1、 0 摘 要 本文研究的是印刷品质量的在线自动检测方法及系统。提出了多色实时收集图像的印刷评估标准。集成的设计和优化使它直接影响检测算法的性能。提出子空间为基础的登记算法加速搜索速度，并且参考图像的动态刷新避免了累积偏差，提高了配准精度。为了获得地位和几何方面实时的各种缺陷，由集群和逐线扫描动态数组提取和合并的特征阈值。最后，几何特征和统计参数采用分类和识别大量的缺陷，离散的点缺陷，并线性缺陷。这是一个运动图像采集系统和分布式计算机处理系统的设计。实验研究和实践运行表明，缺陷，包括纹，泼墨，窜气，异物等，可检测 ，显示，存储，并警告实时的。整个实验中检测速度达到 2500 米 /分，精度达到
2、0.375 毫米，方向在在运行方向和 0.15 毫米的交叉方向。 关键词 ：在线检测 自动检测 印刷品的质量 影像处理 1 1 引言 通过设计和加工控制的整合信息，机器视觉系统能够获得快速的获得广阔的信息。因此，机器视觉技术作为检查方法已经很快速的进行了发展，并已在各行业检验过程的应用，例如作为后粘接，钢材表面的缺陷、织物检查，故障的水瓶，硬币检测等。 在线检测印刷品在行业检测中的应用机器视觉域上也被引进 。自定 义检测印刷品包括印刷品 裸眼后复查手册观察网上，通过监视器监视进程和随机检查等，并且具有的缺点包括毛坯料，视疲劳的严重浪费，抽查无法保证整体质量，等等。随着印刷技术的发展，在印刷速度
3、的提高，及数据的复杂性和信息，印刷质量控制的手动模式已经成为不适合的实践需求。为了保证印刷质量 ，保证 印刷品的整体，提高了生产速度，这是实时在线质量检测印刷品 中必须进行的 。 近年来，高速 CCD 广泛应用 于 工业相机技术和高性能的微电脑 ,不仅 能 提供更好的硬件 ,也使 实时在线质量检测 1得以 实现。该高实时性的算法和研究在线自动检测系统的研究 ， 促进 人员 按 VOL 工作 要求 来 应付顾客需求。这些 机器 的 视觉驱动力系统减少 了 打印浪费的 20 -40，而系统 则 允许印刷机以高速操作 ，以满足生产率要求的 必要，以确保持久的客户满意度。 应用 特殊机器视觉系统或视频
4、检测系统开发的印刷行业，像所有的机器视觉产品一样，从拍摄的图像、 面积摄像机或线性阵列。机器视觉系统在印刷行业包括 两个版本：被动和主动。被动系统自动完成整个检查过程并删除操作者 在一些情况下循环。他们可以识别随机和重复的打印缺陷，并可以用于从坏的物质 提取 那种良好的 ，它们可以 100 使用一个高的网络和印刷图案的检 查分辨率区域相机或线阵相机。 本文研究的是一种被动的系统。主动检查系统需要操作者的介入。今天的 这些 系统 大多数 上执行一些机器视觉样，用更智能的系统、 更少运营商参与的基本观察和决策。最起码，在这些情况下，图像可以由系统被放大以使其更容易为一个操作员查看印刷图案，并显示在
5、分割屏幕到所采样的图象进行比较的基准引用的图像。 许多无源系统能够进行自动比较监测的色彩，评估条形码质量，监 视和正确的注册，并检查打印缺陷。这些高端系统错误时，提醒操作者 发现并显示 在网络上 有缺陷的位置条件。在某些情况下，这些系统可以启动相关的 控制新 闻自动 纠正措施上的部分。图像处理软件自动着眼 于在网络上的特定位置和样本颜色进行比较，以一个标准的颜色，从 存储视颜色到颜色套准。在许多系统中，这是通过监 测 在幅材的边缘或在该模式内 专用标志完成印刷。一些系统现在可以 查看 打印本身 在 这 一块的执行 。闭环系统接口与新闻注册直接控制， 这些系统要么 是在 网上之前删除随机发生的，
6、他们的2 缺陷影响下游过程或前一复卷发送打印作业。 这些系统的各种检测因素条件包括：颜色的变化，位置不正，条纹，飞溅，印刷错误，斑点等。在 印刷机 偏移的情况下，检测到的缺陷包括： scrumming，加倍，环状 白斑，污点，脏打印，印刷错误，刀片条纹，颜色密度，变化颜色套准，前端到后端的登记，油墨 /水不平衡的问题，等。在条码验证检查的情况下，该检测的因素包括：边缘检测，最小反射率，符号反差，最小边缘反差，调制，缺陷，解码等。 印刷行业的许多领域都采用机器视觉：包装，消费者对产品标签（药物，化妆品，饮料，香烟等等），银行笔记 /货币，制药， 四 色印刷机器，地面和墙面，条形码印刷等，但大多是
