CN115908364A

CN115908364A - 一种数字印刷印品缺陷检测方法

Info

Publication number: CN115908364A
Application number: CN202211587361.1A
Authority: CN
Inventors: 占红武; 胥芳
Original assignee: Zhejiang University of Technology ZJUT
Current assignee: Zhejiang University of Technology ZJUT
Priority date: 2022-12-12
Filing date: 2022-12-12
Publication date: 2023-04-04
Anticipated expiration: 2042-12-12
Also published as: CN115908364B

Abstract

本发明公开了一种数字印刷印品缺陷检测方法，包括如下步骤：1）针对相应的数字印刷设备，求数字图像像素值到印后色值的映射关系；2）在待印刷的彩色数字图像上抽样子块，求预期色值矩阵和实际的印刷色值矩阵；3）比较预期色值矩阵和实际的印刷色值矩阵，并设置阈值，来判定印品质量合格与否。本发明的有益效果如下：根据待印刷的数字图像，能够得到指定数字印刷设备预期的印品色值矩阵；通过比较同一数字图像的预期印品色值与实际印刷的印品抽样，判断印品质量是否合格。

Description

一种数字印刷印品缺陷检测方法

技术领域

本发明涉及数字印刷及人工智能技术领域，具体涉及一种数字印刷印品缺陷检测方法。

背景技术

现阶段有三种主流的印品质量检测方法，分别是主观目测法、密度检测法、色度检测法。主观目测法，此方法采用人工检测的方法，用来检测印刷缺陷。它的优点是准确率高，缺点是耗时慢，人工成本高，一般不采用这种方法。但是，如果印刷要求比较高，有时会采用这种方法。密度检测法（在线检测）就是使用彩色反射密度计，将一束光投射到印刷品上，比较表面反射（或透射）的光强度与照射在表面上的光强度，通过现有的逻辑关系来计算密度值，通过该密度值来判断是否存在缺陷。色度检测法（在线检测）就是将一束光投射到印刷品上，通过仪器获取颜色的三刺激值，换算成可以对比的数值，然后与样本的值比对，判断是否存在缺陷。密度检测法和色度检测法都需要使用精密光学部件，用于判断印品质量时，普遍存在变更参数步骤烦琐，效率低下，***成本较高的缺点。特别是这些方法都难以同数字印刷***的高效集成，在进行印品质量的在线动态检测时工作速度和可靠性都不高。对不同的数字图像、印品及介质变化，色度检测法时还存在稳定性和准确性问题。

发明内容

针对现有技术中存在的问题，本发明提供了一种数字印刷印品缺陷检测方法。

本发明的技术方案如下：

一种数字印刷印品缺陷检测方法，包括如下步骤：

1）针对相应的数字印刷设备，求数字图像像素值到印后色值的映射关系；

2）在待印刷的彩色数字图像上抽样子块，得到预期色值矩阵和实际的印刷色值矩阵；

3）比较预期色值矩阵和实际的印刷色值矩阵，并设置阈值，来判定印品质量合格与否。

进一步的，所述步骤1）的具体步骤如下：

1.1）设计一幅总色阶行数为n的单色色阶图：设色阶图颜色深度为N，则，N通常取8或16；

1.2）依次读取单色色阶图中各色阶的色值，建立n×1阶矩阵S；设数字印刷设备的颜色通道数为m，建立元素全为1的1×m阶矩阵M；令矩阵；其中a1是n×m阶的矩阵，并且所有列向量都相同；

1.3）将单色色阶图在数字印刷设备的每个独立颜色通道上依次分别印刷，得到相应的m张色阶印品；

1.4）使用扫描仪依次扫描m张色阶印品，得到m个色阶印品扫描数字图像；

1.5）依次读取m个色阶印品扫描数字图像上各色阶的色值，得到n×m阶矩阵b1；b1中第x行第y列处数值表示第x个色阶的色值在第y个颜色通道上印刷出后，经过扫描得到的像素平均值；

