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Die
Erfindung betrifft Systeme zur Beurteilung einer Qualität einer
von einer Druckmaschine produzierten Drucksache gemäß dem Oberbegriff des
Anspruchs 1 oder 6.
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In
der Druckindustrie werden zunehmend Kamerasysteme für unterschiedliche
Anwendungen eingesetzt, beispielsweise in Inspektionssystemen, Bahnbeobachtungssystemen
oder Registermesssystemen, wobei diese Systeme in oder an einer Druckmaschine
oder einer einen Bedruckstoff verarbeitenden Maschine angeordnet
sind. Überdies
besteht die Forderung, dass diese Systeme ihre Funktion „inline", d. h. im Arbeitsprozess
der Druckmaschine oder Bedruckstoff verarbeitenden Maschine integriert
ausüben
sollen, was aufgrund der vom Kamerasystem gelieferten großen Datenmenge
und dem schnellen Prozessablauf der Druckmaschine oder der einen
Bedruckstoff verarbeitenden Maschine für das jeweilige Kamerasystem
eine erhebliche Herausforderung bedeutet, um beispielsweise in einer
Qualitätskontrolle
auch für
spektralfotometrisch nur schwer zu identifizierende Erkennungsmerkmale trotz
der hohen Transportgeschwindigkeit des Materials in der Kürze der
zur Beurteilung zur Verfügung stehenden
Zeit zu einer zuverlässigen
Beurteilung vorzugsweise jedes einzelnen Erkennungsmerkmals zu gelangen.
Zur Bildaufnahme finden in derartigen Kamerasystemen vielfach elektronische
Bildsensoren Verwendung, insbesondere Farbkameras mit einem aus
einem CCD-Chip bestehenden Bildsensor, dessen lichtempfindliche
Pixel entsprechend der im Beobachtungsbereich aufgenommenen Farbe
ein Ausgangssignal z. B. in drei getrennten Signalkanälen, zumeist
für die
Farben Rot, Grün
und Blau liefern.
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Ein
Problem der bekannten Kamerasysteme bei der Prüfung von farbigen Material,
insbesondere von farbig bedruckten Material besteht darin, dass die
von den Farbkameras gelieferten Bilddaten häufig nicht dem Farbempfinden
des menschlichen Auges entsprechen. Unbearbeitete Bilddaten dieser Farbkameras
sind hinsichtlich Farbbalance, Helligkeit, Kontrast und Farbtonwiedergabe
unzureichend im Hinblick auf die Farbabstimmung, die dem menschlichen
Farbensehen entspricht. Hauptgrund für dieses Problem ist neben
den Unzulänglichkeiten von
Objektiven und Beleuchtungseinrichtungen die spektrale Empfindlichkeitsverteilung
der eingesetzten Farbkameras. Wenn die Empfindlichkeitsverteilung
der eingesetzten Farbkameras nicht mit der Empfindlichkeitsverteilung
des menschlichen Auges übereinstimmt,
führt das
dazu, dass die von den Farbkameras gelieferten Bilddaten bei der
nachgeordneten Weiterbearbeitung, beispielsweise der Anzeige an
einem Farbmonitor, zu einem verfälschten Seheindruck
führen,
sodass bei der Prüfung
eine angemessene qualitative Beurteilung des bedruckten Materials
schon allein aus diesem Grund kaum möglich ist.
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Aufgrund
vorgelagerter Produktionsprozesse kann es vorkommen, dass die Position
eines im Prüfvorgang
zu beurteilenden Erkennungsmerkmals innerhalb bestimmter Toleranzgrenzen
in einem definierten Erwartungsbereich variiert. Beispielsweise kann
die Position eines Fensterfadens, wie er z. B. bei Banknoten oder
Wertmarken Verwendung findet, relativ zum Druckbild der Banknoten
oder Wertmarken auf einem Druckbogen aufgrund der Eigenschaften
des Produktionsprozesses zur Herstellung des Fensterfadens variieren.
Bei Inspektionssystemen können
derartige im Grundsatz tolerierbare Positionsabweichungen bestimmter
Erkennungsmerkmale eine Störmeldung
generieren, da beim Vergleich eines als Sollwert definierten Druckmusters
mit dem aktuellen Druckbild Bildposition für Bildposition nacheinander
verglichen wird, sodass Positionsabweichungen von Erkennungsmerkmalen
als Fehler festgestellt werden, die keine sind.
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So
ist z. B. durch die
DE
102 34 085 A1 ein Verfahren zur Analyse von Farbabweichungen
von mit einem Bildsensor aufgenommenen Bildern bekannt, wobei das
vom Bildsensor empfangene Bildsignal pixelweise analysiert wird.
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Durch
die
DE 102 34 086
A1 ist ein Verfahren zur Signalauswertung eines elektronischen
Bildsensors bei der Mustererkennung von Bildinhalten eines Prüfkörpers bekannt,
bei dem über
die Zugehörigkeit des
Prüfkörpers zu
einer bestimmten Klasse von Prüfkörpern entschieden
wird.
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Durch
die
DE 101 32 589
A1 ist ein Verfahren zur qualitativen Beurteilung von bedrucktem
Material mit zumindest einem Erkennungsmerkmal bekannt, bei dem
mit einem Bildsensor ein Bild des zu beurteilenden Materials aufgenommen
und für
dieses Bild in einer Auswerteeinrichtung die geometrische Kontur und/oder
die relative Anordnung mehrerer Erkennungsmerkmale untereinander
ausgewertet wird.
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Durch
die
DE 198 02 781
A1 ist eine Messanordnung zur Identifizierung von wertvollen
Objekten durch digitale Bildanalytik bekannt, wobei eine schmalbandige
Anregungslichtquelle, z. B. ein abstimmbarer Laser, das Objekt mit
Licht eines engen Frequenzbereiches in einem ausgewählten Ortsbereich
bestrahlt, wobei vom Objekt reflektiertes Licht oder eine im Objekt
durch dessen Bestrahlung induzierte Emission z. B. von einer eine
Vielzahl von Pixeln aufweisenden, photometrisch geeichten CCD-Kamera
erfasst, digitalisiert und als einen jedes Pixel kennzeichnenden
Datensatz einem Computer zugeleitet und in einem Speicher gespeichert
wird, wobei das fotografisch erfasste Objekt zusätzlich vermessen werden kann,
sodass dem Datensatz eine Information über eine geometrische Anordnung
verschiedener Objekte, deren Abstand zueinander oder eine Tiefe
von deren Reliefstruktur, hinzugefügt werden kann. Der aus dieser
Bilderfassung erstellte Datensatz kann z. B. über das Internet jeweils zu
einem Vergleich dieses Datensatzes mit einem von einem anderen Objekt
erstellten Datensatz zur Verfügung gestellt
werden, um das andere Objekt andernorts auf eine Übereinstimmung
mit dem ersten Objekt, d. h. mit dem Original, und damit auf seine
Echtheit zu prüfen.
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Durch
die CH 684 222 A5 ist eine Einrichtung zur Klassifizierung eines
Musters, insbesondere von einer Banknote oder von einer Münze, bekannt,
wobei ein mehrstufiges lernendes Klassifizierungssystem am Muster
sequentiell mindestens drei Prüfungen
durch einen Vergleich von Merkmalvektoren mit vektoriellen Sollgrößen durchführt, wobei
eine Lichtquelle das Muster anstrahlt und ein Sensor die vom Muster
reflektierte Strahlung an diskreten Zeitpunkten misst.
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Üblicherweise
bestimmen Verfahren zur Mustererkennung Gleichartigkeiten, wie beispielsweise
Abstandsmaße
für segmentierte
Objekte, oder sie berechnen globale Schwellenverteilungen. Diese Verfahren
beruhen auf translationsinvarianten Ausgangsspektren. In Realität treten
aber oftmals Situationen auf, wie beispielsweise Objektverschiebungen unter
dem Aufnahmesystem, verschiedene Untergründe bei der Aufnahme oder Aliasing-Effekte,
sodass ein direkter Vergleich dieser Ausgangsspektren mit hinterlegten
Sollwerten in vielen Fällen
nicht durchgeführt
werden kann.
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Der
Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, Systeme zur Beurteilung einer
Qualität
einer von einer Druckmaschine produzierten Drucksache zu schaffen,
wobei die Komponenten der Systeme in oder an der Druckmaschine auf
einfache Weise adaptierbar sind und ein im System durchgeführtes komplexes
Verfahren zur Beurteilung der Qualität der Drucksache in Echtzeit
im laufenden Druckprozess der Druckmaschine durchführbar ist.
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Die
Aufgabe wird erfindungsgemäß durch die
Merkmale des Anspruchs 1 oder 6 gelöst.
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Die
mit der Erfindung erzielbaren Vorteile bestehen insbesondere darin,
dass die den Bildvergleich ausführende
Logikeinheit des Bildverarbeitungssystems trotz der von ihm zu leistenden
komplexen Prüfvorgänge platzsparend
und mit einem niedrigen Energieverbrauch in einem einzigen Chip aufgebaut
ist, wodurch die Logikeinheit an einer Druckmaschine auf einfache
Weise adaptierbar ist. Überdies
ist die Logikeinheit des Bildverarbeitungssystems bedarfsgerecht
auf die unterschiedlichsten Gegebenheiten im Druckprozess flexibel
einstellbar, was für
unterschiedliche Applikationen zu einer kostengünstigen Lösung führt. Das Bildverarbeitungssystem
bietet trotz einer hohen Integrationsdichte seiner Funktionseinheiten
eine zur Verarbeitung von Videosignalen ausreichend hohe Bandbreite,
insbesondere auch zur schnellen Kommunikation mit anderen, mit dem
Bildverarbeitungssystem zusammenwirkenden Systemen.
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Weitere
Vorteile bestehen darin, dass Material, vorzugsweise eine Drucksache,
insbesondere bedrucktes Material mit mindestens einem Erkennungsmerkmal,
auch dann zuverlässig
qualitativ beurteilt wird, wenn das vom Material aufgenommene Farbbild,
insbesondere das Erkennungsmerkmal über optische Eigenschaften
verfügt,
die allein mit spektralfotometrischen Verfahren nicht ausreichend zuverlässig zu
identifizieren sind. Da die hier bevorzugt anzuwendenden Verfahren
nicht voraussetzen, dass das qualitativ zu beurteilende Material
ein ausgeprägtes
Reflexvermögen
aufweist, kann praktisch jede beliebige, optisch wahrnehmbare Eigenschaft oder
Beschaffenheit des Materials als dessen Erkennungsmerkmal festgelegt
werden, wodurch sich für das
Verfahren ein deutlich erweiterter Anwendungsbereich ergibt. Über die
Festlegung, worin das Erkennungsmerkmal bestehen soll, kann demnach
anwendungsbezogen entschieden werden. Die Prüfung ist allein darauf gerichtet,
dass zwischen dem Erkennungsmerkmal und seiner Umgebung überhaupt
ein optisch wahrnehmbarer Unterschied besteht. Dieser Unterschied
wird herangezogen, um das Material qualitativ zu beurteilen, wozu
auch gehören
kann, es z. B. zu identifizieren oder auf seine Echtheit zu prüfen.
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Trotz
der Komplexität
der hier bevorzugt angewendeten Verfahren zur Beurteilung der Qualität einer
von einer Druckmaschine produzierten Drucksache ist deren jeweilige
Durchführung
aufgrund der hier vorgeschlagenen Ausbildung des Bildverarbeitungssystems
im laufenden Produktionsprozess der Druckmaschine möglich, denn
die Logikeinheit des Bildverarbeitungssystems ist aufgrund einer
Berücksichtigung
von Laufzeiteffekten bei dem die Logikeinheit taktenden Taktsignal
für eine
schnelle Auswertung von Bilddaten optimiert.
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Die
Druckmaschine ist vorzugsweise als eine Rotationsdruckmaschine,
insbesondere als eine in einem Offsetdruckverfahren, in einem Stahlstichverfahren,
in einem Siebdruckverfahren oder in einem Heißprägeverfahren druckende Druckmaschine,
ausgebildet. Wenn die Druckmaschine als eine Bogendruckmaschine
ausgebildet ist, ist mit der vorgeschlagenen Ausbildung des Bildverarbeitungssystems
sichergestellt, dass vorzugsweise der gesamte Bogen mit einer Maschinengeschwindigkeit
von z. B. 18.000 Bogen/h inspiziert werden kann. Wenn es sich bei
dem zu bedruckenden Material um eine Materialbahn handelt, ist das
Bildverarbeitungssystem in der Lage, die Qualität von Drucksachen, die mit
einer Maschinengeschwindigkeit von z. B. 15 m/s durch die Druckmaschine
geführt
werden, einer Einzelstückkontrolle
zu unterziehen.
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Die
nachfolgend beispielhaft beschriebenen Verfahren zur Beurteilung
der Qualität
einer von einer Druckmaschine produzierten Drucksache können trotz
ihrer beachtlichen Komplexität
in einem FPGA (Field Programmable Gate Array) implementiert und dort
ausgeführt
werden. Die Implementierung des Bildverarbeitungssystems in einen
FPGA miniaturisiert dessen apparativen Aufbau und erleichtert dadurch
dessen Einbau in bzw. Anbau an der Druckmaschine. Ein Zugang z.
B. zu Zylindern oder anderen Einrichtungen des Druckwerks wird durch
das an der Druckmaschine angebrachte Bildverarbeitungssystem nicht
behindert oder störend
eingeschränkt,
was aufgrund des engen, begrenzten Bauraums in einem Druckwerk der
Druckmaschine ein wichtiger Vorteil für eine Akzeptanz des Bildverarbeitungssystems
ist.