7、在转换器（那些增加价值到纸）系统 。 目前存在 可以处理任何类型的的媒体：纸，箔，柔性半透明和不透明薄膜等。 在本文中， 对 分布式自动 检测系统进行了研究。在系统中，二线性阵 CCD 工业相机由受控计算机收集印刷品的图像，实时算法具有精度高、 和用户友好的软件操作界面的设计。海量数据传输 通过高速网络的光学系统可以保证在高速图像获取无闪烁，反射，眩光 。一个四自由度 固定装置使 、是 可调节摄像头 、 精确调整相机的位置和倾斜角的。有效的抗干扰措施和可靠性设计 可以 确保检测系统的稳定工作。该系统可以实现实时检测，显示器，存储和提醒的缺陷在打印发生包括刮纹，泼墨，窜的过程油墨 ，泄漏区域，墨
8、点，字符笔画模糊，异物，等等。这些参数包括生产型、缺陷类型、板的长度和宽度， 这样就可以设立和输出通过在本打印机系统还。 3 2 合成和检测工作原理系统 该检测系统的组成包括主操作控制台，工业线阵 CCD 摄像头，报警器，光电编码器，主机，网络集线器，从 计算机，照明光源等。在该检测系统中，主机计算机和从机都设立在分布式模式和通过高速网络传输 数据 。主要经营控制台通过电脑主机 操作 一个控制面板，键盘和鼠标。从机控制线阵 CCD 摄像头实现图像采集 并处理该图像。所收集的图像与所分析的缺陷的信息都转移到主计算机， 被显示并触发报警 。主计算机的功能包括 设置采集参数，实时显示 聚集图像和缺陷
9、的图像，以及所述管理印刷品数据库及其显示或输出。该光电电动编码器挑选的位移信号印刷品上的生产线，并输出脉冲同步摄像机的扫描动作。 Thelighting 源被安装在摄像机和印刷品之间以提供用于线性 CCD 照相机线性照明。 3 光学系统设计， 实现高速运动图像采集 印刷品质量的技术要求在检测系统是为了实现整体质量检测印刷品要被打印在一个高速（运行速度超过 250 米 /分钟）的生产线所需的检测精度 0。 375 毫米的运行方向和 0。 15 毫米的交叉方向。为了满足这一要求 ，该系统能实现高速图像采集应设计的 一种光学系统 。 图像获取的光学系统是由一个相机，镜头，照明系统等。 TR-33 线
10、扫描在 DALSA公司的摄像头，在采用检测系统；每行的像素数为 2048 和其线速率等于 11 千赫，其满足的需求图像采集系统用于高速运动的目标。三个高性能的线扫描传感器（ 3CCD）收集从棱镜和通行证高质量的图像信息它的集成信号处理电路，并且这让相机以适应变化的强度和所利用的光源光谱。在通过镜头系统是尼康 50 毫米正常透镜，其具有的优点少失真，高还原性能，高适合各种偏光屏幕，可以很容易地控制进入镜头的光线的方向，和一个大孔径，它可以实现高速的需求关于快门的 光量的条件下高速运动。 该照明系统的设计中 机器视觉系统 是一个重要的 的设计元素。照明采集装置的系统应确保收集图像有更小的失真，变形
11、小，无明显偏色，并没有反映光晕和眩光，但对 另一方面 它也应该确保所获取的图像具有绚丽的色彩，独特的细节，亮度均匀性等。通过光谱 的 颜色的考虑温度范围、寿命、成本 和不同的复杂性光源，具有色温的荧光灯 6500 K 的采用我们的系统。 光路设计决定的性能照明系统。在光的设计处理路径，透镜视场，照明之间的距离系统与收购目标，表面状态收购目标，并且成像物镜都是需要 元 素加以考虑 的 。在我们的实验中，镜 头的焦距为 50 毫米，视场角为 46，则光源和印刷品之间的垂直4 距离为 40mm 时，而收购对象是 Web 颜色印刷品。该光源被安装在间相机组和收购目标。它已封闭收购对象，使抑制尽力而为环
12、境光的干扰。同时，一个高频率荧光灯镇流器被设计成保证聚集图像具有均匀的强度无闪烁。 图 2 是封闭的光的示意图源。有四个条形灯分为两个 eudipleural基的 上和下。从发出的光的一部分上灯管暴露通过对印刷品表面直接透过 玻璃；另一部分自曝通过光反射板的印刷品表面间接地提高发光强度。光从下灯管不能在暴露发射直接印刷品表面，但暴露在印刷品通过 表面散射反射板。该散反射光，不仅可以提升发光强度，但它也能够软化光暴露在印刷品表面和消除眩光。整个光路径形成一个线性光源，其方向是平行到压辊的轴线和其照射范围是压榨辊的中间线附近的线性 区域表面。有一个在顶部中间光源的狭缝该是由通过一对平行的导流板，
