自動印刷品質(zhì)量檢測設(shè)備采用的檢測系統(tǒng)多是先利用高清晰度、高速攝像鏡頭拍攝標(biāo)準(zhǔn)圖像，在此基礎(chǔ)上設(shè)定一定標(biāo)準(zhǔn)；然后拍攝被檢測的圖像，再將兩者進行對比。CCD線性傳感器將每一個像素的光量變化轉(zhuǎn)換成電子信號，對比之后只要發(fā)現(xiàn)被檢測圖像與標(biāo)準(zhǔn)圖像有不同之處，系統(tǒng)就認為這個被檢測圖像為不合格品。印刷過程中產(chǎn)生的各種錯誤，對電腦來說只是標(biāo)準(zhǔn)圖像與被檢測圖像對比后的不同，如污跡、墨點色差等缺陷都包含在其中。
較早用于印刷品質(zhì)量檢測的是將標(biāo)準(zhǔn)影像與被檢測影像進行灰度對比的技術(shù)，現(xiàn)在較常用的技術(shù)是以RGB三原色為基礎(chǔ)進行對比。全自動機器檢測與人眼檢測相比，區(qū)別在哪里?以人的目視為例，當(dāng)我們聚精會神地注視某印刷品時，如果印刷品的對比色比較強烈，則人眼可以發(fā)現(xiàn)的缺陷，是對比色明顯、不小于0.3mm的缺陷；但依靠人的能力很難保持持續(xù)的、穩(wěn)定的視覺效果。可是換一種情況，如果是在同一色系的印刷品中尋找缺陷，尤其是在一淡色系中尋找質(zhì)量缺陷的話，人眼能夠發(fā)現(xiàn)的缺陷至少需要有20個灰度級差。而自動化的機器則能夠輕而易舉地發(fā)現(xiàn)0.10mm大小的缺陷，即使這種缺陷與標(biāo)準(zhǔn)圖像僅有一個灰度級的區(qū)別。
但是從實際使用上來說，即便是同樣的全色對比系統(tǒng)，其辨別色差的能力也不同。有些系統(tǒng)能夠發(fā)現(xiàn)輪廓部分及色差變化較大的缺陷，而有些系統(tǒng)則能識別極微小的缺陷。對于白卡紙和一些簡約風(fēng)格的印刷品來說，如日本的KENT煙標(biāo)、美國的萬寶路煙標(biāo)，簡單地檢測或許已經(jīng)足夠了，而國內(nèi)的多數(shù)印刷品，特別是各種標(biāo)簽，具有許多特點，帶有太多的閃光元素，如金、銀卡紙，燙印、壓凹凸或上光印刷品，這就要求質(zhì)量檢測設(shè)備必須具備足夠的發(fā)現(xiàn)極小灰度級差的能力，也許是5個灰度級差，也許是更嚴(yán)格的1個灰度級差。這一點對國內(nèi)標(biāo)簽市場是至關(guān)緊要的。
標(biāo)準(zhǔn)影像與被檢印刷品影像的對比準(zhǔn)確是檢測設(shè)備的關(guān)鍵問題，通常情況下，檢測設(shè)備是通過鏡頭采集影像，在鏡頭范圍內(nèi)的中間部分，影像比較清晰，但邊緣部分的影像可能會產(chǎn)生虛影，而虛影部分的檢測結(jié)果會直接影響到整個檢測的準(zhǔn)確性。從這一點來說，如果僅僅是全幅區(qū)域的對比并不適合于某些精細印刷品。如果能夠?qū)⑺玫降膱D像再次細分，比如將影像分為1024dpi X 4096dpi或2048dpi X 4096dpi，則檢測精度將大幅提高，同時因為避免了邊緣部分的虛影，從而使檢測的結(jié)果更加穩(wěn)定。
采用檢測設(shè)備進行質(zhì)量檢測可提供檢測全過程的實時報告和詳盡、完善的分析報告。現(xiàn)場操作者可以憑借全自動檢測設(shè)備的及時報警，根據(jù)實時分析報告，及時對工作中的問題進行調(diào)整，或許減少的將不僅僅是一個百分點的廢品率，管理者可以依據(jù)檢測結(jié)果的分析報告，對生產(chǎn)過程進行跟蹤，更有利于生產(chǎn)技術(shù)的管理。因為客戶所要求的，高質(zhì)量的檢測設(shè)備，不僅僅是停留在檢出印刷品的好與壞，還要求具備事后的分析能力。某些質(zhì)量檢測設(shè)備所能做的不僅可以提升成品的合格率，還能協(xié)助生產(chǎn)商改進工藝流程，建立質(zhì)量管理體系，達到一個長期穩(wěn)定的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。