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Die
zur Beurteilung der Qualität
der Drucksache auszuführenden
Verfahren führen
aufgrund ihrer Ausgestaltung selbst dann noch zu guten Ergebnissen,
wenn außerdem
davon auszugehen ist, dass die Position des Erkennungsmerkmals innerhalb
eines durch Toleranzgrenzen bestimmten Erwartungsbereiches variiert. Überdies
werden die vom Bildsensor erfassten Farben hinsichtlich Farbton,
Sättigung
und Helligkeit ausreichend genau in einem Farbraum eingeordnet,
der dem Farbempfinden des menschlichen Auges entspricht, sodass
das Material von einer Anzeigevorrichtung, z. B. einem Farbmonitor
in Form eines Farbbildes so farbgetreu wiedergegeben wird, als würde das
Material unmittelbar vom menschlichen Auge inspiziert, sodass anhand
des Farbbildes eine zuverlässige
qualitative Beurteilung des Materials und damit auch insbesondere
seines Erkennungsmerkmals möglich
ist.
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Als
Farbraum eignet sich dabei z. B. besonders der sogenannte CIELAB-Farbraum,
der in der Drucktechnik weite Verbreitung gefunden hat. Eine wichtige
Kenngröße für eine Farbabweichung
ist im CIELAB-Farbraum durch den Farbabstand ΔE zwischen den Soll- und Istwerten von
den CIELAB-Farbraum charakterisierenden Parametern L, a und b gegeben,
wobei der Parameter L für
die Helligkeit, a für
den Rot-Grün-Wert
und b für
den Gelb-Blau-Wert steht. Diese Parameter werden auch CIE-Werte
genannt. Weitere Kenngrößen sind
die Farbtondifferenz ΔH
und die Sättigungsdifferenz ΔC, wobei
im Mehrfarbendruck insbesondere die Farbtondifferenz ΔH als Kenngröße wichtig
ist, weil ein Farbstich subjektiv störender empfunden wird als eine
einen Helligkeitsunterschied anzeigende Sättigungsdifferenz ΔC. So bedeutet
ein Farbabstand ΔE
mit einem Wert z. B. bis 1 einen nicht sichtbaren Farbunterschied,
von 2 einen geringen Unterschied, von 3 einen erkennbaren Unterschied,
von 4 einen deutlichen Unterschied und ab 5 einen starken Unterschied.
Der Wertebereich der CIE-Werte a und b reicht jeweils von –100 für Grün oder Blau
bis +100 für
Rot oder Gelb, der Wertebereich für die Helligkeit L von 0 (Schwarz;
totale Absorption) bis 100 (Weiß;
totale Reflexion). Das Wertetripel L=50, a=0, b=0 bezeichnet ein
neutrales, mittleres Grau.
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Im
menschlichen Auge existieren auf der Retina drei Zapfentypen (S;
M; L), die in unterschiedlichen Spektralbereichen einfallendes Licht
absorbieren. Die maximale Absorption des S-Zapfentyps liegt im blauen
Bereich, und zwar bei 420 nm. Der M- Zapfentyp absorbiert maximal im grünen Spektralbereich,
und zwar bei 534 nm. Der L-Zapfentyp
hat sein Absorptionsmaximum bei 564 nm im gelb/roten Spektralbereich.
Man nennt das Sehen mit drei Zapfentypen trichromatisches Sehen.
Die einzelnen Farbeindrücke
werden durch unterschiedlich starke Reize der einzelnen Zapfentypen
ausgelöst.
Ein gleich starker Reiz aller Zapfentypen führt zum Eindruck der Farbe
Weiß.
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Mit
dem trichromatischen Sehmodell können jedoch
Farbempfindungsphänomene,
wie z. B. der Farbantagonismus und die Farbkonstanz nicht erklärt werden.
Farbantagonismus bedeutet, dass bestimmte Farben nie in Übergängen gesehen
werden können,
dass also kein Farbübergang
zwischen diesen Farben möglich
ist. Farben die den Farbantagonismus zeigen nennt man Gegen- oder
Komplementärfarben.
Zu nennen sind hier die Farbpaare Rot/Grün und Blau/Gelb sowie Schwarz/Weiß. Bei der
Farbkonstanz wird die unterschiedliche spektrale Verteilung des
Lichts ausgeglichen, die beispielsweise abhängig von Wetter oder Tageslichtverhältnissen ist.
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1920
entwickelte Hering die Gegenfarbentheorie, um diese Farbempfindungsphänomene abweichend
vom klassischen trichromatischen Farbmodell zu erklären. Das
Gegenfarbmodell geht davon aus, dass die Zapfen in rezeptiven Feldern,
nämlich in
Blau/Gelb-Feldern und Rot/Grün-Feldern
angeordnet sind. Unter rezeptiven Feldern sind hier Neuronen zu
verstehen sowie die Art und Weise, wie die Reize der Zapfen durch
die Neuronen weiter verarbeitet werden. Für das Farbensehen sind im Wesentlichen
zwei Arten von rezeptiven Feldern verantwortlich. Das erste rezeptive
Feld bezieht seinen Input aus den L- und M-Zapfen, das zweite rezeptive
Feld aus den S-Zapfen zusammen mit unterschiedlich gewichteten Reizen
der L- und M-Zapfen. Man geht davon aus, dass in der Ebene der Neuronen
oder rezeptiven Felder eine subtraktive Farbmischung zur Reizung
der Zapfen vorgenommen wird.
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Das
in der Technik meist verwendete trichromatische Modell zur Beschreibung
von additiven Farbbildern ist das RGB-Modell. Im RGB-Modell wird der
Farbraum durch die drei Grundfarben Rot, Grün und Blau beschrieben. Nachteilig
an diesem Modell ist insbesondere, dass die durch das RGB-Modell vorgenommene
Beschreibung nicht dem Empfinden des menschlichen Auges entspricht,
da insbesondere das Verhalten der menschlichen Perzeption, also die
Wahrnehmung durch die Sinnesorgane keine Berücksichtigung findet.
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Elektronische
Bildsensoren, insbesondere CCD-Chips für Farbkameras weisen i. d.
R. eine Vielzahl von z. B. matrixförmig angeordneten lichtempfindlichen
Pixel auf, z. B. eine Millionen oder mehr, von denen i. d. R. ein
jedes entsprechend des im Beobachtungsbereich aufgenommenen farbigen
Lichts ein mit dem Farbbild korrelierendes erstes elektrisches Signal
liefert, das z. B. auf drei voneinander getrennte Signalkanäle aufgeteilt
wird, wobei jeder Signalkanal zum Betrachtungszeitpunkt zumeist
einen den Grundfarben Rot, Grün
und Blau entsprechenden Teil des ersten elektrischen Signals bereitstellt.
Man bezeichnet ein solches Signal als ein RGB-Signal. Vorzugsweise
wird eine spektrale Empfindlichkeit jedes Signalkanals (R; G; B)
auf die spektrale Empfindlichkeit des menschlichen Auges eingestellt,
so z. B. R = Rot auf 564 nm, G = Grün auf 534 nm und B = Blau auf
420 nm. Auch wird das erste elektrische Signal in seiner Gesamtheit
hinsichtlich Farbton, Sättigung
und Helligkeit an das Farbempfinden des menschlichen Auges angepasst.
Ein mit einer derartigen Farbkamera aufgenommenes Farbbild setzt
sich folglich aus einer Vielzahl von Bildpunkten zusammen.
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Das
Verfahren zur Beurteilung einer Qualität einer von einer Druckmaschine
produzierten Drucksache zeichnet sich nun dadurch aus, dass aus
zumindest einem Referenzbild ein zweites elektrisches Signal gewonnen
und in einem Datenspeicher gespeichert wird, wobei das zweite elektrische
Signal zumindest einen Sollwert für das erste elektrische Signal
bildet, dass zumindest das Farbbild des Erkennungsmerkmals auf eine
Farbabweichung von dem Referenzbild und/oder das Erkennungsmerkmal
auf eine Zugehörigkeit
zu einer bestimmten Klasse von Erkennungsmerkmalen und/oder auf
eine bestimmte geometrische Kontur und/oder auf eine relative Anordnung
zu mindestens einem weiteren Erkennungsmerkmal des Materials jeweils
durch einen Vergleich des ersten Signals mit dem zweiten Signal
auf ein Erreichen des Sollwerts oder eine Übereinstimmung mit demselben
geprüft
wird. Zur Erhöhung
der Prüfsicherheit
wird das Material und/oder sein Erkennungsmerkmal vorzugsweise gleichzeitig
stets hinsichtlich mindestens zwei der zuvor genannten Kriterien
geprüft.
Dazu erfolgen zumindest zwei der Prüfungen des Farbbildes, insbesondere
die Prüfung des
Erkennungsmerkmals auf eine Farbabweichung von einem Referenzbild
und die Prüfung
des Erkennungsmerkmals auf seine Zugehörigkeit zu einer bestimmten
Klasse von Erkennungsmerkmalen oder auf eine bestimmte geometrische
Kontur oder auf eine relative Anordnung zu weiteren Erkennungsmerkmalen
des Materials vorzugsweise zeitgleich in parallel und unabhängig voneinander
verlaufenden Prüfvorgängen. Mit
diesem Verfahren ist aufgrund der sich ergebenden Prüfsicherheit
und aufgrund der Prüfgeschwindigkeit,
mit der die Durchführung
des Verfahrens erfolgt, auch eine Beurteilung von bedrucktem Material
in einem laufenden Druckprozess einer Druckmaschine oder in einem
laufenden Arbeitsprozess einer das bedruckte Material weiter verarbeitenden
Maschine zur Qualitätskontrolle
dieses Materials möglich.
Beim Material handelt es sich insbesondere um hochwertige Druckerzeugnisse,
die z. B. aus Sicherheitsgründen
eine sehr sorgfältige
Prüfung
erfordern und an die z. B. hinsichtlich der Stabilität ihrer
drucktechnischen Beschaffenheit hohe Anforderungen gestellt werden,
insbesondere also um Banknoten oder Wertmarken.
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Die
Prüfung
des Farbbildes auf eine Farbabweichung von dem Referenzbild erfolgt
vorzugsweise dadurch, dass der im ersten Signalkanal bereitgestellte
Teil des zu dem Farbbild gehörenden
ersten Signals mit dem im zweiten Signalkanal bereitgestellten Teil
mittels einer ersten Berechnungsvorschrift verknüpft wird, wodurch ein Ausgangssignal
eines ersten Gegenfarbkanals generiert wird, dass der im dritten
Signalkanal bereitgestellte Teil des zu dem Farbbild gehörenden ersten
Signals mit dem Teil in dem ersten und dem zweiten Signalkanal mittels
einer zweiten Berechnungsvorschrift verknüpft wird, wodurch ein Ausgangssignal
eines zweiten Gegenfarbkanals generiert wird, und dass die Ausgangssignale
der Gegenfarbkanäle
durch einen Vergleich mit Sollwerten klassifiziert werden.
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Die
Prüfung
des Erkennungsmerkmals auf seine Zugehörigkeit zu einer bestimmten
Klasse von Erkennungsmerkmalen erfolgt vorzugsweise dadurch, dass
das vom Bildsensor bereitgestellte erste elektrische Signal mittels
zumindest einer Rechenvorschrift in ein translationsinvariantes
Signal mit zumindest einem Merkmalswert umgewandelt wird, dass der
Merkmalswert mit zumindest einer unscharfen Zugehörigkeitsfunktion
gewichtet wird, dass eine übergeordnete
unscharfe Zugehörigkeitsfunktion durch
Verknüpfung
aller Zugehörigkeitsfunktionen mittels
einer aus zumindest einer Regel bestehenden Berechnungsvorschrift
generiert wird, dass ein Sympathiewert aus der übergeordneten unscharfen Zugehörigkeitsfunktion
ermittelt wird, dass der Sympathiewert mit einem Schwellwert verglichen
wird und dass in Abhängigkeit
vom Ergebnis dieses Vergleichs über
eine Zugehörigkeit
des Erkennungsmerkmals zu einer bestimmten Klasse von Erkennungsmerkmalen
entschieden wird.
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Die
Prüfung
des Erkennungsmerkmals auf eine bestimmte geometrische Kontur und/oder
auf eine relative Anordnung zu mindestens einem weiteren Erkennungsmerkmal
des Materials erfolgt vorzugsweise dadurch, dass zumindest ein Untergrundsollwert
und zumindest ein Maskensollwert in dem Datenspeicher hinterlegt
werden, wobei der Untergrundsollwert zumindest eine Eigenschaft
des zu beurteilenden Materials in zumindest einem Teil eines das Erkennungsmerkmal
umgebenden Umgebungsbereichs repräsentiert und wobei der Maskensollwert die
geometrische Kontur des Erkennungsmerkmals oder die relative Anordnung
mehrerer Erkennungsmerkmale untereinander repräsentiert, dass bei der Prüfung des
Materials aus dem vom Bildsensor bereitgestellten ersten elektrischen
Signal und dem Untergrundsollwert ein Differenzwert zumindest für den Erwartungsbereich
gebildet wird, dass aus einem Vergleich des Differenzwertes mit
dem Maskensollwert die aktuelle Position des Erkennungsmerkmals abgeleitet
wird und dass zur qualitativen Beurteilung des Materials der Bereich
des zu beurteilenden Materials, der sich aus der aktuellen Position
des Erkennungsmerkmals ergibt, ausgeblendet wird.
