CN115091839A - 印刷设备稳定性的确定方法 - Google Patents

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Abstract

本申请关于印刷设备稳定性的确定方法，涉及丝网印刷技术领域。该方法包括：接收至少两个刮刀运动数据；基于刮刀运动数据得到与每个印刷设备对应的刮刀压缩量变化数据以及刮刀压缩量极差数据；判定与刮刀运动数据对应的印刷设备的稳定性。通过计算机设备对于多次刮刀运动过程中的刮刀运动数据进行接收与处理，在确定刮刀压缩量变化数据以及刮刀压缩量极差数据后，判断与运动数据对应的印刷设备的稳定性。在印刷设备稳定性的分析过程中，通过对于工作状态下刮刀状态的全过程分析以及相互比对，能够直观确定不同运行过程中印刷设备的运行差异，进而确定运行设备的稳定性，在直观的同时，保证了运行设备稳定性的高效率、高稳定性分析。

Description

印刷设备稳定性的确定方法
技术领域
本申请涉及丝网印刷技术领域，特别涉及丝网印刷系统以及智能化的丝网印刷参数控制方法。
背景技术
丝网是在丝网印刷工艺过程中作为板基的材料。丝网印刷由五大要素构成，分别为网版、刮板、浆料、印刷台以及承印物。利用丝网印版一部分可透过浆料，另一部分不能透过浆料的基本原理进行印刷。印刷时在网版的一端倒入浆料，用刮板对网版上的浆料部位施加一定压力，同时控制刮板往另一端匀速移动，刮板在移动中推动挤压浆料，浆料从图文部分的网孔透过落到承印物上，以实现印刷。在印刷过程当中，印刷设备常会出现稳定性问题。
相关技术中，印刷设备的稳定性问题包括印刷头异常、网框松动、工作台不平、不同工作台之间的高度差异、印刷参数异常问题中的至少一种。由于丝网印刷的工序共分为四道：第一道印刷背面主栅，第二道印刷背面副栅，第三道印刷正面主栅，第四道印刷正面副栅。故在相关技术中，通常通过线间的交叉对比验证缩小异常范围，在确认正面问题或是背面问题后，进一步确认是主栅还是副栅的问题。
然而，相关技术中的异常情况确定方式较为冗长且复杂，仅能通过印刷产物确定印刷设备过程当中的运行稳定性，指示印刷设备的稳定性分析存在滞后性，且分析的准确率较低。
发明内容
本申请关于一种印刷设备稳定性的确定方法，对于印刷设备的稳定性进行大批量、高时效性、高准确率的分析。
该方法包括：
接收至少两个刮刀运动数据，刮刀运动数据为刮刀运动传感器生成的数据，刮刀为印刷设备的印刷机构；
基于刮刀运动数据得到与每个印刷设备对应的刮刀压缩量变化数据以及刮刀压缩量极差数据，刮刀压缩量变化数据能够指示在工作周期内刮刀压缩量的实时变化，刮刀压缩量极差数据能够指示在工作周期内刮刀的最大压缩量以及最小压缩量之差；
基于压缩量变化数据以及极差数据判定与刮刀运动数据对应的印刷设备的稳定性，印刷设备的稳定性通过与不同印刷台对应的刮刀运动数据差异或与同一印刷台的刮刀运动数据重合度表征。
在一个可选的实施例中，基于刮刀运动数据得到与每个印刷设备对应的刮刀压缩量变化数据以及刮刀压缩量极差数据，包括：
基于刮刀运动数据生成刮刀压缩量变化曲线，刮刀压缩量变化曲线用于表征在工作周期内刮刀压缩量的变化；
根据刮刀压缩量变化曲线确定刮刀压缩量变化数据；
从刮刀压缩量变化曲线中提取压缩量极大值点以及压缩量极小值点；
基于压缩量极大值点以及压缩量极小值点确定刮刀压缩量极差数据。
在一个可选的实施例中，基于压缩量变化数据以及极差数据判定与印刷设备对应的稳定性，包括：
基于压缩量变化数据以及极差数据对与印刷设备对应的稳定性进行量化评分；
基于量化评分的评分结果，确定与印刷设备对应的稳定性。
在一个可选的实施例中，该方法还包括：
基于压缩量数据确定起始压缩量数据以及结束压缩量数据，起始压缩量数据用于指示刮刀在起始位置时的压缩量数据，结束压缩量数据用于指示刮刀在结束位置时的压缩量数据；
基于起始压缩量数据、结束压缩量数据以及极差数据判定与印刷设备对应的稳定性，以检测该工作台水平是否异常。
在一个可选的实施例中，该方法还包括：
获取成品数据，成品数据用于指示印刷设备的印刷效率；
基于成品数据以及印刷设备的稳定性，生成印刷设备调整数据，印刷设备调整数据用于指示工作人员对于印刷设备进行调整。
