喷墨打印机传感器 打印机墨盒详解：深度揭秘技术细节

打印机墨盒详解：深度揭秘技术细节

【中关村在线原创】所有开车的人都知道仪表盘上有个油量表，可以比较准确的预估剩余的油量。汽车的邮箱容积最小也有几十升，所以在里面放上传感器不算多复杂的技术。但是打印机就不一样了，打印机的墨盒很小，怎么才能在小墨盒里面知道还剩下多少墨水呢？不同的企业给出了不同的办法，商场即战场，保护墨盒就是保护企业的核心利益，但这背后是高科技。

想象一下：您在高速公路上开车，但是发现居然没有油量表，随时可能没油，或是凭借经验来估算需要加油。这显然比较盲目，但是在喷墨打印机诞生之后的很长一段时间里，工作的模式其实差不多是这个样子，用户不知道墨盒还剩下多少墨水。

早期的打印机是不知道还有多少墨水剩余的

作为打印机企业，当时的佳能、惠普、IBM（后来的利盟）尽管可能考虑了这个问题，但是问题比较棘手，相关的专利普遍都是1990年代的，而喷墨打印机是1980年代就开始销售的产品，这两者之间时间间隔很长。而爱普生的微压电技术推出时已经是1990年之后的事情了。

汽车油箱可以用较大的零件来实现油量感知，但是打印机墨盒太小了

为什么棘手？因为汽车油箱大，一个浮子和不复杂的可变电阻就解决了剩余油量计算的问题，但是打印机的墨盒小，这些东西装不进去，只能想别的办法。开始的时候想出的办法和汽车差不多，也是通过电极测量电阻，当墨水减少之后，电阻会变化。但是这样就有了条件即墨水必须要导电才行，而墨水的水是纯水并不导电，需要导电的染料，这就限制了墨水的种类，而且会导致墨盒复杂化成本过高。

打印机墨盒不透明的多

并且打印机的墨水大多数是染料墨水，所以尽量都是不透明的墨盒。怎么才能在密闭的小盒子里获得里面还剩下多少墨水的信息呢？本文就是通过解析惠普、佳能、爱普生的专利来向大家解释打印机是怎么知道还有多少墨水的。

惠普墨盒的墨滴计数

在1995年，中国惠普向中国专利局申请了专利，名字叫做“用于喷墨打印系统的具有油墨保有量检测电路的油墨容器及确定油墨保有量的方法 “，中国专利号CN 1151362 C。

墨盒内的吸水材料有防止墨水因为重力淌出的作用

这里要先明确的是几个问题。首先墨盒里面为何有很多聚合物”棉花“一样的东西？因为墨盒是向下的，液体的特性就是要向下流动，墨盒首先要保障不会自己就往下流淌。要知道最早的喷墨打印产品都是水平发射的。所以实现的办法就是要利用好表面张力，或是负压。

左侧的就是喷嘴，用加热沸腾的办法来喷出墨水

惠普专利的核心在于墨滴计数。我们知道热发泡打印技术，原理是喷嘴附近有个电阻，这个电阻加热导致墨水沸腾、喷出墨水。可以通过输送给打印头多少加热墨水的信号，来估算喷射出去墨水的数量，这是统计方法之一。

连接打印头的芯片来进行余量计数

惠普的核心是计算墨滴数量来获得消耗信息

当然这种办法不够准确，因为沸腾喷射出去的墨滴大小一致性一般，所以容易产生累计的误差导致算不准。所以，惠普将这个称之为近似计数，这是一个8位的二进制数据，可以表示2的8次幂，也就是256位。

惠普会通过精确的统计来装入比预计的量多一点的墨水

在墨盒生产之前，惠普会进行测试，根据注入的墨水量和喷射的墨滴数来获得一个数据，这个称之为精确计数。墨盒上的芯片写有这个数据，也就是每次256位计数写满的时候，会触发一次精确计数，这个数字是墨盒墨水量的12.5%，也就是八分之一，然后这个8位二进制数再重新开始计算，这样8次过后就把一个墨盒消耗完成。在墨盒内部也有传感器，来检测墨水剩余的情况。这个数据会返回给计算机，这样计算机就知道消耗了多少墨水，驱动程序就能显示墨水的剩余状态。

墨盒如何加墨

前文说了，最开始的喷墨打印机都没有芯片，也不知道墨水还有没有，所以当时可以通过打针的方式给墨盒自行加墨。作为OEM企业，惠普当然发现了这个问题，于是墨盒上开始出现芯片，就是为了杜绝这一问题。

芯片起到计数、防伪等多重作用

在很长的时间内，都是一种“魔高一尺，道高一丈”的技术竞赛：惠普不断提高墨盒的安全性保护利益，第三方企业想的就是怎么破解这些安全芯片，欺骗打印机和驱动程序，让它们以为是新墨盒，当然最多的还是衍生出来的各种连供机。

