RAFT 聚合、非均相聚合、可控性、嵌段共聚物、功能化/Macromolecules/2021思维导图

U278105587

2024-12-20

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RAFT 聚合、非均相聚合、可控性、嵌段共聚物、功能化/Macromolecules/2021

研究结论

标签制备

期刊

RAFT 聚合、非均相聚合、可控性、嵌段共聚物、功能化内容详述

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思维导图大纲

基本信息

标题

英文

Inkjet Printed Physically-Unclonable Structural-Color Anticounterfeiting Labels with Convenient Artificial Intelligence Authentication

中文

喷墨打印的物理不可克隆结构色防伪标签，具有方便的人工智能认证

主要作者及机构

宋彦林

中国科学院

期刊

SCIE JCR Q2

IF 4.3

研究背景

结构色材料特性与防伪应用

结构色材料因具有环保、不褪色和刺激响应等特性，适用于防伪应用

现有防伪技术的局限

然而，传统喷墨打印的结构色材料因周期性光子结构易被伪造，而具有物理不可克隆功能（PUFs）的随机结构虽能解决伪造问题，但存在解码耗时、不稳定等问题

研究目的

开发兼具强随机结构、可靠 PUFs 和准确认证的结构色防伪标签

实验方法

标签制备

合成不同直径的单分散 P (St-MMA-AA) 纳米球，将 N-HEAA 和过硫酸铵与纳米球水分散体混合超声制备 “墨水”，用喷墨打印机打印图案，再交联和 F-硅烷处理

表征与测试

用数码相机、光学显微镜、扫描电子显微镜、紫外 - 可见光纤光谱仪、接触角测量仪、划痕测试仪等对标签进行表征和性能测试，包括拍照、反射光谱测量、微观结构观察、接触角测量、粘附力分析等

实验结果

防伪标签制备

喷墨打印流程

以P (St-MMA-AA)纳米球水分散体为 “墨水”，并引入可聚合单体N-HEAA，优化 “墨水” 配方，打印后通过交联反应增强结构稳定性，再与 1H,1H,2H,2H - 全氟癸基三甲氧基硅烷（F - 硅烷）偶联，制备出具有 PUFs 的结构色防伪标签

图案与颜色设计

通过在墨盒中填充不同直径纳米球的 “墨水”，可实现计算机辅助设计的任意结构色和图案组合打印，防伪标签微观结构由随机排列的微尺度结构色域组成，其尺寸约20.84 µm，颜色与宏观一致，源于短程有序纳米球阵列对光的相干散射

性能提升

结构稳定性增强

引入单体N-HEAA 后，标签的分层负载从约 33 mN 提升至 228 mN，约为仅含 P (St - MMA - AA) 纳米球阵列标签的 7 倍，平均粘附力也显著提高，这得益于纳米球阵列的交联固定

防水性能改进

聚合物网络中的羟基与 F-硅烷化学偶联，使标签接触角从 23.1° 变为 150.4°，实现超疏水和防水性能，水下 24h 反射峰不变，而未改性标签水会渗透且反射峰波长明显移动

人工智能认证

认证过程与方法

人工智能认证分两步，第一步深度学习约 2h，将含 PUFs 信息的光学显微镜图像旋转扩充训练数据库，经多轮训练至验证准确率达 100%；第二步用不同条件拍摄的未学习过的标签图像及假标签图像进行验证，真标签相似度值超 0.95，假标签低于 0.1，设定阈值后，人工智能可准确判断，认证速度快（1-2s）

编码容量与准确性

结构色域平均面积约 340.93 µm²，图像区域为 71942.54 µm²，假设无重叠，计算出编码容量高达 3.10×10³⁹⁵ µm⁻²，保证了标签难以被仿冒

研究结论

通过喷墨打印制备了具有 PUFs 的非传统结构色防伪标签，优化 “墨水” 配方提高了结构和光学稳定性，实现可靠的 PUFs 编码，结合人工智能认证，可快速准确解码，在防伪领域有广阔应用前景。未来可引入更多功能材料打印多模式 PUF 防伪标签

研究意义

理论意义

传统结构色材料主要基于周期性光子结构实现颜色呈现，而本研究通过喷墨打印制备出具有随机光子结构的结构色防伪标签，拓展了结构色材料在微观结构设计和功能实现方面的理论边界

将人工智能技术引入结构色防伪标签的认证过程，探索了人工智能在复杂微观结构图像识别和信息解码方面的应用方法和理论模型

实际应用意义

标签的随机结构和 PUFs 特性使其几乎无法被克隆，有效防止了伪造行为，在实际防伪应用中，该研究成果提供了一种具有高度安全性和可靠性的防伪解决方案

喷墨打印技术的应用为防伪标签的大规模生产提供了一种低成本、高效率的制备方法，符合现代工业生产的需求，有助于推动包装印刷行业的技术升级和产业转型

创新点

理论创新

提出随机光子结构色与 PUFs 编码新理论

随机结构色理论突破了传统周期性结构的限制，为物理不可克隆功能的实现提供了新的机制和理论基础

建立人工智能与结构色防伪认证新模型

该模型不同于传统基于特征匹配或密码学的认证方法，为结构色防伪提供了一种全新的、高效且高度准确的认证理论模型，推动了人工智能在材料科学领域认证应用的理论发展

实验方法创新

喷墨打印制备随机结构色标签的方法创新

以特制的 “墨水”原料，通过计算机辅助设计图案，实现了具有随机结构色微域排列的防伪标签的简便、可大规模制备。这种方法不仅利用了喷墨打印技术的低成本、高精度和图案设计灵活性优势，还通过优化 “墨水” 配方和打印后处理（交联和硅烷偶联），成功将随机结构与结构色稳定性、机械性能和防水性能相结合，为制备具有复杂微观结构和功能的材料提供了一种新的实验技术手段

应用创新

推动防伪技术向智能化、便捷化方向发展

借助人工智能认证技术，实现了防伪标签验证过程的自动化、快速化（1 - 2s）和高准确性（接近 100%）。消费者或商家只需使用普通成像设备拍摄标签图像，即可通过人工智能系统快速判断产品真伪，无需专业检测设备和复杂操作，极大地提高了防伪技术的易用性和普及性