CN115570899B - 一种喷墨打印飞行墨滴体积分布在线监测方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于印刷显示技术领域，具体涉及一种喷墨打印飞行墨滴体积分布在线监测方法，包括：在基板上下料的时间间隙内，随机抽检部分喷孔进行墨滴观测；通过给定多组μ_v,σ_v的方式，求解观测到的各抽检喷孔喷射墨滴体积在每组μ_v,σ_v下的似然函数；同时根据先验分布计算各组μ_v,σ_v对应的先验概率；将每组μ_v,σ_v下求解的所有似然函数值与先验概率相乘，得到该组μ_v,σ_v条件下后验概率，进而得到后验分布；对比先验分布和后验分布，实现喷墨打印飞行墨滴体积分布在线监测；其中，确定均值μ_v和标准差σ_v的标准差σ_vμ和σ_vσ取值，从而对应得到均值μ_v和标准差σ_v的正态分布，建立该两个正态分布的联合概率分布，作为先验分布。本发明能在墨滴体积检测过程中兼顾准确性和效率。

Description

一种喷墨打印飞行墨滴体积分布在线监测方法

技术领域

本发明属于印刷显示技术领域，更具体地，涉及一种喷墨打印飞行墨滴体积分布在线监测方法。

背景技术

喷墨打印工艺是一种增材制造工艺，具有材料利用率高、无接触制造、制造精度高以及可以实现柔性制造等优点，因此在印刷OLED领域有广泛的应用。对比在该领域广泛应用的蒸镀工艺，喷墨打印制造自由度更高，工艺简单且更适用于大面积、高精度的OLED面板的制造。如何提高印刷显示面板的精度及分辨率，已经成为各大显示面板厂商和研究机构的共同目标。

打印过程中喷头与基板间距在1mm左右，无法对喷孔喷射体积进行即时检测。因此在不影响生产效率的前提下，在打印过程中或打印不同基板的时间间隙中快速实现对喷头各喷孔喷射墨滴体积的检测，能够避免由于墨滴体积误差导致的打印误差，进一步提高喷墨打印工艺生产印刷显示基板的良率。

现有技术中已经提出了一些关于喷孔喷射墨滴体积的测量方案。例如，专利CN112757796A提出了利用双目视觉观测系统和频闪法对喷孔喷射墨滴体积进行观测的方案，被用于压电喷头的墨滴观测，达到精度要求，但是该方法每次检测过程均需要对全喷孔进行检测，耗时太长，效率不高，不能满足喷印显示面板制造的工艺要求。综合研究发现，现有专利和论文主要存在以下不足：目前的墨滴体积检测方法往往直接采用全喷孔的墨滴观测，效率太低，尤其是对于近几年喷孔数量日益增加的阵列化压电喷头，目前的墨滴体积检测方法基本不能胜任。

因此，如何设计一种新的检测方法，同时满足准确性和效率的要求，已经成为本领域急需解决的关键技术问题。

发明内容

针对现有技术的缺陷和改进需求，本发明提供了一种喷墨打印飞行墨滴体积分布在线监测方法，其目的在于解决现有方法不能在墨滴体积检测过程中兼顾准确性和效率的技术问题。

为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种喷墨打印飞行墨滴体积分布在线监测方法，包括：

在基板上下料的时间间隙内，随机抽检部分喷孔进行墨滴观测；通过给定多组μ_v，σ_v的方式，求解观测到的各抽检喷孔喷射墨滴体积在每组μ_v，σ_v下的似然函数；同时根据先验分布，计算各组μ_v，σ_v对应的先验概率；将每组μ_v，σ_v下求解的所有似然函数值与所述先验概率相乘，得到该组μ_v，σ_v条件下的后验概率；分别将每个后验概率归一化，得到后验分布；

