基于神经网络的RFID标签天线印刷品质的优化研究

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国内外研究表明:用导电油墨丝网印刷工艺制造RFID标签天线,是实现其小尺寸、低成本、大规模应用最具发展前景的方法。本文针对标签天线印刷品质优化控制中的评价指标、印刷参数优化设置、神经网络模型建立、天线结构尺寸预测与设计方案评价等一系列问题研究,取得了若干有价值的研究成果,主要创新点如下:①提出了RFID标签天线印刷品质的四个关键判据,并根据这四个关键判据,建立了印刷品质定量评价数学模型。这些关键判据及评价模型适合于包括射频标签在内的各种微电子产品印刷品质分析和评价。②创建了基于印刷品质优化的BP和RBF神经网络模型,使天线设计者可预先掌握最佳印刷品质状态下的导线墨膜实际尺寸,并可根据该实际尺寸修正标签天线的各项电性能指标,从而可实现天线各项电性能指标与印刷参数的综合优化。③通过神经网络模型仿真预测,可向印刷人员推荐最合适的丝网网版及最佳刮印压力、刮印速度等一组印刷参数,可取代过去采用反复上机调节丝网网版分辨率及印刷参数的传统方法。实现了印刷过程的误差可控,达到高效率、低成本和优品质的目的。总之,本文研究成果使电子专家和印刷专家密切合作,可确保设计天线和印制天线的性能一致。
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