技术分析

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触摸屏(Touch Panel)技术分析


前言:近年来, 触摸屏的应用可说是越来越广泛,从早期军方或是一些特殊的应用, 到目前许多地方都採用了触摸屏,假如用Yahoo!或是Google以「touch panel」 关键字搜寻的话,每天以数百多的结果成长,可见得触摸屏已经是一个当红且快速成长的应用及市场。

 

 然而,触摸屏有4、5种以上的技术和许多的厂商投入其中,假如有些顾客想採用触摸屏, 势必会被五花八门的资讯搞的眼花撩乱,不知所措。这篇文章以目前比较主流的和未来的技术为架构,希望给初次涉入触摸屏的读者提供一些有用的参考。

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■o电阻式

 

 电阻式触摸屏可以说是目前使用量最多的一个技术,电阻式的驱动原理是用电压降的方式来找座标轴,由下图可以看出,X轴和Y轴各由一对0?5V的电压来驱动,当电阻式触摸屏被Touch到的时候,由于迴路被导通,而会产生电压降,而控制器则会算出电压降所佔的比例然后更进一步算出座标轴。

 

 从电阻式的结构面来讲 ,通常电阻式上层是以ITO Coating的PET来当材料,下层则是以ITO Coating的PET或是玻璃来当材料,平常没使用的时候上下两层是以绝缘体Spacer Dot来撑开, 要不然就会产生Constant Touch(游标固定每一点)的问题。

 

 一般电阻式架构式Film on Glass(FG),也就是说上层是ITO Coating的PET,下层则是以ITO Coating的一般玻璃,缺点是一般玻璃假如在使用中不慎弄破,玻璃碎片会割伤使用者。

 

 

 为避免这种意外发生,3M特别採用一种更安全的架构Polyester Laminated(PL),上层还是ITO Coating的PET(参考下图),但下层则是ITO Coating的PET、光学胶、化学强化玻璃(由上而下)。化学强化玻璃已经比一般玻璃的耐承受压力强3.4倍了,当化学强化玻璃还是不幸打破的时候,光学胶可以整层包覆化学强化玻璃的碎片,避免碎片割伤使用者,就好像汽车挡风玻璃的隔热纸一样,只会裂不会破,此种Polyester Laminated 架构的电阻式面板安全性就远胜过Film on Glass(FG)。

 

■o电容式

 

 电容式触控面板,跟电阻式比较,则是一个截然不同的技术,电容式的架构比较简单,基本上是以ITO玻璃为主体,在ITO玻璃的四角放电,在表面形成一个均匀的电场,当可以导电的物体,例如像是人的手指,吸走一点微量的电流,后面的控制器则会算出电流被吸走的比例而算出X轴和Y轴。

3M目前推出最新的电容产品ClearTekⅡ,下表则是一般电阻式和3M电容式的比较表。

 

■o透光度

 

 触摸屏是依附在LCD外面的,所以其透光率以及其抗眩抗反射的特性也相对重要。电容式触控面板要做到高透光及抗眩光并不容易。一般只有85%的透光率。而且抗眩的效果也不佳。

 

 但是3M的新一代电容式电容式触摸屏,ClearTekⅡ透光度为91.5%,其表面并有抗眩抗反射处理。跟电阻式触摸屏比起来,电容式触摸屏让整个视觉亮了起来,整个视觉质感也提升不少,触摸屏的制造商也不必去改造LCD把亮度提高,省了许多的成本。

 

■o硬度

 

 电阻式的表层是PET(塑胶)材质,通常硬度是3H,这边所谓的H硬度就是我们铅笔的硬度,例如像2B,HB铅笔之类,我们使用铅笔都知道铅笔是很容易折断的,在加上塑胶老化之后会变脆,电阻式触控面板是很容易损害的,电阻式假如是用在PDA或是其他个人使用的物品的话还好,通常我们会非常爱惜自己的东西,但是假如是公用的话,很容易因为不爱惜使用或是不当使用遭到破坏,通常会造成厂商维护上的困扰,更别说顾客因为机器无法使用而损失的机会成本。

 

 3M在电容式面板的表层採用3M独家HardCoat,可以让电容式面板的表层达到玻璃的硬度,Mohs的等级由一到十,最硬的等级是十:钻石。电容式面板就非常适合用在各种场合,因为7Mohs的硬度可以轻松胜任各种应用以及使用者的摧残。

 

■o准确率

 

 由于PET天生物理特性,电阻式的最好准确率只能到98.5%(即误差值在1.5%下),而电容式面板则以电流驱动,准确率则可达到99%(即误差值在1%下)。在小尺寸的时候还没有感觉到这0.5%的差异,但是到大尺寸的时候,这0.5%的差距可能是一个按钮的面积而造成误动作。

 

■o反应时间

 

 假如只是单点触碰的话,反应时间或许还感觉不出来它著重要性,但是假如需要画线的话,例如像游戏机的使用,就非常的重要,电容式等于是及时的反应,你使用电阻式的话则是会有迟钝的感觉,跟不上游戏的节奏。以3M的新一代电容式电容式触摸屏ClearTekⅡ为例,只要搭配3M EXⅡ控制卡,就可达到仅需3毫秒的触控反应时间。

 

■o触控打点寿命

 

 通常我们是以触控打点寿命来表示触控面板的可靠性及耐用性,电容式可以说远远超过其他电阻式的技术,当然,如此优越的触控打点寿命是由于3M独家的Hardcoat来保护电容式表层。触控面板的可靠性及耐用性越高,需要维修及保固的费用则越少,对消费者来说电容式是一个全部成本很划算的解决方案。

 

■o操作高温

 

 由于现在CPU速度越来越快,CPU也越来越烫,再加上LCD面板发光发热,现在整个系统散热是一个越来越重要的一个技术问题,电容式在高温的容忍度比电阻式还高20C,在系统设计可以比较方便,而且还可以在一些特殊环境使用。

 

■o抗UV

 

 PET是不抗UV的,因此电阻式并不适合在户外长期使用。电容式并不怕紫外线,而且加上之前比电阻式还高的操作高温,更适合在户外接受太阳的风吹日晒。

 

■o起动力量

 

 由于电阻式必须要压下PET表层才能造成电压降进而产生一个Touch ,你一定要施力压下去才可以启动电阻式面板,有时太轻的一个触碰会无法驱动电阻式面板,然而,电容是只要手触碰到表面,就可以形成一个触碰,不需要施加任何的力量,在使用者的观感上会觉得电容式更灵敏。

 

■o未来的技术:Dispersive Signal Technology

 

 3M是一个非常重视创新的公司,除了现有的产品,也不断发展不同的技术,例如Dispersive Signal Technology(DST),目前还没有一个中文译名,他的基本原理其实和找地震震央类似,每当我们经歷过地震之后,大家都会从新闻听到震央在哪里,DST就是类似这种技术,当我们触碰到触控面板的时候,在面板里面都会形成一定的震波,跟一般表面波不同的是,DST是一种侦测在介质里面波的技术,所以,任何的表面水滴,脏污,或是油垢都不会影响到触碰的侦测,造成任何干扰,DST没有尺寸大小的限制,可以说是各种场合都可适用。

 

 结论:触控面板的市场是以非常快速在发展的,如何以更好品质的产品来给顾客更多的价值,一直是3M的所努力追求的。由以上的分析来看,电容式无论在透光度、硬度、准确率、反应时间、触控打点寿命、操作高温、抗UV、和起始力量各方面都远胜过电阻式,以目前来看,电容式面板是给客户的一个最好的选择。

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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