随着触摸液晶屏的应用越来越广泛，手机屏及手机膜的防指纹的需求越来越高，如何在使用过程中不被指纹污染、保证其透光性成为行业中亟需解决的技术问题。长期以来，评估防指纹效果的方法过于单一、简单造成了行业无统一标准，无法有效的评估防指纹效果。本文重新构建了一个新的手机屏或手机膜的防指纹效果评估体系。主要的测试方法包括：采用基于ADSA－RealDrop接触角测试算法，通过测试蒸馏水和二碘甲烷两种液体在干净和不干净（用手指在样品表面滑动50次）经过AFCoating的手机膜或手机屏并对比测试结果；通过测试耐受性处理前后采用同样两种液体接触角的测试结果值。通过本文的评估体系，可以有效的评估防指纹效果，从而为本行业的技术提升提供科学依据。

关键词：接触角；润湿包络图；防指纹；手机屏；手机膜

Contact angle, wetting envelope, ADSA-RealDrop，anti-fingerprint, mobile screen panel, Screen protector

 

随着触摸液晶屏的应用越来越广泛，手机屏及手机膜的防指纹的需求越来越高。屏幕上的指纹造成的油污以及随之而来的细菌问题、明显影响到的屏幕透光率等长期困扰着广大用户，使得触摸屏的使用体验质量极其下降。因而，如何在使用过程中不被指纹污染、保证其透光性成为行业中亟需解决的技术问题。特别近年来，随着超疏水仿生材料研发的进一步发展，目前已经实现了的150°以上超疏水接触角的屏幕玻璃，为手机屏及手机膜的防指纹效果的提升提供了最为有力的技术保障。[1] 但是，目前用于评估防指纹效果的评估体系仅仅建立在水滴接触角和摩擦试验后的接触角对比的方法上，所采用的接触角算法大多为精度不高的圆拟合法或椭圆拟合法，评估体系过于简单。从实际效果来看，无论是手机屏还是手机膜，绝大部分与手指接触到的部分均无法有效的防止指纹在其表面的形成并粘附。AF涂层（AF Coating）技术防指纹效果的形势不容乐观。虽有部分实验人员[2、3]提出采用食用油或十六烷的方法测试疏油性，但是，其测试“油”接触角值均在70－80°左右，无法达到疏水效果，进而实现双疏目标（疏水、疏油）。部分科研人员试图采用新配制探针液体的方式，建立一个评估防指纹效果的体系，提出按他们配件的探针液体，接触角值大于87°即实现了防指纹。[4]]但是，这样的体系的建立需要专门配制探针液体，实现标准化作业的难度较大，也不利于有效的推广。对于手机屏或手机膜而言，通常要实现防指纹效果，其接触角值应达到或大于120°。此时，接触角测试算法采用圆拟合或椭圆拟合根本无法实现准确的接触角值测试。[5]因而，建立一个有效的评估手机屏及手机膜的防指纹效果的评估体系及测试标准已经成为了行业亟需解决的重点问题。本文通过接触角测量仪的测试技术，找到一个更为精确、操作方便的接触角测量方法，力图建立一个防指纹效果的评估中接触角测试的标准评估体系，力图真正实现防指纹效果进而实现提升触摸屏的用户体验的目的。

 

目前，被广为采用的评估手机屏或手机膜防指纹效果的体系或测试标准为三星公司最早提出的水接触角值信赖性测试基准，即测试被测手机屏的水接触角初始值以及耐受处理之后的变化接触角值的标准。具体要求为，清洁时初始的水滴接触角值为115°±5；通过耐受处理后，其变化值：初始值±15°或10°。具体相关要求如下表所示：   

表1：现有的手机屏防指纹评估信赖性测试标准要求内容

 

部分防指纹油生产厂提供的防指纹油产品的说明书中，提出了拒水性－纯水接触角为110－115°、拒油性－n-十六烷接触角为64－70°，以及耐久次数达10000次；或油酸的接触角值为74°。但是，疏油效果评估并为正式被列入手机屏或手机膜的评估体系中。

     这样的防指纹效果的评估标准体系存在如下问题：

    （1）评估体系并未考虑疏油性与疏水性的统一结合。

    人数的指纹因人体不同而会出现不同的油性程度，且不同的使用环境，不同的温度，不同的环境污染（灰尘，PM2.5等）均会对手机屏的防指纹效果造成影响。因而，必须考虑疏水与疏油“双疏效果”的评估，方可对整体的防指纹效果进行准确而有效的评估。

