CN103175840A - 基于机器视觉的胶印版材表面检测方法及*** - Google Patents
基于机器视觉的胶印版材表面检测方法及*** Download PDFInfo
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Abstract
本发明是一种基于机器视觉的胶印版材表面检测方法及***,该***包括图像采集设备、图像处理设备、***照明设备和UPS;其中,所述图像采集设备,用于采集胶印版材表面原始图像信息;所述图像处理设备,用于处理所述图像采集设备采集的原始图像信息;所述***照明设备,用于为所述图像采集设备提供成像照明;所述UPS,用于整个***的断电保护及电源管理。本发明配合现有胶印版材生产线,实现对胶印版材表面的实时在线检测;降低漏检率、释放人工劳力,降低生产厂商生产成本;提高检测精度,提高生产线工业自动化水平。
Description
技术领域
本发明涉及机器视觉检测及工业自动化领域,具体地,涉及一种基于机器视觉的胶印版材表面检测方法及***。
背景技术
胶印版材是平版印刷的一种优质印版。自问世以来,世界范围得到飞速发展,现已普遍应用于报纸、杂志、书籍的印刷。在生产过程中,由于原材料质量、生产工艺等原因,胶印版材表面会有瑕疵或缺陷,比如脱涂、污点、划痕、褶皱等,从而影响了产品的质量。
目前,国内各胶印版材厂商,对于胶印版材表面瑕疵缺陷的检测主要还是依靠工人肉眼识别。但是,受限人的主观因素影响,在检测的过程中时常会出现漏检的情况,这样给厂家带来了很大的经济损失。而且随着人工成本的不断增加,胶印版材生产线车速的不断提高,这种纯粹依靠人工的检测方法越来越不可取。
综上所述,现有胶印版材表面检测技术存在如下不足:
1、漏检率高:受限人的主观因素,胶印版材检测过程中漏检的概率很高;
2、成本高:漏检率高,厂家会的经济损失大;而且,随着工人工资的增长,厂家的人工成本也会越来越高;
3、检测精度低:单纯依靠人工检测,检测精度势必会很低;
4、生产效率低下:人工检测制约生产线车速的提高;而且胶印版材生产环境有轻微毒性,长时间检测会影响检测效率,还会对工人的身体健康造成影响;
发明内容
(一)要解决的技术问题
针对现有胶印版材表面检测技术中的不足,本发明的目的在于提出一种基于机器视觉的胶印版材表面检测方法及***,配合现有胶印版材生产线,实现对胶印版材表面的实时在线检测;降低漏检率、释放人工劳力,降低生产厂商生产成本;提高检测精度,提高生产线工业自动化水平。
(二)技术方案
为了解决上述技术问题,本发明提供一种基于机器视觉的胶印版材表面检测***,包括图像采集设备、图像处理设备、***照明设备和UPS;其中,
所述图像采集设备,用于采集胶印版材表面原始图像信息;
所述图像处理设备,用于处理所述图像采集设备采集的原始图像信息;
所述***照明设备,用于为所述图像采集设备提供成像照明;
所述UPS,用于整个***的断电保护及电源管理。
优选地,所述的基于机器视觉的胶印版材表面检测***,还包括辅助设备,所述辅助设备包括***同步设备、喷码机及喷码识别机、报警灯;其中,
所述同步设备包括同步盒与编码器,用于提供所述图像采集设备的同步采集时序信号;
所述喷码机,用于根据所述图像处理设备的处理结果,对胶印版材进行喷码标识;
所述喷码识别机,用于所述喷码机喷码标签的识别;
所述报警灯,用于根据所述图像处理设备的处理结果提示胶印版材表面有瑕疵出现时,进行报警提示。
优选地,所述***照明设备包括线性光源、条形光源与同轴光源中至少一种。
优选地,所述***照明设备的光波长大于450nm可见光。
优选地,所述图像采集设备由一个或多个线阵CCD相机并行拼接组成。
优选地,所述图像处理设备包括图像采集卡和计算机;其中图像采集卡通过PCI-E总线方式与计算机通讯。
优选地,所述图像处理设备中包括信息管理模块,用于所述图像处理设备图像处理结果的统计分析,并控制管理整个***。
优选地,所述信息管理模块的统计分析功能,基于图像处理设备的图像处理结果,将图像处理结果中瑕疵的相关信息做分析统计,并将结果存储与数据库中,通过人机界面显示出来。
优选地,所述信息管理模块可实时监控***各硬件实时状态和使用情况,并实现控制管理功能。
本发明还提供一种利用所述***的基于机器视觉的胶印版材表面检测方法,包括步骤:
S1:图像采集设备采集生产线材料表面原始图像信息;
S2:图像处理设备接收到图像采集设备的图像原始信息后,完成原始图像的初步处理,再经过边界定位、图像增强、二值化、图像去噪、消除背景、图像形态学瑕疵查找和分析,最后将生产线材料原始图像中瑕疵的图片、面积大小和位置信息传递给信息管理的模块;信息管理的模块基于图像处理设备的图像处理结果,将图像处理结果中瑕疵的相关信息做分析统计,并将结果存储与数据库中,通过人机界面显示出来。
(三)有益效果
本发明基于机器视觉的胶印版材表面检测方法及***,具有如下优点和有益效果:
1、无需改变现有生产工序,方便安装在胶印版材生产线上;
2、实现胶印版材表面的实时在线检测,提供生产厂商的生产效率:本***可实现对30m/min胶印版材生产线的实时在线检测。
3、检测精度高:本***采集精度0.05mm以上,检测精度达到0.1mm,远高于目前人工检测水平;