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Die
Anpassung des ersten elektrischen Signals an das Farbempfinden des
menschlichen Auges erfolgt dadurch, dass das vom Bildsensor zu jedem Betrachtungszeitpunkt
bereitgestellte RGB-Signal als ein vektorielles Ausgangssignal aufgefasst
wird, wobei die Koeffizienten des RGB-Signal-Vektors mit einer insbesondere
quadratischen Korrekturmatrix multipliziert werden, sodass alle
einen Signalkanal repräsentierenden
Teile des ersten elektrischen Signals dem Farbempfinden des menschlichen
Auges angenähert
werden. Durch die Multiplikation des RGB-Signal-Vektors mit einer
Korrekturmatrix gelingt zum einen eine relativ genaue Einordnung
aller Druckfarben in einen grundsätzlich beliebigen Farbraum.
Außerdem
ist eine Anpassung des RGB-Signal-Vektors mittels der Multiplikation mit
der Korrekturmatrix datentechnisch einfach zu realisieren, sodass
auch bei großen
Mengen von RGB-Signalen, die von einer Vielzahl von Pixel des Bildsensors gleichzeitig
bereitgestellt werden, eine Implementierung in ein reales System
möglich
ist.
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Von
entscheidender Bedeutung für
die Qualität
der vorgeschlagenen Korrektur der RGB-Signale sind selbstverständlich die
Koeffizienten der Korrekturmatrix, da je nach Wahl dieser Koeffizienten
die RGB-Signal-Vektoren in unterschiedlicher Weise transformiert
werden. Die Koeffizienten der Korrekturmatrix können beispielsweise aus Erfahrungswerten
bestehen. Sie werden in einem Datenspeicher gespeichert.
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Um
die Koeffizienten der Korrekturmatrix variabel an unterschiedliche
Randbedingungen, beispielsweise hinsichtlich der verwendeten Farbkamera,
der Beleuchtungsverhältnisse
oder der verwendeten Optiken anzupassen, wird ein iterativer Näherungsalgorithmus
vorgeschlagen. Zur Durchführung dieses
Näherungsalgorithmus
wird eine Referenzfarbtafel, beispielsweise ein IT8-Chart mit 288
Farbfeldern vorgegeben. In den Farbfeldern sind die unterschiedlichen
Referenzfarben dargestellt. Außerdem
ist die Einordnung der verschiedenen Referenzfarben in einem geeigneten
Farbraum, beispielsweise dem CIELAB-Farbraum bekannt. Durch bekannte Transformationen
lassen sich aus diesen vorgegebenen CIELAB-Werten für die verschiedenen
Referenzfarben der Referenzfarbtafel entsprechende Sollwerte für die drei
Signalkanäle
berechnen. Im Ergebnis wird also für den Näherungsalgorithmus eine Referenzfarbtafel
als Eingangsgröße und für jede Referenzfarbe
ein Vektor mit einem Sollwert für
jeden Signalkanal als gewünschtes
Ergebnis der Umrechnung vorgegeben. Bei der Durchführung des
Näherungsalgorithmus
zur Bestimmung der Koeffizienten der Korrektormatrix wird die Referenzfarbtafel
mit dem Bildsensor der Farbkamera aufgenommen und für jedes
Farbfeld der RGB-Signal-Vektor ermittelt. Die Differenz zwischen
diesen RGB-Signal-Vektoren der Farbkamera und dem Vektor mit den
vorgegebenen Sollwerten entspricht der Differenz zwischen dem Farbempfinden
des menschlichen Auges und der Empfindlichkeitsverteilung der Farbkamera.
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Um
die Beleuchtungsquelle bei Einsatz entsprechender Kamerasysteme
nicht auf eine Normlichtquelle kalibrieren zu müssen, kann ein weiterer Korrekturschritt
durchgeführt
werden. In diesem Korrekturschritt werden die Koeffizienten der
RGB-Signal-Vektoren derart umgerechnet, dass das Ergebnis denjenigen
RGB-Signal-Vektoren entspricht, die bei Ausleuchtung des Beobachtungsbereichs
mit einem Normlicht erhalten würden.
Die Farbkorrekturwerte zur Anpassung der RGB-Signal-Vektoren an
verschiedene Beleuchtungsquellen und Änderungen derselben können vorteilhaft
wie folgt berechnet werden.
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In
der Drucktechnik wird z. Zt. noch das Normlicht D50 verwendet. Durch
Vorgabe des Weißpunktes
D50 ist es möglich,
die Rec. 709 durch eine Umrechnung auf das D50-Normlicht anzupassen, sodass sich die
nichtlinearen RGB-Signal-Vektoren verhalten, als ob das zu untersuchende
Objekt mit einer D50-Beleuchtung angestrahlt worden sei. Durch das vorgeschlagene
Verfahren ist es möglich,
die RGB-Signal-Vektoren iterativ an den CIELAB-Farbraum anzupassen,
ohne dass eine reale Normbeleuchtung notwendig ist. Dieses Verfahren
hat den Vorteil, dass bei einer zu erwartenden Änderung der Normlichtvorgabe
sofort eine Anpassung vorgenommen werden kann.
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Ausgangspunkt
der Iteration ist eine Korrekturmatrix, deren Koeffizienten als
Ausgangswerte vorgegeben sind. Diese Ausgangswerte können entweder
rein zufällig
oder entsprechend bestimmter Erfahrungswerte gewählt sein. Im ersten Iterationsschritt
wird nun diese Korrekturmatrix mit allen vom Bildsensor bereitgestellten
RGB-Signal-Vektoren multipliziert
und die dadurch erhaltenen korrigierten RGB-Signal-Vektoren in einem
Datenspeicher zwischengespeichert. Anschließend werden die Koeffizienten
der Korrekturmatrix leicht verändert
und die Multiplikation erneut durchgeführt. Die Änderung der Koeffizienten der
Korrekturmatrix wird dabei jeweils nur dann angenommen, wenn sich
die korrigierten RGB-Signal-Vektoren an die Vektoren mit den vorgegebenen
Sollwerten annähern.
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Die
Annäherung
der korrigierten RGB-Signal-Vektoren an die Vektoren mit den vorgegebenen Sollwerten
wird für
jeden Iterationsschritt bewertet, um anhand dieser Bewertung entscheiden
zu können,
ob die in diesem Iterationsschritt vorgenommene Änderung der Koeffizienten der
Korrekturmatrix übernommen
oder verworfen werden soll. Ein vorteilhaftes Bewertungsverfahren
sieht vor, dass für
jedes Farbfeld der Referenzfarbtafel der Differenzwert zwischen
dem korrigierten RGB-Signal-Vektor und dem Vektor mit den vorgegebenen
Sollwerten für
dieses Farbfeld ermittelt und die Summe aller dieser Differenzwerte
aufaddiert wird. Die Änderung
der Korrekturkoeffizienten der Korrekturmatrix im aktuellen Iterationsschritt
wird nur dann übernommen,
wenn die Summe aller Differenzwerte in diesem aktuellen Iterationsschritt
im Vergleich zur Summe aller Differenzwerte im vorangegangenen Iterationsschritt
kleiner geworden ist. Ist dagegen die Summe aller Differenzwerte
durch die Änderung
der Koeffizienten der Korrekturmatrix im vorangegangenen Iterationsschritt größer geworden,
wird die Änderung
der Koeffizienten verworfen. Durch diese summarische Betrachtung der
Differenzwerte über
alle Referenzfarben ist es durchaus möglich, dass sich die Differenz
für einzelne
Referenzfarben während
eines Iterationsschrittes vergrößert. Insgesamt
wird jedoch zuverlässig
die Minimierung der Differenzwerte über alle Signalkanäle hinweg
sichergestellt.
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Ein
weiteres Problem bei Kamerasystemen ist die richtige Einstellung
der Farbbalance, d. h. die richtige Gewichtung der verschiedenen
Signalkanäle zueinander.
Um die Farbbalance der einzelnen Signalkanäle relativ zueinander einzustellen,
können
die Koeffizienten jedes RGB-Signal-Vektors jeweils mit einem signalkanalabhängigen Korrketurfaktor
multipliziert werden. Zugleich wird zu jedem RGB-Signal-Vektor ein
Korrekturvektor hinzuaddiert. Diese Korrektur der drei Signalkanäle jedes
RGB-Signal-Vektors
entspricht einer linearen Verschiebung der einzelnen Koeffizienten
der RGB-Signal-Vektoren.
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Eine
besonders gute Farbbalance wird erreicht, wenn der Korrekturvektor
und die signalkanalabhängigen
Korrekturfaktoren derart gewählt
werden, dass die durch Anwendung der Korrektur mit dem Korrekturvektor
und den Korrekturfaktoren erhaltenen korrigierten RGB-Signal-Vektoren
für die beiden
Felder mit den Referenzgrauwerten Schwarz und Weiß im Wesentlichen
exakt den für
diese beiden Farbfelder Vektoren mit den vorgegebenen Sollwerten
entsprechen. D. h. mit anderen Worten, die lineare Verschiebung
der RGB-Signal-Vektoren wird so gewählt, dass sich für die beiden
Referenzgrauwerte Schwarz und Weiß korrigierte Ergebnisse ergeben,
die dem Kontrastempfinden des menschlichen Auges entsprechen. Diese
lineare Verschiebung wird vorzugsweise auf alle RGB-Signal-Vektoren
angewendet, wodurch Helligkeit und Kontrast im gesamten Farbspektrum
automatisch mitkorrigiert werden.
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Bei
der Verwendung von Farbkameras kann es zu Farbverfälschungen
und einem Abfall der Intensität
insbesondere an den Rändern
der Kamerabilder kommen. Diese Verfälschungen werden von den verwendeten
Optiken, z. B. den verwendeten Linsen erzeugt. Zur Korrektur dieses
Intensitätsabfalls
kann eine sogenannte Shading-Korrektur eingesetzt werden. Dazu werden
für jeden
Pixel des Bildsensors signalkanalabhängige Korrekturfaktoren vorgegeben.
Durch Multiplikation dieser pixelabhängigen Korrekturfaktoren mit
den Koeffizienten der RGB-Signal-Vektoren können die pixelspezifischen Farbverfälschungen
oder ein bauartbedingter Intensitätsabfall in den unterschiedlichen
Bereichen des Bildsensors ausgeglichen werden.
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Diese
pixelspezifischen, signalkanalabhängigen Korrekturfaktoren können beispielsweise
in einfacher Weise experimentell dadurch ermittelt werden, dass
der Beobachtungsbereich der Farbkamera mit einem homogenen Material,
insbesondere mit einem homogen weißem Material ausgelegt und
mit der Kamera für
jeden Pixel ein RGB-Signal-Vektor
ermittelt wird. Aus all diesen RGB-Signal-Vektoren wird dann derjenige
RGB-Signal-Vektor herausgefiltert, der die werthöchsten Koeffizienten aufweist
und somit die hellste Stelle im Beobachtungsbereich repräsentiert.
Da der Beobachtungsbereich aber mit einem homogen farbigen Material
ausgelegt ist, müssten
alle Pixel im Wesentlichen identisch miteinander übereinstimmende
RGB-Signal-Vektoren liefern. Die jeweiligen Differenzen beruhen
also auf Farbverfälschungen
oder einem bauartbedingten Intensitätsabfall. Um dies auszugleichen,
werden nun für
jeden Signalkanal jedes einzelnen Pixel Korrekturfaktoren gewählt, die
dafür sorgen,
dass bei Aufnahme des homogen farbigen Materials alle RGB-Signal-Vektoren
dem RGB-Signal-Vektor an der hellsten Stelle im Beobachtungsbereich
entsprechen.
-
Insbesondere
Farbverfälschungen
hängen stark
von den Beleuchtungsverhältnissen
im Beobachtungsbereich ab. Um Fehlerquellen durch einen Wechsel
der Beleuchtungsverhältnisse
auszuschließen,
sollte deshalb die Beleuchtung bei der experimentellen Bestimmung
der pixelspezifischen, signalkanalabhängigen Korrekturfaktoren der
Beleuchtung während
des späteren
Einsatzes des Kamerasystems entsprechen.
-
Bei
vielen Anwendungsfällen
des Verfahrens zur Anpassung des ersten elektrischen Signals an das
Farbempfinden des menschlichen Auges werden die korrigierten RGB-Signal-Vektoren,
die durch Korrektur der ursprünglich
von der Farbkamera bereitgestellten RGB-Signal-Vektoren erhalten
werden, zur Ansteuerung der getrennten Signalkanäle eines Farbmonitors eingesetzt.
Die Darstellung der Farben an einem Farbmonitor wirft dabei ebenfalls
das Problem auf, dass die Darstellungscharakteristik der meisten
Farbmonitore nicht dem Farbempfinden des menschlichen Auges entspricht.
Dies beruht insbesondere darauf, dass das Helligkeitsverhalten der Farbmonitore
in der Regel nicht linear ist, d. h. die Intensität des Lichts,
das am Farbmonitor reproduziert wird, ist eine nichtlineare Funktion
der am Farbmonitor anstehenden elektrischen Eingangssignale, hier der
RGB-Signal-Vektoren. Dies bedeutet mit anderen Worten, dass für den Fall,
dass die entsprechend dem Farbempfinden des menschlichen Auges korrigierten
RGB-Signal-Vektoren einfach an den Farbmonitor übertragen und dort ohne Berücksichtigung der
Nichtlinearität
seines Helligkeitsverhaltens angezeigt werden, am Farbmonitor unerwünschte Verfälschungen
im Farbbild auftreten. Eine verlässliche qualitative
Beurteilung eines am Farbmonitor dargestellten Materials, insbesondere
eines Materials mit einem Erkennungsmerkmal ist dann objektiv nicht möglich.
-
Um
derartige Farbverfälschungen
bei der Darstellung an einem Farbmonitor zu verhindern, können die
als Basis genommenen Koeffizienten des korrigierten RGB-Signal-Vektors jeweils
mit einem Faktor γ potenziert
werden. Durch diese nichtlineare Umrechnung der Koeffizienten der
korrigierten RGB-Signal-Vektoren kann die Nichtlinearität des Helligkeitsverhaltens
der meisten Farbmonitore ausgeglichen werden. Für die meisten Farbmonitore muss
für den
Faktor γ ein
Wert im Bereich zwischen 0,3 und 0,5, insbesondere ungefähr zu 0,45
gewählt werden.
