[发明专利]发光层制备多喷嘴喷射调度方法、装置、存储介质和终端

说明书

本发明公开了一种发光层制备多喷嘴喷射调度方法、装置、存储介质和终端，将多喷嘴喷射调度问题转化为深度强化学习问题，在实现深度强化学习方法的过程中，为每个喷嘴建立Agent,有效避免了同时对几千个喷嘴进行调度运算的难题；不仅实现了多喷嘴的喷射调度，而且还能够适应显示面板上子像素形状/大小/空间分布的变化，也能够适应喷嘴的动态变化，实现了在动态环境下也能够实现面向印刷OLED发光层的多喷嘴喷射调度。

技术领域

本发明涉及OLED制备技术领域，尤其涉及的是一种发光层制备多喷嘴喷射调度方法、装置、存储介质和终端。

背景技术

印刷OLED显示面板上发光层制备需要通过调度几千个喷嘴的喷射，将上亿的有机发光材料墨滴，填满几千万个R/G/B子像素凹糟（填满一个子像素凹槽需要3-7滴）；同时需要满足子像素内液滴总体积误差、喷嘴均衡使用等约束，是一个NP-Hard问题（指所有NP问题都能在多项式时间复杂度内归约到的问题）。已有的传统优化算法虽然能求得问题的近优解，然而，由于产品和工艺的需要，显示基板的像素结构经常变化；而且喷嘴在长时间工作后，会经常发生喷射体积的改变、甚至发生喷嘴堵塞，造成喷嘴的可用性和性能在动态变化，所以，如何在这种动态的环境下，实现印刷OLED发光层制备多喷嘴喷射调度，是一个亟待解决的问题。

因此，现有的技术还有待于改进和发展。

发明内容

本发明的目的在于提供一种发光层制备多喷嘴喷射调度方法、装置、存储介质和终端，旨在解决如何在动态的环境下，实现印刷OLED发光层制备多喷嘴喷射调度的问题。

本发明的技术方案如下：一种发光层制备多喷嘴喷射调度方法，其中，具体包括以下步骤：

按照印刷OLED发光层制备的技术要求，根据印刷OLED发光层喷印问题构建印刷OLED发光层喷印问题模型；

根据所述印刷OLED发光层喷印问题模型构建面向多喷嘴喷射调度的深度强化学习神经网络；

对所述面向多喷嘴喷射调度的深度强化学习神经网络进行训练；

通过训练好的面向多喷嘴喷射调度的深度强化学习神经网络进行印刷OLED发光层生产过程的多喷嘴喷射控制。

所述的发光层制备多喷嘴喷射调度方法，其中，所述按照印刷OLED发光层制备的技术要求，根据印刷OLED发光层喷印问题构建印刷OLED发光层喷印问题模型，印刷OLED发光层喷印问题模型包括建立包括子像素内液滴体积差异的效用性评价指标、建立喷嘴使用均衡的稳定性指标、定义喷印系统中的变量、计算得到可喷射时刻序列、确定某一喷射时刻下可喷射喷嘴的集合。

所述的发光层制备多喷嘴喷射调度方法，其中，所述效用性评判指标中，子像素凹槽内的液滴总体积满足如下体积差异条件：，为子像素凹槽内的液滴总体积，为子像素凹槽内的液滴的额定总体积，为允许误差；所述稳定性指标中，对每个喷嘴的喷射时间间隔，为每个喷嘴的喷射时间间隔，为每个喷嘴的额定喷射时间间隔。

所述的发光层制备多喷嘴喷射调度方法，其中，所述可喷射时刻序列中，根据喷头的喷射频率参数，可计算得到喷头的可喷射时刻序列，其中，为喷头的可喷射时刻序列，L为OLED在基板运动方向上的长度，W为喷头在基板运动方向上的厚度，为OLED沿着Y轴方向匀速运动的速度。

所述的发光层制备多喷嘴喷射调度方法，其中，所述确定某一喷射时刻下可喷射喷嘴的集合，具体包括以下过程：

采用矢量图的方法，建立OLED上子像素的空间结构矢量图和喷头上多个喷嘴的空间结构矢量图；

在每个喷射时刻下，在Z轴投影上将子像素的空间结构矢量图和喷头上多个喷嘴的空间结构矢量图进行求交集运算，得到子像素与喷嘴重合的子像素集合、子像素与喷嘴重合的喷嘴集合，其中，喷嘴集合就是在对应喷射时刻下可喷射喷嘴的集合。