CN112918116B - 一种用于提高彩色印刷***打印精度的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种用于提高彩色印刷***打印精度的方法，包括以下步骤：1、打印叠印光学识别符；2、数字化采集所述的叠印光学识别符；3、对采集到的叠印光学识别符进行CMYK色彩通道分割；4、对CMYK各通道的图像进行边缘特征提取；5、对CMYK各通道图像边缘特征进行几何中心定位，计算获得喷头校准值。本发明叠印光学识别符定位算法精度高，能够有效提升套印印刷品的品质；叠印光学识别符尺寸较小，可避免承印物的浪费；本发明自动化程度高，减少人工成本和设备的调试时间。

Description

一种用于提高彩色印刷***打印精度的方法

技术领域

本发明涉及彩色印刷技术领域，具体涉及一种用于提高彩色印刷***打印精度的方法。

背景技术

套印是彩色数字印刷的一种重要技术手段，其基本原理是将几种不同颜色的油墨按照特定的顺序依次印刷在同一承印物上。彩色套印***中所有喷头需要同样的参考系，以确保印刷内容套印准确。现有数字印刷***中，喷头校准参数的设定往往需要人工操作，不仅耗费时间，也难以实现更大规模的生产作业。

要实现喷头参数的自动化校准，一种可行的技术线路是实现叠印光学识别符的坐标检测。一些传统的数字化检测方法，如模板匹配、形态学腐蚀、霍夫变换、线性拟合等，存在着一些局限：当十字线的边缘不清晰时，线性拟合得到的结果精度较低；当数字图像对比度较差时，形态学腐蚀不能较好地找到十字线的中心坐标。因此这些方法都还未实现更大规模的应用。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明旨在提供一种用于提高彩色印刷***打印精度的方法，可以提高印刷***整体精度，降低人工成本，提高效率。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种用于提高彩色印刷***打印精度的方法，包括以下步骤：

S1、将彩色印刷***切换到运行状态，并打印叠印光学识别符；

S2、对步骤S1中打印得到的叠印光学识别符进行采集，得到叠印光学识别符数字图像；

S3、对步骤S2所得叠印光学识别符数字图像进行CMYK色彩通道分割，得到C、M、Y和K四个色彩通道的四幅叠印光学识别符灰度图像；

S4、对步骤S3中得到的四幅叠印光学识别符灰度图像分别进行特征提取，得到C、M、Y和K四个色彩通道的叠印光学识别符边缘特征图；

S5、对步骤S4中得到的C、M、Y和K四个色彩通道的叠印光学识别符边缘特征图进行中心定位，得到四个色彩通道的叠印光学识别符的几何中心，计算C、M和Y通道的几何中心与K通道的几何中心的相对距离，利用该数值修正喷头的校准参数。

进一步地，步骤S1中，所述叠印光学识别符为十字线、三角形、圆形中的一种或组合。

更进一步地，所述十字线、三角形、圆形的线宽典型值为0.1mm。

再进一步地，当所述叠印光学识别符为三角形时，其边长的典型值为0.8-1.2mm；当所述叠印光学识别符是十字线时，其线段长度的典型值为0.8-1.2mm；当所述叠印光学识别符为圆形时，其直径长度的典型值为0.8-1.2mm。

进一步地，步骤S2中，采用CCD相机或CMOS相机对叠印光学识别符进行采集。

进一步地，步骤S3中，对步骤S2所得叠印光学识别符数字图像利用色彩补余算法进行色彩空间变换得到C、M、Y和K四个色彩通道的四幅叠印光学识别符灰度图像，具体过程如下：

首先按下式进行计算：

式中，c、m、y为C、M、Y颜色通道的补余值；G_MAX为最大灰度值；R、G、B为叠印光学识别符数字图像在RGB色彩空间下的矩阵数据；

再按下式进行计算：

式中，C、M、Y、K为CMYK色彩空间数字图像的转换结果，min表示取最小值。

进一步地，步骤S3的具体过程如下：

1)采集得到叠印光学识别符数字图像后，其色彩空间为RGB色彩空间，判断待判定像素点的R、G、B通道是否同时小于160，若是，则该像素点判定为黑色点即K点，同时将R、G、B通道的数值都增加60，进入步骤2)；若判定像素点的R、G、B通道不同时小于160，则直接进入步骤2)；

2)分别判断R、G、B三个通道数值是否小于160，若R小于160则判定为青色点即C点，若G小于160则判定为品红色点即M点，若B小于160则判定为黄色点即Y点；若上述情况均不满足，对于1)中待判定像素点的R、G、B通道同时小于160的情况，说明该点仅为黑色点，对于1)中待判定像素点的R、G、B通道不同时小于160的情况，则判定该点无油墨印刷；