-
Beim
Verfahren zur Prüfung
des Farbbildes auf eine Farbabweichung von dem Referenzbild wird die
Verarbeitung der Reize beim menschlichen Farbensehen simuliert.
Um die drei Zapfentypen des menschlichen Auges mit ihrer unterschiedlichen spektralen Empfindlichkeit
nachzubilden, wird – wie bereits
erwähnt – für das vom
Bildsensor aufgenommene Farbbild von jedem Pixel ein Signal-Vektor
bereitgestellt, dessen Koeffizienten vorzugsweise drei voneinander
getrennte Signalkanäle
repräsentieren. Jeder
der drei Signalkanäle
besitzt eine charakteristische spektrale Empfindlichkeit. Die beiden
rezeptiven Felder, welche die zweite Stufe der Farbverarbeitung
beim menschlichen Sehen darstellen, werden durch eine entsprechende
Verknüpfung
der drei voneinander getrennten Signalkanäle simuliert. Das Rot/Grün-Feld der
menschlichen Farbwahrnehmung stellt im technischen Modell den ersten
Gegenfarbkanal dar. Das Ausgangssignal des ersten Gegenfarbkanals
wird durch Verknüpfung
des Teils des Signal-Vektors im ersten Signalkanal mit dem Teil
des Signal-Vektors im zweiten Signalkanal generiert. Die Verknüpfung geschieht
mittels einer Berechnungsvorschrift, welche aus zumindest einer
Rechenregel besteht. Das Blau/Gelb-Feld wird im technischen Modell
durch Verknüpfung
des Teils des Signal-Vektors im dritten Signalkanal mit einer Kombination
aus den Teilen des ersten und des zweiten Signalkanals erzeugt.
Das Blau/Gelb-Feld entspricht im technischen Modell dem zweiten
Gegenfarbkanal. Das Ausgangssignal des zweiten Gegenfarbkanals wird durch
die vorgehend beschriebene Verknüpfung
generiert. Die Verknüpfung
geschieht mittels einer zweiten Berechnungsvorschrift, welche aus
zumindest einer Rechenregel besteht. Um den Signal-Vektor des untersuchten
Pixel zu bewerten, findet im nächsten Schritt
eine Klassifikation der Ausgangssignale der beiden Gegenfarbkanäle statt.
Dadurch wird entschieden, ob der Signal-Vektor des untersuchten
Pixel und damit letztlich auch das Farbbild einer bestimmten Klasse
entspricht, wodurch eine gut/schlecht Klassifikation getroffen werden
kann.
-
In
welchem spektralen Bereich die Signalkanäle des Verfahrens arbeiten,
ist für
das Prinzip des Verfahrens ohne wesentlichen Belang, solange es sich
um Signalkanäle
mit unterschiedlicher spektraler Empfindlichkeit handelt. Es ist
vorteilhaft, wenn die Signalkanäle
den drei Grundfarben des RGB-Modells, nämlich Rot, Grün und Blau
entsprechen, weil damit auf ein weit verbreitetes Farbmodell zurückgegriffen
wird.
-
Vorteilhafterweise
wird jeder Signalkanal in seiner spektralen Empfindlichkeit an die
spektrale Empfindlichkeit der Zapfentypen der Retina des menschlichen
Auges angepasst.
-
In
welcher Art und Weise die beiden Ausgangssignale der Gegenfarbkanäle generiert
werden, ist für
das Prinzip der Erfindung von untergeordneter Bedeutung. Eine Möglichkeit
besteht darin, dass eine Rechenregel der ersten Berechnungsvorschrift
eine gewichtete Differenzbildung des Teils des Signal-Vektors im
zweiten Signalkanal vom Teil des Signal-Vektors im ersten Signalkanal
und / oder eine Rechenregel der zweiten Berechnungsvorschrift eine gewichtete
Differenzbildung der gewichteten Summe der Teile des ersten und
zweiten Signalkanals vom Teil des dritten Signalkanals vorsieht.
-
Vorzugsweise
wird zumindest ein Signal in zumindest einem Gegenfarbkanal nach
und / oder vor der Verknüpfung
einer Transformationsvorschrift unterzogen, insbesondere einer nichtlinearen
Transformationsvorschrift. Eine Transformation hat insbesondere
den Vorteil, dass der digitale Charakter von elektronisch erzeugten
Farbbildern Berücksichtigung finden
kann. Ebenfalls ist es durch Transformationsvorschriften möglich, ein
Signal aus dem Farbraum in einen Raum zu transformieren, in welchem
die Reizung der Zapfen beschrieben werden kann. Vorzugsweise werden
die Signale in beiden Gegenfarbkanälen einer Transformation unterzogen.
-
Da
die rezeptiven Felder beim menschlichen Sehen durch ein Tiefpassverhalten
charakterisiert sind, ist es sinnvoll, wenn zumindest ein Signal
in zumindest einem Gegenfarbkanal mittels eines Tiefpassfilters
gefiltert wird. Vorzugsweise wird das Ausgangssignal jedes Gegenfarbkanals
mittels eines Tiefpassfilters gefiltert.
-
Das
Verfahren weist vorzugsweise einen Lernmodus und einen Arbeitsmodus
auf. Insbesondere ist eine die Signale des Bildsensors verarbeitende
Auswertevorrichtung zwischen diesen beiden Betriebsarten, d. h.
dem Lernmodus und dem Arbeitsmodus, umschaltbar. Während des
Lernmodus wird zumindest ein Referenzbild, z. B. die Aufnahme zumindest
von einem einzelnen Druckbogen, pixelweise geprüft und die durch das Referenzbild
erzeugten Ausgangssignale der beiden Gegenfarbkanäle als ein
einen Sollwert bildendes zweites elektrisches Signal in einem Datenspeicher
gespeichert. Konkret bedeutet das, dass ein Signal-Vektor des Referenzbildes
in z. B. drei Signalkanälen
bereitgestellt wird, dass die in jedem Signalkanal bereitgestellten
Teile des Signal-Vektors empfindungsgemäß angepasst werden und dass
diese Teile anschließend
entsprechend dem Gegenfarbmodell miteinander verknüpft werden.
Die Ausgangssignale jedes Gegenfarbkanals werden dann pixelweise
im Datenspeicher gespeichert. Im nachfolgenden Arbeitsmodus werden dann
die durch ein zu prüfendes
Farbbild erzeugten Ausgangssignale des entsprechenden Pixel mit
den entsprechenden im Datenspeicher jeweils als Sollwert gespeicherten
Werten verglichen und sodann wird eine Klassifikationsentscheidung
getroffen.
-
Um
zulässige
Farbschwankungen des Farbbildes wie auch Schwankungen der Bedingungen
bei der Bildaufnahme zu berücksichtigen,
ist es sinnvoll, wenn die im Datenspeicher gespeicherten Werte durch
mehrere Referenzdatensätze
gebildet werden, sodass für
jeden Wert im Datenspeicher ein zulässiges Toleranzfenster festgelegt
wird, innerhalb dessen ein bei der Bildprüfung erzeugter Ausgangssignalwert
eines Gegenfarbkanals schwanken darf. Der Sollwert des Ausgangssignals
eines Gegenfarbkanals kann hierbei beispielsweise durch arithmetische Mittelwertbildung
der Einzelwerte ermittelt werden, wobei sich die Einzelwerte aus
den Referenzdatensätzen
ergeben. Das Toleranzfenster kann beispielsweise durch die Minimal-
und Maximalwerte oder durch die Standardabweichung der durch die
untersuchten Referenzbilder erzeugten Ausgangssignale der Gegenfarbkanäle jedes
Pixel festgelegt werden.
-
Das
Verfahren zur Prüfung
des Erkennungsmerkmals auf seine Zugehörigkeit zu einer bestimmten
Klasse von Erkennungsmerkmalen verläuft vorzugsweise in folgenden wesentlichen
Verfahrensschritten: Merkmalsbildung, Fuzzyfizierung, Interferenz,
Defuzzyfizierung und Entscheidung über eine Klassenzugehörigkeit.
-
Bei
der Merkmalsbildung wird das vom Bildsensor bereitgestellte erste
elektrische Signal mittels zumindest einer Rechenvorschrift in ein
translationsinvariantes Signal in einem Merkmalsraum überführt. Ziel
der Merkmalsbildung ist es, solche Größen zu bestimmen, durch welche
typische Signaleigenschaften des Farbbildes charakterisiert werden.
Die typischen Signaleigenschaften des Farbbildes werden durch sogenannte
Merkmale repräsentiert.
Die Merkmale können
hierbei durch Werte im Merkmalsraum oder durch linguistische Variablen
repräsentiert
werden. Durch Überführung des
ersten elektrischen Signals in den Merkmalsraum entsteht ein Signal,
welches aus einem Merkmalswert oder aus mehreren Merkmalswerten
besteht.
-
Die
Zugehörigkeit
eines Merkmalswerts zu einem Merkmal wird durch zumindest eine unscharfe Zugehörigkeitsfunktion
beschrieben. Hierbei handelt es sich um eine weiche oder auch unscharfe
Zuordnung, wobei abhängig
vom Wert des Merkmalswerts die Zugehörigkeit des Merkmalswerts zum
Merkmal in einem normierten Intervall zwischen 0 und 1 vorliegt.
Das Konzept der Zugehörigkeitsfunktion
führt dazu,
dass ein Merkmalswert nicht mehr entweder ganz oder gar nicht einem
Merkmal zuordenbar ist, sondern vielmehr eine Fuzzyzugehörigkeit
annehmen kann, welche zwischen den Bool'schen Wahrheitswerten 1 und 0 liegt.
Den eben beschriebenen Schritt nennt man Fuzzyfizierung. Bei der
Fuzzyfizierung findet also im Wesentlichen eine Umwandlung eines
scharfen Merkmalswerts in eine oder mehrere unscharfe Zugehörigkeiten
statt.
-
Bei
der Interferenz wird mittels einer Berechnungsvorschrift, welche
zumindest aus einer Regel besteht, eine übergeordnete Zugehörigkeitsfunktion generiert,
wobei alle Zugehörigkeitsfunktionen
miteinander verknüpft
werden. Im Ergebnis erhält
man somit für
jedes Fenster eine übergeordnete
Zugehörigkeitsfunktion.
-
Bei
der Defuzzyfizierung wird aus der in der Interferenz gebildeten übergeordneten
Zugehörigkeitsfunktion
ein Zahlenwert ermittelt, der auch Sympathiewert genannt wird. Bei
der Entscheidung über die
Klassenzugehörigkeit
findet ein Vergleich des Sympathiewertes mit einem vorher festgelegten Schwellwert
statt, anhand dessen die Zugehörigkeit des
Fensters zu einer bestimmten Klasse entschieden wird. In diesem
Fall bildet der Schwellwert einen weiteren, im zweiten elektrischen
Signal enthaltenen Sollwert.
-
Welcher
Art die Merkmalswerte im Merkmalsraum sind, ist für den prinzipiellen
Ablauf des Verfahrens von untergeordneter Bedeutung. So können beispielsweise
bei Zeitsignalen deren Mittelwert oder Varianz als Merkmalswerte
bestimmt werden. Wird an das Verfahren zur Prüfung des Erkennungsmerkmals
auf seine Zugehörigkeit
zu einer bestimmten Klasse von Erkennungsmerkmalen die Anforderung
gestellt, dass es die Farbbilder unabhängig von der jeweils vorherrschenden
Signalintensität
fehlerfrei bearbeiten soll und sollen des Weiteren kleine, aber
zulässige
Schwankungen des Farbbildes nicht zu Störungen führen, so ist es sinnvoll, wenn
die Umwandlung des ersten elektrischen Signals aus dem zweidimensionalen
Ortsraum mittels einer zweidimensionalen Spektraltransformation
durchgeführt wird.
Beispiele für
eine geeignete Spektraltransformation sind eine jeweils zweidimensionale
Fourier-, Walsh-, Hadamard- oder
Zirkulartransformation. Durch die zweidimensionale Spektraltransformation erhält man translationsinvariante
Merkmalswerte. Vorzugsweise wird der Betrag der durch eine Spektraltransformation
gewonnenen Spektralkoeffizienten als Merkmalswert verwendet.
-
Vorzugsweise
sind die Zugehörigkeitsfunktionen
unimodale Potentialfunktionen. Die übergeordnete Zugehörigkeitsfunktion
ist vorzugsweise eine multimodale Potentialfunktion.
-
Es
ist vorteilhaft, zumindest eine Zugehörigkeitsfunktion zu parametrisieren.
Weist die Zugehörigkeitsfunktion
positive und negative Steigungen auf, so ist es vorteilhaft, wenn die
Parameter der positiven und negativen Steigung getrennt bestimmt werden
können.
Dadurch wird eine bessere Anpassung der Parameter an die zu untersuchenden
Datensätze
gewährleistet.