1.6）读取矩阵a1和b1的第0列和，使用常规的多项式插值操作或曲线拟合方法，得到映射关系, 其中是印前数字图像分色到颜色通道0的像素值，是印品扫描数字图像上相应位置处的颜色通道0上的色值；重复该操作，依次逐列读取矩阵a1和b1每一列，得到m个颜色通道上、从数字图像像素值到印后色值的映射关系：。

进一步的，所述步骤2）的具体步骤如下：

2.1）记数字印刷设备待印刷的彩色数字图像的长为L像素、宽为W像素，并在数字图像上任选一个长为 l像素宽为W像素的子图，记子图距离数字图像左边缘为i像素；

2.2）沿宽度方向上将子图连续划分为宽度都为w像素的子块，子块总数k是W/w的整数部分；

2.3）记数字印刷设备待印刷的彩色数字图像的长为L像素、宽为W像素，注意到待印刷数字图像的每个子块都是彩色的，将每个子块按数字印刷设备的要求进行m个通道的分色处理，得到k×m个单色子块，分别计算各单色子块全部像素值的平均值，建立k×m阶的矩阵，矩阵中第x行第y列处数值是第x个子块分色到第y个颜色通道上的像素值的平均值；

2.4）应用求得的数字印刷设备m个颜色通道上、从数字图像像素值到印后色值的映射关系，将矩阵中第x行第y列处数值代入，求得该子块在该通道上的预期印后扫描色值；同理，求出全部k个子块在m个通道上的预期印后扫描色值，建立k×m阶预期色值矩阵a2，a2中第x行第y列处数值表示第x个子块分色到第y个颜色通道上的像素值预期的经过印刷后再扫描回的色值；

2.5）完整的数字图像经过分色后在数字印刷设备的m个颜色通道上依次分别印刷，使用扫描仪扫描各通道印刷出的印品，得到m个长为L像素、宽为W像素的单色扫描数字图像，或者使用扫描仪扫描已印刷完成的彩色印品，得到彩色扫描数字图像，再经与印前相同的分色处理，得到m个长为L像素、宽为W像素的单色扫描数字图像；

2.6）在单色扫描数字图像上定位到距左边缘i像素位置，选取一个长为 l像素宽为W像素的扫描子图，沿宽度方向上将扫描子图连续划分为宽度都为w像素的扫描子块，扫描子块总数是W/w的整数部分，扫描子块与子块总数相同，位置一一对应；读出每个扫描子块上的全部像素值并计算平均值，建立k×m阶的实际印刷色值矩阵b2，b2的第 x行第y列处数值表示数字图像经过该数字印刷设备实际印刷所得的印品上，距左边缘i像素、第x个子块位置，第y个颜色通道上的扫描仪扫描所得像素值的平均值。

进一步的，所述步骤3）的方案一具体步骤如下：

该阈值是***给定的某一个确定的常数值Y，将预期色值矩阵a2和实际的印刷色值矩阵b2作差，得到的矩阵：，分析矩阵Q,根据以下规则判定印品质量合格与否：

若矩阵Q中有P个值>Y，则该印品质量不合格；反之，合格；

求矩阵Q的均值，，若该均值，则该印品质量不合格；反之，合格；

求矩阵Q的方差:

若该方差，则该印品质量不合格；反之，合格；

求矩阵Q的标准差s:

