[发明专利]OLED喷印液滴质量预估方法、装置、存储介质和终端

权利要求书

1.一种OLED喷印液滴质量预估方法，其特征在于，具体包括以下步骤：

计算喷嘴相关度和墨水/墨路压力相关度；

根据所述喷嘴相关度计算得到喷嘴预测矩阵，根据墨水/墨路压力相关度计算得到墨水/墨路压力预测矩阵；

根据墨水/墨路压力相关度、喷嘴相关度、喷嘴预测矩阵和墨水/墨路压力预测矩阵计算得到喷射结果评分预测矩阵；

根据喷射结果评分预测矩阵实现基于知识图谱的印刷OLED发光层喷印液滴的质量预估；

其中，所述计算喷嘴相关度和墨水/墨路压力相关度，包括以下步骤：

构建墨水数据集、喷嘴数据集、墨路数据集和喷射试验数据集；

根据所述墨水数据集、喷嘴数据集、墨路数据集和喷射试验数据集构建领域知识图谱；

根据所述领域知识图谱获取领域知识图谱中的墨水编号和墨路压力编号的低维特征向量集和领域知识图谱中的喷嘴编号的低维特征向量集；

根据所述领域知识图谱中的墨水编号和墨路压力编号的低维特征向量集计算得到墨水/墨路压力相关度，根据所述领域知识图谱中的喷嘴编号的低维特征向量集计算得到喷嘴相关度。

2.根据权利要求1所述的OLED喷印液滴质量预估方法，其特征在于，所述构建墨水数据集、喷嘴数据集、墨路数据集和喷射试验数据集，具体包括以下步骤：

构建包括每种型号墨水在不同温度下的墨水编号、粘度、密度、表面张力、挥发性、受热稳定性的墨水数据集；

构建包括每种型号喷头下所有喷嘴的喷嘴编号、喷射频率、温度、波形、幅值的喷嘴数据集；

构建包含墨路压力编号、外来压力、缓冲负压压力、正压供墨压力、正压压墨压力的墨路数据集；

构建包含试验编号、墨水编号、墨路压力编号、喷射结果评分的喷射试验数据集。

3.根据权利要求1所述的OLED喷印液滴质量预估方法，其特征在于，所述根据所述墨水数据集、喷嘴数据集、墨路数据集和喷射试验数据集构建领域知识图谱，具体包括以下步骤：

根据墨水数据集、喷嘴数据集和墨路数据集，构建实体集；

根据喷射试验数据集构建关系集；

根据实体集和关系集构建领域知识图谱。

4.根据权利要求1所述的OLED喷印液滴质量预估方法，其特征在于，所述根据所述领域知识图谱获取领域知识图谱中的墨水编号和墨路压力编号的低维特征向量集和领域知识图谱中的喷嘴编号的低维特征向量集，具体包括以下步骤：

S31：将所述领域知识图谱映射到低维度空间，得到领域知识图谱中的每个节点；

S32：将节点随机排列，得到节点排列集合；

S33：对节点排列集合中的每一个节点，采用随机游走模型得到对应的节点序列；

S34：将节点序列截短成子序列，将子序列的实体集中墨水编号和墨路压力编号映射成低维度空间的特征向量，将子序列的实体集中喷嘴编号映射成低维度空间的特征向量；

S35：遍历每一个节点的所有路径，得到每一个节点的所有实体集中墨水编号和墨路压力编号映射成的低维度空间特征向量和所有实体集中喷嘴编号映射成的低维度空间特征向量；

S36：遍历所有节点，得到所有节点在领域知识图谱中的墨水编号和墨路压力编号的低维特征向量集和领域知识图谱中的喷嘴编号的低维特征向量集。

5.根据权利要求1所述的OLED喷印液滴质量预估方法，其特征在于，所述根据所述领域知识图谱中的墨水编号和墨路压力编号的低维特征向量集计算得到墨水/墨路压力相关度，根据所述领域知识图谱中的喷嘴编号的低维特征向量集计算得到喷嘴相关度，具体包括以下过程：通过得到的领域知识图谱中的墨水编号和墨路压力的低维特征向量集运用皮尔逊相关系数法计算得到墨水/墨路压力相关度，通过得到的领域知识图谱中的喷嘴编号的低维特征向量集运用皮尔逊相关系数法计算得到喷嘴相关度。