本发明专利技术涉及数字印刷机技术领域，尤其涉及一种数字印刷机的智能墨滴控制方法、系统和数字印刷机。本发明专利技术方法包括实时数据采集、多维参数建模、实时墨滴行为预测、自适应喷墨参数调整、闭环反馈控制、介质特性自适应匹配、智能多区域优化和环境因素补偿。通过高速摄像头和多种传感器实时采集墨滴行为及环境数据，利用深度学习技术构建非线性模型，生成动态参数优化曲线。本发明专利技术方法显著提高印刷质量和效率，适用于多种介质和复杂场景。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数字印刷机，尤其涉及一种数字印刷机的智能墨滴控制方法、系统和数字印刷机。
技术介绍
1、数字印刷技术近年来发展迅速，以其无需制版、按需印刷和高效灵活的优势，在商业印刷、包装印刷和工业应用领域得到了广泛应用。传统数字印刷设备在喷墨过程中，墨滴的速度、形状和落点位置是影响印刷质量的关键因素。然而，由于印刷环境、介质特性和设备性能的动态变化，现有技术难以保证墨滴行为的稳定性和精准性，这对高精度、高一致性的印刷提出了严峻挑战。
2、数字印刷技术的传统方案主要集中在喷墨打印头控制、固定参数设置和简单的反馈调整机制上。这些技术为数字印刷设备的初步普及奠定了基础，但在面对复杂环境、多样化介质和高精度需求时，仍存在显著局限性。
3、1、环境敏感性高：温湿度、静电以及设备震动等环境因素会显著影响墨滴的飞行轨迹和落点，导致图像边缘模糊、颜色不均等问题。传统喷墨设备通常采用固定参数设置，无法适应实时环境变化。
4、2、介质适配性差：不同印刷介质（如纸张、塑料、布料和金属表面）具有不同的吸墨性、粗糙度和电导率。传统系统往往需要手动调节喷墨参数，既耗时又难以保证参数最优。
5、3、动态调整能力不足：喷墨参数（如电压、脉冲频率和喷射角度）通常在印刷前设定，而在实际喷墨过程中缺乏实时反馈与动态调整机制，导致精度和效率受限。
6、4、非线性复杂性未被充分解决：墨滴行为与环境、介质和喷墨参数之间的关系具有高度非线性和动态性，现有技术缺乏有效的建模与优化手段，难以全面提高印刷质量。
<
p>7、为了解决上述问题，一些先进的数字印刷技术尝试引入传感器网络和简单反馈机制，通过实时监测环境和介质状态调整喷墨参数。然而，这些技术通常基于静态模型，无法捕捉多维参数间的复杂非线性关系，也无法充分利用时间序列中的动态信息。因此，印刷精度和效率的提升仍然受到限制。
技术实现思路
1、为了解决上述的技术问题，本专利技术的目的是提供一种数字印刷机的智能墨滴控制方法，该方法通过构建非线性多维模型，整合环境参数、介质特性和喷墨参数，实现多模块联动，动态预测墨滴飞行行为，并通过高频控制信号实时更新喷墨参数。该方法结合时间序列分析与深度学习的创新非线性模型，能够实时适应环境变化和介质差异。同时，利用高速视觉监控系统和环境传感器网络，动态采集喷墨行为和环境状态数据，生成优化曲线并指导喷墨参数调整。通过这种方法，可以显著提升印刷精度、效率和稳定性，满足复杂环境和多介质下的高质量印刷需求。
2、为了实现上述的目的，本专利技术采用了以下的技术方案：
3、一种数字印刷机的智能墨滴控制方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
4、1)实时采集数据：通过高速摄像头和环境传感器采集喷墨过程中墨滴的形状、速度、落点位置及颜色分布数据，以及环境参数，所述环境参数包括温度、湿度、静电和介质表面粗糙度；
5、2)多维参数建模：利用深度学习技术构建墨滴行为与环境因素、介质特性和喷墨参数之间的非线性模型，并生成动态参数优化曲线；
6、3)实时墨滴行为预测：基于时间序列分析算法预测墨滴的飞行轨迹偏移、形变及其对目标印刷质量的影响；
7、4)自适应喷墨参数调整：根据墨滴行为预测结果，动态调整喷墨头的电压、脉冲频率、喷射时间及喷嘴开闭状态，以优化墨滴的大小、速度和喷射角度；
8、5)闭环反馈控制：通过实时监测墨滴落点偏差数据生成控制信号，以每秒至少5000次的频率更新喷墨参数。
9、作为优选，所述多维参数建模利用卷积神经网络（cnn）与循环神经网络（rnn）的联合模型，既分析墨滴空间行为特征，又分析时间序列中的动态变化。
10、作为优选，非线性模型采用多层非线性变换，将环境参数、介质特性和喷墨参数整合为一个动态预测框架：
11、；
12、其中：y(t):墨滴行为包括速度、大小、落点偏差；φ:动态多层非线性函数，由神经网络实现；ϵ(t):未建模误差。
13、模型结构结合以下多层次非线性计算：
14、；
15、x=[e,m,p]:输入向量，包括环境参数e、介质特性m和喷墨参数p；
16、w1,w2,w3:权重矩阵，由训练数据优化；
17、b1,b2,b3:偏置向量；
18、σ(·):激活函数；
19、输入参数x分别处理如下：
20、环境参数e(t)=[t,h,s,v]：包括温湿度、静电、震动；
21、介质特性m(t)=[a,r,c]：吸墨性、粗糙度、电导率；
