1、昆明理工大学印刷品质量检测与控制课程论文印刷品印刷缺陷在线检测技术简介姓 名： 吴 雷 学 号： 202310304103 学 院： 机电工程 专 业： 包装工程 年 级： 2023级 指导教师： 何自芬 2023年 6 月 10 日：现代印刷技术中质量检测技术已经成为一个重要的项目，本文主要从印刷品的属性上简单的介绍了现代印刷品检测技术，着重介绍数字化处理技术。关键词：在线检测，数字化处理Abstract: The quality of modern printing technology in the detection technology has become an important
2、 project, this paper mainly simple attributes from printed on the modern print detection technology, introduces the digital processing technology.关键词：在线检测，数字化处理Keywords: online detection, digital signal processing前言随着科学技术的开展，人们对印刷品的要求越来越高，印刷品的细节繁多，同时印刷品生产难度增加，当前印刷行业的印刷生产已经相当自动化，而图案复杂且细节繁多的印刷品由于印刷机器和
3、印刷材料的不完善以及一些不易防止的随机因素，在印刷过程中会出现各种误差，常见的印刷品缺陷主要有颜色失真、油墨溅污、黑点、文字模糊、起皱、漏印、刮伤、套印不准等。这就要求对印刷品印刷时出现的各种缺陷能进行准确的识别和判断并把信息反响给印刷机，找出不合格的印刷品并对印刷机进行适当的调整。目前计算机已经用来控制印刷过程和印刷质量检测，为了保证与印刷生产和质量检测的自动化相适应，需要快速的高精度图像缺陷识别算法来满足印刷图像检测的高速度和高精度的特点，在高分辨率、大量数据的情况下实现实时检测。印刷品分析流程视觉分析：对重影、双影、网点丧失、纸张起皱等宏观上的检查。设备辅助分析：指测定油墨密度、网点扩大
4、、灰度等参数。抽取样张后，首先在观察室对样品做大致浏览，以检测印品的缺陷，然后再根据测控条用仪器和设备对印刷品质量进行深入细致的检测。印刷品的属性1、 实地密度实地密度是直接影响图像最暗调局部的指标，对整个复制曲线都有影响，理想的实地密度应该满足图像阶调值要求，有清晰的比照度，网点扩大值要控制在允许范围内。2、 网点扩大网点扩大是一个网目调网点从分色胶片或者印版开始直到在纸上印刷出来的尺寸方面的差异。网点扩大比油墨密度对印品的视觉效果的影响更大，网点在尺寸上微小的变化将会产生一个显而易见的视觉上的改变，包括许多颜色色相的变化。任何印刷系统都会产生一定程度的网点扩大。3、 印刷反差实地与网目调的
5、积分的密度之差同实地密度的比值，常称K值。他是控制或反映中间调调至暗调层次的指标，。印刷反差越高，在亮调、中间调、暗调和油墨实地密度之间就会有更多个阶调可被区分。对于大多数原稿，在分色过程中暗调区域的层次被严重压缩，也就是说反差不好。4、 油墨叠印率油墨叠印率与两原色的叠印色红、绿、蓝相关。油墨叠印是指与直接印到承印材料上的墨量相比，第二次印的油墨转移到前次印刷油墨上的量。在测量油墨叠印时需要知道印刷色序。印刷品质量检测技术介绍目前评价印刷品质量的方法有两种：主观评价法和客观评价法主观评价法，是以原稿为根底对照样张来评价。由于评价人的知识，技能、经验、爱好及审美观点等不同很大程度上会产生评价偏
