基于非线性扩散与图像配准的印刷品表面缺陷检测

针对目前工业印刷品表面缺陷检测时误判率高、检测效率较低以及缺陷区域信息有限等问题,笔者提出一种基于改进Perona-Malik(P-M)非线性扩散模型与图像差分模型配准的印刷品表面缺陷检测方法。该方法首先利用非线性扩散模型,在维持非缺陷区域平滑程度保持不变的情况下,对待测图像进行平滑处理,将原始图像与扩散后图像做差分运算以增强缺陷区域的对比度,从而得到差分图像;然后,将差分图像与标准模板图像进行配准,检测得到缺陷所在的区域的特征值,以便对印刷品印刷质量进行分析;笔者搭建了实验平台,来验证本方法的可行性。实验结果表明:该方法能够快速并且有效地将印刷品表面的缺陷检测出来,准确率高达99.97%。该项研究能够满足印刷品生产质量需求。     

基于机器视觉的药盒印刷质量检测系统配准算法研究

<正>在印刷品质量检测系统中,图像配准算法是一项关键技术。配准的精度和速度直接影响到系统的性能。根据药盒印刷质量检测的特点和要求,文章针对印刷图像配准算法进行研究。本文采用互相关算法和基于控制点搜索策略相结合的配准方法。实验结果显示该算法能够快速、有效地配准采集到的药盒印刷图像。一、介绍     

在线检测系统：“火眼金睛”筛废品

在印刷领域,在线检测系统的目的是提高印刷品的质量和企业的工作效率,重点是防止产品连续印废,减轻人工抽检的强度和密度,减少人为不可控因素。曾经,印刷品质量的控制几乎都是依靠人工进行把关。然而通常情况下,人都会受到环境、心情等主客观因素的影响,无法连续、稳定地完成这些带有高度重复性和智能性的工作。如今,随着科技的不断进步,人们开始考虑利用光电成像系统采集被控目标的图像,而后经由计算机或专用的图像处理模块进行数字化处理,根据图像的像素分布、亮度和颜色等信息,     

基于喷墨印刷的二维码质量分析

为了解决喷墨印刷中出现的印品质量问题,对喷头电压的影响进行了研究。通过机器视觉,结合图像处理方法的应用可解决喷墨印刷中出现的印刷品质量问题。采用线阵相机对喷印后的成品进行图像采集,用USB3.0高速数据接口进行传输,在数据处理模块中进行二维码符号等级的分析。结果表明,符号反差、调制度以及固有图形污损对二维码符号等级有影响,不同的喷头电压影响了印品的质量。     

印刷图像去网纹比较研究

在图像复制过程中．图像原稿的输入是一个重要的环节,对图像最终复制质量起着十分关键的作用。图像原稿一般有三大类：反射原稿、实物原稿和电子原稿。在实际应用中,反射原稿占有相当大的比重,如绘画、照片以及印刷品。当选择印刷品作为原稿时,由于在印刷品中网目调图像部分已经存在规律性的四色网点图案,如果在图像采集时不对其进行处理即去网,在印刷复制中不同角度的网点图案会再次发生干涉,产生明显的网格状龟纹,     

基于机器视觉的套印精度检测方法研究

搭建完善机器视觉的印刷品套印精度检测硬件平台,完成对套印标识图像的采集,将采集的图形样本信息转换为计算机所能接受的处理的数据。通过软件平台界面对应的功能可将采集的图像样本进行处理,包括图形分割、图形增强、滤波降噪、边缘提取,最后经神经网络模型算法完成套印精度检测,进行实验分析。结果表明,神经网络模型算法通用性强,模型适应性好,且回避了人为主观性,提高了检测的精度。     

药品电子监管码印刷质量在线检测系统的总体设计

<正>药品电子监管码的印刷质量是药品电子监管的基础,任何质量问题都会导致管理的混乱,所以对药品电子监管码的印刷质量的研究具有重要意义,而药品电子监管码印刷质量在线系统的开发与设计又具有很强的实用价值。一、印刷品缺陷在线检测的基本思路印刷品缺陷表现在图像上,即为缺陷图像的缺陷     

基于机器视觉技术 检测印刷品质量的应用

<正>传统的印刷品质量检测方法受主观因素的影响较大,随着科技的发展,基于机器视觉的印刷品质量检测技术以其高精度、自动化等优点受到人们的青睐,该方法可对印刷品质量进行高质量、高效率的检测。本文介绍了印刷品质量检测的机器视觉系统以及印刷品质量检测软件的处理流程,利用机器视觉系统替代人眼来检测印刷品质量,克     