22、喷墨参数p(t)=[vs,fp,θ]：喷嘴电压、脉冲频率、喷射角度；
23、通过深度特征提取层分解为：
24、环境模块：；
25、介质模块：；
26、喷墨模块：；
27、最终组合这些模块的输出：
28、；
29、输出通过最终层：
30、；
31、结合时间序列动态行为，增加时间相关参数：
32、；
33、其中
α
i是时间衰减系数，用于加权历史数据对当前决策的影响。
34、作为优选，该方法还包括通过介质识别模块分析介质表面的吸墨性、粗糙度及电导率，并动态加载对应介质的喷墨参数优化方案。
35、作为优选，所述介质识别模块通过高分辨率扫描设备和材质库匹配技术，自动识别介质类型并加载最优喷墨参数。
36、作为优选，该方法还包括采用区域分割算法将目标图像划分为多个区域，并为每个区域分别调整喷墨参数。
37、作为优选，该方法还包括结合实时环境数据动态调整喷墨参数，以补偿因温湿度或静电变化引起的喷墨偏差。
38、作为优选，所述环境因素补偿包括根据静电传感器的数据调整喷嘴的电场分布，以减少墨滴在喷射过程中的偏移。
39、进一步，本专利技术还提供了一种数字印刷机的智能墨滴控制系统，该系统实现所述的方法，包括：
40、1)高速视觉监控单元：用于实时采集墨滴位置、形状和颜色分布数据；
41、2)环境感知模块：包括温湿度传感器、静电传感器和介质粗糙度检测装置；
42、3)深度学习模块：用于分析采集的数据并生成优化喷墨参数；
43、4)喷墨控制单元：与深度学习模块连接，用于动态调整喷墨头的电压、脉冲频率和喷射时间；
44、5)闭环反馈控制模块：根据实时监测数据生成控制信号；
45、6)介质识别模块：用于分析并匹配不同介质的特性参数。
46、进一步，本专利技术还提供了一种数字印刷机，包括：
47、1)所述的智能墨滴控制系统；
48、2)介质输送模块：用于传输包括纸张、塑料、布料和金属表面在内本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种数字印刷机的智能墨滴控制方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种数字印刷机的智能墨滴控制方法，其特征在于，所述多维参数建模利用卷积神经网络CNN与循环神经网络RNN的联合模型，既分析墨滴空间行为特征，又分析时间序列中的动态变化。
3.根据权利要求1所述的一种数字印刷机的智能墨滴控制方法，其特征在于，非线性模型采用多层非线性变换，将环境参数、介质特性和喷墨参数整合为一个动态预测框架：
4.根据权利要求1所述的一种数字印刷机的智能墨滴控制方法，其特征在于，该方法还包括通过介质识别模块分析介质表面的吸墨性、粗糙度及电导率，并动态加载对应介质的喷墨参数优化方案。
5.根据权利要求1所述的一种数字印刷机的智能墨滴控制方法，其特征在于，所述介质识别模块通过高分辨率扫描设备和材质库匹配技术，自动识别介质类型并加载最优喷墨参数。
6.根据权利要求1所述的一种数字印刷机的智能墨滴控制方法，其特征在于，该方法还包括采用区域分割算法将目标图像划分为多个区域，并为每个区域分别调整喷墨参数。
7.根据权利要求1所述的一种数字印刷机的智能墨滴控制方法，其特征在于，该方法还包括结合实时环境数据动态调整喷墨参数，以补偿因温湿度或静电变化引起的喷墨偏差。
8.根据权利要求1所述的一种数字印刷机的智能墨滴控制方法，其特征在于，所述环境因素补偿包括根据静电传感器的数据调整喷嘴的电场分布，以减少墨滴在喷射过程中的偏移。
9.一种数字印刷机的智能墨滴控制系统，其特征在于，该系统实现权利要求1-8任意一项权利要求所述的方法，包括：
10.一种数字印刷机，其特征在于，包括：
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【技术特征摘要】
1.一种数字印刷机的智能墨滴控制方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种数字印刷机的智能墨滴控制方法，其特征在于，所述多维参数建模利用卷积神经网络cnn与循环神经网络rnn的联合模型，既分析墨滴空间行为特征，又分析时间序列中的动态变化。
3.根据权利要求1所述的一种数字印刷机的智能墨滴控制方法，其特征在于，非线性模型采用多层非线性变换，将环境参数、介质特性和喷墨参数整合为一个动态预测框架：
4.根据权利要求1所述的一种数字印刷机的智能墨滴控制方法，其特征在于，该方法还包括通过介质识别模块分析介质表面的吸墨性、粗糙度及电导率，并动态加载对应介质的喷墨参数优化方案。
5.根据权利要求1所述的一种数字印刷机的智能墨滴控制方法，其特征在于，所述介质识别模块通过高分辨率扫描...
【专利技术属性】
技术研发人员：张和平，蔡张俞，
申请(专利权)人：浙江金欧包装有限公司，
类型：发明
国别省市：
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