6、差。客观评价法是通过专门的仪器设备和工具对印刷品的各个质量环节做出定量的分析，结合复制的质量标准做出客观的评价。具体来说，主要有以下四种方法：1. 主观目测法将印刷品与标准样张直接进行人为的比对，同时借助简单的测量工具如放大镜观察网点和叠印情况。但是由于观测人员的经验和心理生理因素的影响，使得该方法可变因素太多并且无法进行定量描述，影响评估的准确性和可靠性。2密度检测法彩色反射密度计已经成为印刷车间不可或缺的工具，它直观地反映了CMYK四色印刷的密度网点百分比油墨叠印率等被广泛用于颜色和墨层厚度控制当中。孟塞尔明度与密度的关系说明人眼对图像的亮中调比拟敏感对暗调相对迟钝，此种方法有一定的局限性
7、.3色度检测法随着分光光度计的逐步推广，人们已经开始把眼光投向色度测量技术。目前，色度测量已被应用到印刷过程控制中4基于数字图像处理技术的方法基于数字图像处理技术的印刷质量实时检测技术是通过将在机拍摄的印刷图像和预先存入计算机内的模板图像进行分析比拟，如果发现不同并超过设定的公差，那么输出一定的报警信号，由操作人员采取相应的措施。随着新技术的出现，印刷业逐渐向数字化、标准化、标准化、自动化方向开展，主观目测法因不适合高速高效的开展趋势会慢慢淘汰而在线检测技术那么会大放异彩，目前，密度法色度法和数字图像处理技术在在线检测领域都得到了应用。由于密度和色度测量法只能对10mm左右的区域进行检测，不能
8、直接地从印刷画面上获得我们要求的信息，必须在印张上加印特殊的印刷色控制条。而且印刷控制条有它的弊端一是使印刷过程复杂增加了本钱；二是当印刷幅面较大时，控制条所反映的信息与实际印刷画面的信息偏差增大。但是，就目前而言这种方法是高效的，它结合了传统的测量方法和先进的机器视觉适合目前的印刷工艺标准，在未来的一段时间有着巨大的开展空间当然，基于图像处理的在线检测技术充分利用和整合了光学、数字图像处理电子信息自动控制机械工程等各项技术的优势提高了在线检测的效率与精度满足了现代印刷高速精细的要求将是未来的开展方向。印刷品在线检测系统研究的关键问题印刷图像在线检测系统是实时图像处理的算法研究在印刷工业现场的
9、技术应用，而在线检测系统的技术要求又为实时图像处理的算法研究指出了方向和目标，二者是相辅相成的关系。印刷图像在线检测方法与系统实现中主要的研究内容和关键问题包括以下几个方面：运动图像在线检测的图像采集标准确实立问题：彩色图像的在线检测实现方法：如何提高图像预处理过程的实时性；如何在保证图像配准精度的前提下提高配准速度；采用图像处理方法实现印刷质量分类问题：基于图像处理的检测系统中海量数据的运算存储、传输与管理问题：图像检测系统的光源、光路与成像质量的关系等等上述问题既包括图像处理理论研究中的一些主要问题，也包括了一些在线实时检测系统实现中的关键问题，这些问题都有待于在现有根底上进一步解决。图像
10、预处理彩色图像的灰度化处理目前彩色印刷的应用范围已经越来越广，从报刊、杂志到商品包装都向彩色方向开展。但是直接对彩色图像进行处理与分析是复杂而又耗时的，直接影响到在线缺陷检测系统的实时性。在目前条件下对彩色图像的处理一般都是先转化为灰度图像，然后再按灰度图像的处理方法进行检测。灰度图像的描述与彩色图像一样反映了整幅图像的整体和局部的色度和亮度等级的分布和特征。图像的灰度化处理采用以下方法来实现：取真彩色图像每个像素的R、G、B 三个分量，通过公式Y=0.3R+0.59G+0.11B 计算该像素的灰度值Y。灰度变换比照度增强在速度很快的现代印刷生产线上采集的图像一般都会偏暗，比照度很低，不利于后