凹版印刷機位置控制及產(chǎn)品檢測
由設(shè)置在生產(chǎn)線上的攝像機連續(xù)攝取印制品的視頻圖像，攝像的速度在30 幀／s以下且可調(diào)。攝像機采集到的圖像，首先要進行量化，將模擬信號轉(zhuǎn)化成數(shù)字信號，從中抽取一張有效代表鏡頭內(nèi)容的關(guān)鍵幀，并將其顯示在顯示器上。對于一幀圖像，可采用對靜止圖像的分析方法來處理，通過尺寸測量和多光譜分析可識別出視頻圖像上各色標(biāo)，得出色標(biāo)間距和色標(biāo)的顏色參數(shù)以及一些其他相關(guān)。由于各種因素影響，會出現(xiàn)各種各樣的噪聲，如高斯噪聲、椒鹽噪聲及隨機噪聲等。
噪聲給圖像處理帶來很多困難，它對圖像分割，特征提取，圖像識別，具有直接的影響，因此實時采集的圖像需進行濾波處理。圖像濾波要求能去除圖像以外的噪聲，同時又要保持圖像的細節(jié)。當(dāng)噪聲為高斯噪聲時，較常使用的是線性濾波器，易于分析和實現(xiàn)；但線性濾波器對椒鹽噪聲的濾波效果很差，傳統(tǒng)的中值濾波器能減少圖像中的椒鹽噪聲，但效果不算理想，即充分分散的噪聲被去掉，而彼此靠近的噪聲會被保留下來，所以當(dāng)椒鹽噪聲比較嚴(yán)重時，它的濾波效果明顯變壞。本系統(tǒng)改進型中值濾波法。
圖像分割在該階段中檢測出各色標(biāo)并與背景分離，物體的邊緣是由灰度不連續(xù)性所反映的L邊緣種類可分為兩種，其一是階躍性邊緣，它兩邊的像素的灰度值有顯著不同；其二是屋頂狀邊緣，它位于灰度值從增加到減小的變化轉(zhuǎn)折點L對于階躍性邊緣，其二階方向?qū)?shù)在邊緣處呈零交叉，因而可用微分算子來做邊緣檢測算子。微分算子類邊緣檢測法類似于高空間域的高通濾波，有增加高頻分量的作用，這類算子對噪聲相當(dāng)敏感，對于階躍性邊緣，通?？捎玫乃阕佑刑荻人阕覵obel算子和Kirsh 算子。對于屋頂狀邊緣可用拉普拉斯變換和Kirsh算子。由于色標(biāo)為長方形，且相鄰邊緣灰度級相差較大，故采用邊緣檢測來分割圖像。這里采用Sobert邊緣子來進行邊緣檢測，它是利用局部差分算子來尋找邊緣，能較好的將色標(biāo)分離出來。在實際的檢測過程中，采用彩色圖像邊緣檢測方法，選擇合適的彩色基（如強度、色度、飽和度等）來進行檢測。根據(jù)印刷機的類型特點，即印刷機各色的顏色和版圖的特點，進行多閾值處理，得到各色的二值圖。
將分割后的圖像進行測量，通過測量值來識別物體，由于色標(biāo)為形狀規(guī)則的矩形，所以可對下述特征進行提?。海?） 由像素計算矩形面積，（2） 矩形度，（3） 色度（H ） 和飽和度（S ），然后根據(jù)各色標(biāo)的間隔的像素點數(shù)量得到色標(biāo)間的間距，與設(shè)定值比較，得到兩者的差值，共進行m次測量，取平均差值，給數(shù)字交流伺服調(diào)節(jié)部分提供相應(yīng)的調(diào)節(jié)信號。以調(diào)節(jié)色輥的相對位置，從而消除或減少印刷錯位。在特征提取時，對圖像進行多光譜圖像分析，可以定量地表示色標(biāo)，如彩色數(shù)圖像中像素的顏色，采用HIS格式得到各色標(biāo)顏色信息的兩個參數(shù)：色度和飽和度，以此來檢測油墨的質(zhì)量。對各色二值圖再進行統(tǒng)計計算或與標(biāo)準(zhǔn)圖形進行樣板匹配，測量印刷過程中墨屑等參數(shù)。