若该标准差s>Y，则该印品的质量不合格；反之，合格；

若矩阵Q中的任意一个值|x|>Y，则该印品不合格；反之，合格；

用极差判定，极差是用来表示统计资料中的变异量数，其最大值与最小值之间的差距；即最大值减最小值后所得之数据，；若矩阵Q中的x>Y，则该印品不合格；反之，合格。

进一步的，所述步骤3）方案二的具体步骤如下：

该阈值是***给定的某一个确定的常数值Y，对于预期色值矩阵a2和实际的印刷色值矩阵b2，根据以下规则判定印品质量合格与否：

求出矩阵a2的平均值和矩阵b2的平均值,作差，若，则该印品不合格；反之，合格；

分别求出矩阵a2、b2各自的方差、，将其作差，若, 则该印品不合格；反之，合格；

分别求出矩阵a2、b2各自的标准差、，将其作差，若, 则该印品不合格；反之，合格；

用极差判定，用矩阵a2中的最大值与矩阵b2中的最小值相减后，即，若该差值x>Y,则该印品不合格；反之，合格。

进一步的，所述步骤3）的方案三具体步骤如下：

该阈值是***给定的某一个确定的常数值Y，根据预期色值矩阵a2和实际的印刷色值矩阵b2的均方误差MSE/均方根误差RMSE判定印品质量合格与否；

假设预期色值矩阵，

实际的印刷色值矩阵

则

若,则该印品不合格；反之，合格。

进一步的，所述步骤3）的方案四具体步骤如下：

该阈值是***给定的某一个确定的常数值Y，根据预期色值矩阵a2和实际的印刷色值矩阵b2的协方差判定印品质量合格与否；

在概率论和统计学中，协方差用于衡量两个变量的总体误差，而方差是协方差的一种特殊情况，即当两个变量是相同的情况；期望值分别为与的两个实数随机变量X与Z之间的协方差定义为：，它表示两组数据的相关性；

若,则该印品不合格；反之，合格。

进一步的，所述步骤3）的方案五具体步骤如下：

该阈值是***给定的某一个确定的常数值Y，根据预期色值矩阵a2和实际的印刷色值矩阵b2的峰值信噪比判定印品质量合格与否：

峰值信噪比PSNR表示信号最大可能功率和影响它的表示精度的破坏性噪声功率的比值；由于许多信号都有非常宽的动态范围，峰值信噪比常用对数分贝单位来表示；

峰值信噪比经常用作图像压缩等领域中信号重建质量的测量方法，它常简单地通过均方误差MSE进行定义,它与上述的均方误差都是传统的图像质量客观评价方法：

其中，MAX表示图像颜色的最大数值，8bit图像最大取值为255；

若PSNR>Y，则该印品不合格；反之，合格。

进一步的，所述步骤3）的方案六具体步骤如下：

该阈值是***设定的某个常数矩阵C，根据矩阵之间的差值判定印品质量合格与否；

设阈值矩阵，矩阵，将矩阵Q和矩阵C的对应位置一一对比，若mn组数值对比中，有超过一半即mn/2组数值大于阈值矩阵C中对应位置的数值，则该印品不合格；反之，合格。

进一步的，所述步骤3）的方案七具体步骤如下：

该阈值是***设定的某个常数矩阵C，根据矩阵之间的平均值判定印品质量合格与否；

将矩阵a2和矩阵b2的对应位置上分别求均值，可得：, 阈值矩阵, 将矩阵D和矩阵C的对应位置一一对比，若mn组数值对比中，有超过一半即mn/2组数值大于阈值矩阵C中对应位置的数值，则该印品不合格；反之，合格。

本发明求取特定数字印刷设备印前数字图像像素值到印后色值的映射关系。根据待印刷的数字图像，能够得到该数字印刷设备上预期的印品色值矩阵；通过比较同一数字图像的预期印品色值与实际印刷的印品抽样，判断印品质量是否合格。

本发明的有益效果如下：

1）能够快速判定印品质量是否合格，稳定性和灵敏度高；

2）通过更换不同的合格判据算法方案和阈值，对不同的数字图像、印品及介质保持良好的判定稳定性和灵敏度；

3）使用扫描仪部件与数字印刷***的集成方便，容易实现印品质量的在线动态检测。

附图说明

图1为本发明的步骤1的流程图；

图2为本发明的步骤2.2的划分图；

图3为本发明的步骤2的流程图；

图4为本发明的实施例单色色阶图；

图5为本发明的实施例扫描后的色阶图；

图6为本发明的实施例映射关系图；

图7为本发明的实施例图像连续划分图。

具体实施方式

以下结合说明书附图及实施例，对本发明作进一步描述。

一种数字印刷印品缺陷检测方法，具体步骤如下：

步骤1、针对特定数字印刷设备，求取数字图像像素值到印后色值的映射关系，如图1所示；

1.1、设计一幅总色阶行数为n的单色色阶图。设色阶图颜色深度为N，则，N通常取8或16。

各色阶色值可以是平均分布、也可以是不平均分布在到之间。

因为较深的色值更多地影响印刷质量，当时，作为优先的方案，较深色值的色阶之间应当优先具有较小的色值差，以保证较深的色值在后续计算时具有更小的误差。

1.2、依次读取单色色阶图中各色阶的色值，建立阶矩阵S；设该数字印刷设备的颜色通道数为m，建立元素全为1的阶矩阵M；令矩阵。显然a1是n×m阶的矩阵，并且所有列向量都相同。