各个像素点处的颜色判定结果可能存在只有一种色点、两种色点重合、三种色点重合、四种色点重合这四种情况。

进一步地，步骤S4的具体过程为：

S4.1、取二维高斯函数的拉普拉斯变换

如下式：

式中，Gauss代表二维高斯函数，x,y表示叠印光学识别符灰度图像的像素点坐标，σ是高斯分布的方差参数；

S4.2、构造改进的拉普拉斯算子K^I，如下式：

其中，0≤x≤H,0≤y≤W；H和W表示算子矩阵的行数和列数；

S4.3、令叠印光学识别符灰度图像矩阵数据P和改进拉普拉斯算子K^I作卷积运算，得到图像边缘特征信息R_conv，如下式：

R_conv＝P*K^I；

S4.4、利用图像边缘特征信息R_conv进一步作二维高斯函数的拉普拉斯变换

并进行二值化处理，可得边缘特征图P_E，如下式：

式中，x,y为叠印光学识别符灰度图像矩阵坐标。

进一步地，步骤S5中，采用菱形模板匹配算法进行中心定位。

本发明的有益效果在于：

1、利用本发明方法可以实现高程度自动化的喷头校准参数，喷头校准参数可由计算机程序自动计算出，减少人工成本和设备的调试时间。

2、本发明的叠印光学识别符定位算法精度高，能够有效提升套印印刷品的品质；具体地，本发明采用基于二维高斯滤波和改进拉普拉斯边缘检测的方法，相对于传统的检测方法，对噪声有更好的抑制效果，同时对采集图像的对比度要求更低，更能适应复杂的工业生产环境，也可以获得更高的理论精度。

3、本发明采用的叠印光学识别符尺寸较小，便于印刷在不影响印品效果的空白区域，仅需满足数字图像采集装置工作要求即可，可避免承印物的浪费；

附图说明

图1为本发明实施例中的方法流程示意图；

图2为本发明实施例中的三角形叠印光学识别符示意图；

图3为本发明实施例中的十字线叠印光学识别符示意图；

图4为本发明实施例中的十字线和圆形组合叠印光学识别符示意图；

图5为本发明实施例中CMYK颜色通道分割算法流程图。

具体实施方式

以下将结合附图对本发明作进一步的描述，需要说明的是，本实施例以本技术方案为前提，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围并不限于本实施例。

本发明公开了一种用于提高彩色印刷***打印精度的方法，如图1所示，包括以下步骤：

S1、将彩色印刷***切换到运行状态，并打印叠印光学识别符。

图2、图3、图4所示是三种常用的可用的叠印光学识别符。

具体地，图2是三角形叠印光学识别符，图3是十字线叠印光学识别符，图4是十字线和圆形组合叠印光学识别符。

本实施例中采用如图3所示的十字线叠印光学识别符，其线宽为0.1mm，线段长度为0.8mm。

令彩色印刷***启动，C、M、Y、K四个颜色通道的喷头均在某一确定的坐标点打印十字线叠印光学识别符。

S2、利用CCD相机对步骤S1中打印得到的叠印光学识别符进行采集，将采集获得的叠印光学识别符数字图像输入计算机中进行后续处理。

S3、对步骤S2所得叠印光学识别符数字图像进行CMYK色彩通道分割，得到C、M、Y和K四个色彩通道的四幅叠印光学识别符灰度图像；本实施例中，采用色彩补余算法对数字图像进行色彩空间变换。

CCD相机采集到的数字图像以RGB色彩空间存储，需要转换为CMYK色彩空间。根据色彩变换关系，RGB是无法与CMYK一一对应的，必须通过算法利用C、M、Y通道的值计算出K的值。

