CN103954634A

CN103954634A - 一种印刷品在线质量检测***

Info

Publication number: CN103954634A
Application number: CN201410193104.9A
Authority: CN
Inventors: 李海山; 蒋志辉; 王访平
Original assignee: KUNMING RUIFENG PRINTING CO Ltd
Current assignee: KUNMING RUIFENG PRINTING CO Ltd
Priority date: 2014-05-08
Filing date: 2014-05-08
Publication date: 2014-07-30

Abstract

本发明涉及一种印刷品在线质量检测***，***由3CCD摄像机、LED-array光源、MV-600高速/高精度工业图像采集卡、以及带有PC机和图像处理软件的电脑主机组成，本发明应用于烟包生产企业的卷筒纸联机凹版印刷和卷筒纸联机柔版印刷中的在线质量检测，可有效防止烟包类印刷品大批量出现有形状缺陷和颜色缺陷的废次品，并且在线检测中各硬件不会接触印刷品，从而不会损害印刷品质量。本发明弥补了传统的主观目测法、密度检测法和色度检测法在检测时间滞后和理论依据不足上的问题，提高了生产效率，减少了材料浪费和降低了劳动力需求。

Description

一种印刷品在线质量检测***

技术领域

本发明涉及印品质量检测领域，具体说是一种印刷品在线质量检测***。

背景技术

随着经济飞速发展，人们生活水平不断提高，对品质追求也逐渐提高档次。反映到烟标上，体现为烟包纸盒工艺向多样化、产品形式高档化和质量要求严格化发展。烟标印刷工艺越来越复杂、质量精细度要求也越来越高。印刷企业在质量控制上的局限亟待解决。

传统检测法易受观测人员经验、心理和生理等因素的影响，稳定性和精确性较差。检测时间滞后性大，出现废次品往往数量成千上万。检测所依据的理论也存在一定的局限性和不精确性，因此在指导生产时往往存在偏差。

印品缺陷主要包括形状缺陷和颜色缺陷两种。形状缺陷主要是指瑕疵？异物？污点？刀丝等，它表现在图像上，为缺陷图像的缺陷处的灰度值与标准图像的差异。颜色缺陷主要指待检印品与标准印品颜色上存在偏差。高速印刷中，缺陷的存在必然造成大量废次品，为了降低生产成本，提高企业生产力和降低材料浪费，企业需使用在线质量检测技术实时测量。

印刷缺陷种类繁多，检测往往困难重重，因此需要更加先进的检测技术。

发明内容

本发明的目的在于解决上述问题，通过在现代高速卷筒凹版印刷机或柔版印刷机的最后一个色组后面安装检测设备，来自动检测印刷品的形状缺陷和颜色缺陷，以达到实时监测印刷品质量的目的，防止生产中大批量废次品出现，避免材料浪费。同时使产品在后期加工中原料废次品减少，降低劳动力成本。本发明的技术方案是先区分缺陷种类，针对不同缺陷选择相应图像处理方法，快速分析并找到缺陷所在位置。

本发明采用以下技术方案实现其目的：

一种印刷品在线质量检测***，所述检测***由3CCD摄像机、LED-array光源、变焦镜头、MV-600高速/高精度工业图像采集卡、以及带有PC机和图像处理软件的电脑主机组成；检测***安装在高速卷筒凹版印刷机或柔版印刷机的最后一个色组后面，位于印刷单元和印后分切单元之间，实时监测待测印品出现的形状缺陷和颜色缺陷；通过检测***中的MV-600高速/高精度工业图像采集卡建立摄像机与PC机的连接，采用图像特征分类和模板匹配进行缺陷图像检测，缺陷图像分为形状缺陷和颜色缺陷两种情况。

所述的一种印刷品在线质量检测***，检测是否存在形状缺陷，是比较模板图像和它覆盖在待检图像中的位置区域的对应像素点的灰度值，将缺陷图像的对应像素点的灰度值同标准模板图像进行比较，判断其差值是否大于预先设定的阈值范围，如果是，则为异常点，如果否，则为合格点，从而得到二值图像；根据计算二值图像上异常点的连通区域面积，判断连通区域面积是否大于给定的检测精度，如果是，则表示待检图像有缺陷，如果否，则表示待检图像无缺陷。