1.3、将单色色阶图在该印刷设备的每个独立颜色通道上依次分别印刷，得到相应的m张色阶印品。

1.4、使用扫描仪依次分别扫描m张色阶印品，得到m个色阶印品扫描数字图像。

1.5、依次读取m个色阶印品扫描数字图像上各色阶的色值，得到n×m阶矩阵b1。b1中第x行第y列处数值表示第x个色阶的色值在第y个颜色通道上印刷出后，经过扫描得到的像素平均值。

1.6、计算数字图像像素值到印后色值的映射关系：读取矩阵a1和b1的第0列和，使用常规的多些式插值操作或曲线拟合方法，得到映射关系, 其中是印前数字图像分色到颜色通道0的像素值，是印品扫描数字图像上相应位置处的颜色通道0上的色值。同理重复该操作，依次逐列读取矩阵a1和b1每一列，得到m个颜色通道上、从数字图像像素值到印后色值的映射关系。

无论使用哪种插值操作或曲线拟合方法，显然都有：

步骤2、在待印刷的彩色数字图像上抽样子块，求预期色值矩阵和实际的印刷色值矩阵，如图3所示；

2.1、记数字印刷设备待印刷的彩色数字图像的长为L像素、宽为W像素，在该数字图像上任选一个长为 l像素宽为W像素的子图，记子图距离数字图像左边缘为i像素。

2.2、沿宽度方向上尽可能多地将该子图连续划分为宽度都为w像素的子块，这样子块总数k是的整数部分。如图2所示；

2.3、注意到待印刷数字图像的每个子块都是彩色的。将每个子块按数字印刷设备的要求进行m个通道的分色处理，得到个单色子块。分别计算各单色子块全部像素值的平均值，建立阶的矩阵,，矩阵中第x行第y列处数值是第x个子块分色到第y个颜色通道上的像素值的平均值。

2.4、应用之前求得的该数字印刷设备m个颜色通道上、从数字图像像素值到印后色值的映射关系，将矩阵中第x行第y列处数值代入，求得该子块在该通道上的预期印后扫描色值。

同理求出全部k个子块在m个通道上的预期印后扫描色值，建立阶预期色值矩阵a2。a2中第x行第y列处数值表示第x个子块分色到第y个颜色通道上的像素值预期的经过印刷后再扫描回的色值。

2.5、完整的数字图像经过分色后在数字印刷设备的m个颜色通道上依次分别印刷，使用扫描仪扫描各通道印刷出的印品，得到m个长为L像素、宽为W像素的单色扫描数字图像。

或者，使用扫描仪扫描已印刷完成的彩色印品，得到彩色扫描数字图像，再经与印前相同的分色处理，得到m个长为L像素、宽为W像素的单色扫描数字图像。

2.6、在单色扫描数字图像上定位到距左边缘i像素位置，选取一个长为 l像素宽为W像素的扫描子图。沿宽度方向上尽可能多地将该扫描子图连续划分为宽度都为w像素的扫描子块，这样扫描子块总数是的整数部分。显然，扫描子块与子块总数相同，位置一一对应。

读出每个扫描子块上的全部像素值并计算平均值，建立阶的实际印刷色值矩阵b2。b2的第 x行第y列处数值表示数字图像经过该数字印刷设备实际印刷所得的印品上，距左边缘i像素、第x个子块位置，第y个颜色通道上的扫描仪扫描所得像素值的平均值。

步骤3、比较矩阵a2和矩阵b2，判定印品质量合格与否；

方案一：该阈值是***给定的某一个确定的常数值Y；

1、将预期色值矩阵a2和实际的印刷色值矩阵b2作差，得到的矩阵:

2、分析矩阵Q,根据以下规则判定印品质量合格与否：

a、若矩阵Q中有P个值>Y，则该印品质量不合格;反之，合格。

b、求矩阵Q的均值，。若该均值，则该印品质量不合格；反之，合格。

c、求矩阵Q的方差,

若该方差，则该印品质量不合格；反之，合格。

d、求矩阵Q的标准差s

若该标准差s>Y，则该印品的质量不合格；反之，合格。

e、若矩阵Q中的任意一个值|x|>Y，则该印品不合格；反之，合格。

f、用极差判定，极差是用来表示统计资料中的变异量数(measures ofvariation)，其最大值与最小值之间的差距；即最大值减最小值后所得之数据，。若矩阵Q中的，则该印品不合格；反之，合格。

方案二：该阈值是***给定的某一个确定的常数值Y，对于预期色值矩阵a2和实际的印刷色值矩阵b2，根据以下规则判定印品质量合格与否：

a、求出矩阵a2的平均值和矩阵b2的平均值,作差，若，则该印品不合格；反之，合格。

b、分别求出矩阵a2、b2各自的方差、，将其作差，若, 则该印品不合格；反之，合格。

c、分别求出矩阵a2、b2各自的标准差、，将其作差，若, 则该印品不合格；反之，合格。

d、用极差判定，用矩阵a2中的最大值与矩阵b2中的最小值相减后，即，若该差值，则该印品不合格；反之，合格。

方案三：该阈值是***给定的某一个确定的常数值Y，根据矩阵a2和矩阵b2的均方误差（MSE）/均方根误差（RMSE）判定印品质量合格与否。

均方误差(Mean Squared Error, MSE)是衡量"平均误差"的一种较方便的方法，可以评价数据的变化程度。均方根误差是均方误差的算术平方根。

假设预期色值矩阵，

实际的印刷色值矩阵

则：

,

若，则该印品不合格；反之，合格。

方案四：该阈值是***给定的某一个确定的常数值Y，根据矩阵a2和矩阵b2的协方差判定印品质量合格与否。

在概率论和统计学中，协方差用于衡量两个变量的总体误差。而方差是协方差的一种特殊情况，即当两个变量是相同的情况。期望值分别为

与的两个实数随机变量X与Z之间的协方差定义为：，它表示两组数据的相关性。

若，则该印品不合格；反之，合格。

方案五：该阈值是***给定的某一个确定的常数值Y，根据矩阵a2和矩阵b2的峰值信噪比判定印品质量合格与否。

峰值信噪比（英语：Peak signal-to-noise ratio，常缩写为PSNR）是一个表示信号最大可能功率和影响它的表示精度的破坏性噪声功率的比值的工程术语。由于许多信号都有非常宽的动态范围，峰值信噪比常用对数分贝单位来表示。

峰值信噪比经常用作图像压缩等领域中信号重建质量的测量方法，它常简单地通过均方误差（MSE）进行定义,它与上述的均方误差都是传统的图像质量客观评价方法。

其中，MAX表示图像颜色的最大数值，8bit图像最大取值为255。

若，则该印品不合格；反之，合格。

方案六：该阈值是***设定的某个常数矩阵C，根据矩阵之间的差值判定印品质量合格与否。

设阈值矩阵，

矩阵，将矩阵Q和矩阵C的对应位置一一对比，若组数值对比中，有超过一半即组数值大于阈值矩阵C中对应位置的数值，则该印品不合格；反之，合格。

方案七：该阈值是***设定的某个常数矩阵C，根据矩阵之间的平均值判定印品质量合格与否。

将矩阵a2和矩阵b2的对应位置上分别求均值，可得

,

阈值矩阵,

将矩阵D和矩阵C的对应位置一一对比，若组数值对比中，有超过一半即组数值大于阈值矩阵C中对应位置的数值，则该印品不合格；反之，合格。

实施例：

步骤1、求数字图像像素值到印后色值的映射关系：

1.1、设计一幅总色阶行数为13的单色色阶图。设色阶图颜色深度为8，则。如图4所示；

1.2、依次读取单色色阶图中各色阶的色值，建立13×1阶矩阵S；而该数字印刷设备的颜色通道数为4（CMYK），建立元素全为1的1×4阶矩阵M；令矩阵。显然a1是13×4阶的矩阵，并且所有列向量都相同。故这里矩阵a1不分开表示，以13×1阶矩阵来表示，a1如下：