（2）评估体系中采用水接触角值来判断手机屏是否具有防指纹效果，完全达不到评估防指纹的评估目的。

水滴的接触角大小仅表征了手机屏或手机膜的极性组份的能量大小。对于超疏水材料而言，水滴接触角大于110°而小于140°是无法实现真正的疏水的自清洁目标的，更谈不上疏油这样的防指纹效果的。

（3）测试标准中主要强调了耐受性实验中水接触角的要求值，而忽视初始接触角值是否能够有效的实现有效的防指纹效果评估。

事实上，初始的疏水、疏油效果的接触角值大小是决定手机屏、手机膜是否防指纹的基础要求，是实现防指纹的第一步。通过大量实验确认水和油的初始接触角值后，再进行耐受实验，确认变化值要求，才能使得评估体系更为科学和可据可依。

（4）对于探针水或油的采用及其体系的稳定性方面，原有的标准可操作性比较差。

原有的标准中，采用了水接触角、纯水、正十六烷、食用油等各种探针液体，而水、纯水、蒸馏水因其清净程度不同，其表面张力值也会有变化，此时无法保证其测值的稳定性、重复性以及绝对精度。而食用油的稳定性更无法保证，无法作用探针液体所采用。正十六烷的色散力值较低，无法准确体现油性组份的影响和作用程度。

 

样品及试剂：3种具有防指纹AFCoating的手机膜，盲测；蒸馏水，曲臣氏；二碘甲烷，分析纯，国药集团化学试剂有限公司。

仪器：接触角测量仪，型号SL200KS型，美国科诺工业有限公司（USA KINO Industry Co., Ltd）。接触角分析软件，DSA1.92；接触角分析软件，DSA3，Version 1.71；接触角分析软件，SCA202，Version 3.61.6；超声波清洗机，型号: JP-3800S，德力生。

测试手机膜之前，采用超声波清机机将手机屏进行表面清洁处理10分钟。完成后，使用烘箱将其烘干处理后待用。测试完成清洁的蒸馏水后，使用手指在手机膜表面进行摩擦50次以上后，再进行防指纹耐受后的接触角测试试验。

采用多进液器型式的接触角测量仪SL200KS型，在注射泵分别吸入蒸馏水和二碘甲烷。测试样品之前，对进液系统进行清洁度判断。采用方法为：将蒸馏水吸入注射器中，在针头下方形成一滴悬挂滴（Pendant drop），采用ADSA－P法测试蒸馏水的表面张力值。[5] 当所测试表面张力值与文献值偏差小于0.3mN/m时，即视为注射系统是清洁的。本次测试接触角前，测试温度23℃时蒸馏水表面张力值，测试所得表面张力值为72.2mN/m，达到清洁度要求，可以获得准确的重复性测试结果以及较好的接触角绝对值测试结果。

将蒸馏水及二碘甲烷滴到被测试手机膜的表面，形成一个水滴角。采用接触角测量仪SL200KS分析软件CAST3.0中基于ADSA－RealDrop算法的Young-Laplace拟合技术，测试第一个液滴位置的初始接触角值。完成后，移动样品台，更换3个不同位置测试不同位置的初始接触角值。在CAST3.0分析软件中，采用不同的算法拟合分析前面所测试得到的图像，进行数据对比分析。最终，将所有的接触角值（包括蒸馏水和二碘甲烷）和测试图片导出。

在测试之前，使用手指在手机膜表面进行摩擦50次以上后，将蒸馏水及二碘甲烷滴到被测试手机膜的表面，形成一个水滴角。采用接触角测量仪SL200KS分析软件CAST3.0中基于ADSA－RealDrop算法的Young-Laplace拟合技术，测试第一个液滴位置的初始接触角值。完成后，移动样品台，更换3个不同位置测试不同位置的初始接触角值。在CAST3.0分析软件中，采用不同的算法拟合分析前面所测试得到的图像，进行数据对比分析。最终，将所有的接触角值（包括蒸馏水和二碘甲烷）和测试图片导出。

