[发明专利]一种印刷品质量和缺陷检测方法无效
申请号: | 201110085519.0 | 申请日: | 2011-04-06 |
公开(公告)号: | CN102221554A | 公开(公告)日: | 2011-10-19 |
发明(设计)人: | 唐万有;陈婧;徐敏;马千里;王文凤;李雪梅;汪珊珊;许瑞馨;王学美;李铭祺;于治国;李志会;郝健强;蒋瑞雪;易端阳;吕晶;王慧芳 | 申请(专利权)人: | 天津科技大学 |
主分类号: | G01N21/88 | 分类号: | G01N21/88;G06T7/40 |
代理公司: | 天津盛理知识产权代理有限公司 12209 | 代理人: | 王来佳 |
地址: | 300222 天津市河西区*** | 国省代码: | 天津;12 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 印刷品 质量 缺陷 检测 方法 | ||
技术领域
本发明属于印刷品全画面质量检测和控制领域,尤其涉及一种印刷品质量和缺陷检测方法。
背景技术
无论是传统印刷还是数字印刷,在印刷过程中人们都要面临一个非常重要的问题,就是印刷品质量检测与控制。现代印刷机的速度不断提高,对印刷品的质量检测与控制提出了更高的要求。传统的印刷品质量检测控制手段已不能满足和保证现代印刷高质、高效、低成本的要求。因此,印刷厂商对实现印刷品质量自动检测梦寐以求,它不仅是印刷质量数据化、规范化的基础,更是后续印刷自动控制的必要环节。
就目前而言,针对印刷品全画面检测技术在国内只是起步性质的研究,在印刷品质量的测控系统方面存在精度差的缺点。国外的研究则已进入了比较成熟的阶段,许多知名的胶印机生产厂商都己结合自己的印刷设备成功开发出了各自的印刷图像色彩检测和控制系统。这些系统中,大多采用分光光度计测量法、标准样张色谱值对比法、墨色密度法、神经网络识别法、快速傅里叶变换方法等对印刷品质量进行识别和分类,测量准确率较高,速度比较快。但结合国内印刷行业中纸张、油墨等耗材的多样性以及印刷设备的型号各有不同的实际情况,国外的研究成果及产品并不能够完全适应我国印刷材料和印刷机器的印刷质量检测。但总体上看,国内外大多数印刷质量自动检测针对于灰度图像和形状缺陷的检测,即灰度图像下的油墨溅污、墨点、起皱、套印不准、漏白等缺陷检测,而针对印刷品彩色图像的自动检测很少,特别是利用印刷品彩色图像的色度对比进行的缺陷自动检测。此外,现有的针对印刷品彩色图像的自动检测技术成本较高,设备价格贵,检测精度不高,误差较大。
发明内容
本发明提供了一种印刷品质量和缺陷检测方法,旨在解决国内外针对印刷品彩色图像的自动检测很少,特别是利用印刷品彩色图像的色度对比进行的缺陷自动检测以及现有的针对印刷品彩色图像的自动检测技术成本较高,设备价格贵,检测精度不高,误差较大的问题。
本发明实施例的目的在于提供一种印刷品全画面质量和缺陷检测方法,所述方法包括:
用光电耦合器获取标准样张和待测印刷品的数字图像;
对这两幅数字图像分区,提取每个区域内每个像素的RGB值,并转换为CIELAB值;
对待测印刷品图像中各个像素的CIELAB值与标准样张图像中对应像素CIELAB值进行色差、ΔL*、Δa*和Δb*的计算;
根据不同质量要求的色差、ΔL*、Δa*和Δb*的阈值来判断印刷品的差别和缺陷。
本发明提供了一种基于色度识别法的印刷品全画面质量和缺陷检测方法,与现有技术相比,不需传统的测控条,考虑了可变质量检测及可变区域分区,能够更加灵活地适应印刷条件的改变。
附图说明
图1为本发明实施例提供的印刷品全画面质量和缺陷检测方法的实现流程图;
图2为图1提供的检测方法中所使用的标准样张的数字图像;
图3为图1提供的检测方法中所使用的待测样张的数字图像;
图4为图1提供的检测方法的色差检测结果显示图像;
图5为图1提供的检测方法的ΔL*检测结果显示图像;
图6为图1提供的检测方法的Δa*检测结果显示图像;
图7为图1提供的检测方法的Δb*检测结果显示图像;
图8为图1提供的检测方法的色差、ΔL*、Δa*和Δb*最终检测结果的数据参考表。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
图1示出了本发明实施例提供的印刷品质量和缺陷检测方法的实现流程图。
本发明实施例提供的检测方法的具体步骤如下:
在步骤S101中,用光电耦合器获取标准样张和待测印刷品的数字图像。光电耦合器获取的数字图像必须是印刷品上的全部图像,不允许有任何缺失,以保证该方法的有效性。
在步骤S102中,使用计算机对这两幅数字图像进行分区,提取每个区域内每个像素的RGB值,并转换为CIELAB值,其中RGB值转换为CIELAB值使用的方法是多元线性回归方程和分段回归法。
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