1.3、将单色色阶图在该印刷设备的每个独立颜色通道上依次分别印刷，得到相应的4张色阶印品。

1.4、使用扫描仪依次分别扫描4张色阶印品，得到4个色阶印品扫描数字图像。

扫描后的色阶图（以其中一个通道为例）如图5所示：

1.5、依次读取4个色阶印品扫描数字图像上各色阶的色值，得到13×4阶矩阵b1。b1如下：

1.6、计算数字图像像素值到印后色值的映射关系：

通过Excel进行扫描前后色阶图各通道的数据进行直线拟合，数据表格整理如下：

表1色阶图的像素值和印后各通道的色值统计

将采集到的数据进行曲线拟合，结果如图6所示。

可以得到从数字图像像素值到印后色值的映射关系为：

步骤2、在待印刷的彩色数字图像上抽样子块，求预期色值矩阵和实际的印刷色值矩阵：

2.1、该数字印刷设备待印刷的彩色数字图像的长为400像素、宽为358像素，在该数字图像上任选一个长为41像素宽为358像素的子图，而子图距离数字图像左边缘为266像素。

2.2、沿宽度方向上尽可能多地将该子图连续划分为宽度都为27像素的子块，这样子块总数为13；如图7所示：

2.3、注意到待印刷数字图像的每个子块都是彩色的。将每个子块按数字印刷设备的要求进行4个通道的分色处理，得到13×4个单色子块。分别计算各单色子块全部像素值的平均值，建立13×4阶的矩阵。

2.4、应用之前求得的该数字印刷设备4个颜色通道上、从数字图像像素值到印后色值的映射关系，求出全部13个子块在4个通道上的预期印后扫描色值，建立13×4阶预期色值矩阵a2，如下：

2.5、完整的数字图像经过分色后在数字印刷设备的4个颜色通道上依次分别印刷，使用扫描仪扫描各通道印刷出的印品，得到4个长为400像素、宽为400像素的单色扫描数字图像。

2.6、在单色扫描数字图像上定位到距左边缘145像素位置，选取一个长为33像素宽为400像素的扫描子图。沿宽度方向上尽可能多地将该扫描子图连续划分为宽度都为30.8像素的扫描子块，这样扫描子块总数是13。显然，扫描子块与子块总数相同，位置一一对应。

读出每个扫描子块上的全部像素值并计算平均值，建立13×4阶的实际印刷色值矩阵b2。b2如下：

步骤3、比较矩阵a2和矩阵b2，判定印品质量合格与否：

以方案一中的方法a来判定印品质量合格与否为例。***给定的阈值Y=260，P=5；

3.1、将预期色值矩阵a2和实际的印刷色值矩阵b2作差，得到的矩阵Q如下：

3.2、分析矩阵Q，该矩阵Q中有6个值>260，则判定该印品质量不合格。

Claims

1.一种数字印刷印品缺陷检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

2）在待印刷的彩色数字图像上抽样子块，求预期色值矩阵和实际的印刷色值矩阵；

2.根据权利要求1所述的一种数字印刷印品缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤1）的具体步骤如下：

1.1）设计一幅总色阶行数为n的单色色阶图：设色阶图颜色深度为N，则，N取8或16；

3.根据权利要求1所述的一种数字印刷印品缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤2）的具体步骤如下：

2.1）记数字印刷设备待印刷的彩色数字图像的长为L像素、宽为W像素，并在数字图像上任选一个长为l像素宽为W像素的子图，记子图距离数字图像左边缘为i像素；

2.3）记数字印刷设备待印刷的彩色数字图像的长为L像素、宽为W像素，待印刷数字图像的每个子块都是彩色的，将每个子块按数字印刷设备的要求进行m个通道的分色处理，得到k×m个单色子块，分别计算各单色子块全部像素值的平均值，建立k×m阶的矩阵，矩阵中第x行第y列处数值是第x个子块分色到第y个颜色通道上的像素值的平均值；

