多路发光CdxZn1-xSe量子点的制备及防伪功能设计

采用化学输运法制备了一系列CdxZn1-xSe合金量子点。通过对量子点的调控,改变量子点中Cd与Zn的组分,可有效地调控合金量子点的吸收带边,同时可以在524―627nm之间实现对CdxZn1-xSe合金量子点发射峰位的连续调控。并且利用量子点的可调色性,讨论了基于基于CdxZn1-xSe量子点多路发光的安全识别设计原理,认为这种新型的隐形防伪技术将有望应用于超市标签,安全系统和护照等领域。     

油墨的分析鉴定研究进展

本文综述了国内外油墨分析鉴别的各类方法,为文件真伪的辨别和相对书写时间的鉴定提供了重要的参考依据。     

碱水显影阻焊油墨研究—羧基与环氧基的反应

二元酸单甲酯;环氧化合物;碱水显影阻焊油墨研究—羧基与环氧基的反应     

圆珠笔油墨字迹色痕的高效液相色谱分析方法

采用正交实验设计法从多种流动相体系中优选出了圆珠笔油墨字迹色痕的高效液相色谱分析条件。在此条件下分析了105种市售的不同生产厂家和牌号蓝色圆珠笔油墨的字迹色痕,并依据有色成分的差异将这些同色油墨分成了6大类,考察了纸张的影响因素及在该条件下分析结果的重现性和精密度,为进一步分析鉴定圆珠笔字迹色痕的形成时间提供了有利条件。     

高效液相色谱法测定打印油墨和色带中双酚A

提出了高效液相色谱法-二极管阵列检测器测定打印油墨和色带中双酚A含量的方法。采用正己烷-乙醚(30+70)溶液为提取溶剂,以XB-C18色谱柱为分离柱,以乙腈与甲酸(0.1+99.9)溶液按体积比40比60混合为流动相,流量1.0mL.min-1,检测波长为227nm。双酚A的质量浓度在0.34～10.96mg.L-1范围内与其峰面积呈线性关系,检出限(3S/N)为3.4μg.L-1。在3个浓度水平下做加标回收试验,回收率在89.8%～93.7%之间,相对标准偏差(n=7)在1.2%～2.5%之间。     

基于密度的凹版专色梯尺光谱预测模型的研究

基于密度与光谱反射率的关系建立了一种凹版专色梯尺的光谱反射率预测模型。该方法首先依据密度的定义建立实地光谱反射率与其密度的关系,并基于实地光谱反射率建立阶调光谱反射率的计算方法;然后根据密度的叠加原理,假设阶调密度与实地密度比例关系成立建立阶调密度、实地密度和承印物密度的关系;最后结合计算阶调光谱反射率的方法建立凹版专色梯尺光谱反射率预测模型;调配30种专色油墨通过凹印实打样,对预测模型通过决定系数R²和色差进行验证。实验结果表明,不同专色在同一网点面积率下实际阶调密度与实际实地密度的比例系数相同,两者的决定系数R²均大于0.98。在此关系基础上所建立的预测模型在不同网点面积率下都具有较高的决定系数,其均方根误差都小于0.01,最大色差为2.667 NBS。最后另外调配10种专色油墨在相同工艺条件下实打样样张,利用实际阶调密度与实际实地密度的比例系数,通过色差公式进而验证该模型预测专色油墨梯尺光谱反射率的精度。色差结果表明,82.12%的色差小于2.5 NBS,大部分色差在0.5～2 NBS之间,占据了总频率的58.32%,平均色差为1.58...     

3D打印超级“拉曼码”用于多维信息加密及防伪研究

发展兼具防伪和溯源功能的信息化材料,以实现“一物一码”将是打击假冒伪劣商品的重要手段。本文拟对多维空间内具备特异信号的叁键拉曼散射光谱进行可控编码,构建超容量的“拉曼码”并作为新型的信息化材料用于防伪及信息加密研究。在课题组前期叁键拉曼标签制备基础上,进一步筛选和制备出六种既含乙烯基又可在聚合中保护叁键特征基团的小分子单体,随后通过乳液聚合方式制备出高灵敏、高光谱分辨、叁键拉曼散射在1 800～2 800 cm^-1区间可调谐且具备多色特性的聚合物拉曼标签;叁键拉曼标签为墨水着色剂与可光交联的水性树脂材料共混,制备出了可光固化3D打印的“拉曼墨水”,进一步利用3D打印技术实现了“拉曼墨水”在多种包装基材上多维度且特异性的图形、文字等信息打印,进而叁键聚合物标签可在打印的限域空间内进行可控排布,从而获得了一系列的多维结构码,即超级拉曼码。利用超快拉曼成像技术可对超级拉曼码(图文信息)进行解码,图文中光谱信息的差异性编码将对多类型、多样化商品的防伪及溯源有指导意义。     

基于荧光差分的紫外光探测器研究

普通的硅光探测器,如硅光电池或硅光电二极管等仅能对可见光和近红外光响应。利用无色透明紫外荧光涂料或油墨能吸收紫外线而发出红色荧光的特点,把紫外荧光涂料涂在普通硅光电池的表面,向紫外光区拓展了其光谱响应范围。采用光声光谱技术测量了荧光硅电池的光谱响应特性,研制了荧光差分式紫外光探测器。     

基于非负矩阵分解的印刷品原稿原色油墨光谱预测方法

实现半色调印刷品原稿的光谱复制技术其前提要确定原稿所用油墨数目及油墨成份,但目前应用于印刷品原稿原色油墨光谱预测的算法还有待研究,且已有的基色色料光谱预测方法存在诸多弊端。针对这一问题在非负矩阵分解算法基础上结合印刷品原稿光学特性,创新的提出了一种基于约束条件非负矩阵分解的油墨光谱预测算法ISPNMF,和对黑色油墨光谱预测结果优化的算法。ISPNMF算法克服了基本非负矩阵分解有多重最优解和局部极小值的缺陷,实现了预测算法唯一的全局最优解。黑色油墨预测光谱优化的算法克服了彩色油墨对光线混合吸收给黑色油墨预测带来的干扰,能优化得到逼近于实际黑色油墨光谱的预测值。使用Konica Minolta C1085和HP indigo5600两台四色数码印刷机及其自身配备的墨粉和墨膏来摸拟不同品牌的油墨,在230 g白卡纸上打印 IT8.7/3色标,并使用X-rite i1 Pro2获取两样张的光谱反射率作为实验数据样本,来探究并验证算法的准确性和实用性。实验结果表明,在印刷品原稿线性经验空间中能准确预测原稿所用原色油墨数目和油墨光谱,且彩色油墨预测光谱与实际使用的油墨光谱相比其拟合度均高达99.9%,光谱角距离均小于0.045,黑色油墨的预测光谱经优化后与实际油墨光谱拟合度也高达99.9%。这说明该算法不仅能实现对印刷品原稿原色油墨的准确预测,而且可以精确匹配实际使用的原色油墨,对实现印刷品原稿的光谱复制技术有重要意义。