对比所述先验分布和所述后验分布，确定喷墨打印飞行墨滴体积分布是否正常，实现喷墨打印飞行墨滴体积分布在线监测；

其中，μ_v和σ_v分别表示工作喷孔所喷射液滴体积所服从正态分布的均值和标准差；且所述先验分布是通过以下方式获得：根据生产要求以及当下采集的工作喷孔喷射墨滴体积均值μ_v0和标准差σ_v0，分别确定μ_v所服从正态分布的标准差σ_vμ和σ_v所服从正态分布的标准差σ_vσ的取值，从而对应得到μ_v和σ_v的正态分布，建立μ_v和σ_v的正态分布的联合概率分布，作为所述先验分布p(μ_v，σ_v)。

进一步，所述工作喷孔的确定方式为：

观测喷头全喷孔墨滴，记录每个喷孔的喷射墨滴体积数据；将喷射墨滴体积不在阈值范围内的喷孔关闭，其余喷孔作为工作喷孔参与正式打印；

所述μ_v0和所述σ_v0的取值是：所述记录的作为工作喷孔的喷孔喷射墨滴体积数据的均值和标准差，即针对单个喷头的m个工作喷孔，V[j]表示本次全喷孔墨滴观测得到的第j个喷孔的喷射墨滴体积，则：

进一步，所述根据生产要求以及当下采集的工作喷孔喷射墨滴体积均值μ_v0和标准差σ_v0，分别确定μ_v所服从正态分布的标准差σ_vμ和σ_v所服从正态分布的标准差σ_vσ取值，具体为：

根据生产要求以及当下采集的工作喷孔喷射墨滴体积均值μ_v0和标准差σ_v0，得到关系式：3(3σ_vσ+σ_v0)≤a％μ_v0；3σ_vμ≤b％μ_v0；确定满足所述关系式的σ_vμ和σ_vσ；

其中，a％表示实际生产要求中的任何一个工作喷孔喷射墨滴体积与标称喷射体积的偏差的最大值，b％表示实际生产要求中的所有工作喷孔喷射墨滴体积均值的变化的最大值。

进一步，在正式打印阶段，所述μ_v和所述σ_v的的真实取值随工况变化，变化规律符合正态分布，所述给定的多组μ_v，σ_v在以下给定的范围内取值：μ_v∈(μ_v0-3σ_vμ，μ_v0+3σ_vμ)和σ_v∈(σ_v0-3σ_vσ，σ_v0+3σ_vσ)。

进一步，所述先验分布表示为：

式中，p(μ_v，σ_v)表示先验分布，μ_v0为当下采集的所述工作喷孔的喷射墨滴体积数据的均值，μ_v表示所述工作喷孔的喷射墨滴体积数据的均值，是一个变量，真实取值随工况变化；σ_vμ表示均值μ_v的正态分布的标准差；σ_v0为当下采集的所述工作喷孔的喷射墨滴体积数据的标准差，σ_v表示所述工作喷孔的喷射墨滴体积数据的标准差，是一个变量，真实取值随工况变化；σ_vσ表示标准差σ_v的分布的标准差。

进一步，各抽检喷孔喷射墨滴体积的似然函数表示为：

式中，P(V_[i]|(μ_v，σ_v))表示抽检喷孔喷射墨滴体积V_[i]在μ_v，σ_v下的似然函数，k表示抽检喷孔总个数。

进一步，所述后验分布表示为：

式中，p(μ_v，σ_v|V_[1]，V_[2]，...，V_[k])表示后验分布，p(V_[i]|μ_v，σ_v)表示抽检喷孔喷射墨滴体积V_[i]在μ_v，σ_v下的似然函数，i＝1，2，3...，k；p(μ_v，σ_v)表示先验分布，p(V_[1]，V_[2]，...，V_[k])表示所有后验概率的总和，为归一化项。

