T
t
为电压保持时间上限。
[0038]进一步地，所述模糊控制系统中，模糊控制规则设置为：
[0039]若ΔV模糊子集为正大，则ΔA模糊子集为负大，ΔT模糊子集为负大；
[0040]若ΔV模糊子集为正中，则ΔA模糊子集为负小，ΔT模糊子集为负大；
[0041]若ΔV模糊子集为正小，则ΔA模糊子集为负小，ΔT模糊子集为负小；
[0042]若ΔV模糊子集为负小，则ΔA模糊子集为正小，ΔT模糊子集为正小；
[0043]若ΔV模糊子集为负中，则ΔA模糊子集为正小，ΔT模糊子集为正大；
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于数据驱动的喷墨打印墨滴体积控制方法，其特征在于，包括：离线建模阶段：在不同波形参数下使用喷头喷射墨滴，并获取喷印墨滴体积大小，构建喷墨打印墨滴体积数据集，根据所述数据集构建喷印墨滴体积与波形参数间的映射关系；以喷印墨滴体积偏差为输入量、波形参数改变量为输出量，构建喷印墨滴体积的模糊控制系统；在线体积控制阶段：根据所述映射关系获得目标墨滴体积所对应的波形参数，作为参考波形参数；利用所述参考波形参数进行试打印，若实际墨滴体积与目标墨滴体积的偏差小于设定阈值，则输出所述参考波形参数用于正式打印；否则，利用所述模糊控制系统调整波形参数，直至所述偏差小于设定阈值，再输出调整后的波形参数用于正式打印。2.根据权利要求1所述的一种基于数据驱动的喷墨打印墨滴体积控制方法，其特征在于，喷墨打印墨滴体积数据集通过以下方式构建：在波形参数可调区间[(A
d
,T
d
),(A
t
,T
t
)]内，随机生成N组波形参数，利用墨滴观测系统测量每组波形参数下喷印墨滴体积，记录得到喷墨打印墨滴体积数据集D；其中，A
d
和A
t
分别表示电压幅值下限值和上限值，T
d
和T
t
分别表示电压保持时间下限值和上限值；喷墨打印墨滴体积数据集D表示为{D＝(V
k
,A
k
,T
k
)}
k＝1,2...N
,其中V
k
表示第k组的喷印墨滴体积，A
k
、T
k
分别表示第k组的喷印墨滴体积下所对应的电压幅值及电压保持时间。3.根据权利要求1所述的一种基于数据驱动的喷墨打印墨滴体积控制方法，其特征在于，所述喷印墨滴体积与波形参数间的映射关系采用神经网络的方法构建，具体方式为：构建一个包括m个输入层神经元、n个输出层神经元、q个隐层神经元的网络结构，激活函数采用Sigmoid函数；所述喷印墨滴体积与波形参数间的映射关系表示为：其中y
j
表示第j个输出量，x
i
表示第i个输入量，v
ih
表示输入层神经元i和隐层神经元h的网络连接权重，w
hj
表示隐层神经元h和输出层神经元j的网络连接权重，θ
j
表示输出层神经元j的阈值，γ
h
表示隐层神经元h的阈值。4.根据权利要求1所述的一种基于数据驱动的喷墨打印墨滴体积控制方法，其特征在于，所述模糊控制系统中，输入量为喷印墨滴体积偏差ΔV，其取值论域为ΔV∈[
‑
ΔV
t
,ΔV
t
]；输出量为电压幅值改变量ΔA和电压保持时间改变量ΔT，其取值论域分别为ΔA∈[
‑
a,a]和ΔT∈[
‑
t,t]；其中ΔV
t
为体积偏差上限，a为电压幅值改变量的最大步长，t为电压保持时间改变量的最大步长；当ΔV模糊子集为正...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈建魁，李昕，尹周平，岳晓，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：