4、漏检率低:整个检测过程完全由工业控制计算机或者PC完成,无人为客观因素影响,可大大降低漏检率;
5、生产成本低:漏检率降低了,减少生产厂商的经济损失;释放大量人力,减少人力成本,保守估计,每条线释放60名人工劳力,每年节约成本100万。
附图说明
图1为本发明基于机器视觉的胶印版材表面检测***的结构示意图;其中,1-图像采集设备;2-瑕疵;3-***照明设备;4-喷码机;5-胶印版材;6-图像处理设备;7-报警灯;8-编码器;
图2为本发明***工作原理示意图;
图3为本发明中的同步时序示意图;
图4为本发明中的算法处理过程示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例,对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明,但不是限制本发明的范围。
本发明所述的基于机器视觉的胶印版材表面检测***,包括图像采集设备、图像处理设备、***照明设备和UPS;其中,所述图像采集设备,用于采集胶印版材表面原始图像信息;所述图像处理设备,用于处理所述图像采集设备采集的原始图像信息;所述***照明设备,用于为所述图像采集设备提供成像照明;所述UPS,用于整个***的断电保护及电源管理。
如图1所示,本发明所述的基于机器视觉的胶印版材表面检测***一实施例,包括图像采集设备1,***照明设备3,图像处理设备6和UPS;辅助设备包括喷码机4、报警灯7、编码器8;所述图像处理设备6包括信息管理模块。其中:图像采集设备1采集胶印版材5表面的原始图像信息;图像处理设备6用于图像采集设备1采集原始图像信息的处理;***照明设备3用于为图像采集设备1提供成像照明;所述信息管理模块,用于所述图像处理设备1图像处理结果的统计分析,并控制管理整个***。***工作原理如图2所示。
其中,***照明设备3包括线性光源、条形光源与同轴光源中至少一种,及相对应的光源控制器;
这里,***照明设备3可以使用线性光源、同轴光源、条形光源;依据胶印版材特性,***要求照明设备的光波长大于450nm可见光;
具体地,***照明设备3的使用方式如下:依据CTP的光线特性,***采用线性光源,***照明设备波长为570nm黄色光源;
图像采集设备1,由***同步时序统一控制,完成对胶印版材5表面原始图像的采集,经图像采集设备1与图像处理设备6的数据接口,传输给图像处理设备6进行处理;
这里,图像采集设备1是由一个或几个线阵CCD相机并行拼接组成,根据实际的检测幅宽和生产线速度选择线阵CCD相机的个数和参数。
***同步时序如图3所示,生产线带动编码器转动,产生同步信号,经过同步盒处理后,分别传给不同的采集卡,控制采集设备同步采集。
图像处理设备6用于对图像采集设备1采集原始图像信息的处理;
这里图像处理设备6包括图像采集卡、工业控制计算机或者PC机,以及插接在所述工业控制计算机或者PC机内部的内存、硬盘、显卡等硬件设备,其中图像采集卡通过PCI-E总线方式与工业控制计算机或者PC机通讯。
具体地,图像处理设备6中的图像采集卡接受到图像采集设备1的图像原始信息后,完成原始图像的初步处理,并通过相应接口传递给算法程序。算法程序再经过边界定位、图像增强(线性拉伸)、二值化(单阈值、双阈值、自适应)、去除孤立点(临域搜索)、图像或(去除背景,只留瑕疵)、图像形态学等一系列算法处理,将胶印版材原始图像中瑕疵2的图片、面积大小、位置等信息传递给信息管理软件。图像处理过程如图4所示。
信息管理模块,用于所述图像处理设备1图像处理结果的统计分析,并控制管理整个***。
具体的,信息管理模块的统计分析功能,基于图像处理设备6的图像处理结果,将图像处理结果中瑕疵的相关信息做分析统计,并将结果存储与数据库中,通过人机界面显示出来。信息管理软件还有一项功能是完成对***的监控管理。可实时监控***各硬件实时状态和使用情况,并实现控制管理功能。
其它辅助设备,包括同步设备、喷码机及喷码识别机、报警灯,用于辅助***完成对应的功能。
其中,同步设备,用于图像采集设备的同步信号的提供;喷码机及喷码识别机、报警灯的功能在于,当图像处理设备6完成对胶印版材5表面瑕疵2的识别后,信息管理软件接收到算法程序的瑕疵处理结果,会发给喷码机一个控制信号,喷码机在胶印版材背面喷码标示瑕疵2的位置。喷码识别机位于码垛操作之前,识别瑕疵2的位置喷码,完成对胶印版材的质量检测功能。
其中报警灯:根据所述图像处理设备的处理结果提示胶印版材表面有瑕疵出现时,进行报警提示;信息管理模块接收到胶印版材表面的检测结果,有瑕疵出现时,会给报警灯发一个控制信号,报警灯提示操作员胶印版材表面有瑕疵出现。
本发明所述的基于机器视觉的胶印版材表面检测方法,包括步骤:
S1:图像采集设备采集生产线材料表面原始图像信息;
S2:图像处理设备接收到图像采集设备的图像原始信息后,完成原始图像的初步处理,再经过边界定位、图像增强、二值化、图像去噪、消除背景、图像形态学瑕疵查找和分析,最后将生产线材料原始图像中瑕疵的图片、面积大小和位置信息传递给信息管理的模块;信息管理的模块基于图像处理设备的图像处理结果,将图像处理结果中瑕疵的相关信息做分析统计,并将结果存储与数据库中,通过人机界面显示出来。
