ਗਲਾਸ ਇੱਕ ਸਿੰਥੈਟਿਕ, ਨਾਜ਼ੁਕ ਉਤਪਾਦ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਸਮੱਗਰੀ ਹੈ, ਇਹ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਕਈ ਸੁਵਿਧਾਵਾਂ ਲਿਆ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਲੋਕ ਹਮੇਸ਼ਾ ਹੀ ਦਿੱਖ ਦੀ ਸਜਾਵਟ ਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਬਦਲਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ, ਸ਼ੀਸ਼ੇ ਦੇ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦੀ ਦਿੱਖ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਲਗਾਉਣਾ ਹੈ, ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਅਪਣਾਇਆ ਗਿਆ ਟੀਚਾ ਬਣ ਗਿਆ ਹੈ.
UV ਲੇਜ਼ਰ ਮਾਰਕਿੰਗਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਰਵਾਇਤੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਨੂੰ ਪਛਾੜਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਪਿਛਲੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਘੱਟ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਮੁਸ਼ਕਲ ਡਰਾਇੰਗ, ਵਰਕਪੀਸ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ, ਅਤੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਪ੍ਰਦੂਸ਼ਣ ਦੀਆਂ ਕਮੀਆਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸਦੇ ਵਿਲੱਖਣ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਫਾਇਦਿਆਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਇਹ ਗਲਾਸ ਉਤਪਾਦ ਦੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਪਸੰਦੀਦਾ ਬਣ ਗਿਆ ਹੈ। ਯੂਵੀ ਲੇਜ਼ਰ ਮਾਰਕਿੰਗ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਲਗਭਗ ਕਿਸੇ ਵੀ ਰੰਗ ਜਾਂ ਕਿਸਮ ਦੀਆਂ ਕੱਚ ਦੀਆਂ ਬੋਤਲਾਂ 'ਤੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਅਤੇ ਸਥਾਈ ਉੱਕਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਾਈਨ ਗਲਾਸਾਂ, ਕਰਾਫਟ ਤੋਹਫ਼ਿਆਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਲੋੜੀਂਦੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਟੂਲ ਵਜੋਂ ਸੂਚੀਬੱਧ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਕਿਉਂਕਿ ਅਲਟਰਾਵਾਇਲਟ ਲੇਜ਼ਰਾਂ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮੱਗਰੀਆਂ (ਸ਼ੀਸ਼ੇ ਦੀਆਂ ਸਮੱਗਰੀਆਂ ਸਮੇਤ) ਦੀ ਚੰਗੀ ਸਮਾਈ ਦਰ ਹੈ, ਗੈਰ-ਸੰਪਰਕ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੱਚ ਨੂੰ ਬਾਹਰੀ ਤਾਕਤਾਂ ਦੁਆਰਾ ਨੁਕਸਾਨ ਹੋਣ ਤੋਂ ਰੋਕਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਅਲਟਰਾਵਾਇਲਟ ਲੇਜ਼ਰ ਮਾਰਕਿੰਗ ਮਸ਼ੀਨ ਦੀ ਤਰੰਗ ਲੰਬਾਈ 355nm ਹੈ। ਬਹੁਤ ਛੋਟੀ ਤਰੰਗ-ਲੰਬਾਈ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ਵਿੱਚ ਉੱਚ ਬੀਮ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਛੋਟਾ ਸਪਾਟ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੱਚ ਦੇ ਉਤਪਾਦਾਂ ਲਈ ਅਤਿ-ਜੁਰਮਾਨਾ ਮਾਰਕਿੰਗ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਅੱਖਰ 0.2mm ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਸਕਦਾ ਹੈ.
ਅਲਟਰਾਵਾਇਲਟ ਲੇਜ਼ਰ ਮਾਰਕਿੰਗ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਿਜਲੀ ਦੀ ਸਪਲਾਈ ਦੁਆਰਾ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਸਿਆਹੀ ਦੇ ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਦੁਆਰਾ, ਇਸਲਈ ਇਹ ਸੁਰੱਖਿਅਤ, ਵਧੇਰੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਅਨੁਕੂਲ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਹੈ। ਮਾਰਕਿੰਗ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀ ਗ੍ਰਾਫਿਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਮਰਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਦਲਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਮਾਰਕਿੰਗ ਵਿੱਚ ਕੱਚ ਦੀਆਂ ਬੋਤਲਾਂ ਦੇ ਉੱਚ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਕਦੇ ਵੀ ਫਿੱਕਾ ਜਾਂ ਡਿੱਗਣ ਦਾ ਪੂਰਾ ਫਾਇਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਅਲਟਰਾਵਾਇਲਟ ਲੇਜ਼ਰ ਮਾਰਕਿੰਗ ਮਸ਼ੀਨ ਕੱਚ ਦੀ ਉੱਕਰੀ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਮਾਰਕਿੰਗ ਦਾ ਸਮਾਂ ਸ਼ੀਸ਼ੇ ਦੀ ਸਤਹ ਦੇ ਮਾਰਕਿੰਗ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਲੰਬੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਮੇਂ ਕਾਰਨ ਸ਼ੀਸ਼ੇ ਦੀ ਸਤਹ ਬਹੁਤ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਉੱਕਰੀ ਜਾਵੇਗੀ। ਜੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦਾ ਸਮਾਂ ਬਹੁਤ ਛੋਟਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਲੀਕੇਜ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣੇਗਾ. ਇਸ ਲਈ, ਡੀਬੱਗਿੰਗ ਦੌਰਾਨ ਕਈ ਵਾਰ ਧੀਰਜ ਨਾਲ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਅਤੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।