在一个可选的实施例中，刮刀由光栅尺位移驱动装置进行驱动；
刮刀运动传感器实现为光栅尺位移传感器。
在一个可选的实施例中，至少两次刮刀运动数据对应至少两个不同的印刷设备；
基于刮刀运动数据得到与每个印刷设备对应的刮刀压缩量变化数据以及刮刀压缩量极差数据之前，还包括：
确定至少两次刮刀运动数据之间的差异；
基于差异生成补偿数据，补偿数据用于进行硬件位置调整。
本申请提供的技术方案带来的有益效果至少包括：
通过计算机设备对于多次刮刀运动过程中的刮刀运动数据进行接收与处理，在确定刮刀压缩量变化数据以及刮刀压缩量极差数据后，判断与运动数据对应的印刷设备的稳定性。在印刷设备稳定性的分析过程中，通过对于工作状态下刮刀状态的全过程分析以及相互比对，能够直观确定不同运行过程中印刷设备的运行差异，进而确定运行设备的稳定性，在直观的同时，保证了运行设备稳定性的高效率、高稳定性分析。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1示出了相关技术中印刷设备的结构示意图。
图2示出了本申请一个示例性实施例提供的一种印刷设备稳定性的流程示意图。
图3示出了本申请一个示例性实施例提供的另一种印刷设备稳定性的确定方法的流程图。
图4示出了本申请一个示例性实施例提供的一种刮刀压缩量变化曲线的示意图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请实施方式作进一步地详细描述。
首先，对本申请实施例中涉及的名词进行简单的介绍：
丝网印刷，是指用丝网作为版基，并通过感光制版方法，制成带有图文的丝网印版。丝网印刷由五大要素构成，丝网印版、刮板、油墨、印刷台以及承印物。利用丝网印版图文部分网孔可透过油墨，非图文部分网孔不能透过油墨的基本原理进行印刷。印刷时在丝网印版的一端倒入油墨，用刮板对丝网印版上的油墨部位施加一定压力，同时朝丝网印版另一端匀速移动，油墨在移动中被刮板从图文部分的网孔中挤压到承印物上。
在本申请中，丝网印刷技术被应用于电池片的制造过程中。请参考图1，在电池片的印刷过程中，执行网版印刷工序的硬件主要包括网版101、刮刀102、浆料103、硅片104和工作台105。在电池片的印刷过程中，工作台105与用于执行印刷工作的刮刀102之间的距离恒定，刮刀102在工作过程中与网版101以及浆料103接触，将浆料103透过网版101涂覆于硅片104上。对应地，在工作过程中，刮刀具有印刷起始位107以及印刷结束位108。
本申请实施例主要针对上述硬件，提供了一种印刷设备稳定性的确定方法。
图2示出了本申请一个示例性实施例提供的一种印刷设备稳定性的流程示意图。请参考图2，以该方法应用于计算机设备中为例进行说明，该方法包括：
步骤201，接收至少两个刮刀运动数据。
在本申请实施例中，计算机设备为具有数据存储以及输出处理功能的设备，该计算机设备可以用于接收印刷设备工作状态下，刮刀运动传感器生成的数据。可选地，计算机设备直接与印刷设备进行连接，在印刷设备工作的同时进行数据的获取；或，计算机设备实现为独立的装置，接收来自不同印刷设备的刮刀运动数据。可选地，至少两个刮刀运动数据可以来自于不同的印刷设备，也可以来自于相同的印刷设备，本申请对于刮刀运动数据的来源不做限定。
在本申请实施例中，刮刀运动数据为刮刀运动传感器生成的数据，所述刮刀为印刷设备的印刷机构。印刷设备即为由图1所示的网版、刮刀和工作台组合形成的设备。在本申请实施例中，刮刀配置的刮刀运动传感器会采集刮刀工作过程中的数据，并发送至计算机设备中。可选地，在本申请的一些实施例中，计算机设备集成为印刷设备当中的一部分。本申请对于计算机设备的具体实现形态不做限定。
步骤202，基于所述刮刀运动数据得到与每个所述印刷设备对应的刮刀压缩量变化数据以及刮刀压缩量极差数据。
在本申请实施例中，刮刀压缩量变化数据能够指示在工作周期内刮刀压缩量的实时变化，刮刀压缩量极差数据能够指示在工作周期内刮刀的最大压缩量以及最小压缩量之差。
步骤203，基于所述压缩量变化数据以及所述极差数据判定与所述刮刀运动数据对应的印刷设备的稳定性。