进一步，所述对比所述先验分布和所述后验分布的方式为：

计算所述后验分布中最大后验概率所对应的μ_v的取值μ_v1与所述先验分布中最大先验概率所对应的μ_v的取值μ_v2的偏差x％，即x％＝(μ_v1-μ_v2)/μ_v2；若x％大于b％，则该喷头的飞行墨滴体积分布不正常，否则喷头工作正常，可继续打印。

总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案，能够取得以下有益效果：

(1)本发明考虑到目前墨滴观测的效率不高，对于喷孔数量较多的喷头进行全喷孔的墨滴观测耗时太长，因此在打印中基板上下料的时间间隙内随机抽检个别喷孔，利用抽检的体积数据，预测全喷孔墨滴体积分布，提高监测效率。对于其中预测的方法，考虑到在连续打印生产过程中，工作喷孔喷射墨滴体积变化标准差σ_v和喷射墨滴体积均值μ_v会因为墨水粘度变化、溶质的沉积、外界扰动等发生变化，且工作喷孔的喷射体积分布符合正态分布，分析出μ_v和σ_v的变化规律符合正态分布，建立μ_v和σ_v的正态分布的联合概率密度，称之为先验分布。进一步，基于贝叶斯原理求取后验分布，以离散化的思想，通过给定多组μ_v，σ_v的方式，计算每组μ_v，σ_v条件下的后验概率，从而得到后验分布；最后比较先验分布和后验分布即可判断打印是否正常。该预测方法经理论论证可行，保证了检测准确度。

(2)本发明考虑到在实际打印过程中，由于喷头与基板之间的距离只有0.5mm左右，无法对喷孔喷射墨滴体积进行在线的实时监测。因此，优选地，在正式打印之前增加标准数据准备阶段，进行全喷孔的墨滴观测，屏蔽异常喷孔并获得所有工作喷孔的喷射墨滴体积分布，以构建先验分布。

(3)根据生产要求以及当下采集的工作喷孔喷射墨滴体积均值μ_v0和标准差σ_v0，得到关系式：3(3σ_vσ+σ_v0)≤a％μ_v0；3σ_vμ≤b％μ_v0；根据关系式，确定标准差σ_vμ和σ_vσ，用于确定先验分布，符合实际生产场景，保证精度。

附图说明

图1为本发明实施例提供的一种喷墨打印飞行墨滴体积分布在线监测方法流程框图；

图2为本发明实施例提供的喷墨打印飞行墨滴体积分布在线监测方法的流程示意图；

图3为本发明实施例提供的喷墨打印飞行墨滴体积分布在线监测方法的标准数据准备阶段的示意图；

图4为本发明实施例提供的喷墨打印飞行墨滴体积分布在线监测方法的抽样检测阶段的示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。

实施例一

一种喷墨打印飞行墨滴体积分布在线监测方法，如图1和图2所示，包括：

在基板上下料的时间间隙内，随机抽检部分喷孔进行墨滴观测；

通过给定多组μ_v，σ_v的方式，求解观测到的各抽检喷孔喷射墨滴体积在每组μ_v，σ_v下的似然函数；同时根据先验分布，计算各组μ_v，σ_v对应的先验概率；将每组μ_v，σ_v下求解的所有似然函数值与所述先验概率相乘，得到该组μ_v，σ_v条件下的后验概率；分别将每个后验概率归一化，得到后验分布；对比所述先验分布和所述后验分布，确定当前时间间隙内喷墨打印飞行墨滴体积分布是否正常，实现喷墨打印飞行墨滴体积分布在线监测；；

其中，μ_v和σ_v分别表示工作喷孔所喷射液滴体积所服从正态分布的均值和标准差；且所述先验分布是通过以下方式获得：根据生产要求以及当下采集的工作喷孔喷射墨滴体积均值μ_v0和标准差σ_v0，分别确定μ_v所服从正态分布的标准差σ_vμ和σ_v所服从正态分布的标准差σ_vσ的取值，从而对应得到μ_v和σ_v的正态分布，建立μ_v和σ_v的正态分布的联合概率分布，作为所述先验分布p(μ_v，σ_v)。

