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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种喷墨打印液滴体积智能检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115965911B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211677829.6，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种喷墨打印液滴体积智能检测方法是由陈建魁;江文杰;尹周平设计研发完成，并于2022-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种喷墨打印液滴体积智能检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于新型显示领域，具体涉及一种喷墨打印液滴体积智能检测方法及装置，包括：进行试打印，检测每个喷孔对应的沉积液滴特征集合，将其作为输入参数建立无标签分类样本集；对无标签分类样本集进行异常与否的标注，建立有标签分类样本集，并利用有标签分类样本集训练随机森林分类模型；使用飞行液滴体积测量结果对有标签分类样本集中的正常样本进行标注，建立回归样本集，再利用回归数据集训练BP神经网络回归模型；使用训练好的随机森林分类模型与BP神经网络回归模型，计算正式打印间隔采集的沉积液滴特征集合所对应的液滴体积。本发明在保证检测精度的情况下，有效提升了大面积喷印显示生产线中阵列化液滴体积检测的效率，实现高效生产制造。

本发明授权一种喷墨打印液滴体积智能检测方法在权利要求书中公布了：1.一种喷墨打印液滴体积智能检测方法，其特征在于，包括： 在正式打印间隔中，将喷头移至试打印区域进行试喷射；采集沉积观测区域图像，以检测每个喷孔对应的沉积液滴特征集合，并将其输入预先训练的机器学习分类模型，得到该喷孔异常与否的判断结果；根据判断结果，将每个正常喷孔所对应的沉积液滴特征集合输入预先训练的机器学习回归模型，得到每个正常喷孔喷出的液滴体积，实现阵列液滴体积测量； 其中，所述机器学习分类模型通过以下方式构建得到：执行试打印，检测每个喷孔对应的沉积液滴特征集合并对其进行喷孔异常与否的标注，得到分类样本集；采用分类样本集，训练得到用于基于沉积液滴特征集合判断喷孔异常与否的机器学习分类模型； 所述机器学习回归模型通过以下方式构建得到：在试打印时，还测量每个喷孔的飞行液滴体积；对所述分类样本集中正常标注对应的样本进行飞行液滴体积标注，得到回归样本集；采用所述回归样本集，训练得到用于基于沉积液滴特征集合计算液滴体积的机器学习回归模型； 其中，所述机器学习分类模型为随机森林分类模型，其为基于加权投票法对多个决策树模型组成得到；在随机森林分类模型的构建过程中，取每一次参数调整后生成的随机森林分类模型中所有决策树模型分类准确率的加权平均值，作为随机森林分类模型的分类准确率估计； 所述随机森林分类模型对于样本的预测输出为： ； ； 其中，表示一个沉积液滴特征集合样本；是阶跃函数，是决策树模型数量，是第个决策树模型的权重，是第个决策树模型对于的预测输出，表示取的整数。

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