在本申请实施例中，印刷设备的稳定性可以由数值形式表征，也可以由文字段落的形式表征。在一个示例中，通过压缩量变化数据，可以识别出在一个工作周期中，印刷设备的刮刀压缩量变化是否剧烈，当印刷设备的刮刀压缩量变化剧烈时，即可判定印刷设备不稳定；通过极差数据，可以识别出在一个工作周期中，印刷设备的刮刀压缩量最大值与最小值之差是否过大，当该值过大时，即可判定印刷设备不稳定，或，根据极差数据的绝对值以及工作时间，通过计算机设备中预存的列表判断出印刷设备的稳定值分数，以确定印刷设备的稳定性。也即，印刷设备的稳定性通过与不同印刷台对应的刮刀运动数据差异或与同一印刷台的刮刀运动数据重合度表征。
在本申请实施例中，由于刮刀运动数据的数量为至少两个，还可以通过将刮刀运动数据相互比对的方式，确定印刷设备的稳定性。
综上所述，本申请实施例提供的方法，通过计算机设备对于多次刮刀运动过程中的刮刀运动数据进行接收与处理，在确定刮刀压缩量变化数据以及刮刀压缩量极差数据后，判断与运动数据对应的印刷设备的稳定性。在印刷设备稳定性的分析过程中，通过对于工作状态下刮刀状态的全过程分析以及相互比对，能够直观确定不同运行过程中印刷设备的运行差异，进而确定运行设备的稳定性，在直观的同时，保证了运行设备稳定性的高效率、高稳定性分析。
图3示出了本申请一个示例性实施例提供的另一种印刷设备稳定性的确定方法的流程图，以该方法应用于计算机设备中进行说明，该方法包括：
步骤301，接收至少两个刮刀运动数据。
该过程与步骤201所示的过程相同，在此不做赘述。
需要说明的是，在本申请实施例中，刮刀由光栅尺位移驱动装置进行精密驱动，刮刀运动传感器也即实现为光栅尺位移传感器。
步骤302，确定至少两次刮刀运动数据之间的差异。
步骤303，基于差异对刮刀运动数据生成补偿数据。
步骤302至步骤303所述的内容为针对刮刀运动数据来源于不同印刷设备时，计算机设备所执行协助硬件调整的过程。在一个示例中，第一印刷设备对应的刮刀额定压缩量为0.3mm，第二印刷设备对应的刮刀额定压缩量为0.1mm，此时，可以基于该数据差异，对于第一印刷设备或第二以设备的硬件位置进行调整，如，对应上述数据情况，降低第一印刷设备的机台的位置。
步骤304，基于刮刀运动数据生成刮刀压缩量变化曲线。
该过程即为计算机设备基于刮刀运动数据生成可视化曲线的过程。请参考图4，其示出了一种刮刀压缩量变化曲线的可视化陈列形式。如图4所示，刮刀压缩量变化曲线401将以折线形式进行体现，且相邻的压缩量变化曲线401中存在间隔，间隔的原因为在单次印刷结束后，刮刀会抬起，此时压缩量即变为0，刮刀下降开始印刷，就会产生压缩量。以便对于不同组数据的分段以及结合分析。在图4中，X轴表示时间，Y轴表示压缩量，每一个压缩量变化曲线401即代表与压缩量变化曲线401对应的印刷设备进行了一次印刷过程。
步骤305，根据刮刀压缩量变化曲线确定刮刀压缩量变化数据。
步骤306，从刮刀压缩量变化曲线中提取压缩量极大值点以及压缩量极小值点。
步骤305至步骤306即为压缩量变化数据以及压缩量极值点的提取过程。
步骤307，基于压缩量极大值点以及压缩量极小值点确定刮刀压缩量极差数据。
在本申请实施例中，对于印刷设备稳定性的判定包括两种形式，即，结合成品情况判断印刷设备的稳定性，以及通过对于数值曲线的分析，确定印刷设备的稳定性。
步骤308，基于压缩量变化数据以及极差数据对与印刷设备对应的稳定性进行量化评分。
该过程示例与步骤203中所示的示例相同，在此不做赘述。
步骤309，获取成品数据，成品数据用于指示印刷设备的印刷效率。
步骤310，基于成品数据以及印刷设备的稳定性，生成印刷设备调整数据。
在一个示例中，如丝网A线效率正常，B线效率异常，A线压缩量在0.1mm-0.15mm之间，B线压缩量在0.3mm-0.35mm之间，说明B线压缩量大
如丝网A线效率正常，B线效率异常，A线压缩量在0.1mm-0.15mm之间，B线压缩量在0.3mm-0.5mm之间，说明B线压缩量大同时极差大。此时，计算机设备即可判定如何进行印刷设备的调整，也即，生成印刷设备调整数据。