考虑到在实际打印过程中，由于喷头与基板之间的距离只有0.5mm左右，无法对喷孔喷射墨滴体积进行在线的实时监测。因此，可优选地，如图3所示，在正式打印之前增加标准数据准备阶段，进行全喷孔的墨滴观测，屏蔽异常喷孔并获得所有工作喷孔的喷射墨滴体积分布，以构建先验分布。具体的，在进行正式打印工作之前，进行一次全喷孔的墨滴观测，记录每一个喷孔的喷射墨滴体积数据；

将体积大于参考值上限和小于参考值下限的喷孔视为异常喷孔并将其关闭，其余喷孔作为工作喷孔参与打印，同时使用工作喷孔的喷射墨滴体积数据，建立墨滴体积的先验分布p(μ_v，σ_v)。

σ_v为工作喷孔喷射墨滴体积变化标准差，μ_v为工作喷孔喷射墨滴体积均值，如果生产过程中抽检一个喷孔得到它的喷射墨滴体积V_[1]，则p((μ_v，σ_v)|V_[1])为根据观测结果V_[1]更新后的μ_v和σ_v的取值，即后验分布；P(V_[1]|(μ_v，σ_v))为在工作喷孔喷射墨滴体积均值为μ_v，标准差为σ_v的参数下，抽检到的喷孔喷射墨滴体积为V_[1]的概率，即该喷孔喷射墨滴体积的似然函数；p(μ_v，σ_v)为工作喷孔喷射墨滴体积均值为μ_v和标准差为σ_v的概率，即先验分布。三者之间符合以下关系：

p((μ_v，σ_v)|V_[1])＝P(V_[1]|(μ_v，σ_v))*p(μ_v，σ_v)；

对于抽检到的k个观测样本V_[1]，V_[2]，...，V_[k]，可以得到根据k个测量数据更新后验分布：

p((μ_v，σ_v)|V_[1]，V_[2]，...，V_[k])

＝p(V_[k]|(μ_v，σ_v))...p(V_[2]|(μ_v，σ_v))p(V_[1]|(μ_v，σ_v))p((μ_v，σ_v)

因此，可以根据每一次的对于一部分喷孔的抽样检测结果更新μ_v和σ_v。

在连续打印生产过程中，工作喷孔喷射墨滴体积变化标准差σ_v和喷射墨滴体积均值μ_v会因为墨水粘度变化、溶质的沉积、外界扰动等发生变化，且工作喷孔的喷射体积分布符合正态分布可以通过以下方法建立工作喷孔的体积均值μ_v和标准差σ_v的分布规律：

在标准数据准备阶段进行的全喷孔墨滴观测中，将体积大于参考值上限和小于参考值下限的喷孔视为异常喷孔并将其关闭，其余喷孔作为工作喷孔参与打印，得到工作喷孔喷射墨滴体积均值μ_v0和体积变化标准差σ_v0，σ_vσ和σ_vμ分别为体积标准差和体积均值的标准差，用的正态分布描述工作喷孔喷射墨滴体积标准差σ_v在生产周期内的变化，用来描述工作喷孔喷射墨滴均值μ_v的变化，如图3所示。

通过以下要求或假设来推导先验分布：

(1)在喷墨打印在高精度场景的应用中，会提出两个基本的体积精度要求：任何一个工作喷孔喷射墨滴体积与标称喷射体积的偏差也不会超过±a％；所有工作喷孔喷射墨滴体积均值的变化不会超过±b％。一旦超过上述要求则该喷头喷射墨滴的体积精度已经无法满足基本的生产要求，精度标准根据打印目标和应用场景进行限制；