以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明技术原理的前提下,还可以做出若干改进和替换,这些改进和替换也应视为本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种基于机器视觉的胶印版材表面检测***,其特征在于,包括图像采集设备、图像处理设备、***照明设备和UPS;其中,
所述图像采集设备,用于采集胶印版材表面原始图像信息;
所述图像处理设备,用于处理所述图像采集设备采集的原始图像信息;
所述***照明设备,用于为所述图像采集设备提供成像照明;
所述UPS,用于整个***的断电保护及电源管理。
2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的胶印版材表面检测***,其特征在于,还包括辅助设备,所述辅助设备包括***同步设备、喷码机及喷码识别机、报警灯;其中,
所述同步设备包括同步盒与编码器,用于提供所述图像采集设备的同步采集时序信号;
所述喷码机,用于根据所述图像处理设备的处理结果,对胶印版材进行喷码标识;
所述喷码识别机,用于所述喷码机喷码标签的识别;
所述报警灯,用于根据所述图像处理设备的处理结果提示胶印版材表面有瑕疵出现时,进行报警提示。
3.根据权利要求1或2所述的基于机器视觉的胶印版材表面检测***,其特征在于,所述***照明设备包括线性光源、条形光源与同轴光源中至少一种。
4.根据权利要求3所述的基于机器视觉的胶印版材表面检测***,其特征在于,所述***照明设备的光波长大于450nm可见光。
5.根据权利要求1所述的基于机器视觉的胶印版材表面检测***,其特征在于,所述图像采集设备由一个或多个线阵CCD相机并行拼接组成。
6.根据权利要求1所述的基于机器视觉的胶印版材表面检测***,其特征在于,所述图像处理设备包括图像采集卡和计算机;其中图像采集卡通过PCI-E总线方式与计算机通讯。
7.根据权利要求1所示的基于机器视觉的胶印版材表面检测***,其特征在于,所述图像处理设备中包括信息管理模块,用于所述图像处理设备图像处理结果的统计分析,并控制管理整个***。
8.根据权利要求7所述的基于机器视觉的胶印版材表面检测***,其特征在于,所述信息管理模块的统计分析功能,基于图像处理设备的图像处理结果,将图像处理结果中瑕疵的相关信息做分析统计,并将结果存储与数据库中,通过人机界面显示出来。
9.根据权利要求7所述的基于机器视觉的胶印版材表面检测***,其特征在于,所述信息管理模块可实时监控***各硬件实时状态和使用情况,并实现控制管理功能。
10.一种利用权利要求1-9中任意一项所述的***的基于机器视觉的胶印版材表面检测方法,其特征在于,包括步骤:
S1:图像采集设备采集生产线材料表面原始图像信息;
S2:图像处理设备接收到图像采集设备的图像原始信息后,完成原始图像的初步处理,再经过边界定位、图像增强、二值化、图像去噪、消除背景、图像形态学瑕疵查找和分析,最后将生产线材料原始图像中瑕疵的图片、面积大小和位置信息传递给信息管理的模块;信息管理的模块基于图像处理设备的图像处理结果,将图像处理结果中瑕疵的相关信息做分析统计,并将结果存储与数据库中,通过人机界面显示出来。
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Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104616314A (zh) * | 2015-03-04 | 2015-05-13 | 中国民航大学 | 一种混凝土材质飞机跑道路面的胶印识别方法 |
CN105842253A (zh) * | 2016-03-18 | 2016-08-10 | 奥士康科技股份有限公司 | 一种自动化pcb板光学检测方法 |
CN109194910A (zh) * | 2018-08-02 | 2019-01-11 | 中国电力科学研究院有限公司 | 一种碳纤维复合芯导线生产线智能视频监控方法和*** |
CN115230346A (zh) * | 2022-08-03 | 2022-10-25 | 河南汇达印通科技股份有限公司 | 感光材料板生产装置和生产方法 |
CN115339879A (zh) * | 2022-10-19 | 2022-11-15 | 昆明理工大学 | 一种基于机器视觉的长材小方坯智能输送跟踪方法及*** |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS5970947A (ja) * | 1982-10-15 | 1984-04-21 | Hitachi Ltd | 印刷配線基板のパタ−ン検出方法 |
US20020080345A1 (en) * | 2000-12-27 | 2002-06-27 | Takayuki Ishiguro | Optical system for detecting surface defect and surface defect tester using the same |