可选地，在本申请实施例中，计算机设备还可以确定起始压缩量数据和结束压缩量数据，起始压缩量数据用于指示刮刀在起始位置时的压缩量数据，结束压缩量数据用于指示刮刀在结束位置时的压缩量数据；基于起始压缩量数据、结束压缩量数据以及极差数据判定与印刷设备对应的稳定性，以检测该工作台水平是否异常。
综上所述，本申请实施例提供的方法，通过计算机设备对于多次刮刀运动过程中的刮刀运动数据进行接收与处理，在确定刮刀压缩量变化数据以及刮刀压缩量极差数据后，判断与运动数据对应的印刷设备的稳定性。在印刷设备稳定性的分析过程中，通过对于工作状态下刮刀状态的全过程分析以及相互比对，能够直观确定不同运行过程中印刷设备的运行差异，进而确定运行设备的稳定性，在直观的同时，保证了运行设备稳定性的高效率、高稳定性分析。
上述仅为本申请的可选实施例，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种印刷设备稳定性的确定方法，其特征在于，所述方法应用于计算机设备中，所述方法包括：
接收至少两个刮刀运动数据，所述刮刀运动数据为刮刀运动传感器生成的数据，所述刮刀为印刷设备的印刷机构，所述刮刀配置有所述刮刀运动传感器；
基于所述刮刀运动数据得到与每个所述印刷设备对应的刮刀压缩量变化数据以及刮刀压缩量极差数据，所述刮刀压缩量变化数据能够指示在工作周期内所述刮刀压缩量的实时变化，所述刮刀压缩量极差数据能够指示在所述工作周期内所述刮刀的最大压缩量以及最小压缩量之差；
基于所述压缩量变化数据以及所述极差数据判定与所述刮刀运动数据对应的印刷设备的稳定性，所述印刷设备的稳定性通过与不同印刷台对应的刮刀运动数据差异或与同一印刷台的刮刀运动数据重合度表征。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述刮刀运动数据得到与每个所述印刷设备对应的刮刀压缩量变化数据以及刮刀压缩量极差数据，包括：
基于所述刮刀运动数据生成刮刀压缩量变化曲线，所述刮刀压缩量变化曲线用于表征在所述工作周期内所述刮刀压缩量的变化；
根据所述刮刀压缩量变化曲线确定刮刀压缩量变化数据；
从所述刮刀压缩量变化曲线中提取压缩量极大值点以及压缩量极小值点；
基于所述压缩量极大值点以及压缩量极小值点确定所述刮刀压缩量极差数据。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述压缩量变化数据以及所述极差数据判定与所述印刷设备对应的稳定性，包括：
基于所述压缩量变化数据以及所述极差数据对与所述印刷设备对应的稳定性进行量化评分；
基于所述量化评分的评分结果，确定与所述印刷设备对应的稳定性。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
基于所述压缩量数据确定起始压缩量数据以及结束压缩量数据，所述起始压缩量数据用于指示所述刮刀在起始位置时的压缩量数据，所述结束压缩量数据用于指示所述刮刀在结束位置时的压缩量数据；
基于所述起始压缩量数据、所述结束压缩量数据以及所述极差数据判定与所述印刷设备对应的稳定性，以检测该工作台水平是否异常。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取成品数据，所述成品数据用于指示所述印刷设备的印刷效率；
基于所述成品数据以及所述印刷设备的稳定性，生成印刷设备调整数据，所述印刷设备调整数据用于指示工作人员对于印刷设备进行调整。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述刮刀由光栅尺位移驱动装置进行驱动；
所述刮刀运动传感器实现为光栅尺位移传感器。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，至少两次刮刀运动数据对应至少两个不同的印刷设备；
所述基于所述刮刀运动数据得到与每个所述印刷设备对应的刮刀压缩量变化数据以及刮刀压缩量极差数据之前，还包括：
确定至少两次所述刮刀运动数据之间的差异；
基于所述差异生成补偿数据，所述补偿数据用于进行硬件位置调整。
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