13、进入 图像照明区域， 通过相机镜头狭缝来实现的印刷品的图像的扫描。 照相机的设置和位置是重要光路设计的元件， 并且这个功能是由相机定影装置来实现。上下照相机的位置可能影响的图像发光强度和对比度；相机 的俯仰角 可以改变反射光的 方向 ，防眩光，甚至色度的图像。因此，该相机再加上 照相机镜头定影装置不仅保证了精确的相机的定位和稳定的图像采集 ，但它也决定了相机的对象距离、视场、 和桨距角。此外，它可以影响抗震能力和聚集图像的照度分布和色差。在检测系统，相机定影装置被设计 为 四个自由度可 是可 调的 。此设备无法只有调整摄像机的位置或俯仰角三移动自由 ， 但它可能也保证了相机保持稳定并 紧固在不
14、同的位置，并可能弹簧张力装置消除相机的抖动造成的工作误差 和保持相机的正常工作状态。 5 4 实时检测算法和软件设计 质量检查的主要技术要在高速生产线上生产的 产品的是 具有 实时准确性和可靠性，从而影响该算法 。 在这项研究中 。如此所谓的 “实时 ”方面被限定为使得在检测系统可以实现图像的取得，转让，存储，分析和声音 /显示报警时的时间该生产线是在高速运行。该 算法 对实时性要求强制执行的检测算法的 rithm 应具有高效率和短的运行时间。精度的要求意味着该算法在检测系统应当 具有 能够分析各种缺陷的能力 ，具有一定的精度。该可靠性要求意味着检测算法应该是稳健的；也就是说，该算法应确保获得
15、运行后的很长一段正确的结果。软件的要求是满足的需要检测算法，并且具有较少缺陷的优点 。 4.1 安装图像评价标准和检测算法的积分 最佳设计 该检测系统的处理对象是彩色色谱印刷品，并且有许多边和在采 集的图像细节。有缺陷的图像在配置文件，色差、位置、质地差异、颜色分布、色彩对比度、色彩的一致性、 灰色水平等与正常图像相比。在采集的图像有些轻微的缺陷相似 的特征 ，图像本身的一些细微的数字，并且这意味着图像是对噪声敏感。因此，评估准则到原始采集的图像应设置之前的图像处理。从实际判断按技术 为先，这是不可避免的存在一个上以不同的颜色区域的边缘过渡区域。 得到的图像的高对比度的宽度在采集的图像过渡区应
16、 CON 受控至小于 2 个像素。第二个标准，则不同 颜色的色度 分布，不太可能是非常均匀的，因为照明的影响、技术出版 和 CCD 传感器。为了获得较好的工艺效果，在实验中指定相同颜色的像素之间的灰度差采集的图像不应该超过一个预置的阈值。该第三个标准，光源的位置和强度，可影响原始成像效果在一定程度。光线的偏离角可以产生反射斑点，过多的照明可以产生眩光，弱光照可能会导致暗淡成像。因为这些结果是所有缺点的对以下的处理中，三个通道的灰度值应在一定范围内的预设阈值时的校准摄像机的白平衡。的阈值是灰度级在我们的研究中 128。研究中的图像本文全部与评价标准符合上面提到的。 实时性能是最严格 要求的整体质
17、量检测高速印刷品线。根据数据的一般规则的图像流处理，数据的量减少与提前成像处理。因此，为了提高实时间性能，检测算法应从集成优化和运行设计每个处理单元的时间应适当分配。分析实际 inquisi-的特点化目标和缺陷，表现为在处理方案图。 3，采用表达系统检测算法。收集的原始图像是彩色 RGB 格式的数据块和拥有最大数量。经预处理图像退化到一个单通道二进制图象，并仅具有 1/3 原始图像数据的数据量。在经过重新治疗位置搜索和识别的缺陷，在结果是具有一个较小的数据的非保密缺陷图像大小。经过分级的治疗和统计算法，6 所 产生的典型的缺陷的图像和分类信息提供给操作者并显示在实时。从 数据尺寸的观点处理、预
18、处理、 和搜索算法更复杂，需要相对更长的处理时间比分类和统计算法，所以 improve-该检测系统的实时性能表现在相 应的前处理和搜索被强调算法。 4.2 预处理图像 在所有的图像处理，图像的预处理通常 比其他方法 需要更长的时间，因此，在设计预处理算法， 更重要的是 可以以高效率地工作实时性能改善检测系统的实时性能 。预处理算法的重点研究在本文中高速生产线的图像包括消除运动涂抹、 图像的配准，并且阈值的分割的图像。 运动拖尾引起的相对运 动在相机和探究目标之间期间相机曝光。消除的方法可以通过软件或硬件。 硬件方法是通过在系统中 以提高实时的检测系统的实时性能 。因为运动涂片正比于照相机的曝光