11、续处理。灰度变换比照度增强的目的就是为了改善图像的视觉效果，针对给定图像的应用场合，有目的地强调图像的整体或局部特性，扩大图像中不同物体特征之间的差异，满足某些特殊分析的需要。灰度变换法包括线性灰度变换和非线性灰度变换。其中线性灰度变换又分为线性变换和分段线性变换。前者主要用于处理曝光缺乏或曝光过度的图像或成像设备动态范围过窄造成的比照度缺乏的图像，增加图像细节的分辨率。后者的功能主要是对需要的灰度区间进行突出变换，对不需要的灰度区间进行抑止变换。最常用的是三段式线性变换，变换关系式是：式中Max( f )、Min( f )和Max(g)、Min(g)分别是f (x, y)、g(x, y)的最
12、大最小值。非线性变换主要包括指数函数变换、对数函数变换以及其他非线性函数作为映射函数的变换。根据实时在线检测图像的特点，灰度值主要集中在比拟小的一个区域之内，灰度变换比照度增强主要对该区域进行扩展，决定采用分段线性变换方法，可以很好的实现这个功能。图像差影待检图像与标准图像的各种特征和图像要素根本上一一对应，要进一步提取目标图像中的缺陷图像，需要找出待检图像与标准图像之间的差异。将图像的对应像素进行相减操作，即可得到印刷缺陷的灰度图像，又称为减影运算。这种方法计算简单，运算效率高，适合应用于实时在线的缺陷检测系统。差影过程如图4-1 所示。二值化得到灰度差影图之后，如果直接对灰度图像进行处理，
13、需要占用很多的系统资源，而且缺陷判定并不需要很详细的灰度级数据，因此采用二值化方法对差影图进行处理。图像二值化是区分目标和背景、分割图像的重要方法，将256 级的灰度图像转化为只有两个灰度值的二值图像。具有以下优点:(1) 计算二值图像特性的算法非常简单，容易理解和实现，并且计算速度很快。(2) 二值视觉所需的内存小，对计算设备要求低。工作在256 个灰度级的视觉系统所需内存是工作在相同大小二值图像视觉系统所需内存的八倍。如果利用游程长度编码等技术，还可使所需内存进一步减少。由于二值图像中的许多运算是逻辑运算而不是算术运算，所以所需的处理时间很短。(3) 许多二值视觉系统技术也可以用于灰度图像
14、视觉系统上。在灰度或彩色图像中，表示一个目标或物体的一种简易方法就是使用一幅二值图像，其中255 表示目标上的点，0 表示其它点。在物体从背景中别离出来后，为了进行检测，还需要求取物体的几何和拓扑特性，这些特性可以从它的二值图像计算出来。根据差分结果直方图的双峰特性，在双峰之间选择适宜的阈值 T，经过下式运算得到二值图像：其中g (x, y) i 、 f (x, y) i 为二值图像和差影图对应的像素点。图4-2 为缺陷图像二值化效果图。通过选取适宜的阈值，二值化的处理还可以有效去除系统噪声。经实验分析，在对图片进行比照度增强后，选取灰度值35 作为二值化的阈值T，效果良好。经过二值化处理的图
15、像，还可以有效降低由于图像采集中拖尾和运动模糊所造成的误判。缺陷检测的根本方法印刷品缺陷在线检测的根本思想就是，将采集的实时图与标准的模板图像进行比对，找出缺陷信息。目前，比拟经典的三大类印刷品缺陷检测算法是：图像差分法、分区域比拟法和分层检测算法。下面简要介绍一下这三类方法的根本思想，并分别对其优缺点进行详细的分析。图像差分法图像差分法实际上就是两幅图像之间的相减运算，这种方法能直观的给出这两幅图像对应像素的灰度差值。在目标检测、跟踪，遥感图像动态监测，医学剪影等领域有广泛的应用。在印刷品缺陷检测领域，图像差分法也能够给予一定的指导。分区域比拟法分区域比拟法的根本思路是：假设标准图像与待检测图像的大小均为W xH个像素，按照相同的方式，把这两幅图像分为假设干个大小均为M xN 的小区域，然后计算两幅图像中对应的每组小区域之间的相似性，根据相似性度量值的大小来确定它们之间的相似程度。事实上，假设某个小区域里存在缺陷或者异常信息，那么它与标准图像中与之对应的小区域之间的相似程度会明显偏低，那么我们就可以预先设定一个阈值，使每一组对应小区域之间的相似性度量值与之比拟，假设小于该阈值，那么认为该区域里存在缺陷或者异常信息，