检测是否存在颜色缺陷，即待检印品与标准印品颜色上是否存在偏差，利用颜色空间转换模型得到印品图像的色度值CIE L*a*b*，用色差来评价印品的偏色状况：

首先用模板匹配法，找到待检印品突出特征图像所在位置，制作标准模板，找到待测印品中突出特征覆盖的位置，再对其进行分析；具体算法如下：

设R(x,y)为标准模板图像R中点(x,y)的灰度值，S’(x,y)为被搜索子图S’中点(x,y)的灰度值，W为标准模板图像R和被搜索子图S’的区域，为模板图R在区域W的平均灰度值，为被搜索子图在区域W的平均灰度值；以标准模板图像R左上角的点为起点，那么标准模板图像R(x,y)中(x,y)∈W；

在待检印品图像S中循环选取大小为W的区域；

使用公式计算两幅图像的绝对差SAD；在整幅待检印品图像S求得的SAD中，选择最小值所对应的区域作为匹配区域，该区域的起始点为待印品图像S相对于标准模板图像R的匹配点，找到标准模板图像R在待检印品图像中匹配的被搜索子图S’，之后的检测都是在此对应的位置进行分析，分为形状缺陷和颜色缺陷两种情况。

本发明应用于烟包生产企业的卷筒纸联机凹版印刷和卷筒纸联机柔版印刷中的在线质量检测，可有效防止烟包类印刷品大批量出现有形状缺陷和颜色缺陷的废次品，并且在线检测中各硬件不会接触印刷品，从而不会损害印刷品质量。本发明弥补了传统的主观目测法、密度检测法和色度检测法在检测时间滞后和理论依据不足上的问题，提高了生产效率，减少了材料浪费和降低了劳动力需求。

附图说明

图1是本发明的在线检测***硬件方框图。

图2是模板匹配示意图。

具体实施方式

一种印刷品在线质量检测***，***由3CCD摄像机、LED-array光源、变焦镜头、MV-600高速/高精度工业图像采集卡、PC平台硬件和图像处理软件组成。

本***由3CCD摄像机代替人眼进行摄像，具体功能特性：(1)定义：CCD(电荷藕合器件，Change Coupled Device)，是一种半导体装置，能够把光学影像转化为数字信号。3CCD，顾名思义，就是一台摄像机使用了3片CCD。(2)组成及功能：CCD由一个或多个摄像头和镜头组成，本***由两个摄像头和镜头组成，用来拍摄待测印品。3CCD分别用3个CCD转换红，绿，蓝信号，拍摄出来的图像从彩色还原上要比单片CCD来的自然，亮度以及清晰度也比单片CCD好。(3)分类：CCD器件分为线阵式和面阵式，线阵式一次只能获得图像的一行信息，只有当被拍摄的物体以直线形式从摄像机前移过时，才能获得完整的图像，适合于匀速运动的物体的图像检测。面阵式是按一定的方式将一维线阵CCD的光敏单元及位移集成器排列成二维阵列，能够一次性获得整幅图像的信息。该***采用面阵式。

本***光源为LED-array，较LED体积小，散热性好，寿命长，照度减弱慢，光线覆盖面积广，半功率角可通过光学手段改变不同的角度，灵活度大。

本***利用变焦镜头。变焦镜头在不改变拍摄距离的情况下，可以通过变动焦距来改变拍摄范围，从而得到不同宽窄的视场角，不同大小的影象和不同范围的景物。经调整CCD芯片和镜头基准面的距离，可使模糊图像变得清晰。该变焦镜头内装有可防抖的PSD镜片。

印刷品在线检测时，由于机械震动，拍摄的画面模糊不清，因此在变焦镜头内装一组可以上下左右活动的镜片(PSD镜片)，当震动时，检测电路检测出震动的方向，经控制电路控制PSD镜片相应地移动，对震动进行补偿，补偿后画面没有损失，拍摄效果好。

本***中MV-600高速/高精度工业图像采集卡建立摄像机与PC机的连接。MV-600是一款成熟稳定的高精度真彩色或黑白实时图像采集卡，所采集图像质量完全忠实于源信号，实时采集效果具有高分辨率、高清晰度、高保真的特点。独具的4线3D梳状滤波器能自动消除噪点，采集完全实时、无像素衰减。

本***中PC平台通常为能承受生产中出现的振动、热辐射、灰尘等的工业计算机，其CPU配置较高，能够快速运算和控制流程，达到相应图像处理软件的要求。有Intel和AMD可供选择。