按如上步骤实行盲测共计3种手机膜产品的接触角值，并将最终的测试结果均导出为BMP图片以及EXCEL数据以备进行进一步的表面自由能计算以及数据分析。

采用接触角测量仪SL200KS的接触角分析软件CAST3.0，并使用该软件中的自带液体数据库，采用Owen-Wendt-Rabel-Kaelble法（OWRK法、二液法）对固体表面自由能进行分析。本次测试采用的探针液体为蒸馏水和二碘甲烷（Diiodomethane）。计算得到的各个样品的表面自由能数据均记录下来以备进一步进行固体表面润湿包络图分析。

探针液体的参数如下所示：

表2：探针液体的参数表

 

采用接触角测量仪SL200KS型的接触角分析软件CAST3.0中的润湿性包络图分析功能，将如上2.3.4中所计算得到的固体表面自由能值及其分量值输入到软件的相关参数项后，并设置分析接触角范围为0－120°，分6段包络图进行分析，即每个包络图分析20°包络范围内的液体的色散力及极性力性质。

    将如上2.3.1－2.3.3中所述测试所导出得到的接触角图片，随机选取蒸馏水测试初始接触角值的图片和手指指纹耐受处理后的图片各1幅，采用DSA1.92，DSA3，SCA202三种不同的软件，分别采用不同的算法进行数据对比分析，以最终决定接触角测试所拟采用的最合理的测试方法。测试所用的算法包括了圆拟合法、椭圆拟合法、切线法、双圆拟合法、Young-Laplace拟合法以及ADSA-RealDrop的Young-Laplace方程拟合法等。

 

通过对三种不同的手机膜的AF涂层的接触角测试，我们可以看出：

（1）无论是水接触角值还是二碘甲烷的接触角值，其初始接触角值与指纹耐受测试的数据对比中，三种手机膜均出现了明显的接触角值变化。蒸馏水的接触角值前后变化值三种样品分别为：14.776°、14.717°和16.298°。二碘甲烷的接触角值前后变化值三种样品分别为：15.137°、10.15°、3.3°。因而，第一，很明显的通过实验就可以分析得到，按目前的防指纹评估标准，样品1可以符合要求，根本无法达到防指纹的效果；第二，虽然第三种样品的二碘甲烷接触角变化值只有3.3°，但是，其初始接触角值仅为63°，因而无法认为其实现了防指纹。

（2）初始接触角值的大小仅影响到疏水效果，并不代表样品是否能够实现防指纹效果。而低的初始接触角值则肯定是无法实现防指纹的目的的。通过最直接的使用耐受指纹实验即可分析得到，当手指在手机膜表面进行耐受处理后，手机膜表面分子组份已经改变为指纹（油、无机污染物、灰尘等），此时接触角的变化值准确的表征出了本次所测试的三种手机膜均无法实现防指纹的目的。

（3）二碘甲烷测试接触角值的初始接触角值的大小可以更好的表征出手机膜的疏油性或防指纹效果。通过样品1和样品2可以看出，两者的接触角值样品1大于样品2约8.4°。但是，两者二碘甲烷接触角的差值只有0.5°，说明两者在防指纹效果上比较接近。事实上，两者实际运用中均没有实现防指纹。因而，确认一个合理的二碘甲烷和蒸馏水的初始值是实现评估防指纹效果的第一步。

 

表3：手机膜蒸馏水、二碘甲烷接触角测试结果对比表

通过对三个手机膜的固体表面自由能的分析，可以看出：固体表面自由能分析综合了疏油、疏水两种性质，能够分析得到样品的色散力、极性力等组份，可以为筛选AFCoating液提供科学依据。

（1）三种手机膜的表面自由能计算数据如下表所示：

（2）通过样品1和样品2的表面自由能数据可以看出，两者的表面自由能值差值事实上只有1mN/m左右，因而可以认为，两者在防指纹的效果上是近似的。而样品3 的表面自由能值与样品1和2的差值非常大，达到了约12mN/m，可以认为样品3的防指纹效果与前两者是完全不一样的。

（3）超高的表面自由能，越高的色散力值代表了极疏油性能越差。通过本次的测试数据可以看出，样品3是无法达到防指纹效果的。虽然样品1的水接触角值大于样品2，但是，样品2的防指纹效果相对而言优于样品1。通过如下图示即可以看出来，样品1明显有指纹污染存在，而样品2的指纹污染会好得多。

图1：手机膜油污情况拍摄图－左侧为样品1、右侧为样品2。

 

