基于神经网络的丝网印刷质量预测分析

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丝网印刷工艺参数对丝网印刷的质量有着极为重要的影响,各工艺参数与印刷质量之间并不是简单的线性关系。深度神经网络是具有非常强学习能力的非线性系统,因此提出了一种利用深度神经网络预测丝网印刷质量的方法,建立全连接构造的回归模型,将浆料型号、印刷速度、印刷压力、离网距离等4项参数作为神经网络的输入,输出的预测值为印刷的质量。根据训练得到的预测模型调整印刷机参数的设置,有效提高了印刷机的印刷质量。
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