一般地，RGB色彩空间的每个通道取值范围是0到255，CMYK色彩空间每个通道取值范围是0到100。色彩补余算法的具体计算过程如下：

式中，c、m、y为C、M、Y颜色通道的补余值；G_MAX为最大灰度值，本实施例中最大灰度值为255；R、G、B为数字图像在RGB色彩空间下的矩阵数据。

式中，C、M、Y、K为CMYK色彩空间数字图像的转换结果，min表示取最小值。

S4、对步骤S3中得到的四幅叠印光学识别符灰度图像分别进行特征提取，得到C、M、Y和K四个色彩通道的叠印光学识别符边缘特征图。

在本实施例中，采用基于二维高斯滤波和改进拉普拉斯边缘检测的算法对四幅叠印光学识别符灰度图像进行特征提取。

需要说明的是，二维拉普拉斯变换基于二维梯度，其定义如下：

式中，x,y表示数字图像的像素坐标，

是算子，

表示偏导数运算，f表示映射关系，f(x,y)表示数字图像矩阵中某一坐标处的数值。

二维拉普拉斯变换可以用拉普拉斯卷积核与矩阵的卷积形式表达，拉普拉斯卷积核如下式：

二维拉普拉斯变换的卷积形式如下式：

或

式中，*表示卷积运算，I是拉普拉斯卷积核，I_{_}是拉普拉斯卷积核的另外一种形式，P是数字图像矩阵数据，本实施例中是某个颜色通道的灰度图。

拉普拉斯算子不会对图像做平滑处理，因此对噪声敏感，图像的噪点较易被当作图像的边缘。本实施例引入二维高斯滤波与二维拉普拉斯变换相结合，算法噪声抑制性能得到提升。

二维高斯函数定义如下：

式中，Gauss表示高斯函数，x,y为图像矩阵坐标，σ为高斯分布的方差参数。

改进拉普拉斯边缘检测算法的具体过程如下：

(1)根据二维高斯函数的定义，计算高斯矩阵G_H×W，该矩阵是H行，W列的，如下式：

G_H×W＝[Gauss(x,y,σ)]_{0≤x≤H-1,0≤y≤W-1,x,y∈N}；

式中，Gauss表示高斯函数，x,y表示数字图像的像素点坐标，σ为高斯分布的方差参数，N代表自然数。

(2)计算高斯矩阵所有组成数字的和S_G，式中G_H×W表示高斯矩阵，如下式：

S_G＝∑G_H×W；

(3)计算高斯卷积算子K，对高斯矩阵进行归一化处理；用高斯矩阵的和S_G除以所述高斯矩阵G_H×W，可得到高斯卷积算子K，如下式：

(4)提取图像的边缘特征R_conv：将数字图像矩阵P依次与高斯卷积算子K和拉普拉斯卷积核I或I_{_}做卷积运算，如下式：

R_conv＝P*K*I或R_conv＝P*K*I_{_}；

需要注意的是，上述过程时间复杂度较高，因为需要计算二维卷积。本实施例将二维卷积运算分解为一维卷积运算，降低算法时间复杂度。因此，本实施例采用基于二维高斯滤波和改进拉普拉斯边缘检测的算法进行特征提取，其具体过程为：

1)取二维高斯函数的拉普拉斯变换

如下式：

式中，Gauss代表二维高斯函数，x,y表示叠印光学识别符灰度图像的像素点坐标，σ是高斯分布的方差参数。

2)构造改进的拉普拉斯算子K^I，如下式：

其中，0≤x≤H,0≤y≤W。H和W表示算子矩阵的行数和列数；

3)令数字图像矩阵P和改进拉普拉斯算子K^I作卷积运算，得到图像边缘特征信息R_conv，如下式：

R_conv＝P*K^I；

利用图像边缘特征信息R_conv进一步作二维高斯函数的拉普拉斯变换

并进行二值化处理，可得边缘特征图P_E，如下式：

式中，x,y为图像矩阵坐标，上述两个二值化处理公式分别对应拉普拉斯卷积核I和I_{_}。

S5、对步骤S4中得到的C、M、Y和K四个色彩通道的叠印光学识别符边缘特征图，采用菱形模板匹配算法进行中心定位，得到四个色彩通道叠印光学识别符的几何中心；计算C、M和Y通道几何中心与K通道几何中心之间的相对距离，利用该数值修正喷头的校准参数。

设C通道几何中心的坐标为(x_C,y_C),M通道几何中心的坐标为(x_M,y_M)，Y通道几何中心的坐标为(x_y,y_y)，K通道的几何中心为(x_k,y_k)。一般地，需要将C,M,Y通道与K通道保持几何中心一致。分别计算如下的C,M,Y通道校准量：

δ_C＝(x_C-x_K,y_C-y_K)

δ_M＝(x_M-x_M,y_C-y_K)；

δ_Y＝(x_Y-x_K,y_Y-y_K)

通过计算机将该控制参数发送至印刷控制***，所述C,M,Y通道校准量即为印刷***偏移修正量。

实施例2

本实施例和实施例1基本相同，主要区别在于，步骤S3不采用色彩补余算法得到C、M、Y和K四个色彩通道的四幅叠印光学识别符灰度图像。由于在实际应用时，印刷时的校准误差不确定，不同颜色的叠印光学识别符可能存在多种重叠模式：可能每种颜色独立存在，可能某两种颜色相互重叠，可能某三种颜色相互重叠，可能四种颜色相互重叠。这种情况给色彩空间变换带来困难，本实施例采用如下方法得到C、M、Y和K四个色彩通道的四幅叠印光学识别符灰度图像，以解决上述问题。如图5所示：

1)采集得到叠印光学识别符数字图像后，其色彩空间为RGB色彩空间，判断待判定像素点的R、G、B通道是否同时小于160，若是，则该像素点判定为黑色点(K点)，同时将R、G、B通道的数值都增加60，进入步骤2)；若判定像素点的R、G、B通道不同时小于160，则直接进入步骤2)；