为了达到不同的检测目的，一般***的硬件不用改变，而是改变图像处理软件。采用图像特征分类和模板匹配达到图像缺陷检测的目的。

若为形状缺陷，将缺陷图像的灰度值同标准图像进行比较，判断其差值是否已经超出预先设定的阈值范围，就能判断该图像是否有形状缺陷。若为颜色缺陷，主要指待检印品与标准印品颜色上存在偏差。可利用颜色空间转换模型得到印品图像的色度值CIE L*a*b*，用色差来评价印品的偏色状况。

该技术首先要用到模板匹配法，找到印品突出特征图像所在位置，制作标准模板，找到待测印品中突出特征覆盖的位置，再对其进行分析。具体方式为在大小为Ｍ×Ｍ的待测图像S中找到N×N的标准模板图像R。标准模板图像R在待测图像S中覆盖的搜索子图设为S’，x和y为子图S’左上角像点在S中的坐标值。

模板匹配示意如图2，图2中左边黄色块为基于待测印品突出特征制作的标准模板图像R，右图为标准模板R覆盖的待测图像S，x和y的取值范围为：0≤x≤M-N；0≤y≤M-N。利用绝对差(SAD)算法来比较搜索子图S’和标准模板图像R是否相似，计算出相似值，把范围内求得的SAD最小值所确定的被搜索子图S’作为匹配结果。具体算法如下：

设R(x,y)为标准模板图像R中点(x,y)的灰度值，S’(x,y)为被搜索子图S’中点(x,y)的灰度值，W为模板图像R和被搜索子图S’的区域，为模板图R在区域W的平均灰度值，为被搜索子图在区域W的平均灰度值。

该绝对差(SAD)算法主要归结为：

以模板图像R左上角的点为起点，那么模板图像R(x,y)中(x,y)∈W。

在待搜索图S中循环选取大小为W的区域，循环范围为整幅图S。

使用公式计算两幅图像的绝对差SAD。

在循坏范围S内求得的SAD中，选择最小值所对应的区域作为匹配区域，该区域的起始点为待匹配图S相对于模板图像R的匹配点。

找到标准模板图像R在待测图像中的匹配图像S’，之后的检测都是在此对应的位置进行分析，分为形状缺陷和颜色缺陷两种情况。

(1)形状缺陷

对于检测是否存在形状缺陷的，主要是比较模板图像和它覆盖在待检图像中的位置区域的对应像素点的灰度值。采用统计阈值法确定灰度阈值。采用该法确定阈值，避免出现缺陷的漏检和误检。统计阈值法缺陷检测算法如下：

(1)采集标准模板图像R在待检图像S中覆盖的被搜索子图S’(x,y)；

(2)对待检图像S’(x,y)进行预处理(噪声处理和图像定位)；

(3)计算阈值，待检图像S’(x,y)与标准模板图像R(x,y)的绝对差值|R(x,y)-S’(x,y)|；

(4)对差值图像进行二值化，即判断绝对差值|R(x,y)-S’(x,y)|是否大于灰度阈值，如果是，则标记(x,y)为异常点0，如果否，则标记(x,y)为合格点1，从而得到二值图像T(x,y)；

(5)根据计算二值图像T(x,y)上异常点0的连通区域面积As，判断As是否大于给定的检测精度h，如果是，则表示待检图像有缺陷，如果否，则表示待检图像无缺陷。

(2)颜色缺陷

检测颜色缺陷是否存在，主要是比较模板图像与待检图像的色差情况来评价印品是否合格。主要是利用颜色空间转换模型得到标准模版图像R与待检图像搜索子图S’的色度值CIE L*a*b*。计算公式为：

L*＝116(Y/Y₀)^1/3-16

a*＝500[(X/X₀)^1/3-(Y/Y₀)^1/3]

b*＝200[(Y/Y₀)^1/3-(Z/Z₀)^1/3]

其中L*为代表亮度的明度指数，a*和b*为色度指数，a*代表红-绿色轴，b*代表蓝-黄色轴；一般L*在0～100之间，a*和b*在-120～120之间。

X、Y、Z表示颜色样品的三刺激值；X₀、Y₀、Z₀为CIE标准照明体的三刺激值，在标准光源C下，X₀＝98.072，Y₀＝100.000，Z₀＝118.225；在标准光源D65下，X₀＝95.045，Y₀＝100.000，Z₀＝108.892，接着计算两图差值ΔE。ΔE表示两种色彩的CIE L*a*b*色彩空间之间的距离，用来表示总色彩差别和建立定量色彩公差，例如表示印品和签样样张色差。等于1意味着颜色差别很小，一般商业印刷上可以接受的ΔE取值为4—6，ΔE在此范围内，表示缺陷不存在，反之判为缺陷产品。色差公式如下：