-
Vorzugsweise
wird auch das Verfahren zur Prüfung
eines Erkennungsmerkmals der Drucksache auf eine Zugehörigkeit
zu einer bestimmten Klasse von Erkennungsmerkmalen wiederum in zwei
unterschiedliche Betriebsarten unterteilt, nämlich in einen Lernmodus und
einen Arbeitsmodus. Sind die Zugehörigkeitsfunktionen parametrisiert,
so können
im Lernmodus aus gemessenen Datensätzen die Parameter der Zugehörigkeitsfunktion
ermittelt werden. Im Lernmodus werden die Parameter der Zugehörigkeitsfunktionen
an sogenannte Referenzbilder angeglichen, d. h. im Lernmodus wird
eine Zugehörigkeit der
Merkmalswerte, die sich aus den Referenzbildern ergeben, zu den
entsprechenden Merkmalen mittels der Zugehörigkeitsfunktionen und deren
Parametern hergeleitet. Im nachfolgenden Arbeitsmodus werden die
Merkmalswerte, die sich aus den anschließend gemessenen Datensätzen ergeben,
mit den Zugehörigkeitsfunktionen,
deren Parameter im Lernmodus ermittelt wurden, gewichtet, wodurch
eine Zugehörigkeit
der Merkmalswerte der nun gemessenen Datensätze zu den entsprechenden Merkmalen
hergestellt wird. Durch die Unterteilung des Verfahrens in einen Lernmodus
und einen Arbeitsmodus werden also die Parameter der Zugehörigkeitsfunktionen
anhand von gemessenen Referenzdatensätzen ermittelt. Im Arbeitsmodus
werden die zu prüfenden
Datensätze
mit den im Lernmodus festgelegten Zugehörigkeitsfunktionen gewichtet
und bewertet.
-
Des
Weiteren ist vorzugsweise zumindest eine Regel, mittels der die
Zugehörigkeitsfunktionen miteinander
verknüpft
werden, eine konjunktive Regel im Sinne einer WENN ... DANN-Verknüpfung.
-
Vorzugsweise
ist die Generierung der übergeordneten
unscharfen Zugehörigkeitsfunktion
in folgende Teilschritte unterteilt: Prämissenauswertung, Aktivierung
und Aggregation. Bei der Prämissenauswertung
wird für
jeden WENN-Teil einer Regel ein Zugehörigkeitswert bestimmt und bei
der Aktivierung eine Zugehörigkeitsfunktion
für jede
WENN ... DANN-Regel
festgelegt. Nachfolgend wird bei der Aggregation die übergeordnete
Zugehörigkeitsfunktion
durch Überlagerung
aller bei der Aktivierung erzeugten Zugehörigkeitsfunktionen generiert.
-
Es
ist vorteilhaft, die Sympathiewertermittlung insbesondere nach einer
Schwerpunkts- und/oder
Maximummethode durchzuführen.
-
Die
Prüfung
des Erkennungsmerkmals auf eine bestimmte geometrische Kontur und/oder
auf eine relative Anordnung zu mindestens einem weiteren Erkennungsmerkmal
des Materials beruht auf dem Grundgedanken, bei der Auswertung eines
positionsvarianten Erkennungsmerkmals, bei dem die optischen Eigenschaften,
beispielsweise das Reflektionsvermögen, zur ausreichend zuverlässigen Identifizierung
nicht ausreicht, zusätzlich
bekannte Informationen über
dieses Erkennungsmerkmal in die Auswertung einfließen zu lassen.
Als Prämisse
wird dabei angenommen, dass sich das positionsvariante Erkennungsmerkmal,
beispielsweise ein farbiger Fensterfaden, zumindest in Teilbereichen
in den optischen Eigenschaften, beispielsweise im Grauwert, so weit
vom sonstigen zu inspizierenden Material, z. B. dem das Erkennungsmerkmal
umgebenden Druckbild unterscheidet, dass zumindest keine vollständige Übereinstimmung
zwischen dem Erkennungsmerkmal und dem Druckbild besteht. Somit werden
zur Positionsbestimmung des positionsvarianten Erkennungsmerkmals
zusätzliche
Informationen über
die an sich bekannte geometrische Kontur des Erkennungsmerkmals
oder die relative Anordnung mehrerer im Druckbild vorhandener Erkennungsmerkmale
ausgewertet. Diese zusätzlichen
Informationen werden dabei in einer zu jedem auszuwertenden Material
im Datenspeicher als Maskensollwerte gespeicherten Maskenreferenz
hinterlegt, die die geometrischen Daten in geeigneter Form repräsentiert.
-
Des
Weiteren ist in dem Datenspeicher als Referenz ein Untergrundsollwert
hinterlegt, der die optischen Eigenschaften des Druckbildes in zumindest
einem Teil eines Umgebungsbereichs, der das Erkennungsmerkmal umgibt,
repräsentiert.
Der Untergrundsollwert muss sich in seinen optischen Eigenschaften
zumindest geringfügig
von den optischen Eigenschaften des zu identifizierenden Erkennungsmerkmals
unterscheiden. Bei der Prüfung
des Materials wird dann aus dem vom Bildsensor bereitgestellten
aktuellen ersten elektrischen Signal und dem Untergrundsollwert
ein ein Differenzbild darstellender Differenzwert zumindest für den Erwartungsbereich
gebildet. Im Differenzbild werden im Wesentlichen alle Merkmale
des Druckbildes durch Differenzbildung ausgeblendet, die in ihren
optischen Eigenschaften dem Untergrundsollwert entsprechen. Nur
positionsvariante Bereiche des Erkennungsmerkmals und auch anderer
Elemente, wie Druckfehler oder Kantenabweichungen, werden aufgrund
ihrer Abweichung gegenüber
dem Hintergrundreferenzwert im Differenzbild abgebildet, wobei die
Bereiche des positionsvarianten Erkennungsmerkmals besonders hohe
Amplituden aufweisen.
-
Sobald
die Differenzwerte vorliegen, werden die Differenzwerte mit den
Maskensollwerten der Maskenreferenz verglichen und aus dem Ergebnis des
Vergleichs auf die aktuelle Position des Erkennungsmerkmals zurückgeschlossen.
Diesem Verfahrensschritt liegt die Überlegung zugrunde, dass das Differenzbild
im Wesentlichen durch die Abbildung des positionsvarianten Erkennungsmerkmals
bestimmt ist, sodass aus einer weitgehenden Überdeckung zwischen Maskenreferenz
und Differenzbild auf die tatsächliche
Position des positionsvarianten Erkennungsmerkmals zurückgeschlossen
werden kann. Lässt
sich aufgrund anderer Fehlereinflüsse keine ausreichende Überdeckung
zwischen Maskensollwerten und Differenzwerten ermitteln, so ist
dies unschädlich,
da dies z. B. lediglich zu einer Fehleranzeige bei der Druckbildkontrolle
und zur Ausschleusung des entsprechenden Druckbogens führt.
-
Vorzugsweise
werden die Bereiche des Druckbildes, die sich aus der aktuellen
Position des Erkennungsmerkmals ergeben, bei der nachfolgenden qualitativen
Beurteilung des Materials ausgeblendet, sodass Störungen in
der Prüfung
des Druckbildes durch die positionsvariante Anordnung des Erkennungsmerkmals
ausgeschlossen sind.
-
Die
Erkennung des positionsvarianten Erkennungsmerkmals kann bei der
Durchführung
dieses Verfahrens noch dadurch verbessert werden, dass im Datenspeicher
eine Binarisierungsschwelle hinterlegt ist. Nachdem aus dem aktuellen
ersten elektrischen Signal und dem Untergrundsollwert das Differenzbild
gebildet wurde, können
aus dem Differenzbild alle Bilddaten ausgefiltert werden, deren Werte
unterhalb der Binarisierungsschwelle liegen. D. h. im Differenzbild
bleiben nur solche Bildpunkte erhalten, die sich ausreichend signifikant
vom übrigen
Druckbild unterscheiden, sodass die meist anderen Abweichungen,
beispielsweise Druckfehler oder Kantenabweichungen, aus dem Differenzbild
ausgeblendet werden können.
-
Bei
der Positionsfindung des positionsvarianten Erkennungsmerkmals im
aktuellen Druckbild kann derart vorgegangen werden, dass die Maskenreferenz
so lange verschoben wird, bis sich eine maximale Überdeckung
zwischen Maskenreferenz und Differenzbild ergibt. Dabei können verschiedene
mathematische Bewertungsverfahren eingesetzt werden, um die Überdeckung
zwischen Maskenreferenz und Differenzbild zu bewerten und um das
entsprechende Überdeckungsmaximum
zu finden. Selbstverständlich
ist es möglich,
die Überdeckung
durch optische Betrachtung eines ausreichend geschulten Prüfpersonal
beurteilen zu lassen, was jedoch aufgrund der hohen Personalkosten
und der geringen Verarbeitungsgeschwindigkeit in den meisten Fällen nicht
ausreichend wirtschaftlich ist. Deshalb soll die Berechnung der Überdeckung
zwischen Differenzbild und Maskenreferenz unter Verwendung geeigneter
mathematischer Operationen möglichst
mit Methoden der elektronischen Datenverarbeitung erfolgen.
-
Eine
Möglichkeit
zur Bewertung der Überdeckung
zwischen der Maskenreferenz und dem Differenzbild besteht darin,
dass entsprechend der optischen Verteilung der Bildpunkte im Differenzbild Schwerpunkte
berechnet werden und diese Schwerpunkte mit dem Schwerpunkt der
Maskenreferenz verglichen werden. Eine maximale Überdeckung ergibt sich dann,
wenn die Summe der Schwerpunktdifferenzen zwischen Maskenreferenz
und Differenzbild minimiert ist.
-
Voraussetzung
für die
Durchführung
des Verfahrens zur Prüfung
des Erkennungsmerkmals auf eine bestimmte geometrische Kontur und/oder auf
eine relative Anordnung zu mindestens einem weiteren Erkennungsmerkmal
des Materials ist die Hinterlegung eines geeigneten Untergrundsollwertes im
Datenspeicher. Grundsätzlich
kann der Untergrundsollwert einfach als ein Verfahrensparameter
vorgegeben werden, beispielsweise ausgehend von einem oder mehreren
Erfahrungswerten. Es ist jedoch vorteilhaft, wenn der Untergrundsollwert
abhängig vom
jeweiligen Druckbild des zu prüfenden
Materials spezifisch in einem Lernmodus festgelegt wird. Dazu werden
nachfolgend zwei Alternativen angegeben.
-
Nach
der ersten Alternative zur Festlegung des Untergrundsollwertes wird
im Lernmodus Referenzmaterial verwendet, das das positionsvariante Erkennungsmerkmal
nicht enthält.
Beispielsweise können
dazu mit Banknoten oder Wertmarken bedruckte Druckbogen verwendet
werden, bei denen der Fensterfaden nicht vorhanden ist. Durch Auswertung
dieses Referenzmaterials ohne Erkennungsmerkmal kann der Untergrundsollwert
abgeleitet werden.
-
Steht
ein Referenzmaterial ohne Erkennungsmerkmal nicht zur Verfügung, kann
der Lernmodus auch mit Referenzmaterial, das das positionsvarianten
Erkennungsmerkmal enthält,
durchgeführt werden.
Treten bei der Auswertung des Druckbildes des Referenzmaterials
die positionsvarianten Erkennungsmerkmale im Vergleich zum Umgebungsbereich
hell hervor, so wird als Untergrundsollwert ein Schwellwert gewählt, der
den Werten der dunkelsten Bildpunkte des Erkennungsmerkmals entspricht.
Bei der späteren
Prüfung
des Materials wird dann ausgehend von dem Schwellwert angenommen,
dass zumindest im Erwartungsbereich alle Bildpunkte, die dunkler
als der Untergrundsollwert sind, nicht zum positionsvarianten Erkennungsmerkmal
gehören. Tritt
das Erkennungsmerkmal dagegen im Vergleich zum Umgebungsbereich
dunkel hervor, wird als Untergrundsollwert ein Schwellwert gewählt, dessen Wert
den hellsten Bildpunkten des Erkennungsmerkmals entspricht.
-
Soweit
aufgrund der optischen Eigenschaften des Druckbildes erforderlich,
ist es selbstverständlich
möglich,
für unterschiedliche
Bereiche des Materials unterschiedliche Untergrundsollwerte zu definieren,
damit das positionsvariante Erkennungsmerkmal im Differenzbild ausreichend
signifikant abgebildet wird.
-
Ausführungsbeispiele
der Erfindung sind in den Zeichnungen dargestellt und werden im
Folgenden näher
beschrieben.
-
Es
zeigen:
-
1 ein
Blockdiagramm mit für
das Verfahren relevanten Funktionseinheiten;
-
2 ein
Blockdiagramm der Logikeinheit des Bildverarbeitungssystems;
-
3 Verfahrensschritte
bei der Durchführung
des Verfahrens zur Prüfung
des Farbbildes auf eine Farbabweichung von einem Referenzbild;
-
4 schematische
Darstellung des Verfahrens zur Prüfung von Farbabweichungen im
aufgenommenen Farbbild mit einem Gegenfarbenmodell;
-
5 einen
Ablaufplan des Lern- und Arbeitsmodus sowie der Klassifikation;
-
6 ein
Flussdiagramm des Verfahrens zur Prüfung des Erkennungsmerkmals
auf seine Zugehörigkeit
zu einer bestimmten Klasse von Erkennungsmerkmalen;
-
7 ein
schematisch dargestelltes Differenzbild in Ansicht von oben;
-
8 das
Differenzbild gemäß 7 nach Durchführung einer
Binarisierung;
-
9 die
Maskenreferenz zur Positionsbestimmung des positionsvarianten Erkennungsmerkmals
im Differenzbild gemäß 8;
-
10 die Überdeckung
zwischen Differenzbild gemäß 8 und
Maskenreferenz gemäß 9;
-
11 eine
zweite Maskenreferenz in schematisch dargestellter seitlicher Ansicht;
-
12 ein
zweites Differenzbild in schematisch dargestellter seitlicher Ansicht.