CN1576828A (zh) * | 2003-07-28 | 2005-02-09 | 日东电工株式会社 | 薄片状制品的检查方法及检查*** |
CN2737405Y (zh) * | 2004-08-30 | 2005-11-02 | 左自凯 | 管线一体化自动检测火灾、自动灭火装置 |
CN101725073A (zh) * | 2009-11-24 | 2010-06-09 | 保定钞票纸业有限公司 | 纸张剔除处理方法和装置 |
CN101986162A (zh) * | 2010-08-26 | 2011-03-16 | 东北大学 | 一种工业铝电解质电导率在线测量装置及测量方法 |
CN202002894U (zh) * | 2011-01-10 | 2011-10-05 | 山东轻工业学院 | 基于机器视觉的快速在线纸病检测*** |
CN102231561A (zh) * | 2011-06-21 | 2011-11-02 | 江苏科技大学 | 船舶信号检测报警***的不间断供电控制装置及供电方法 |
-
2011
- 2011-12-21 CN CN201110433009.8A patent/CN103175840B/zh active Active
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS5970947A (ja) * | 1982-10-15 | 1984-04-21 | Hitachi Ltd | 印刷配線基板のパタ−ン検出方法 |
US20020080345A1 (en) * | 2000-12-27 | 2002-06-27 | Takayuki Ishiguro | Optical system for detecting surface defect and surface defect tester using the same |
CN1576828A (zh) * | 2003-07-28 | 2005-02-09 | 日东电工株式会社 | 薄片状制品的检查方法及检查*** |
CN2737405Y (zh) * | 2004-08-30 | 2005-11-02 | 左自凯 | 管线一体化自动检测火灾、自动灭火装置 |
CN101725073A (zh) * | 2009-11-24 | 2010-06-09 | 保定钞票纸业有限公司 | 纸张剔除处理方法和装置 |
CN101986162A (zh) * | 2010-08-26 | 2011-03-16 | 东北大学 | 一种工业铝电解质电导率在线测量装置及测量方法 |
CN202002894U (zh) * | 2011-01-10 | 2011-10-05 | 山东轻工业学院 | 基于机器视觉的快速在线纸病检测*** |
CN102231561A (zh) * | 2011-06-21 | 2011-11-02 | 江苏科技大学 | 船舶信号检测报警***的不间断供电控制装置及供电方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
张燃: "预涂感光板疵病检测***设计", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库-工程科技I辑》, no. 2, 15 February 2011 (2011-02-15), pages 3 - 28 * |
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104616314A (zh) * | 2015-03-04 | 2015-05-13 | 中国民航大学 | 一种混凝土材质飞机跑道路面的胶印识别方法 |
CN105842253A (zh) * | 2016-03-18 | 2016-08-10 | 奥士康科技股份有限公司 | 一种自动化pcb板光学检测方法 |
CN105842253B (zh) * | 2016-03-18 | 2019-07-23 | 奥士康科技股份有限公司 | 一种自动化pcb板光学检测方法 |
CN109194910A (zh) * | 2018-08-02 | 2019-01-11 | 中国电力科学研究院有限公司 | 一种碳纤维复合芯导线生产线智能视频监控方法和*** |
CN115230346A (zh) * | 2022-08-03 | 2022-10-25 | 河南汇达印通科技股份有限公司 | 感光材料板生产装置和生产方法 |
CN115339879A (zh) * | 2022-10-19 | 2022-11-15 | 昆明理工大学 | 一种基于机器视觉的长材小方坯智能输送跟踪方法及*** |
CN115339879B (zh) * | 2022-10-19 | 2023-03-31 | 昆明理工大学 | 一种基于机器视觉的长材小方坯智能输送跟踪方法及*** |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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