惠普大墨仓连供机：满足加墨、超低成本需求

惠普看到了用户的需求：与其用户进行高风险改装，不如惠普作为OEM企业直接推出用户可以加墨的连供型产品，这就是惠普的大墨仓系列。当然惠普并没有停止墨盒式产品：墨盒式一体机在使用的便利性等方面还是要区别于连供产品的，而市场也是多元化的，要有不同的产品满足不同用户的需求。

本期关于墨盒的知识就介绍到这里了，我们下期再见。

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剑桥《AFM》：喷墨打印高稳定和灵敏度的气体传感器

特定分析物的选择性和高温操作是化学电阻型气体传感器面临的主要挑战。互补的混合材料（例如用金属氧化物装饰的还原氧化石墨烯（rGO））可以实现具有灵敏度增强的室温传感器。然而，识别目标气体和从气体混合物中准确测量浓度的传感器培训仍然非常具有挑战性。

来自剑桥大学的学者提出了rGO与CuCoOx二元金属氧化物作为传感材料的杂化。使用喷墨打印演示了具有50 ppb检测范围的高度稳定的室温NO2传感器 。然后开发一个框架，用于具有良好可见性的机器智能识别，以识别特定气体并从单个传感器预测干扰气氛下的浓度。本文使用从传感器响应中提取的十个唯一参数，然后利用基于机器学习的分类器提供了一个准确率为98.1%的决策边界，最终能够正确预测干扰环境中以前看不见的NO2浓度。这种方法可以在混合环境中实现可打印的室温气体传感器的智能平台，并且可以不管环境湿度。 相关文章以“Inkjet-Printed rGO/binary Metal Oxide Sensor for Predictive Gas Sensing in a Mixed Environment”标题发表在Advanced Functional Materials。

论文链接：

https://doi.org/10.1002/adfm.202113348

图1. a) 本文配制的rGO/CuCoOx墨水的图像。b) 具有印刷的rGO/CuCoOx传感层和 Ag 叉指电极 (IDE) 的气体传感器装置的图像。c,d) rGO/CuCoOx杂化材料的 FE-SEM 图像 e) rGO/CuCoOx的 HR-TEM 图像和 f,g) 放大图像。h) rGO/CuCoOx复合材料的 STEM 图像。rGO/CuCoOx的 i) C、j) O、k) Co 和 l) Cu 的 EDS 元素图。

图2. rGO/CuCoOx传感器的气体传感特性。所有测量均在室温下进行。a) rGO/CuCoOx气体传感器对不同 NO2浓度（50 ppb 至 1 ppm）的动态气体响应。b) NO 2的气体响应总结图。c) 基于rGO/CuCoOx的传感器的十亿分之一级 (50 ppb) NO2传感性能。d) rGO/CuCoOx传感器在注入 250 ppb NH3时的气体响应：绿色，250 ppb ；NO 2与 250 ppb NH 3的混合物：天蓝色；NO 2（250 ppb）在潮湿空气（10% 和20% 相对湿度）下：紫蓝色；潮湿空气（10、20 和 30% 相对湿度）：珊瑚色。

图3. a) 主成分分析 (PCA) 的辅助分类的数据准备示意图。b) 从所有气体响应测量中提取的十个参数的平行坐标图：NO 2相关组（海军蓝：NO 2；天蓝色：潮湿空气下的 NO 2 ；青色：NO 2和 NH 3的混合物），潮湿空气（珊瑚色) 和 NH 3 (绿色)。c) 十个提取参数的主成分加载分数。d)五种不同类型的目标气体（NO 2、潮湿空气、NH 3、潮湿空气下的NO 2以及NO 2和NH 3的混合物）的PCA散点图。

图4. 用于分类和回归的 PCA 辅助机器学习 (ML) 结果。a) 5 个不同组（NO2、潮湿空气、NH 3、潮湿空气下的NO 2以及NO 2和NH 3的混合物）的决策图，通过应用k最近邻（kNN）模型进行分类折叠验证（k= 5）。b) 来自 kNN 分类结果的五种不同目标气体的混淆矩阵。c) NO 2和 d) 相对湿度 (RH)的预测气体浓度与实际气体浓度的关系。e) NO 2在 PC 空间中预测浓度的回归面。

本文提出了一种完全喷墨打印的石墨烯-BMO复合室温气体传感器的新策略，用于混合环境下的预测传感。本文系统地优化和表征了合成的rGO/CuCoOx材料，结果显示：Cu2O和Co2O3在rGO上均匀分布的紧密堆积簇。使用这种材料的二元溶剂型油墨进行均匀印刷，本文展示了具有50 ppb检测限的高稳定和灵敏的室温NO2传感器。此外，本文还使用单个基于rGO / CuCoOx的传感器开发了一个机器智能识别框架，在识别特定气体和预测其在干扰气氛下的浓度方面表现出很高的准确性。此外，本文提出的回归模型能够正确预测未经训练的NO2和湿度浓度。本文的研究结果为混合环境中的室温气体检测提供了一种强大的解决方案，无论环境湿度如何，都可只使用一个传感器解决。（文：SSC）

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