通过将3.2所述的固体表面自由能色散力和极性力值进行WBA分析，可以进一步用于筛选防指纹涂层，用于评估AF涂层的防指纹效果评估效果。

图2：样品1可润湿性包络图

 

图3：样品2可润湿性包络图

图4：样品3可润湿性包络图

将三种手机膜的润湿性包络图进行放大后，可以分析得到：

（1）样品1的润湿100°接触角值的极性液体为77.5mN/m，样品2的润湿100°接触角值的极性液体为73.8mN/m，样品3的润湿100°接触角值的极性液体为144.7mN/m。说明，三个样品中，样品2的防指纹效果相对而言是最理想的。

（2）样品1和样品2的润湿100°接触角值的非极性液体为6mN/m左右，样品3润湿100°接触角值的非极性液体为18mN/m左右。说明样品1和2更易于疏油，而样品3更易于有油污粘附。

（3）利用润湿性包络图分析可以找到更为合理的疏水、疏油性AF涂层。通过润湿性包络图以及实际的油污拍摄图像可以看出，2号样品具有更好的疏水、疏油性组合。因而，在筛选AF涂层并建立防指纹评估体系中，润湿性包络图是一个有力的工具。

样品1可润湿性包络图－放大图

样品2可润湿性包络图－放大图

样品3可润湿性包络图－放大图

图5：三种手机膜润湿性包络图图谱放大图

 

对于两张任意选择的图片进行不同分析软件、不同算法的对比实验，测试所得的接触角值如下所示：

表5：接触角计算结果对比表

如上计算所用接触角拍摄原图如下所示：

图6：图片1原图

 

图7：图片2原图

 

通过接触角计算结果对比表以及分析计算接触角值的拟合效果图片，我们认为：

（1）圆拟合算法由于没有考虑重力对于接触角测值的影响，测值结果相对于Young-Laplace方程拟合算法偏小。在拟合圆时，DSA1.92和SCA202右侧的拟合曲线（绿色或淡蓝色）没有与液滴边缘完合重合，因而测值结果可信度一般。如图8所示。CAST3.0拟合圆时，可以明显看出，在顶点位置，拟合曲线（绿色）明显与查找边缘曲线（黄色）存在偏差。这种偏差的出现正是说明此时重力影响到了测值结果。如图9所示。

 

图8：圆拟合效果评估－圆拟合时，（左侧为DSA1.92、右侧为SCA202）

图9：CAST3.0圆拟合效果评估

（2）椭圆拟合法在拟合两幅图片时均实现的较好的拟合曲线与图像边缘的拟合度。但是，由于液滴图像，特别是超疏水液滴的图像无法实现图像在法线上、下两侧的轴对称，椭圆拟合法无法用于测试小于30°或大于130°以上的接触角值的图像分析。特别是，防指纹效果的实现极可能需要手机屏或手机膜的表面形成超疏水、疏油的效果，如荷叶效应。图10中，我们对荷叶接触角图片进行椭圆拟合分析，很明显的看到左图中，许多位置的拟合曲线重合度非常低，而右侧图片中的接触点水平线位置左、右两侧均有一定的向外扩散现象。

图10：椭圆拟合荷叶超疏水接触角图片效果图

（3）除了双圆曲线外，切线法拟合效果在两张图片的接触角分析中均是完全不能符合要求，主要有如下两个原因：第一、拟合曲线时采用的边缘点过少，拟合曲线计算所得接触角值偏小。拟合曲线完全不一实际的液滴图像边缘相重合。

