全面屏触控显示模组防漏光技术研究

智能终端全面屏显示模组在追求超窄边框极致屏占比过程中容易产生漏光现象,传统的显示模组精密加工技术、加工装备及材料技术都难以快速解决.针对此问题,对全面屏显示模组制造全过程中可能造成漏光的问题进行系统性分析,初步确定了全面屏显示模组的精密加工工艺技术、精密加工设备及制造过程等几个重要关键点.选用最优解的涂布胶水,采用二道胶的精密涂布技术,结合单孔、双孔偏贴对位技术、背光组装对位技术,确保精密涂胶宽度控制在0.35 mm以内.同时通过CCD视觉系统及算法构建了不同的产品定位模型数据库,并采用高精度的五轴连动加工方式,辅以高性能运动控制器及五轴运动算法、多重坐标系换算的五轴插补运动、圆心偏移检测、边缘超出检测等,控制复杂三维空间轨迹,实现了空间直线、圆、椭圆等轨迹密封的360°位加工,实现±5μm的全自动、多角度、非接触式、多工位、准确度达99％以上、最快速度1500 mm/s的喷胶施胶控制技术,最小喷胶量控制在2 nL以内.通过员工技能岗位的培训,结合高分辨率的CCD识别系统、高精度的测高系统、EMS产品追溯系统等技术,实现对产品的信息化、智能化、高效化的检测,并最终实现了全面屏显示模组超窄边框的高效率、高良率的制造工艺技术,从而实现了防漏光的效果.     

基于遗传算法优化BP神经网络的可食用油墨粘度的预测

目的 通过研究遗传算法优化BP神经网络建立自变量与因变量之间的关系,从而对可食用油墨的粘度进行预测和模拟.方法 在前期关于可食用油墨的研究基础上,以醋酸浓度、壳聚糖用量、酒精用量、研磨速度为自变量,以配制得到的油墨粘度作为因变量,利用正交实验设计实验,运用BP神经网络结合遗传算法对可食用油墨的粘度进行预测和模拟.结果 以正交实验设计得到30组实验数据,利用Matlab 2018a软件中GAOT遗传算法工具箱,经过38次迭代训练,得到收敛精度为10-4的神经网络,粘度的预测值与对应的真实值相对误差介于0.05％～3.7％,拟合度R2值为0.8672,表明该神经网络对可食用油墨的粘度具有较好的预测能力和较高的预测精度.结论 遗传算法优化BP神经网络可以用来预测和模拟可食用油墨的粘度,可以将神经网络拓展到可食用油墨其他性能的评价体系中,从而对可食用油墨的生产和应用提供指导性的建议.     

环保型水基油墨清洗剂的研究

目的制备一种适用于胶版印刷机的环保型水基油墨清洗剂。方法以吐温-80、十二烷基二甲基甜菜碱为表面活性剂,碳酸钠为碱性助剂复配达到清洗目的,去离子水和乙醇为溶剂,三乙醇胺为抗再沉积剂,苯并三氮唑为缓蚀剂,尿素为增溶剂,氯化钠为电解质,研究环保型油墨清洗剂的合成条件。通过单因素变量法对影响产品性能的各种因素进行考察。结果得到了最终优化的配方,水为70g,乙醇为15 g,十二烷基二甲基甜菜碱为6 g,吐温-80为12 g,碳酸钠为3 g,尿素为2 g,苯并三氮唑为1g,三乙醇胺为1 g,氯化钠、消泡剂适量。在此条件下合成的产品为透明、无沉淀、无分层液体,净洗力为99.8%。结论产品综合性能良好,适用于胶版印刷机的油墨清洗。