电容式触摸屏由于表面需要制备一层ITO作为导体，所以其光学特性受到ITO的影响，必须要加入其他的介质层，匹配ITO的折射率，以保证整体的光透射率。因此触摸屏的光学薄膜设计是十分重要的。这种光学薄膜的设计被归纳为一种优化求解问题。以前这种设计方法主要是试凑法，图解法，单纯形法以及近几年研究的针形算法，但是这些算法都会出现局部极值，收敛速度慢等问题，不能满足人们的实际设计使用。　　 基于人工神经网络的光学薄膜设计，利用特定算法求解最优值。这种设计方法对于光学薄膜的设计有着重大的意义。　　 本文从光学薄膜的特性理论计算出发，介绍了光学特性的计算方法和推导公式以及计算机辅助设计的流程图，并分析了其他算法中的问题。重点研究了如何利用人工神经网络进行光学特性的模拟、人工神经网络的精度分析以及最优值的预测，利用三种最优值的求解算法计算出光学薄膜的最优值，并比较了三种求解方法的优劣，结果表明最适合光学薄膜设计的求解方法是基因遗传算法。按照其中一个最优解实际制备了一块电容式触摸屏，并测试相关光学特性参数，与理论计算的结果相比较。实验结果证明该设计方法易于实现，速度较快，与其他设计方法相比较能够避免局部极值的问题，可以在全范围能搜寻到最优解，并能很方便的根据设计要求有效地计算出相关的薄膜参数，具有较高的实用价值。