基于FCM算法的套印误差检测

为了降低四色重叠影响导致的图像色彩分割困难,提高印刷品套印误差检测的精度,提出了一种基于FCM聚类算法的套印误差检测方式。首先,将采集的印刷品套印标识符图像进行灰度化处理、高斯滤波降噪处理以及CMYK色彩空间转换并分离出四种色彩通道的图片;然后,分别对四种色彩通道图片进行FCM算法聚类;最后,对聚类后的图片进行固定阈值分割,并对分割的图片依次做图像差运算,分别提取出四个通道中C、M、Y、K四种颜色的部分,进行误差分析。对比显示测量误差均≤0.2mm,符合国家对一般印刷品套印精度检测误差不高于0.2mm的要求;该算法与应用广泛的传统大津法对比,测量误差更小,精度更高,提升了套印误差检测水平。     

基于数字图像处理技术的印品在线检测系统

随着人们对印刷品的质量要求越米越高，印刷牛产工岂越来越复杂，同时，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量、高效率、低成本的要求。传统的印品质量控制检测主要存在两方面的问题：第一，印品的质量由人的主观感觉来判断，印刷机的参数由手工调整，其间存在人为因素的影响；第二，传统印品质量检测是不在线的，检测控制周期长，生产效率低，材料的浪费严重。因此，采用印刷图像在线检测系统取代传统的印品质量控制方法势在必行。     

适应不同承印物的UV喷墨油墨印刷适性

为了探讨在不同承印物上UV喷墨油墨印刷适性的差异,提高UV喷墨油墨在不同承印物上的印刷质量,选用铜版纸、玻璃卡标签纸、PVC塑料薄膜3种承印材料,分别用相同的UV喷墨油墨进行喷墨印刷,测试样张中线条的密度、模糊度、粗糙度、线宽、对比度等印刷质量指标;测量喷墨油墨在各承印材料上的接触角,结合其润湿情况,分析UV喷墨油墨在不同承印材料上的印刷质量。实验共制备10种不同表面张力与黏度的油墨进行喷墨印刷并测试印刷质量,采用综合分析评价方法评价其印刷质量。结果表明：在不同承印物上印刷时,UV喷墨油墨的印刷质量存在较大差异,实际生产中应根据所采用的承印物匹配相应印刷适性的UV喷墨油墨,以得到最佳印刷效果。     

基于JSEG算法的纺织品印花图像分割

 针对机器视觉对纺织品印花精度的检测问题,提出了利用JSEG算法对印花的纺织品图像进行分割。主要通过对图像的滤波,颜色的矢量化和区域的增长与合并,完成图像区域的分割。通过实验给出了颜色量化阈值和区域合并阈值对图像分割的影响以及选取的方法,最终给出该算法对印花纺织品图像的分割效果图,表明该算法利用颜色信息和区域信息,对包含纹理信息的彩色印花图像有良好的分割效果,并且对由日光引起的一些干扰有一定的抑制作用。     

基于像素分布的自适应阈值分割模型应用于印刷图像缺陷检测的研究

为了解决传统印刷图像缺陷检测算法检测精度不足的问题,本研究提出了一种采用基于像素分布的自适应阈值分割模型的印刷图像缺陷检测算法.该算法充分利用印刷图像像素间的相互关系,利用自适应迭代运算确定图像缺陷阈值,提取图像缺陷区域.实验证明,利用该模型能准确地检测出印刷图像缺陷,可以有效地运用在印刷复制过程中的图像的检测环节中.     

基于ORB算法的印刷电子屏电路检测技术研究

针对印刷过程中印刷电路很容易产生短路、断路、毛刺等缺陷问题,提出一种基于ORB(oriented FAST and rotated Brief)算法的印刷电路检测方法。首先,针对原始ORB特征匹配算法出现大量误匹配的问题,提出了一种基于空间距离的提纯法对匹配对进行提纯;其次,利用提纯后的匹配点计算待测图像和模板图像的仿射变换矩阵;再次,利用图像差分检测法对印刷电子屏印刷电路检测。结果表明:该算法在速度与精度方面均有提高。     

曲线匹配算法及其在织物自动对花检测中的应用

针对圆网印花过程中的对花检测问题,在提出的基于机器视觉的圆网印花检测系统的基础上,提出了利用曲线匹配策略得到错花套色的位置误差矢量的方法。为了确保目标边缘图像与标准边缘图像拍摄位置相同,利用Fourier-Mellin曲线匹配,对其进行匹配消除拍摄误差;然后用基于傅里叶变换位移定理的曲线匹配算法,对调整好的目标边缘图像和标准边缘图像进行匹配,检测对花误差。该匹配策略消除了拍摄误差,数据运算量小,实验表明其检测精度和运算速度可以满足织物对花在线检测的要求。     

