一种喷墨液滴状态预测方法及其应用
实质审查的生效
摘要
本发明属于工业喷墨打印领域,具体涉及一种喷墨液滴状态预测方法及其应用,包括:采用边界约束条件内的波形参数生成无标签数据集;从无标签数据集中随机抽取一批样本,以液滴是否正常喷射为标准进行标注,建立初始有标签数据集;使用主动学习法与机器学习分类模型,利用有标签数据集中的样本训练模型并迭代更新样本库;对最终的有标签数据集中正例样本,测量液滴体积和飞行速度,并训练机器学习回归模型;使用训练好的分类模型与回归模型预测任意的波形参数组合。本发明构建了将机器学习模型应用到液滴喷射状态预测的框架,应用主动学习方法,以较小的数据标注代价获得性能较好的预测模型,能够更为准确和快速地获得合适的压电喷头驱动波形。
基本信息
专利标题 :
一种喷墨液滴状态预测方法及其应用
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114462551A
申请号 :
CN202210187430.3
公开(公告)日 :
2022-05-10
申请日 :
2022-02-28
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
尹周平陈建魁沈尚龙李浩杰
申请人 :
华中科技大学
申请人地址 :
湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号
代理机构 :
华中科技大学专利中心
代理人 :
尹丽媛
优先权 :
CN202210187430.3
主分类号 :
G06K9/62
IPC分类号 :
G06K9/62 G06N20/00
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06K
数据识别;数据表示;记录载体;记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形,例如,指纹的方法或装置
G06K9/62
应用电子设备进行识别的方法或装置
法律状态
2022-05-27 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/62
申请日 : 20220228
申请日 : 20220228
2022-05-10 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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