基于機器視覺技術檢測印刷品質量的應用

王愛艾

傳統的印刷品質量檢測方法受主觀因素的影響較大，隨著科技的發展，基于機器視覺的印刷品質量檢測技術以其高精度、自動化等優點受到人們的青睞，該方法可對印刷品質量進行高質量、高效率的檢測。本文介紹了印刷品質量檢測的機器視覺系統以及印刷品質量檢測軟件的處理流程，利用機器視覺系統替代人眼來檢測印刷品質量，克服了檢測人員生理因素和主觀因素的影響，為印刷質量進行全過程控制提供了條件。

引言

隨著時代的發展，人們對印刷品的質量要求日益提高，印刷企業受到的壓力越來越大，單獨地依靠人工檢測印刷品質量已經不能滿足需要。利用機器視覺檢測系統來檢測印刷品質量可以使印刷品質量達到持續、穩定的效果。

受印刷機械及印刷環境等因素的影響，在印刷過程中，印刷品經常會存在一些問題（如偏色、套印不準、有污點、飛墨等），導致印刷品質量不能滿足客戶的要求。在質量檢測中，大多數企業采取的都是利用人工來檢測印品質量的方法，而且在檢測過程中，長時間地工作，員工容易產生視覺疲勞，可能出現印品漏檢或檢測質量不夠精確的問題，不但需要大量的人力，增加了成本，而且影響印刷企業的聲譽，使企業的競爭力難以提高。因此，在行業需求和技術發展迅猛的情況下，利用機器視覺技術來逐漸替代傳統的印品質量檢測方法，是未來印刷行業的發展趨勢。

基于機器視覺技術檢測系統的構成及原理

1.基本構成

基于機器視覺的印刷品質量檢測系統構成如圖1所示，主要包括兩部分：硬件部分和軟件系統，其中硬件部分包括CCD、鏡頭、圖像采集卡、光源等，軟件系統主要包含檢測系統的操作。

2.檢測原理

首先通過CCD對印刷品的圖像進行采集，然后對所采集的圖像進行處理，根據預先所設定的印刷品要達到的質量標準來進行判斷，若待測印品的相關指數不在設定標準的范圍內，則系統會判斷為印刷品的質量不合格。其處理流程如圖2所示。

標準印品或樣張是客戶簽樣后的樣張。在對印刷品進行檢測時，將印刷品放在滾筒上，操作機器使滾筒轉動，此時CCD攝像機進行采樣，要保證相機的采樣頻率與滾筒的轉速同步，這樣會避免由于兩者速度不均而導致采集到的圖像變形;之后，機器視覺系統通過機箱內的圖像采集卡將采得的信息轉化為圖像信號，并傳送到圖像處理系統進行圖像處理，圖像處理系統在對像素分布、顏色信息等分析的基礎上，對圖像特征進行提取和校配，然后作出判斷，將判斷結果顯示出來并對印品進行篩選或分揀。

在實際應用中，應避免視覺檢測系統由于以下原因造成的問題：①由于攝像機的抖動而影響圖像采集的質量;②注意對光源亮度的變化進行控制;③在印品的傳送過程中，難免出現位置的偏差，如何避免或對這些偏差進行補救。

通過機器視覺檢測系統對印刷品質量進行檢測，實現了印刷質量檢測的智能化、精確性和穩定性，提高檢測速度的同時，也使勞動力得到了解放。

印刷品質量檢測軟件

印刷品檢測軟件通過圖像采集系統獲得標準樣張的原始圖像，且以該圖像信息為標準輸入到檢測系統中，把標準樣張上的圖像信息分為無限多塊，并對每一小塊的圖像信息設置一個合格范圍，稱之為檢測精度閾值，一般需要設置顏色偏差閾值和缺陷面積閾值。完成此過程后，即得到了標準模板，之后開始對待檢測樣張進行質量檢測，在采集信息的同時質量檢測軟件也對其進行處理（如圖像分色、圖像校配、圖像對比，對比對后的圖像進行分析和處理等）。根據對標準樣張上所設置信息的顏色偏差閾值和缺陷面積閾值來判斷待檢測印刷品是否滿足質量要求，如果超出了所設置的合格閾值，檢測軟件則會判斷為質量不合格，如果在合格閾值之內，檢測軟件則會判斷為符合質量要求。

印刷品質量檢測軟件中的圖像處理方法

常用的圖像處理方法有分色處理、模板匹配、二值化處理等。由于所采集到的圖像不僅包括目標部分的有用信息，此外還有噪聲等無用信息的出現，所以要對圖像進行處理，使得檢測目標主體突出，進而方便對印品進行檢測。

1.圖像的分色處理

在印刷過程中，通常使用的是CMYK四色油墨，而在對圖像信息進行采集后，要將信息傳送到顯示器上進行顯示，顯示器是基于RGB色彩模型進行顯示的，由于CMYK顏色空間不同于RGB顏色空間，導致顯示圖像與實際圖像之間存在一定的偏差。所以在對印刷品質量進行檢測時，需要把印刷品上的圖像轉變成相機輸出的數碼圖像，即把CMYK圖像通過相機轉化為RGB圖像，因為RGB色空間大于CMYK色空間，所以除了少量在RGB色空間之外的專色會產生一定的損失外，絕大多數顏色都可以保持印刷品上原來的顏色。

由于任何顏色都能用紅、綠、藍3種顏色表示出來，所以每一幅彩色圖像都可以分為含有R、G、B 3個顏色通道的圖片。可以將彩色圖像轉換為灰度圖，通過如下轉換公式計算圖像的灰度值：

Gray=0.11R+0.59G+0.3B

這樣，原來的彩色圖像就變成了灰度圖，之后再對3個通道的圖片分別進行處理。

2.模板匹配

匹配是指在機器進行識別時，把傳感器在各個時間點、各種成像條件下對印刷品上同一位置所獲得的兩幅（或多幅）圖像進行比對，或依照一張圖上的已知信息到另一幅圖中找尋相應的信息。

通常，以樣張圖像作為標準圖像，以標準圖像上任意區域為基準，將模板圖與待檢測圖做某種運算，計算出兩幅圖像的相似值，把相似值最高的圖像區域作為最后的匹配結果，然后再進行質量合格與否的判斷。

對于不同的圖像，由于特征不同，采用的匹配算法也各有不同。例如：傅立葉變換（或小波變換），屬于諧波分析，將圖像從頻域變換到時域，再與標準圖像的時域特征進行對比，從而得到兩者間的相似程度，雖然此方法的匹配精度高，而且具有極強的抗干擾能力，但是計算量過大;基不變矩陣法，該方法主要應用在比較簡單的圖形識別中，在旋轉過程中具有不變性，但不適于對形狀復雜或有形狀發生變化的圖像的識別;絕對值差法，這種方法比較簡單，且計算量小，在圖像變化速度慢的情況下，表現出良好的實用性。雖然各種算法有優勢也有弊端，但它們實現了在目標追蹤以及由簡單圖形到復雜圖像的識別領域的廣泛應用。

小結

機器視覺技術檢測系統可以提高印刷品質量檢測的效率和質量。目前，國內很多企業都采用了印刷品質量檢測設備，但在顏色檢測能力上存在一些不足，如果能進一步完善圖像采集和檢測中的精準度，那么機器視覺技術將可以完全替代傳統的人工檢測方法，不但可以節省人力，而且能夠降低生產成本，使企業更具競爭力，是印刷產業的發展趨勢和方向。

作者單位：曲阜師范大學工學院

責任編輯：李倩 liqian@cprint.cn