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精细印刷过程检测过程自动化的应用 1 精细印刷印刷的质量控制 精细印刷品是指图案复杂、细节复杂的印刷品。它的发票和邮政标签是典型的代表。由于印刷技术的不完善,以及一些不易避免的随机因素,在印制过程中常会出现各种缺陷。以钞票为例,常见的缺陷有纤维落在纸上造成的污点;油墨未干前纸张之间有相对运动在图案上产生的痕迹;由于纸张未放平整,纸张和印刷滚筒之间接触不良或与印刷头未接触上而使图案的缺版发白;另外还有走版(即凹印部分整体相对于裁切边缘而言距离不合适或超出了公差范围);胶印墨大或墨浅(导致胶印部分的底色花纹颜色过深或过浅)等。 目前在我国仍主要是通过有经验的检验员用目测法检测精细印刷品印刷的缺陷。这种方法有可能带来三个问题:一是检验速度慢,需要花费大量的人力物力;二是会有漏检(如人眼疲劳走神导致视而不见),需要建立多层检测;三是检验质量不稳定(对合格标准的把握个人之间存在差异)。如果能将缺陷检测过程自动化,就既能提高生产效率和产品质量,也能降低生产成本和节约资金。 考虑到以上因素,我们对精细印刷品的自动缺陷检测借助图像技术进行了探讨,提出了一个初步方案,并对包括图像采集中的一些因素,标准模板的制作,借助图像匹配进行产品检测的算法进行了研究和实验,下面分别介绍。 2 产品检测和检测 我们提出的初步方案将检测分为两步,见图1。首先是检测准备,通过对一定数量的合格产品进行图像采集,获得标准样本图像,也称模板。其次是实际检测,将待检产品的图像与所得模板进行匹配比较,从而根据比较结果确定缺陷的存在和位置,并发出信号以控制机械手对产品进行筛选分类。 实际中对图像的采集如果是在生产线上进行的,一般需要采用CCD等进行无接触的图像采集。如果仅对成品进行检测,也可采用扫描仪等接触性的图像采集方式。模板的制作需要使用在统计上有意义数量的合格产品,并对它们进行合理的选取以保证模板的通用有效。检测准备期的图像采集条件应尽可能与实际检测时的条件一致。考虑到不同的检测目的需采取相应的方法,如果仅需要确定产品合格与否,只要将合格产品区分出来即可;而如果还要确定不同的印制错误,则可对不合格产品继续进行分类。在后一种情况,需要产生对应不同缺陷的不同信号。 3 测试准备 检测准备过程主要包括图像采集和模板制作两个模块。 3.1 因素对自动检测质量的影响 我们在初步研究中使用了平板扫描仪来采集印刷品的图像,其中如下几个因素对自动检测的质量和效率有重要影响:扫描的参数,图像的空间分辨率,图像空间坐标的校正,彩色图像的色调,网线的消除等。 考虑到具体的工作情况,对扫描参数的确定以及对采集图像的坐标校正进行了探讨。 (1) 扫描分辨率的选择 扫描参数的确定取决于后期检测时对匹配精度的要求。由于使用平板扫描仪,所以图像采集装置与样品的距离方位是相对固定的,而且外界光照条件的干扰也可忽略,所以关键就只是要选择合适的扫描分辨率。如果分辨率偏低,扫描图的信息量太少, 会影响后来的检测精度;但如果分辨率偏高,扫描图的数据量太多,则会浪费硬盘空间和计算能力。通过分析可知,图像的分辨率应该等于小于缺陷线度的一半,且可为扫描仪光学分辨率整除以避免其后的空间插值并保持原始图像的色调整体性。例如我们的检测目标是发现小到约0.5 mm×0.5 mm的缺陷,所以采取了150 dpi的分辨率,这样每个象素对应约0.17 mm×0.17 mm的面积。 (2) 裁剪机图像的校正步骤 当用扫描仪来采集图像时,由于样品放置方位的不同,会导致各图像之间产生旋转偏移。为将图像配准,需要进行空间坐标校正。假设经剪切之后的印刷品外轮廓为标准的矩形(裁剪机的工艺指标可以保证这一点),则可以将外轮廓的最长边缘作为校正的基准。具体的校正步骤依次为:有哪些信誉好的足球投注网站最长边缘;利用边缘求出倾斜角度;根据倾斜角度,将原始图像绕坐标原点旋转,并用插值方法最终恢复原始的象素值。 倾斜角度计算时仅从边缘上选取一些点即可,这样既能提高速度,也可减小误差。 插值方法的选择要兼顾精确度和计算量。实际中比较了双线性插值法和三线性插值法。这两种方法各有优缺点,前者计算量较小,但精确度较差;后者计算量较大,但精确度较高。 3.2 阈值法l 实际中由于合格产品之间仍会存在各种差异,所以需要采集多张合格产品的图像来制作模板。这里需要计算用于制作模板的各个样本之间的相关系数和差值百分比,从而综合出一个统计化的模板。我们实验了两种模板制作方法:统计平均法和阈值法。统计平均法是根据各个样本象素值的概率分布,求出统计平均值作为模板值。设样本数为N,每个样本图像表示为fi(x,y),i=0,1,…,N-1,则模板上各象素值为 M(x,y)=1N∑i=1N?1fi(x,y)Μ(x,y)=1Ν∑i=1Ν-1fi(x,y) 阈值法的思路是在模板制作中仅选取与统计平均值相近的