印刷機由開卷機放卷運行依次經(jīng)過各印刷單元，進行各色的印刷和烘干，由收卷機進行收卷L每色印刷都會在印料的邊沿印上以供套色用的色標(biāo)，該色標(biāo)線水平長10 mm ，寬1 mm ，每個相鄰顏色的標(biāo)志線在套印準(zhǔn)確時應(yīng)相互平行，垂直（縱向） 相距20 mm ，由設(shè)置在生產(chǎn)線上的攝影機連續(xù)攝取印制品的視頻圖像，通過尺寸測量和多光譜分析可識別出視頻圖像上各色標(biāo)，得出色標(biāo)間距和色標(biāo)的顏色參數(shù)L如果相鄰兩色色標(biāo)間隔大于或小于20 mm ，則說明套印出現(xiàn)了偏差。將該偏差信號送給伺服變頻驅(qū)動單元，驅(qū)動交流伺服電機，使相應(yīng)的套色修正輥ML上下移動來延長或縮短印料自上一單元印刷版輥到該單元印刷版輥的行程來動態(tài)修正。
在現(xiàn)代包裝行業(yè)中的應(yīng)用
在現(xiàn)代包裝工業(yè)自動化生產(chǎn)中，涉及到各種各樣的檢查、測量，比如飲料瓶蓋的印刷質(zhì)量檢查，產(chǎn)品包裝上的條碼和字符識別等。這類應(yīng)用的共同特點是連續(xù)大批量生產(chǎn)、對外觀質(zhì)量的要求較高。通常這種帶有高度重復(fù)性和智能性的工作只能靠人工檢測來完成，我們經(jīng)常在一些工廠的現(xiàn)代化流水線后面看到數(shù)以百計甚至逾千的檢測工人來執(zhí)行這道工序，在給工廠增加巨大的人工成本和管理成本的同時，仍然不能保證100的檢驗合格率（即零缺陷），而當(dāng)今企業(yè)之間的競爭，已經(jīng)不允許哪怕是0.1的缺陷存在。有些時候，如微小尺寸的準(zhǔn)確快速測量，形狀匹配，顏色辨識等，用人眼難以連續(xù)穩(wěn)定地進行，其它物理量傳感器也難有用武之地。這時，人們開始考慮把計算機的快速性、可靠性、結(jié)果的可重復(fù)性，從而引入了機器人視覺技術(shù)。
一般地說，首先采用CCD照相機將被攝取目標(biāo)轉(zhuǎn)換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統(tǒng)，根據(jù)像素分布和亮度、顏色等信息，轉(zhuǎn)變成數(shù)字化信號；圖像系統(tǒng)對這些信號進行各種運算來抽取目標(biāo)的特征，如：面積、長度、數(shù)量、位置等；根據(jù)預(yù)設(shè)的容許度和其他條件輸出結(jié)果，如：尺寸、角度、偏移量、個數(shù)、合格/不合格、有/無等。機器視覺的特點是自動化、客觀、非接觸和高精度，與一般意義上的圖像處理系統(tǒng)相比，機器視覺強調(diào)的是精度和速度，以及工業(yè)現(xiàn)場環(huán)境下的可靠性。
機器視覺極適用于大批量生產(chǎn)過程中的測量、檢查和辨識，如：對IC表面印字符的辨識，食品包裝上面對生產(chǎn)日期的辨識，對標(biāo)簽貼放位置的檢查。
典型的視覺系統(tǒng)一般包括如下部分：光源，鏡頭，CCD照相機，圖像處理單元（或圖像捕獲卡），圖像處理軟件，監(jiān)視器，通訊/輸入輸出單元等。視覺系統(tǒng)的輸出并非圖像視頻信號，而是經(jīng)過運算處理之后的檢測結(jié)果，如尺寸數(shù)據(jù)。上位機如PC和PLC實時獲得檢測結(jié)果后，指揮運動系統(tǒng)或I/O系統(tǒng)執(zhí)行相應(yīng)的控制動作，如定位和分選。從視覺系統(tǒng)的運行環(huán)境分類，可分為PC-BASED系統(tǒng)和PLC-BASED系統(tǒng)?；赑C的系統(tǒng)利用了其開放性，高度的編程靈活性和良好的Windows界面，同時系統(tǒng)總體成本較低。以美國DATATRANSLATION公司為例，系統(tǒng)內(nèi)含高性能圖像捕獲卡，一般可接多個鏡頭，配套軟件方面，從低到高有幾個層次，如Windows95/98/NT環(huán)境下C/C++編程用DLL，可視化控件activeX提供VB和VC++下的圖形化編程環(huán)境，甚至Windows下的面向?qū)ο蟮臋C器視覺組態(tài)軟件，用戶可用它開發(fā)復(fù)雜應(yīng)用。