总色差：ΔE_ab ^*＝[(ΔL*)²+(Δa*)²+(Δb*)²]^1/2

明度差：

Δ L^{*} = L_{1}^{*} - L_{2}^{*}

色度差：

Δ a^{*} = a_{1}^{*} - a_{2}^{*}

Δ b^{*} = b_{1}^{*} - b_{2}^{*}

彩度差：

Δ C_{ab}^{*} = C_{ab, 1}^{*} - C_{ab, 2}^{*}

以上公式中，为标准模板色，为待测样品色，ΔL^*>0时，标准模板色较待测样品明度高，颜色浅；反之，则明度低，颜色深。Δa^*>0时，待测样品色较标准模板色偏绿；反之则偏红。Δb^*>0时，待测样品色比标准模板色偏蓝；反之则偏黄。

本发明在线检测时，分析印刷品突出特征，对突出特征可能出现的缺陷进行分类，根据分类情况选用合适的图像处理方法进行图像分析。首先打开LED-array光源，让其以一定角度照射待测印品，利用变焦镜头调节焦距使图像清晰，接着3CCD开始连续拍摄一组图像，找出合适的合格品作为模板，将模板中突出特征所在版块作为缺陷检测的标准模板。连续拍摄待测品，利用模板匹配法找出标准模板覆盖于待测品中的图像所在位置。根据突出特征进行形状、颜色缺陷分类，选择适当的方式进行检测，得出是否存在缺陷的结论。

在线检测时，若存在缺陷，记录缺陷，操作员根据缺陷进行及时调整避免出现大量废次品。正式批量生产前，应先检测100张左右的产品，将***检测好的成品进行人工抽检，确定未检测出特征缺陷方可批量生产。

Claims

1.一种印刷品在线质量检测***，其特征在于，所述检测***由3CCD摄像机、LED-array光源、变焦镜头、MV-600高速/高精度工业图像采集卡、以及带有PC机和图像处理软件的电脑主机组成；检测***安装在高速卷筒凹版印刷机或柔版印刷机的最后一个色组后面，位于印刷单元和印后分切单元之间，实时监测待测印品出现的形状缺陷和颜色缺陷；通过检测***中的MV-600高速/高精度工业图像采集卡建立摄像机与PC机的连接，采用图像特征分类和模板匹配进行缺陷图像检测，缺陷图像分为形状缺陷和颜色缺陷两种情况。

2.根据权利要求1所述的一种印刷品在线质量检测***，其特征在于，检测是否存在形状缺陷，是比较模板图像和它覆盖在待检图像中的位置区域的对应像素点的灰度值，将缺陷图像的对应像素点的灰度值同标准模板图像进行比较，判断其差值是否大于预先设定的阈值范围，如果是，则为异常点，如果否，则为合格点，从而得到二值图像；根据计算二值图像上异常点的连通区域面积，判断连通区域面积是否大于给定的检测精度，如果是，则表示待检图像有缺陷，如果否，则表示待检图像无缺陷。

3.根据权利要求1所述的一种印刷品在线质量检测***，其特征在于，检测是否存在颜色缺陷，即待检印品与标准印品颜色上是否存在偏差，利用颜色空间转换模型得到印品图像的色度值CIE L*a*b*，用色差来评价印品的偏色状况：

在待检印品图像S中循环选取大小为W的区域；

4.根据权利要求1所述的一种印刷品在线检测质量***，其特征在于，所述的3CCD摄像机由两个摄像头和镜头组成，采用面阵式CCD器件。

5.根据权利要求4所述的一种印刷品在线质量检测***，其特征在于，所述的3CCD摄像机采用变焦镜头，该变焦镜头内装有一组可以上下左右活动的防抖PSD镜片。

6.根据权利要求1所述的一种印刷品在线质量检测***，其特征在于，所述的MV-600是一款成熟稳定的高精度真彩色或黑白实时图像采集卡，具有能自动消除噪点的4线3D梳状滤波器，采集完全实时、无像素衰减。

7.根据权利要求1所述的一种印刷品在线质量检测***，其特征在于，所述的带PC机和图像处理软件的电脑主机为能承受生产中出现的振动、热辐射和灰尘的工业计算机，选择Intel和AMD。