一种基于神经网络模型的自适应电晕印刷排版优化系统

本发明提供一种基于神经网络模型的自适应电晕印刷排版优化系统，涉及数据处理技术领域，包括：检测模块，用于通过共聚焦显微镜阵列与激光位移传感器，对电晕处理后的PET薄膜表面进行三维形貌扫描，获取表面起伏特征值集合；特征处理模块，用于根据表面起伏特征值集合，计算处理前后表面微粗糙度变化值，提取电晕处理产生的规则凸起结构特征参数，包括凸起高度分布、间距密度和表面真实接触面积增量比。本发明通过检测模块精准获取PET薄膜表面形貌数据，经特征处理、动态预测等模块深度分析与智能计算，结合自适应排版优化线路参数，并利用反馈控制形成闭环优化，有效提升印刷线路质量与生产效率，增强系统自适应能力与可靠性。