-
1 zeigt
ein Blockdiagramm mit den Funktionseinheiten 06; 07; 08,
die für
das Verfahren zur qualitativen Beurteilung eines bedruckten Materials 19 mit
mindestens einem Erkennungsmerkmal relevant sind. Eine Bildaufnahmeeinheit 01,
vorzugsweise eine Farbkamera 01, die z. B. in oder an einer Druckmaschine
ortsfest angebracht ist, sodass sie mit ihrem Bildsensor 02 Farbbilder
des an der Farbkamera 01 vorbeibewegten, zu beurteilenden
Materials 19 vorzugsweise im laufenden Druckprozess aufnehmen
kann, ist an eine Auswertevorrichtung 03, d. h. einem Bildverarbeitungssystem 03,
angeschlossen. Die von der Farbkamera 01 aufgenommenen,
in der Auswertevorrichtung 03 ausgewerteten Bilddaten können bedarfsweise
auf einem Farbmonitor 04 dargestellt werden, wobei der
Farbmonitor 04 in oder an einem zur Druckmaschine gehörenden Leitstand
angeordnet sein kann. Zur Eingabe von Parametern sowie zur Einstellung
und Bedienung des Bildverarbeitungssystems 03 kann der
Farbmonitor 04 Bedienelemente aufweisen oder mit solchen
in Wirkverbindung stehen, indem der Farbmonitor 04 z. B.
als ein sogenannter touchscreen ausgebildet ist und entsprechende
Bedienmasken aufweist.
-
Die
zur qualitativen Beurteilung des bedruckten Materials 19 durchgeführten Prüfverfahren
sind, insbesondere wenn die Beurteilung zur Erhöhung der Prüfsicherheit auf einer Prüfung mehrerer
Kriterien beruhen soll, in Verbindung mit der Auswertevorrichtung 03 in
z. B. drei parallelen Signalpfaden dargestellt, wobei die Prüfvorgänge in den
jeweiligen Signalpfaden vorzugsweise in derselben Auswertevorrichtung 03 unabhängig voneinander
ablaufen. Die Prüfungen
laufen vorzugsweise zumindest in etwa zeitgleich ab, d. h. die Prüfvorgänge starten
zumindest zum selben Zeitpunkt. Die Prüfvorgänge können beginnen, nachdem die
mindestens zwei Betriebsarten aufweisende Auswertevorrichtung 03 von
ihrem Lernmodus 48 (5) in ihren
Arbeitsmodus 49 (5) gewechselt
ist. Je ein Signalpfad betrifft in dem hier beschriebenen Beispiel
eine Funktionseinheit 06 zur Prüfung zumindest des Farbbildes
vom Erkennungsmerkmal auf eine Farbabweichung vom Referenzbild,
eine Funktionseinheit 07 zur Prüfung des Erkennungsmerkmals
auf seine Zugehörigkeit
zu einer bestimmten Klasse von Erkennungsmerkmalen und eine Funktionseinheit 08 zur
Prüfung
des Erkennungsmerkmals auf eine bestimmte geometrische Kontur oder
auf eine relative Anordnung zu mindestens einem weiteren Erkennungsmerkmal
des Materials 19, wobei jede Prüfung einen an einer im jeweiligen
Signalpfad vorgesehenen Vergleichsstelle 11; 12; 13 durchgeführten Vergleich
des vom Bildsensor 02 der Farbkamera 01 bereitgestellten
und geeignet aufbereiteten ersten Signals 09 mit einem
jeweils geeignet festgelegten Sollwert 16; 17; 18 einschließt, wobei
die Sollwerte 16; 17; 18 in einem zur
Auswertevorrichtung 03 gehörenden Datenspeicher 14 gespeichert
sind. Die jeweiligen Prüfungsergebnisse
in den einzelnen Signalpfaden werden wieder an die Auswertevorrichtung 03 zwecks
dortiger Speicherung gemeldet.
-
Die
für das
Verfahren zur qualitativen Beurteilung eines bedruckten Materials 19 mit
mindestens einem Erkennungsmerkmal relevanten Funktionseinheiten 06; 07; 08 können auch
in einer das Material 19 verarbeitenden Maschine implementiert
sein, wobei diese Maschine z. B. einer Druckmaschine, vorzugsweise
einer Bogendruckmaschine, insbesondere einer Bogenrotationsdruckmaschine,
vorzugsweise nachgeordnet, aber auch vorgeordnet sein kann. Das
Material 19, d. h. ein z. B. mehrere Erkennungsmerkmale
aufweisender Druckbogen 19, wird in der Bogendruckmaschine
mit einer Geschwindigkeit von z. B. 18.000 Bogen pro Stunde bedruckt
und/oder anschließend
mit dieser Geschwindigkeit in der die Druckbogen 19 verarbeitenden
Maschine weiter verarbeitet. Im Fall der Ausbildung des Materials 19 als eine
Materialbahn 19 kann die Druckgeschwindigkeit oder die
Weiterverarbeitungsgeschwindigkeit z. B. 15 m/s betragen.
-
Obwohl
die Prüfvorgänge zur
Beurteilung der Qualität
des durch die Druckmaschine oder die das Material 19 verarbeitenden
Maschine rechenintensiv und die Bewegungsgeschwindigkeit des Materials 19 hoch
sind, wird mit dem vorgeschlagenen Verfahren eine zuverlässige Beurteilung
erzielt. Da die für
das Verfahren zur qualitativen Beurteilung eines bedruckten Materials 19 mit
mindestens einem Erkennungsmerkmal relevanten Funktionseinheiten 06; 07; 08 in
oder an der Druckmaschine oder der das Material 19 verarbeitenden
Maschine angeordnet sind, sind der Ort der Bereitstellung des Referenzsignals
und der Ort der Prüfung
identisch. Das Farbbild und sein Referenzbild können mit denselben Funktionseinheiten 06: 07: 08,
insbesondere mit derselben Farbkamera 01, am selben Ort
aufgenommen und in derselben Auswertevorrichtung 03 ausgewertet
werden.
-
2 zeigt
in einem vereinfachten Blockdiagramm ein Beispiel für die elektronische
Logikeinheit des Bildverarbeitungssystems 03. Die z. B.
mit nur 1,8 V oder 3,3 V spannungsversorgte Logikeinheit ist als
ein einziger feldprogrammierbarer Logikschaltkreis mit mehreren
konfigurierbaren Logikblöcken ausgebildet,
wobei die Logikeinheit in ihren Logikblöcken den gesamten Bildvergleich
ausführt
und die Qualität
der Drucksache beurteilt. Derartige feldprogrammierbare Logikschaltkreise
werden auch gemäß ihrer
englischsprachigen Benennung als Field Programmable Gate Array mit
der Abkürzung
FPGA bezeichnet. Ein FPGA weist vorzugsweise eine Matrixstruktur
aus Logikblöcken
auf, wobei in dem FPGA z. B. 20.000 oder sogar 50.000 Logikblöcke jeweils
mit frei konfigurierbaren Gattersystemen vorgesehen sind. Ein FPGA
kann z. B. insgesamt mehr als 2 Millionen Gattersysteme aufweisen.
Die Erstellung einer für
die Konfiguration der Logikblöcke
erforderlichen Software kann anhand einer Hardware-Beschreibungssprache,
z. B. mit VHDL (very high speed integrated circuit hardware description
language), erfolgen. Das FPGA hat eine innere Strukturbreite vorzugsweise
von 0,25 μm
oder weniger, z. B. 0,18 μm oder
0,15 μm,
sodass sich dessen Strukturen im Bereich von weit unter 1 μm befinden.
Das FPGA ist vorzugsweise mehrmals neu programmierbar, sodass das
FPGA z. B. auch in der Lage ist, seine den Bildvergleich ausführende und
die Qualität
der Drucksache beurteilende Programmierung selbstkonfigurierend
anzupassen. Aufgrund der Schnelligkeit des Ablaufs des Druckprozesses
in der Druckmaschine muss das FPGA das mindestens eine anzuwendende
Prüfverfahren
innerhalb von weniger als 10 μs durchführen, um
inline, im laufenden Druckprozess, zu einer qualifizierten Beurteilung
zu kommen. Auch wenn die Druckmaschine sequentiell eine Vielzahl von
Exemplaren einer Drucksache produziert, beurteilt das FPGA die Qualität vorzugsweise
jedes einzelnen im laufenden Produktionsprozess der Druckmaschine
produzierten Exemplars. Die vom FPGA durchgeführte Beurteilung der Qualität des im
laufenden Produktionsprozess der Druckmaschine produzierten Exemplars
kann einschließen,
die Drucksache hinsichtlich mehrerer Kriterien zu prüfen, wobei dann
die verschiedenen Prüfungen
vorzugsweise in parallel verlaufenden Prüfvorgängen quasi gleichzeitig durchführt werden.
-
Wie
erwähnt,
weist die Bildaufnahmeeinheit 01 einen Bildsensor 02 mit
einer Vielzahl von einzelnen Bildpunkten (Pixel) auf, z. B. mehr
als vier Millionen Pixel, wobei die Bildaufnahmeeinheit 01 die
mit ihrem Bildsensor 02 aufgenommenen Bilddaten vorzugsweise
bildpunktweise als digitale Daten z. B. mit einer Taktrate von 40
MHz oder mehr an das FPGA übergibt.
Das FPGA weist zur Kommunikation mit der Bildaufnahmeeinheit 01 oder
mit einer anderen Steuereinheit, z. B. einem zur Druckmaschine gehörenden Leitstand,
die dafür
erforderlichen Komponenten und Schnittstellen auf. So ist z. B.
als Schnittstelle zu einer anderen Steuereinheit eine VME-Bus-Schnittstelle
vorgesehen. Ein Eingang und Ausgang für einen Systembus ermöglicht z.
B. den Austausch z. B. 32-Bit-breiter Daten mit der Bildaufnahmeeinheit 01. Über eine
am FPGA ausgebildete Verbindungsschnittstelle können z. B. zwei FPGA's miteinander verschaltet
werden. Überdies
weist das FPGA einen Eingang zum Einlesen z. B. 32-Bitbreiter Daten
aus einem Datenspeicher, z. B. einem SDRAM-Speicher, auf sowie einen
Ausgang, um z. B. 32-Bit-breite Daten dort in diesem Datenspeicher
ablegen zu können. Gleichfalls
besitzt das FPGA jeweils mindestens einen SDRAM-Controller, einen
SRAM-Controller
und einen FIFO-Controller. Ein an das FPGA angeschlossener, vom
FIFO-Controller
gesteuerter FIFO-Speicher (first-in-first-out) wird z. B. zu einer
Verzögerung oder
Zwischenspeicherung einzelner von der Bildaufnahmeeinheit 01 aufgenommener
Bildzeilen genutzt. Der FIFO-Speicher speichert z. B. 32 Zeilen
mit einer Länge
von 2048 Bildpunkten bei einer 8-Bit-Quantisierung. Ein an das FPGA
angeschlossener, vom SRAM-Controller gesteuerter SRAM-Speicher dient zu
einer Speicherung von Parametern, die zur Durchführung mindestens eines der
Verfahren zur Beurteilung der Qualität der von der Druckmaschine
produzierten Drucksache benötigt
werden. Ein an das FPGA angeschlossener, vom SDRAM-Controller gesteuerter
SDRAM-Speicher dient zu einer lokalen Bildspeicherung und Ablage
von geometrischen Objekten, z. B. von ortsbezogenen Symbolen für eine Fehleranzeige.
Das FPGA kann z. B. mit unterschiedlichen Eingangstakten betrieben
werden. Vorzugsweise wird das FPGA jedoch derart betrieben, dass
das Ergebnis aus mindestens einem der Verfahren zur Beurteilung
der Qualität
der von der Druckmaschine produzierten Drucksache nach insgesamt weniger
als 10 μs,
vorzugsweise nach etwa 6 μs,
vorliegt.
-
Die
schnelle Abarbeitung der Verfahrensschritte zur Beurteilung der
Qualität
der von der Druckmaschine produzierten Drucksache wird dadurch erreicht,
dass das Verfahren in mehrere Verfahrenseinheiten unterteilt und
jede Verfahrenseinheit als ein Makro, d. h. als ein aus einem zusammenhängenden
Befehlssatz bestehender Programmteil, in einer zusammenhängenden
Gruppe von Logikblöcken
im FPGA programmiert wird, wobei die zu einer Gruppe zusammengefassten
Logikblöcke
jeweils von einem in einem Phasenregelkreis (PLL – phase-locked
loop) stabilisierten Taktsignal getaktet werden. Beispielsweise
wird das Verfahren zur Prüfung des
Erkennungsmerkmals auf seine Zugehörigkeit zu einer bestimmten
Klasse von Erkennungsmerkmalen in die in Verbindung mit der 6 erläuterten
Verfahrenseinheiten gegliedert, wobei jeder Verfahrenseinheit mindestens
ein im Verfahren abzuarbeitender Verfahrensschritt zugeordnet ist.
Durch die Implementierung von Verfahrenseinheiten jeweils in einer mit
einem stabilisierten Taktsignal getakteten Gruppe von zusammengefassten
Logikblöcken
werden Zeitverzögerungen
vermieden, die sonst durch eine Verteilung des Taktsignals an die
vielen tausend Logikblöcke
im FPGA entstehen, weil sich die Laufzeiten für das Taktsignal zu den einzelnen
Logikblöcken
infolge unterschiedlicher Leitungslängen unterscheiden. Innerhalb
jedes Logikblockes weisen alle Leitungen für das Taktsignal vorzugsweise
dieselbe Länge
auf, sodass Laufzeitverzögerungen
innerhalb eines Logikblockes vermieden werden. An einer Schnittstelle
zwischen zwei Gruppen jeweils zusammengefasster Logikblöcke werden
die Taktsignale der beiden Gruppen miteinander synchronisiert, z.
