PMMA导光板表面快速热压印出微棱镜阵列结构,可以提高点光到面光的发光效率和出光均匀性。但是,在快速热压微成型过程中,微成型精度与微成型工艺参数间形成非线性关系,压力传感器精度漂移、设备磨损、环境变迁等会导致微成型控制的时变性。而且,成型精度采用机下检测的方式,对于加工过程的控制具有滞后性。过程控制微成型精度的问题是:在1～3秒的热压印过程中如何感应到宏观表面的微阵列成型精度?因此,利用白光透射到微成型结构表面,产生反射和折射,导致方向性的光通量变化,以此识别微棱镜阵列高度,再关联热压印工艺参数。其技术方法是:采用朴素贝叶斯等智能算法基于热压印工艺经验数据库决策工艺参数,再通过在线光感应宏观表面的微棱镜阵列高度,矫正热压印工艺参数。研究的关键是:融合现场工艺的经验数据和光感应照度的特征化数据,实现微棱镜阵列快速热压印成型精度的在线控制。首先,设计微棱镜阵列宏观表面的在线光感应检测平台,搭建热压印设备参数、在线光感应数据与计算机控制中心间的自动化通讯系统及硬件装置。其次,通过实验分析热压印工艺参数对微棱镜阵列高度的影响,建立热压压力、温度和时间的工艺经验数据库。对热压印过程中的光感应照度曲线进行特征化,利用光感应照度的特征值拟合微棱镜阵列高度,实验验证其拟合误差平均为1.07μm。然后,训练BP、RBF神经网络算法的工艺参数选参模型,实验结果显示:RBF神经网络训练结果更加能够反映出原始经验数据曲线变化。为了及时地对数据库更新作出纠错反馈,进而构建了朴素贝叶斯算法的选参模型,结果发现:其平均预测误差为1.52μm,而RBF神经网络算法平均预测误差为2.20μm。最后,通过朴素贝叶斯算法的智能选参,结合光感应在线检测和热压压力修正算法调参,构建微棱镜阵列快速热压印成型精度的控制模型。实验结果表明:导光板期望微棱镜阵列高度设定为70μm,通过工艺经验数据库进行智能选择热压温度、热压压力和保压时间,再通过反复光感应在线检测和热压压力修正算法调整压力,在20次实验中就可控制微棱镜阵列高度误差在±3μm范围内。实现了85 mm×85 mm导光板表面的微棱镜阵列热压印精密成型加工。