(2)所有工作喷孔喷射墨滴体积标准差σ_v在生产周期中，会因为误差的积累和扰动等逐渐变大，σ_v变小的可能性非常小；

(3)对于正态分布，不论其均值和标准差如何，大部分样本分布在平均值的3个标准差内(即：μ_v±3σ_v)，可以认为3个标准差范围已经足以描述全部样本的分布。

根据上述要求或假设，可推导得到：

σ_v≤3σ_vσ+σ_v0；

任何一个工作喷孔喷射墨滴体积与标称喷射体积的偏差的最大值为3σ_v的最大值3(3σ_vσ+σ_v0)，即：3(3σ_vσ+σ_v0)≤a％μ_v0，只需取满足上式的合适的σ_vσ即可，例如σ_vσ＝(a％μ_v0-3σ_v0)/9。同时，所有工作喷孔喷射墨滴体积均值的变化最大值为3σ_vμ，即：3σ_vμ≤b％μ_v0，只需取满足上式的合适的σ_vμ即可，例如σ_vμ＝b％μ_v0/3。

同时在σ_v∈(σ_v0-3σ_vσ，σ_v0+3σ_vσ)，μ_v∈(μ_v0-3σ_vμ，μ_v0+3σ_vμ)，σ_v和μ_v的概率密度函数为：

根据上式可以将先验分布表示为σ_v和μ_v的联合概率分布，如图3所示：

式中，p(μ_v，σ_v)表示先验分布，μ_v0为当下采集的所述工作喷孔的喷射墨滴体积数据的均值，μ_v表示所述工作喷孔的喷射墨滴体积数据的均值，是一个变量，真实取值随工况变化；σ_vμ表示均值μ_v的正态分布的标准差；σ_v0为当下采集的所述工作喷孔的喷射墨滴体积数据的标准差，σ_v表示所述工作喷孔的喷射墨滴体积数据的标准差，是一个变量，真实取值随工况变化；σ_vσ表示标准差σ_v的分布的标准差。

优选的，各抽检喷孔喷射墨滴体积的似然函数表示为：

式中，P(V_[i]|(μ_v，σ_v))表示抽检喷孔喷射墨滴体积V_[i]在μ_v，σ_v下的似然函数，k表示抽检喷孔总个数。

正常工作中，在基板上下料的时间间隙内从工作喷孔中随机抽取一些喷孔进行墨滴观测，获得这些喷孔的喷射体积数据，并通过以下方法求解似然函数：

如图4所示，假设参与喷墨打印的所有喷孔数为N，抽检的喷孔数k，抽检喷孔喷射墨滴体积为V_[i]，i＝1，2，...k。似然函数应该与在给定工作墨滴喷射体积和喷射均值的条件下检测到样本墨滴体积V_[i]的概率成正比。在给定工作喷孔喷射墨滴体积标准差σ_v，工作喷孔喷射墨滴体积均值μ_v时，观测到样本墨滴体积V_[i]的概率符合由上述参数σ_v和μ_v确定的正态分布概率密度函数则抽检的k个喷孔喷射体积的似然函数。

优选的，上述后验分布表示为：

式中，p(μ_v，σ_v|V_[1]，V_[2]，...，V_[k])表示后验分布，p(V_[i]|μ_v，σ_v)表示抽检喷孔喷射墨滴体积V_[i]在μ_v，σ_v下的似然函数，i＝1，2，3...，k；p(μ_v，σ_v)表示先验分布，p(V_[1]，V_[2]，...，V_[k])表示所有后验概率的总和，为归一化项。

根据抽检样本和先验分布p(μ_v，σ_v)计算出后验分布p(μ_v，σ_v|V_[1]，V_[2]，...，V_[k])，以此达到对先验信息和观测信息的综合推理。后验分布如上所示。

其中p(V_[1]，V_[2]，...，V_[k])为归一化项。在应用场景下，不需要得到后验分布的完整曲线，在要求的精度范围内，可以通过采样的方式离散上式，使用后验概率的最大值或后验的平均值来估计真值。即通过以下方式求解后验的μ_v和σ_v：