2.6）在单色扫描数字图像上定位到距左边缘i像素位置，选取一个长为l像素宽为W像素的扫描子图，沿宽度方向上将扫描子图连续划分为宽度都为w像素的扫描子块，扫描子块总数是W/w的整数部分，扫描子块与子块总数相同，位置一一对应；读出每个扫描子块上的全部像素值并计算平均值，建立k×m阶的实际印刷色值矩阵b2，b2的第 x行第y列处数值表示数字图像经过该数字印刷设备实际印刷所得的印品上，距左边缘i像素、第x个子块位置，第y个颜色通道上的扫描仪扫描所得像素值的平均值。

4.根据权利要求1所述的一种数字印刷印品缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤3）的具体步骤如下：

阈值是给定的某一个确定的常数值Y，将预期色值矩阵a2和实际的印刷色值矩阵b2作差，得到的矩阵：，分析矩阵Q,根据以下规则判定印品质量合格与否：

若矩阵Q中有P个值>Y，则该印品质量不合格；反之，合格；

求矩阵Q的方差:

若该方差，则该印品质量不合格；反之，合格；

求矩阵Q的标准差s:

若该标准差s>Y，则该印品的质量不合格；反之，合格；

5.根据权利要求1所述的一种数字印刷印品缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤3）的具体步骤如下：

阈值是给定的某一个确定的常数值Y，对于预期色值矩阵a2和实际的印刷色值矩阵b2，根据以下规则判定印品质量合格与否：

用极差判定，用矩阵a2中的最大值与矩阵b2中的最小值相减后，即，若该差值, 则该印品不合格；反之，合格。

6.根据权利要求1所述的一种数字印刷印品缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤3）的具体步骤如下：

阈值是给定的某一个确定的常数值Y，根据预期色值矩阵a2和实际的印刷色值矩阵b2的均方误差MSE/均方根误差RMSE判定印品质量合格与否；

假设预期色值矩阵，

实际的印刷色值矩阵

则：

若, 则该印品不合格；反之，合格。

7.根据权利要求1所述的一种数字印刷印品缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤3）的具体步骤如下：

阈值是给定的某一个确定的常数值Y，根据预期色值矩阵a2和实际的印刷色值矩阵b2的协方差判定印品质量合格与否；

在概率论和统计学中，协方差用于衡量两个变量的总体误差，而方差是协方差的一种特殊情况，即当两个变量是相同的情况；期望值分别为与

的两个实数随机变量X与Z之间的协方差定义为：，它表示两组数据的相关性；

若, 则该印品不合格；反之，合格。

8.根据权利要求1所述的一种数字印刷印品缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤3）的具体步骤如下：

阈值是给定的某一个确定的常数值Y，根据预期色值矩阵a2和实际的印刷色值矩阵b2的峰值信噪比判定印品质量合格与否：

其中，MAX表示图像颜色的最大数值，8bit图像最大取值为255；

若，则该印品不合格；反之，合格。

9.根据权利要求1所述的一种数字印刷印品缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤3）的具体步骤如下：

阈值是设定的某个常数矩阵C，根据矩阵之间的差值判定印品质量合格与否；

设阈值矩阵，矩阵，将矩阵Q和矩阵C的对应位置一一对比，若组数值对比中，有超过一半即组数值大于阈值矩阵C中对应位置的数值，则该印品不合格；反之，合格。

10.根据权利要求1所述的一种数字印刷印品缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤3）的具体步骤如下：

阈值是设定的某个常数矩阵C，根据矩阵之间的平均值判定印品质量合格与否；

将预期色值矩阵a2和实际的印刷色值矩阵b2的对应位置上分别求均值，可得：, 阈值矩阵, 将矩阵D和矩阵C的对应位置一一对比，若组数值对比中，有超过一半即组数值大于阈值矩阵C中对应位置的数值，则该印品不合格；反之，合格。