清華大學陳鴻文助理教授團隊開發出深度學習驅動零污染綠色金屬著色技術，結合子像素雷射混色與深度學習模型，不僅克服傳統著色技術的污染問題，還能實現廣色域的漸層色彩，具備高度穩定性與精確性...

金屬著色新需求，挑戰現行技術極限

金屬表面著色技術的需求日益增加，特別是在醫療器械、消費電子和客製化產品領域。傳統技術如電鍍、陽極處理和物理氣相沉積（PVD）雖然成熟，但存在嚴重的限制，包括環境污染、高能耗以及顏色單一性等問題。相較之下，雷射著色技術以其無污染和高精度特性成為替代方案，但目前顏色範圍有限且穩定性不足，市場迫切需要更高效且環保的解決方案。

子像素雷射混色技術，實現多樣化與精確性

此著色技術通過子像素雷射混色與深度學習模型的結合，大幅拓展顏色色域，同時提升顏色的穩定性與耐久性。其核心機制包括：

• 子像素雷射混色技術：透過精準控制雷射的功率、焦距與掃描速度，在金屬表面產生微結構，實現可見光的干涉效應，從而創造出多樣化的顏色組合。
• 深度學習驅動的顏色預測：應用深度學習算法，預測雷射加工參數與顏色結果之間的關係，達到高精度的顏色控制，避免傳統技術中的反覆試驗。

測試結果顯示，該技術在金屬表面生成的顏色可保持長期穩定，耐磨性和抗氧化性顯著優於傳統技術，並能在不增加成本的情況下實現更高利潤。此外，該技術已在多個領域展現應用潛力，包括高精度醫療器械的顏色標識、消費電子產品的美學設計以及客製化禮品的高品質印製。

引領產業轉型，促進永續發展

陳鴻文教授表示，隨著環境永續的趨勢日益重要，該技術不僅滿足市場對高效能與環保的需求，更能推動全球雷射著色技術的進步。研究團隊目前已與新代科技合作，計劃將這項技術整合至先進雷射著色設備，加速市場拓展。展望未來，該技術預計將率先在台灣市場推廣，並逐步拓展至全球主要市場，實現技術的國際化應用。

詳細資訊→深度學習驅動的零污染綠色金屬著色：子像素雷射著色技術|清華大學陳鴻文助理教授|第21屆國家新創獎