B. mit Registern, die in den Signalfluss zwischen den beiden Gruppen
zwischengeschaltet werden. In einem FPGA können z. B. mehr als 100 oder
auch mehr als 1000 Gruppen von zusammengefassten Logikblöcken vorgesehen
sein. Die zu einer Gruppe zusammengefassten Logikblöcke sind
vorzugsweise miteinander verbunden. Weil das Verfahren zur Beurteilung
der Qualität
der von der Druckmaschine produzierten Drucksache innerhalb des
FPGA in mindestens zwei Verfahrenseinheiten gegliedert und jede
Verfahrenseinheit jeweils in zu einer Gruppe zusammengefassten Logikblöcken als
ein Makro implementiert ist sowie alle Logikblöcke jeder Gruppe jeweils mit
einem in einem Phasenregelkreis stabilisierten Taktsignal getaktet
sind, entfällt
die Notwendigkeit zur Aufstellung eines ansonsten sehr komplexen Signalflussplans
für das
Zeitverhalten des den FPGA taktenden Taktsignals. Das Taktsignal
wird üblicherweise
von einem im oder am FPGA angeordneten Oszillator erzeugt.
-
Zur
qualitativen Beurteilung des bedruckten Materials 19 laufen
im FPGA z. B. folgende Verfahrensschritte ab, die nun beispielhaft
anhand der 3 bis 12 beschrieben
werden.
-
Mit
der Farbkamera 01 wird ein Farbbild eines im Beobachtungsbereich 21 angeordneten,
farbig bedruckten Materials 19 aufgenommen. Die Farbkamera 01 weist
einen vorzugsweise als ein CCD-Chip 02 ausgebildeten Bildsensor 02 auf,
der die im Beobachtungsbereich 21 erfassten Bildinformationen
in elektronische Bilddaten umsetzt, die ein von der Farbkamera 01 bzw.
dessen Bildsensor 02 bereitgestelltes erstes elektrisches,
vorzugsweise digitales Signal 09 bilden. Bei dieser Umsetzung
wird von jedem lichtempfindlichen Pixel des CCD-Chips 02 ein
Signal-Vektor 22 generiert. Entsprechend der Anzahl der
Pixel des CCD-Chips 02 werden von der Farbkamera 01 entsprechend
viele, mit einem Zählindex
kenntlich gemachte Signal-Vektoren 22 der Auswertevorrichtung 03 zur
Weiterverarbeitung zur Verfügung
gestellt.
-
Jeder
Signal-Vektor 22 weist vorzugsweise drei Koeffizienten
R, G und B auf. Die Koeffizienten R, G und B entsprechen den Farbwerten
der drei Signalkanäle
Rot, Grün
und Blau, wobei das von einem Pixel abgegebene vektorielle erste
elektrische Signal 09 mit der aufgenommenen Farbe des bedruckten Materials 19 an
der entsprechenden Position im Beobachtungsbereich 21 korreliert.
-
Die
Signal-Vektoren 22, deren Zählindex zur Beschreibung der
Anordnung des jeweiligen Pixel auf dem CCD-Chip 02 dient,
bilden Rohdaten für
ein erstes Korrekturmodul 23 zur Anpassung der Farbbalance,
der Helligkeit und des Kontrastes. Dazu wird jeder Koeffizient R;
G; B des Signal-Vektors 22 mit einem signalkanalabhängigen Korrekturfaktor
K1, K2, K3 multipliziert. Überdies wird zu dem daraus
resultierenden Ergebnisvektor ein Korrekturvektor 24 mit den
Festwertkoeffizienten a1, a2 und
a3 addiert. Durch diese Rechenoperation
werden erste korrigierte Signal-Vektoren 26 erzeugt, die
die Farbbalance, die Helligkeit und den Kontrast der Bilddaten verbessern. Dieses
Ziel wird dadurch erreicht, dass die signalkanalabhängigen Korrekturfaktoren
K1, K2 und K3 sowie die Koeffizienten a1,
a2 und a3 des Korrekturvektors 24 derart
gewählt
sind, dass bei Aufnahme der Referenzgrauwerte Schwarz und Weiß die dabei
von der Farbkamera 01 erzeugten Signal-Vektoren 22 derart transformiert
werden, dass die erhaltenen korrigierten Signal-Vektoren 26 solchen
Sollwerten entsprechen, wie sie sich in Vektoren aus der Umrechnung der
bekannten CIELAB-Farbwerte ergeben.
-
Anschließend werden
die ersten korrigierten Signal-Vektoren 26 einem zweiten
Korrekturmodul 27 zugeführt.
Im zweiten Korrekturmodul 27 wird jeder erste korrigierte
Signal-Vektor 26 mit einer quadratischen i × i – Korrekturmatrix 28 multipliziert,
wobei i der Zahl der Koeffizienten des korrigierten Signal-Vektoren 26 entspricht
und in diesem Fall i = 3 ist. Aus dieser Multiplikation ergeben
sich die zweiten korrigierten Signal-Vektoren 29. Die Koeffizienten
K4 bis K12 der Korrekturmatrix 28 wurden
dabei zuvor in einem geeigneten Iterationsprozess derart ermittelt, dass
die in den ersten korrigierten Signal-Vektoren 26 enthaltenen Bildinformationen
an das Farbempfinden des menschlichen Auges angenähert werden.
-
Anschließend werden
die zweiten korrigierten Signal-Vektoren 29 an ein drittes
Korrekturmodul 31 weitergeleitet. Im dritten Korrekturmodul 31 sind
in einem Datenspeicher 14 zu jedem Pixel signalkanalabhängige Korrekturfaktoren
gespeichert, die zur Anpassung der von der Position der jeweiligen
Pixel abhängigen
Intensitätswerte
mit den Koeffizienten R, G und B multipliziert werden. Im Ergebnis
werden also die zweiten korrigierten Signal-Vektoren 29 des
ersten Pixel mit den Korrekturfaktoren K13,
K14 und K15 multipliziert,
um daraus für
den ersten Pixel einen dritten korrigierten Signal-Vektor 32 zu
errechnen. Diese Korrektur der zweiten korrigierten Signal-Vektoren 29 wird
vorzugsweise für
alle Pixel des Bildsensors 02 durchgeführt.
-
Die
dritten korrigierten Signal-Vektoren 32 werden dann an
ein viertes Korrekturmodul 33 weitergeleitet. Im vierten
Korrekturmodul 33 werden die Koeffizienten R; G; B der
dritten korrigierten Signal-Vektoren 32 mit einem Faktor γ potenziert
und daraus die vierten korrigierten Signal-Vektoren 34 errechnet.
Durch die Potenzierung mit dem Faktor γ wird die nichtlineare Helligkeitsübertragungsfunktion eines
Farbmonitors 04 berücksichtigt,
an den die vierten korrigierten Signal-Vektoren 34 zur
Anzeige übertragen
werden.
-
Im
Ergebnis wird durch die Korrektur der Signal-Vektoren 22 in
den Korrekturmodulen 23, 27, 31 und 33 erreicht,
dass die am Farbmonitor 04 angezeigten Farbbilder dem Farbempfinden
des menschlichen Auges so angepasst sind, dass der Seheindruck bei
Betrachtung der Anzeige am Farbmonitor 04 gut dem Farbempfinden
entspricht, das bei unmittelbarer Betrachtung des bedruckten Materials 19 entstehen
würde.
-
Wie
erwähnt,
erfolgt die Aufnahme des Bildsignals durch einen Bildsensor 02 in
voneinander getrennten Signalkanälen
R; G; B. Im vorliegenden Ausführungsbeispiel
handelt es sich bei den Signalkanälen R; G; B um die drei Signalkanäle Rot R,
Grün G
und Blau B. Jeder der Signalkanäle
R; G; B weist eine einstellbare spektrale Empfindlichkeit auf. Dies hat
den Vorteil, dass jeder Signalkanal R; G; B in seiner spektralen
Empfindlichkeit an die spektrale Empfindlichkeit des jeweiligen
Zapfens der Retina des menschlichen Auges angepasst werden kann.
-
Beim
Verfahren zur Prüfung
des Farbbildes auf eine Farbabweichung von einem Referenzbild wird
der Spektralgehalt eines Bildes pixelweise analysiert. Zur Modellierung
der beiden rezeptiven Felder Rot/Grün und Blau/Gelb des menschlichen
Auges werden gemäß der 4 in
diesem Verfahren die Bildsensorsignale der Signalkanäle R; G;
B miteinander verknüpft.
Vor der eigentlichen Verknüpfung mit
den Berechnungsvorschriften 36; 37 wird jedes Bildsensorsignal
im Gegenfarbkanal 38; 39 einer nicht linearen
Transformation 41 unterzogen. Dadurch wird dem digitalen
Charakter der elektronisch erzeugten Aufnahmen Rechnung getragen.
Anschließend
wird jedes Signal mit einem Koeffizienten Ki (i
= 1 ... 4) 42 gewichtet. Dadurch wird erreicht, dass eine
reine Intensitätsänderung
des Ausgangsbildes keinen Beitrag zu einem der Ausgangssignale 43; 44 der
Gegenfarbkanäle 38; 39 liefert.
Die Generierung der Ausgangssignale 43; 44 der
Gegenfarbkanäle 38; 39 erfolgt
analog der Generierung der Signale der rezeptiven Felder bei der
menschlichen Retina. Das heißt,
es wird eine Verknüpfung
mittels der Berechnungsvorschriften 36; 37 der
Signalkanäle R;
G; B entsprechend der Verknüpfung
der Zapfen der menschlichen Retina durchgeführt. Zur Schaffung des Ausgangssignals 43 des
Rot/Grünen-Gegenfarbkanals 38 werden
die Bildsensorsignale des roten Signalkanals R und des grünen Signalkanals
G miteinander mittels der ersten Berechnungsvorschrift 36 verknüpft. Zur
Generierung des Ausgangssignals 44 des Blau/Gelben-Gegenfarbkanals 39 wird
im vorliegenden Ausführungsbeispiel
das Bildsensorsignal des blauen Signalkanals B mit dem Minimum 46 der Bildsensorsignale
des roten Signalkanals R und des grünen Signalkanals G mittels
der Berechnungsvorschrift 37 verknüpft. Die rezeptiven Felder
der menschlichen Retina sind durch ein Tiefpassverhalten charakterisiert.
Dementsprechend werden im vorliegenden Ausführungsbeispiel die durch Verknüpfung erhaltenen
Signale einer Tiefpassfilterung 47, z. B. mit einem Gauss-Tiefpassfilter,
unterzogen.
-
Die 5 zeigt
die eigentliche Prüfung
des bedruckten Materials 19, welche zweistufig erfolgt, nämlich in
einem Lernmodus 48 und einem nachgeschalteten Arbeitsmodus 49.
Der Lernmodus 48 hat das Ziel der pixelweisen Generation
von Sollwerten als Referenzdatenwerten, die im nachfolgenden Arbeitsmodus 49 mit
den Ausgangssignalen 43; 44 der Gegenfarbkanäle 38; 39 der
entsprechenden Pixel verglichen werden. Beim Lernmodus 48 werden
die Bildinhalte von einem Referenzbild 52 oder von mehreren
Referenzbildern 52 dadurch analysiert, dass die Bildinhalte
jedes Pixels in drei Signalkanälen
R; G; B aufgenommen werden und eine anschließende wahrnehmungsgemäße Anpassung
der Bildsignale jedes Signalkanals R; G; B vorgenommen wird und nachfolgend
eine Weiterverarbeitung der Bildsensorsignale nach der zuvor beschriebenen
Gegenfarbmethode durchgeführt
wird. Die für
jedes Pixel erhaltenen Ausgangssignale 43; 44 der
Gegenfarbkanäle 38; 39 werden
dann in einem Datenspeicher 14 gespeichert. Um zulässige Schwankungen
der Referenzbilder 52 mit zu berücksichtigen, ist es sinnvoll, wenn
mehrere Referenzbilder 52 im Lernmodus 48 Berücksichtigung
finden. Dadurch ist es möglich, dass
die gespeicherten Sollwerte jedes Pixels eine gewisse zulässige Schwankungstoleranz
aufweisen. Die Schwankungstoleranz kann entweder durch die Minimal-/Maximalwerte
oder die Standardabweichung aus den erhaltenen Daten der Bildinhalte
der Referenzbilder 52 jedes Pixels festgelegt werden.
-
Im
Arbeitsmodus 49 findet dann ein pixelweiser Vergleich der
Ausgangswerte 43; 44 der Gegenfarbkanäle 38; 39 eines
Inspektionsbildes 53 mit den Sollwerten aus dem Datenspeicher 14 statt.
Der Vergleich kann mittels eines linearen oder nichtlinearen Klassifikators 54,
insbesondere mittels Schwellwertklassifikatoren, Euklidische – Abstands – Klassifikatoren,
Bayes – Klassifikatoren,
Fuzzy-Klassifikatoren oder künstliche
neuronale Netze durchgeführt
werden. Anschließend
findet eine gut/schlecht – Entscheidung
statt.
-
6 zeigt
ein Flussdiagramm zur Signalauswertung beim Verfahren zur Prüfung des
Erkennungsmerkmals auf seine Zugehörigkeit zu einer bestimmten
Klasse von Erkennungsmerkmalen.
-
Zunächst wird über das
gesamte zu prüfende Farbbild
ein Raster aus M × N
Fenstern 56 gelegt, wobei M, N > 1 ist. Jedes Fenster 56 besteht
vorteilhafterweise aus m × n
Pixel mit m; n > 1.
Vorzugsweise wird ein quadratisches Raster aus N × N Fenstern 56 gewählt, wobei
jedes Fenster 56 aus n × n Pixel besteht. Im Prüfvorgang
wird das Signal jedes Fensters 56 getrennt geprüft.