2)分别判断R、G、B三个通道数值是否小于160，若R小于160则判定为青色点(C点)，若G小于160则判定为品红色点(M点)，若B小于160则判定为黄色点(Y点)；若上述情况均不满足，对于1)中待判定像素点的R、G、B通道同时小于160的情况，说明该点仅为黑色点，对于1)中待判定像素点的R、G、B通道不同时小于160的情况，则判定该点无油墨印刷。

需要指出的，上述某像素点处的颜色判定结果不限于仅存在一种颜色，即可能存在只有一种色点、两种色点重合、三种色点重合，四种色点重合这四种情况。

对于本领域的技术人员来说，可以根据以上的技术方案和构思，给出各种相应的改变和变形，而所有的这些改变和变形，都应该包括在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种用于提高彩色印刷***打印精度的方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、将彩色印刷***切换到运行状态，并打印叠印光学识别符；

S2、对步骤S1中打印得到的叠印光学识别符进行采集，得到叠印光学识别符数字图像；

S3、对步骤S2所得叠印光学识别符数字图像进行CMYK色彩通道分割，得到C、M、Y和K四个色彩通道的四幅叠印光学识别符灰度图像；

S4、对步骤S3中得到的四幅叠印光学识别符灰度图像分别进行特征提取，得到C、M、Y和K四个色彩通道的叠印光学识别符边缘特征图；

S5、对步骤S4中得到的C、M、Y和K四个色彩通道的叠印光学识别符边缘特征图进行中心定位，得到四个色彩通道的叠印光学识别符的几何中心，计算C、M和Y通道的几何中心与K通道的几何中心的相对距离，利用该数值修正喷头的校准参数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1中，所述叠印光学识别符为十字线、三角形、圆形中的一种或组合。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述十字线、三角形、圆形的线宽典型值为0.1mm。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，当所述叠印光学识别符为三角形时，其边长的典型值为0.8-1.2mm；当所述叠印光学识别符是十字线时，其线段长度的典型值为0.8-1.2mm；当所述叠印光学识别符为圆形时，其直径长度的典型值为0.8-1.2mm。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S2中，采用CCD相机或CMOS相机对叠印光学识别符进行采集。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S3中，对步骤S2所得叠印光学识别符数字图像利用色彩补余算法进行色彩空间变换得到C、M、Y和K四个色彩通道的四幅叠印光学识别符灰度图像，具体过程如下：

首先按下式进行计算：

式中，c、m、y为C、M、Y颜色通道的补余值；G_MAX为最大灰度值；R、G、B为叠印光学识别符数字图像在RGB色彩空间下的矩阵数据；

再按下式进行计算：

式中，C、M、Y、K为CMYK色彩空间数字图像的转换结果，min表示取最小值。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S3的具体过程如下：

1)采集得到叠印光学识别符数字图像后，其色彩空间为RGB色彩空间，判断待判定像素点的R、G、B通道是否同时小于160，若是，则该像素点判定为黑色点即K点，同时将R、G、B通道的数值都增加60，进入步骤2)；若判定像素点的R、G、B通道不同时小于160，则直接进入步骤2)；

2)分别判断R、G、B三个通道数值是否小于160，若R小于160则判定为青色点即C点，若G小于160则判定为品红色点即M点，若B小于160则判定为黄色点即Y点；若上述情况均不满足，对于1)中待判定像素点的R、G、B通道同时小于160的情况，说明该点仅为黑色点，对于1)中待判定像素点的R、G、B通道不同时小于160的情况，则判定该点无油墨印刷；

各个像素点处的颜色判定结果存在只有一种色点、两种色点重合、三种色点重合、四种色点重合这四种情况。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S4的具体过程为：

S4.1、取二维高斯函数的拉普拉斯变换

如下式：

式中，Gauss代表二维高斯函数，x,y表示叠印光学识别符灰度图像的像素点坐标，σ是高斯分布的方差参数；

S4.2、构造改进的拉普拉斯算子K^I，如下式：

其中，0≤x≤H,0≤y≤W；H和W表示算子矩阵的行数和列数；

S4.3、令叠印光学识别符灰度图像矩阵数据P和改进拉普拉斯算子K^I作卷积运算，得到图像边缘特征信息R_conv，如下式：

R_conv＝P*K^I；

S4.4、利用图像边缘特征信息R_conv进一步作二维高斯函数的拉普拉斯变换

并进行二值化处理，可得边缘特征图P_E，如下式：

或

式中，x,y为叠印光学识别符灰度图像矩阵坐标。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S5中，采用菱形模板匹配算法进行中心定位。

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