印刷电子技术作为一项新的技术, 具有生产超低成本智能标签的能力, 该技术能够真正促进物联网的发展。使用导电油墨可以印刷电子电路。在商品的生产过秘中、能够将该技术生产出的超低成本智能标签直接印刷在包装袋上。另外, 该项技术还可以通过印刷电池、传感器及监控器等设备扩展现有的智能标签功能。
      有机或无机原料可通过标准的工业印刷机进行印刷, 例如, 用于印刷报纸的印刷机每秒可以完成多个平方米版面的印刷。这有助于实现超低成本的电子元器件的生产, 进而实现将诸如智能标签之类的电子元器件应用到以往不可能涉及的领域。
     现有的大多数传统电子元器件都是单晶硅的。这些高性能的电子元器件都是经过高度集成化和微型化的, 而且每个晶体管的价格都非常低。然而, 它们的制造工艺非常复杂, 例如, 需要设计多个模具并对单晶硅薄片进行腐刻(消减过程), 还需要昂贵的空间设施, 增加了几亿美元的微芯片工厂费用。

     利用印刷电子技术将不同的原料进行印刷, 形成了电子元器件(添加处理)。这无疑减少了电子元器件的生产步骤, 降低了原材料成本, 以及总设备开销, 使生产变得简单、快速、廉价。然而, 印刷电子技术的工作性能较低。对于印刷电子元器件而言, 虽然印刷电子的每个晶体管的价格比传统电子元器件高, 但是其单位价格却低于传统电子元器件。因此, 在某些对电子元器件尺寸大小、运行速度无特殊要求, 但追求电子元器件低成本的应用中, 印刷电子元器件有望替代传统电子元器件。
 
1、有机电子和无机电子
     印刷电子可以使用有机或无机原料。无机原料(例如锌氧化物(Zn0)等)具有优良的环境稳定性和工作特性(载流子迁移率), 但无机粒子不易溶解, 难以加工。相反, 有机原料(如塑料和聚合物等), 通常具有较好的加工性能, 且自身的物理性质易用化学方法调整。因此, 本节主要讨论有机电子。通过有机电子, 能够印刷和集成二极管、晶体管、存储器、电池、传感器等元件。该技术能够生产出比常规智能标签更加便宜的新“有机”智能标签。这些标签可以包含了大量的传感器, 如温度、光线、压力、张力传感器。而且, 鉴于其超低的成本价格, 能够使单个物体上印刷多个有机智能标签(多标签)。一方面, 由实验可知, 多标签提高了有机智能标签的通信可靠性。另一方面, 多标签为单个物体提供了多个不同的传感器数值。每个配备了多标签的物体都相当于一个无线传感器网络, 虽然数据管理变得复杂, 但却能够更好地监控该物体的状况。有机智能标签与基于单晶硅的标准

2.2 有机智能印刷标签的发展蓝图
     我们对制造有机智能标签的主要概念和技术进行了研究。然而, 为了在市场。成功地引人该产品, 还需对产品参数(如产量)进行优化。现在只存在简单的机智能标签, 该标签只包含一个1~4bit 只读存储器(ROM), 没有传感器和电。该图数据来自于有机印刷电子 OE-A发展蓝图。如前所述, 目前只存在简单的有机传感器。2012年诞生了第块全集成的印刷电池, 它能使有机智能标签集成更多的复杂传感器, 这些传感器能 够持续监测其环境, 甚至在缺少读取设备的情况下也能进行工作。随着时间的移, 智能标签的存储容量将会不断上升, 至2016 年将达到96bit。另外, 我们还效引进“写一次读多次”(WORM)的存储类型。这些存储器能够存储电子产品代码(EPC)-EPC 是编码商品认证码的重要标准, WORM 型存储器的引人是有机名能标签发展的里程碑。长远来看, 有机智能标签有望实现全EPC 通信协议。首先实现的是高频(13. 56MHz)标签, 然后是特高频(850~950 MHz)标签。为避免混淆, 在图2-5中没有画出传感器。目前, 市场上存在温度、光线、压力、张力等各种各样的传感器, 同时很多其他类型的传感器也在发展。
2. 3 使用有机智能标签存在的问题
    物联网由大规模的信息系统组成。其中, 信息系统包括资源规划系统、资料库管理系统、应用服务器等。物联网利用智能标签技术将业务流程与现实生活中的损体相关联。物联网中信息系统从基础设施网络中获取数据, 如零售店的标签阅读议备。随后的主要任务是:

①处理获取的数据, 如传感器数据和信息识别;

 ②执行相应的操作, 如启动补货订购程序; 

③存储获取的数据, 通常保存多年, 例如食品上业中的数据保存。

    但是, 有机智能标签的大规模部署将产生大量的数据, 目前很多系统无法对其进行有效处理。这是因为每个物体都携带很多的智能标签, 所以数节量远大于RFID 设备所产生的数据量。因此每个物体将包含一些能返回冲突数据” 传感器。下面将对上述两个方面进行讨论。

    1)海量数据:随着有机智能标签的大规模使用, 物联网信息系统存在的核心问题是对海量数据的处理和管理。识别信息与各自数据相关, 如物品在业务进程中所处的位置及状态。例如, 如果沃尔玛公司对商品使用了RFID技术, 那么每天将产生7TB的数据量。当每个商品包含有10个或100个有机智能标签时, 数据量将 急剧增加。在最大负荷的情况下, 例如当货物托盘到达一个阅读器设备时, 元数据会发生变化。在信息系统中, 数据会以泛洪的形式进行传播更新, 例如, 更新货物位置的元数据。为了快速处理数据, 信息系统必须高速率运行。在整个供应链上运行海量数据将给中间件系统带来更高的负荷量。为了处理整个供应链上的复杂事件, 我们将对不同来源的数据进行合并。同时, 要求信息系统提供实时处理。RFID 数据压缩和处理算法是处理有机智能标签产生的海量数据的基础。
   2)数据质量:当商品嵌入了多个智能标签和传感器时, 数据质量变得至关重要。当每个物体上配置了100个或1000个的传感器, 来自单个智能标签的数据可能会被送至后台处理。一方面, 提供冗余。一个智能标签的失效并不会导致严重的后果, 因为邻近智能标签采集的数据可对其进行补偿。另一方面, 过滤不一致或相 互冲突的数据较为复杂。无法正确采集数据的传感器可能会引发不必要的甚至是高成本的进程和操作。由于物联网信息系统之间的多样化关系使得我们很难找出问题 的源头。有关解决不确定性的 RFID 数据的解释以及过滤的成果可以在调整后应用 于提高有机智能标签产生的数据的质量。

     为了进一步开展研究, 本节讨论了物联网中使用有机智能标签存在的问题。随着数据量的大幅度增长, 信息系统也需要同比例增长并能够实时查询。中间件系统的高负荷量、整个供应链的事件处理和嵌人商品的多个智能标签都需要灵活的工作负荷数据分配机制。该机制在有机智能标签、阅读设备、中间件计算机系统以及数据库管理系统之间进行数据分配。这也意味着在一定程度上, 我们需要重新考虑利用一些现有的方法去解决这些问题。