-
Durch
eine oder mehrere Spektraltransformationen 58 wird das
zweidimensionale Farbbild des Ortsraums in ein zweidimensionales
Bild im Frequenzraum transformiert. Das erhaltene Spektrum nennt
man Frequenzspektrum. Da es sich im vorliegenden Ausführungsbeispiel
um ein diskretes Spektrum handelt, ist auch das Frequenzspektrum
diskret. Das Frequenzspektrum wird durch die Spektralkoeffizienten 59 – auch Spektralwerte 59 genannt – gebildet.
-
Im
nächsten
Verfahrensschritt findet die Betragsbildung 61 der Spektralwerte 59 statt.
Der Betrag der Spektralwerte 59 wird Spektralamplitudenwert 62 genannt.
Die Spektralamplitudenwerte 62 bilden im vorliegenden Ausführungsbeispiel
die Merkmalswerte 62, d. h. sie sind identisch den Merkmalswerten 62.
-
Als
weiterer Verfahrensschritt folgt die Merkmalsauswahl 63.
Ziel der Merkmalsauswahl 63 ist es, diejenigen Merkmale 64 auszuwählen, die
charakteristisch für
den Bildinhalt des zu prüfenden
Farbbildes sind. Als Merkmale 64 sind sowohl charakteristische
Spektralamplitudenwerte 62, welche durch ihre Position
im Frequenzraum und durch ihre Amplitude das Merkmal 64 definieren,
als auch linguistische Variablen wie beispielsweise „grau", „schwarz" oder „weiß" möglich.
-
Im
nun folgenden Verfahrensschritt, der Fuzzyfizierung 66,
wird die Zugehörigkeit
jedes Spektralamplitudenwerts 62 zu einem Merkmal 64 durch eine
weiche oder unscharfe Zugehörigkeitsfunktion 67 festgelegt;
d. h. es findet eine Gewichtung statt.
-
Sollen
die Zugehörigkeitsfunktionen 67 in
einem Lernmodus an als Referenzdatensätze gespeicherte Sollwerte
angepasst werden können,
ist es sinnvoll, wenn die Zugehörigkeitsfunktionen 67 als parametrisierte
monomodale, d. h. eindimensionale Potentialfunktionen, ausgebildet
sind, bei denen die Parameter der positiven und negativen Steigung
getrennt an die zu untersuchenden Sollwerte angepasst werden können. In
dem dem Lernmodus nachfolgenden Arbeitsmodus werden dann die Datensätze des Bildinhalts,
aus welchen sich die Merkmalswerte 62 der zu prüfenden Farbbilder
ergeben, mit den jeweiligen Zugehörigkeitsfunktionen 67 gewichtet,
deren Parameter in dem vorangegangenen Lernmodus ermittelt wurden.
D. h. es findet für
jedes Merkmal 64 eine Art SOLL-IST-Vergleich zwischen einem
Referenzdatensatz, der in den Parametern der Zugehörigkeitsfunktionen 67 zum
Ausdruck kommt, und dem Datensatz des zu prüfenden Farbbildes statt. Durch die
Zugehörigkeitsfunktionen 67 wird
eine weiche oder unscharfe Zuordnung zwischen dem jeweiligen Merkmalswert 62 und
dem Merkmal 64 hergestellt.
-
Im
nächsten
Verfahrensschritt, der Interferenz 68, findet im Wesentlichen
eine konjunktive Verknüpfung 69 – auch Aggregation 69 genannt – aller Zugehörigkeitsfunktionen 67 der
Merkmale 64 statt, wodurch eine übergeordnete Zugehörigkeitsfunktion 71 erzeugt
wird.
-
Der
nächste
Verfahrensschritt, die Defuzzyfizierung 72, ermittelt aus
der übergeordneten
Zugehörigkeitsfunktion 71 einen
konkreten Zugehörigkeitswert 73 oder
Sympathiewert 73. Dieser Sympathiewert 73 wird
bei der Klassifikation 74 mit einem vorher eingestellten
Schwellwert 76 verglichen, wodurch eine Klassifikationsaussage
getroffen werden kann. Der Schwellwert 76 wird entweder
manuell oder automatisch eingestellt. Die Einstellung des Schwellwerts 76 erfolgt
ebenfalls im Lernmodus.
-
Das
Verfahren zur Prüfung
des Erkennungsmerkmals auf eine bestimmte geometrische Kontur und/oder
auf eine relative Anordnung zu mindestens einem weiteren Erkennungsmerkmal
des Materials vollzieht sich im Wesentlichen in folgenden Schritten.
-
Gemäß 7 wurde
bei der Prüfung
z. B. von mit Banknoten 19 bedruckten Druckbogen ein Differenzbild 77 gebildet,
wobei in 7 lediglich ein Ausschnitt aus
dem Differenzbild 77 im Bereich einer Banknote 19 dargestellt
ist. Man erkennt in 7, dass im Differenzbild 77 das
normale Druckbild der Banknote 19 ausgeblendet ist und
lediglich die Bereiche des Druckbildes, die sich signifikant vom
Untergrundreferenzwert unterscheiden, als Dunkelfelder im Differenzbild
abgebildet werden. In einem strichliniert angedeuteten, streifenförmigen Erwartungsbereich 78 kann
die Position z. B. eines im Druckbogen eingebrachten Erkennungsmerkmals 79,
insbesondere eines eingearbeiteten Fensterfadens 79, der sich
im Differenzbild 77 entsprechend seinen Durchbrüchen in
fünf Dunkelfeldern 79 abbildet,
variieren.
-
Neben
den fünf
Dunkelfeldern 79, die sich aus der Abbildung des Fensterfadens 79 ergeben, bilden
sich im Differenzbild 77 noch weitere Druckbildmerkmale
als irrelevante Dunkelfelder 81 ab, die z. B. durch Druckfehler 81 generiert
sind.
-
8 stellt
das Differenzbild 77 nach einer geeigneten Binarisierung
dar, durch die die irrelevanten Dunkelfelder 81 ausgefiltert
wurden. Im Differenzbild 77 treten im Ergebnis nur noch
die vom Fensterfaden 79 herrührenden Dunkelfelder 79 signifikant hervor.
-
9 stellt
eine Maskenreferenz 82 in ihrer geometrischen Form dar.
In der Maskenreferenz 82 sind die Daten für die Breite 83 und
die Länge 84 der Fensterfadendurchbrüche 79 hinterlegt.
Weiter sind in der Maskenreferenz 82 die Werte für den Abstand 86 zwischen
den Fensterfadendurchbrüchen 79 und die
Anzahl von Fensterfadendurchbrüchen 79 je Banknote 19 hinterlegt.
-
Wie
in 10 schematisch angedeutet, wird die Maskenreferenz 82 bei
der Auswertung durch datentechnische Operationen so lange relativ
zum Differenzbild 77 verschoben, bis sich eine maximale Überdeckung
zwischen der Maskenreferenz 82 und den Dunkelfeldern 79 im
Differenzbild 77 ergibt. Ist dieses Maximum an Überdeckung
erreicht, kann aus den Abständen 87; 88,
die sich z. B. aus den aktuellen Positionen in X- und Y-Richtung der Maskenreferenz 82 relativ
zu den Kanten der Banknote 19 ergeben, auf die aktuelle
Position des Fensterfadens 79 im Druckbild geschlossen
werden, sodass bei einer nachfolgenden Prüfung des Druckbildes die Bereiche der
Fensterfadendurchbrüche 79 ausgeblendet
werden können.
-
11 zeigt
eine zweite Maskenreferenz 89, die acht Fensterfadendurchbrüchen 91 entsprechende
Dunkelfelder 91 bei der Prüfung einer Banknote 19 an
einer konkav gekrümmten
Anlagefläche
repräsentiert.
-
12 stellt
ein Differenzbild 92 schematisch dar, bei dem sich die
Fensterfadendurchbrüche 91 in
Dunkelfeldern 93, z. B. in Fensterfäden 93, abgebildet
haben. Das Dunkelfeld 94 wurde dabei von einem Druckfehler 94 und
nicht von einem Fensterfadendurchbruch 91 verursacht. Außerdem hat
sich ein Fensterfadendurchbruch 91 in der Mitte aufgrund
der nicht ausreichenden Farbdifferenz zwischen Untergrund und Fensterfaden 93 nicht
im Differenzbild 92 abgebildet.
-
Um
den Vergleich zwischen der Maskenreferenz 89 und dem Differenzbild 92 zur
Positionsfindung zu vereinfachen, wird die Maskenreferenz 89 auf
eine Projektionslinie 96 projiziert und die daraus entstehende
Hell-Dunkel-Verteilung mit der aus der Projektion des Differenzbildes 92 auf
eine Projektionslinie 97 entstehenden Hell-Dunkel-Verteilung
verglichen. Durch diesen eindimensionalen Vergleich der Hell-Dunkel-Verteilung
kann die Position des Fensterfadens 93 in einer Richtung
festgestellt werden.
-
Alle
zuvor beschriebenen Funktionseinheiten, alle logischen sowie mathematischen
Funktionen und Abläufe
zur Durchführung
der Verfahren zur Beurteilung der Qualität der von der Druckmaschine produzierten
Drucksache werden in den Logikblöcken
des FPGA durch deren Konfiguration realisiert. Durch die freie Programmierbarkeit
des FPGA bleibt das Bildverarbeitungssystem 03 an unterschiedliche Gegebenheiten
im Druckprozess anpassbar, sodass auf sich ändernde Erfordernisse flexibel
reagiert werden kann. Nicht nur Randbedingungen und einzelne Parameter
des Verfahrens können
geändert
werden, sondern auch der gesamte Verfahrensablauf kann, wenn nötig, geändert werden,
ohne dass es dazu einer Änderung
am z. B. in der Druckmaschine verbauten apparativen Systemaufbau
bedarf.
-
- 01
- Bildaufnahmeeinheit,
Farbkamera
- 02
- Bildsensor,
CCD-Chip
- 03
- Auswertevorrichtung,
Bildverarbeitungssystem
- 04
- Farbmonitor
- 05
- –
- 06
- Funktionseinheit
- 07
- Funktionseinheit
- 08
- Funktionseinheit
- 09
- Signal,
elektrisches, erstes; Signal, digitales
- 10
- –
- 11
- Vergleichsstelle
- 12
- Vergleichsstelle
- 13
- Vergleichsstelle
- 14
- Datenspeicher
- 15
- –
- 16
- Sollwert
- 17
- Sollwert
- 18
- Sollwert
- 19
- Material,
Banknote, Druckbogen, Materialbahn
- 20
- –
- 21
- Beobachtungsbereich
- 22
- Signal-Vektor
- 23
- Korrekturmodul,
erstes
- 24
- Korrekturvektor
- 25
- –
- 26
- Signal-Vektor,
erster korrigierter
- 27
- Korrekturmodul,
zweites
- 28
- Korrekturmatrix
- 29
- Signal-Vektoren,
zweiter korrigierter
- 30
- –
- 31
- Korrekturmodul,
drittes
- 32
- Signal-Vektor,
dritter korrigierter
- 33
- Korrekturmodul,
viertes
- 34
- Signal-Vektor,
vierter korrigierter
- 35
- –
- 36
- Berechnungsvorschrift
- 37
- Berechnungsvorschrift
- 38
- Gegenfarbkanal
- 39
- Gegenfarbkanal
- 40
- –
- 41
- Transformation
- 42
- Koeffizient
Ki (i = 1 ... 4)
- 43
- Ausgangssignal
(38)
- 44
- Ausgangssignal
(39)
- 45
- –
- 46
- Minimum
- 47
- Tiefpassfilterung
- 48
- Lernmodus
- 49
- Arbeitsmodus
- 50
- –
- 51
- –
- 52
- Referenzbild
- 53
- Inspektionsbild
- 54
- Klassifikator
- 55
- –
- 56
- Fenster,
Bildfenster
- 57
- –
- 58
- Spektraltransformation
- 59
- Spektralkoeffizient,
Spektralwert
- 60
- –
- 61
- Betragsbildung
- 62
- Spektralamplitudenwert,
Merkmalswert
- 63
- Merkmalsauswahl
- 64
- Merkmal
- 65
- –
- 66
- Fuzzyfizierung
- 67
- Zugehörigkeitsfunktion
- 68
- Interferenz
- 69
- konjunktive
Verknüpfung,
Aggregation
- 70
- –
- 71
- übergeordnete
Zugehörigkeitsfunktion
- 72
- Defuzzyfizierung
- 73
- Zugehörigkeitswert,
Sympathiewert
- 74
- Klassifikation
- 75
- –
- 76
- Schwellwert
- 77
- Differenzbild
- 78
- Erwartungsbereich
- 79
- Dunkelfeld,
Fensterfaden, Erkennungsmerkmal, Fensterfadendurchbruch
- 80
- –
- 81
- Dunkelfeld,
Druckfehler
- 82
- Maskenreferenz
- 83
- Breite
(79)
- 84
- Länge (79)
- 85
- –
- 86
- Abstand
- 87
- Abstand
- 88
- Abstand
- 89
- Maskenreferenz,
zweite
- 90
- –
- 91
- Fensterfadendurchbruch,
Dunkelfeld
- 92
- Differenzbild
- 93
- Dunkelfeld,
Fensterfaden
- 94
- Dunkelfeld,
Druckfehler
- 95
- –
- 96
- Projektionslinie
- 97
- Projektionslinie
- R,
G, B
- Koeffizient,
Signalkanal
- K1, K2, K3
- Korrekturfaktor
- K4 bis K12
- Koeffizient
- K13, K14, K15
- Korrekturfaktor
- K16, K17, K18
- Korrekturfaktor
- a1, a2, a3
- Festwertkoeffizient
- γ
- Potenzierungsfaktor