图11：切线法拟合效果图1

第二、受背景噪声影响，拟合曲线与实际边缘不重合，计算结果明显出现偏差。

图12：切线法拟合效果图2

（4）Young-Laplace方程拟合法

Young-Laplace方程拟合法将液滴轮廓拟合Young-Laplace方程，用于评估液滴的接触角值是现代接触角和表面张力测试的最先进算法。[5]由于考虑了重力系数的影响，因而在测值结果上来看，其可信度最高。Young-Laplace方程拟合法用于接触角测试技术，从液滴形状来分，主要分为轴对称分析法（DSA和ADSA－P[5]）和ADSA-RealDrop法两类。轴对称法的明显特征是基于液滴平面截图（接触角图）中液滴轮廓是左右对称的假设，将一侧的接触角拟合曲线复制另一侧的接触角拟合曲线；而ADSA－RealDrop的明显特征是将液滴平面截图中的液滴轮廓左、右分别进行Young-Laplace方程拟合，并计算得到两个接触角值。在实际的测试中，后者的拟合度通常高于前者。正如前面的测试结果所显示的，DSA1.92、DSA3和SCA202由于均采用了轴对称分析法，因而测试所得的接触角值与CAST3.0所得的值有一定的偏差。但从拟合曲线来看，明显可以得到CAST3.0采用的ADSA－RealDrop算法更为优秀。图13所示，DSA1.92和DSA3.0拟合Young-Laplace方程时，接触点位置的拟合曲线与液滴轮廓重合度不高，拟合曲线往里收缩，从而导致测值结果偏大3°左右。图14中，DSA1.92和DSA3.0拟合Young-Laplace方程曲线时，接触点位置的拟合线与液滴轮廓线（红色）重合度一般，拟合曲线（淡蓝或绿）往外扩散，从而导致测值结果偏小2°左右。ADSA-RealDrop算法拟合液滴轮廓的拟合度非常高，且有效的分辨出液滴左、右轮廓的区别，可以为分析AF涂层均匀度提供有效依据，因而，是评估的所有算法中最为优秀的算法。如图15所示。

图13：DSA1.92（左）和DSA3.0（右）拟合Young-Laplace方程曲线图1

图14：DSA1.92（左）和DSA3.0（右）拟合Young-Laplace方程曲线图2

图15：CAST3.0采用的ADSA－RealDrop算法拟合Young-Laplace方程曲线图

 

综上所述，目前，应用于手机屏接触角测试的主要方法为圆拟合法，对于测试者和仪器的控制精度均要求较高，不利于测试标准的广泛推广。而椭圆拟合算法由于其受限于测试范围，因而不是最理想的应用于评估防指纹效果的理想算法。基于轴对称分析的Young-Laplace方程拟合法虽然可以实现较好的测试结果，但是，其无法应用于分析左、右接触角的区别，测值精度一般，也无法实现通过分析左、右接触角差值分析AF涂层的均匀度，因而是退而求其次的算法。目前而言，ADSA－RealDrop算法因其拟合度高，能够分析左、右接触角值，可以为快速分析AF涂层均匀度提供帮助，因而是目前首选的测试接触角值的算法。

综合如上测试手机膜的过程以及测试结果的分析，结合原有的防指纹效果评估体系，我们认为有效的防指纹效果的评估体系包括如下内容：

（1）测试探针液体：蒸馏水和二碘甲烷；

（2）测试条件：温度25℃±5℃，湿度60%±10

（3）测试操作流程：

－测试准备：

清洁度判断：测试前以及测试用完一个针管的液体后，需对测值所用进液体系进行清洁度检测。检测方法为采用悬滴法并采用ADSA－P算法，测试进液体系中蒸馏水的表面张力值。符合文献值±0.3mN/m时，即视为进液体系是符合要求的。

被测样品的表面清洁：采用超声波清洁机对被测样品的表面进行清洁，并采用烘箱进行烘干处理。

－测试过程：分别测试蒸馏水和二碘甲烷在样品上的接触角值，测试接触角采用算法为ADSA-RealDrop法，共测试5个点，对测值结果进行偏差分析。

（4）测试信赖性测试标准要求

表6：现有的手机屏防指纹评估信赖性测试标准要求内容

通过如上实验以及初步建立的防指纹效果评估体系，结合了疏油与疏水性的双重测试结果的评估，可以有效的建立起防指纹效果的评估。同时，由于采用了更为科学、精度更高的ADSA－RealDrop算法，解决了液滴量控制精度不同而导致的接触角测值误差以及其他算法本身测值误差，全面提升了接触角测值的精度，为有效的分析防指纹效果提供了更为可靠的数据基础。在评估依赖性测试中创新性添加的耐指纹项目，最直接的评估出手机屏或手机膜的防指纹效果，为防指纹效果评估提供了最基础的体系依据。

当然，新评估体系的建立中，需要在本评估体系的测试方法、测试标准的基础上进行，数据积累，需要对初期接触角值，包括蒸馏水和二碘甲烷的接触角值进行重新构建，需要对相关评估值进行调整，需要对AF涂层进行重新筛选。