将σ_v∈(σ_v0-3σ_vσ，σ_v0+3σ_vσ)，μ_v∈(μ_v0-3σ_vμ，μ_v0+3σ_vμ)范围内的μ_v和σ_v进行离散化，对于每一组μ_v和σ_v均可以求出：

p(μ_v，σ_v|V_[1]，V_[2]，…，V_[k])

＝p(V_[1]|μ_v，σ_v)p(V_[2]|μ_v，σ_v)…p(V_[k]|μ_v，σ_v)p(μ_v，σ_v)

求出每一组μ_v和σ_v的后验概率之后进行归一化，即可得到离散的后验分布。取后验概率最大的那一组μ_v和σ_v作为后验的预测值。

优选的，上述对比先验分布和后验分布的方式为：

计算后验分布中最大后验概率所对应的μ_v的取值μ_v1与先验分布中最大先验概率所对应的μ_v的取值μ_v2的偏差x％，即x％＝(μ_v1-μ_v2)/μ_v2；若x％大于b％，则该喷头的飞行墨滴体积分布不正常，否则喷头工作正常，可继续打印；其中根据先验分布的表示式，先验分布中最大先验概率所对应的一组均值μ_v和标准差σ_v为μ_v0和σ_v0。

在喷墨打印在高精度场景的应用中，要求工作喷孔喷射墨滴体积均值的变化不会超过±b％。一旦不符合上述要求则该喷头喷射墨滴的体积精度已经无法满足基本的生产要求，精度标准根据打印目标和应用场景进行限制。

本实施例方法可应用于需要高效率预测大样本数据分布情况的问题。

本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种喷墨打印飞行墨滴体积分布在线监测方法，其特征在于，包括：

在基板上下料的时间间隙内，随机抽检部分喷孔进行墨滴观测；

通过给定多组μ_v,σ_v的方式，求解观测到的各抽检喷孔喷射墨滴体积在每组μ_v,σ_v下的似然函数；同时根据先验分布，计算各组μ_v,σ_v对应的先验概率；将每组μ_v,σ_v下求解的所有似然函数值与所述先验概率相乘，得到该组μ_v,σ_v条件下的后验概率；分别将每个后验概率归一化，得到后验分布；对比所述先验分布和所述后验分布，确定当前时间间隙内喷墨打印飞行墨滴体积分布是否正常，实现喷墨打印飞行墨滴体积分布在线监测；

其中，μ_v和σ_v分别表示工作喷孔所喷射液滴体积所服从正态分布的均值和标准差；且所述先验分布是通过以下方式获得：根据生产要求以及当下采集的工作喷孔喷射墨滴体积均值μ_v0和标准差σ_v0，分别确定μ_v所服从正态分布的标准差σ_vμ和σ_v所服从正态分布的标准差σ_vσ的取值，从而对应得到μ_v和σ_v的正态分布，建立μ_v和σ_v的正态分布的联合概率分布，作为所述先验分布p(μ_v,σ_v)。

2.根据权利要求1所述的一种喷墨打印飞行墨滴体积分布在线监测方法，其特征在于，所述工作喷孔的确定方式为：

观测喷头全喷孔墨滴，记录每个喷孔的喷射墨滴体积数据；将喷射墨滴体积不在阈值范围内的喷孔关闭，其余喷孔作为工作喷孔参与正式打印；

所述μ_v0和所述σ_v0的取值是：所述记录的作为工作喷孔的喷孔喷射墨滴体积数据的均值和标准差，即针对单个喷头的m个工作喷孔，V[j]表示本次全喷孔墨滴观测得到的第j个喷孔的喷射墨滴体积，则：