Print clarity on digitally printed textiles – a quantitative evaluation

Abstract

Print clarity of a digitally printed product has great impact on the final esthetic appearance and performance of the printed products. Print clarity on various textile substrates is considered as image sharpness in this research. The current standard test method is a subjective test where a printed fabric is evaluated visually by one or more human subjects. To advance digital printing of textiles further, it is critical to create a quantitative evaluation method for testing print clarity (sharpness), as has been done with paper. In this paper, a quantitative evaluation of the print clarity (sharpness) of a digitally printed test pattern on textiles was created. Different colors, directions, and fabrics (substrates) were considered in the design of experiment. Eight similar weight and structure woven polyester samples along with a paper substrate were printed with MS JP7 printers using nano-pigments and printed in two directions. The resulting prints were scanned with an EPSON Expression 11000XL Photo Scanner. Several software packages, including Image-Pro and MatLab, were used to process data to analyze and compare image contrast of the test pattern under different conditions. Improved print clarity in digital printing on polyester woven fabric was explored. The newly developed test method is a quantitative test method that makes optimization of the print quality (sharpness) easier and more accurate.     

采用纹理平滑的印花织物图案轮廓提取

为丰富印花产品的种类,提出了一种可有效提取出印花织物中图案轮廓的方法,可提取出高精度的印花图案边缘轮廓。首先对图像进行平滑,通过控制平滑程度参数和空间尺度参数,平滑掉织物图像中的纹理结构。再用Canny边缘检测算子检测图案边缘,Canny分割的判别阈值采用默认自动选择阈值就能成功提取织物上图案的轮廓,分割后的图像轮廓清晰,边缘连续,并且能分割出印花织物图像中的细小结构。通过实验证明,在RGB颜色空间对图像平滑和边缘提取的效果要优于其他颜色空间,比较了其他边缘检测算子分割印花织物图案的效果,结果证明Canny算子分割效果最好。     

基于Criminisi算法的非周期性印花织物缺陷检测

由于非周期印花织物颜色多变、花型复杂、印花缺陷纹理及背景纹理之间对比度低,导致织物缺陷不易被识别,因此给出一种Criminisi算法。首先,采用频率谐调(frequency-tuned,FT)显著性算法对印花织物缺陷图像进行显著性增强,突出缺陷的边缘轮廓;其次,利用大津阈值法对显著图进行二值化处理,并将得到的二值图作为图像修复时的Mask掩码图;最后,运用Criminisi算法对原印花织物缺陷图像进行修复,将修复的印花图像减去原印花缺陷图像,获得缺陷区域。实验结果表明,该方法能准确分割出非周期性印花织物的缺陷区域,如漏墨、污渍等,且检测准确率达97.39%。同时,实验过程中不涉及参数的调节。     

可食性喷墨油墨性能对印刷品质量的影响

可食性喷墨油墨为水性油墨,绿色环保,其原料全部符合食品卫生标准,可以用喷墨印刷的方式直接在食品、药品或产品的包装表面印刷,具有色彩鲜艳、无毒、无污染的特点。采用在油墨中添加不同含量的染料、树脂及表面活性剂的方法,改变油墨的黏度和表面张力,探讨不同性能的可食性喷墨油墨对印刷品质量的影响。采用CCD图像检测分析系统,对印刷品的线条质量、实地填充质量及圆点质量进行评价和分析;用密度计测量印品的色密度并进行颜色评价。结果表明,可食性喷墨油墨的黏度和表面张力影响印刷品的质量,通过调整树脂及表面活性剂用量,可以获得适于喷墨印刷的可食性喷墨油墨。     

基于多特征融合的织物印花图像分割

针对织物印花检测精度的问题,采用结合颜色特征和纹理特征多特征融合的方法,对织物印花图像进行有效分割,从而为提高织物印花的检测精度奠定了基础。在织物印花的分割过程中,首先采用颜色特征结合基于自动种子点选取的区域增长算法对图像进行初始分割,在初始分割的基础上,利用小波变换提取干扰区域的纹理特征,从而可以进一步地消除干扰区域,实现织物印花图像的准确分割。实验结果表明：基于多特征融合的分割算法能够准确地分割出织物的印花图案,克服了仅仅采用颜色特征或者纹理特征时产生的分割失真,提高了分割的质量,具有较好的应用价值。