3.根据权利要求1所述的一种喷墨打印飞行墨滴体积分布在线监测方法，其特征在于，所述根据生产要求以及当下采集的工作喷孔喷射墨滴体积均值μ_v0和标准差σ_v0，分别确定μ_v所服从正态分布的标准差σ_vμ和σ_v所服从正态分布的标准差σ_vσ的取值，具体为：

根据生产要求以及当下采集的工作喷孔喷射墨滴体积均值μ_v0和标准差σ_v0，得到关系式：3(3σ_vσ+σ_v0)≤a％μ_v0；3σ_vμ≤b％μ_v0；

确定满足所述关系式的σ_vμ和σ_vσ；

其中，a％表示实际生产要求中的任何一个工作喷孔喷射墨滴体积与标称喷射体积的偏差的最大值，b％表示实际生产要求中的所有工作喷孔喷射墨滴体积均值的变化的最大值。

4.根据权利要求3所述的一种喷墨打印飞行墨滴体积分布在线监测方法，其特征在于，在正式打印阶段，所述μ_v和所述σ_v的真实取值随工况变化，变化规律符合正态分布，所述给定的多组μ_v,σ_v在以下给定的范围内取值：μ_v∈(μ_v0-3σ_vμ,μ_v0+3σ_vμ)和σ_v∈(σ_v0-3σ_vσ,σ_v0+3σ_vσ)。

5.根据权利要求1所述的一种喷墨打印飞行墨滴体积分布在线监测方法，其特征在于，所述先验分布表示为：

式中，p(μ_v,σ_v)表示先验分布。

6.根据权利要求1所述的一种喷墨打印飞行墨滴体积分布在线监测方法，其特征在于，各抽检喷孔喷射墨滴体积的似然函数表示为：

式中，P(V_[i]|(μ_v,σ_v))表示抽检喷孔喷射墨滴体积V_[i]在μ_v,σ_v下的似然函数，k表示抽检喷孔总个数。

7.根据权利要求1所述的一种喷墨打印飞行墨滴体积分布在线监测方法，其特征在于，所述后验分布表示为：

式中，p(μ_v,σ_v|V_[1],V_[2],...,V_[k])表示后验分布，p(V_[i]|μ_v,σ_v)表示抽检喷孔喷射墨滴体积V_[i]在μ_v,σ_v下的似然函数，i＝1,2,3...,k；p(μ_v,σ_v)表示先验分布，p(V_[1],V_[2],...,V_[k])表示所有后验概率的总和，为归一化项。

8.根据权利要求1至7任一项所述的一种喷墨打印飞行墨滴体积分布在线监测方法，其特征在于，所述对比所述先验分布和所述后验分布的方式为：

计算所述后验分布中最大后验概率所对应的μ_v的取值μ_v1与所述先验分布中最大先验概率所对应的μ_v的取值μ_v2的偏差x％，即x％＝(μ_v1-μ_v2)/μ_v2；若x％大于b％，则该喷头的飞行墨滴体积分布不正常，否则喷头工作正常，可继续打印，所述b％表示实际生产要求中的所有工作喷孔喷射墨滴体积均值的变化的最大值。

9.根据权利要求2所述的喷墨打印飞行墨滴体积分布在线监测方法，包括如下步骤：

S1：进行一次全喷孔的墨滴观测,得到全喷孔的墨滴体积数据；

S2：关闭异常喷孔，使用工作喷孔数据建立先验分布；

S3：正常工作中，在基板上下料的时间内对工作喷孔进行随机墨滴观测抽检，得到一系列的墨滴体积数据；

S4：根据先验分布，计算得到每个抽样喷孔喷射体积的似然函数；

S5：根据先验分布和一系列似然函数，计算得到工作喷孔的后验分布；

S6：若后验分布中最大后验概率所对应的μ_v的取值μ_v1与先验分布中最大先验概率所对应的μ_v的取值μ_v2的偏差在误差允许范围内，则认为本次抽检结果正常，继续工作并执行S3、S4、S5、S6即可；否则认为喷头异常，需停止打印。