19、时间，因此，一个好 消除运动涂片 的方式 是通过缩短相机的曝光时间。在 TR-33 高速线路扫描照相机在所述的检测系统，其线通过文字狱率达到 11 千赫。如果配备有最理想的光源，运动拖尾可能被淘汰有效。 对于彩色图像直接处理算法 ，这样的传统方法正在改变彩色图像 在进行处理前一个灰度图像。对 TR-33 相机的输出是三个通道即对应于红色，绿色和蓝色。对于方便的治疗，并减少颜色信息丢 失，将彩色图像分为三个根据在 RGB 颜色空间单色图像处理，然后将单 - 彩色图像处理为灰度图像。 图像匹配算法是常规方法来提取图像。这种方法 在 寄存器 存储 上述对象图像与正常图像，然后再找到通过的减法操作它们
20、之间的差异对应的像素值。图像配准通常是一个时间浪费搜索和匹配处理，尤其是当的搜索和匹配处理被施加到一个所有像素图像。会降低的一个的实时性能检测系统明显。以提高实时注册处理性能，并确保精确注册，基于子空间的准算法是设计如下： 1.收集的图像 F（ X， Y）的帧作为参考画面，使一个快速搜索的边缘的轮廓是显示的灰度值的变化 ，选择一个小矩形 areaT（ X， Y），并且包含了边缘的一些轮廓。 2.收集图象 P（ X， Y）的另一帧，与对比画面的其相邻帧中，扰动和画面的拉伸应变 引起的压的技术和设备是小于 2 毫米（ 钍，再跳到步骤 1，更新当前的图象 P（ X， Y）作为参考图像 F（ X， Y
21、）；否则，跳转到第 2 步。 步骤 6 是用来消除累积偏离该被判 定 所 在 的位置和塑料 defor-引起息的印刷品。正常的动态更新图像可以保证参考图像和目标图象没有明显的位置差异，而这方法进一步提高 了配准精度。 目标图像的记录处理之后数 R（ x， y）和正常的图像 F（ X， Y），一减法操作到对方图像的灰度值被执行以得到的差分图像。减法经营宗旨，投影图像缺陷。有两种类型的缺陷在目标图像，其中包括高灰度值的缺陷和低灰度值的缺陷。一个单方面执行图像采集图像预处理缺陷搜索并确定缺陷分类和统计图像实时显示信息颜色图像数据所有缺陷图像数据二进图像数据机密缺陷图像数据实时的彩色图像数据图。检测算
22、法的 3 处理方案 760 减法操作只能投射一种类型的缺陷图像。 令 S（ I， J） = F（ I， J） -R（ I， J）。我们判断 S（ I， J）的标 志；如果（ I， J）0，则令 S（ I， J） = - S（ I， J）。所得函数 S（ x， y）是正确的灰色差分图像。 图 4 示出了两个登记图像和其差分图像，其中，图图 4a 是一个正常的图像没有缺陷，图图 4b 是相应的注册图像与一些缺陷，以及图图 4c 是灰色差影像图。 4A，B。 阈值被 处理 分割的对象图像和由某一灰度值的阈值的背景图像。该阈值处理的结果是显而易见的分割目标和其背景的 二值图像。根据该图的复杂性，在选择
23、阈值可以是单阈值、双门限、多阈值或可能自采用阈值。 该算法在目标图像是灰度值的图像函数 S（ x， y）的即从彩色图像变换，并且包括原来的彩色图像的多隐含信息。大部分印刷品数字取一种颜色作为背景颜色和它的灰度级显示为峰在灰度级直方图值。所得图像减法处理是包含两个二进制图 像 ；一 个是的减法图像背景，而另一个是对减法图像背景和缺陷的图像。有时色 彩不同的图像帧，这是造成之间的偏差 主要原因， 通过在上述照明或印刷品技术收购运动图像。所得的扣除背景图像具有小灰度值和背景缺陷的减影图像具有相当大灰度值，和整体灰度值直方图相减图像 S（ X， Y）出现一个明显的双峰分布。根据该灰度值分布减去的图像的
24、，并避免噪声的影响，我们选择一个 最佳阈值分割算法得到缺陷的二进制图像。该过程是表示如下： 1。计算的最大和最小灰度值 函数 S（ x， y）的表示为 G 最大值和 G 分钟；通常， g 最高 = 255 和 G 分 =0，让的初始值门槛是： 8 2.独立的函数 S（ x， y）变换为目标图像和背景图片按阈值 T K，计算他们的平均灰度值分和（ G B）。 3.计算新的段阈值 4.若 T K +1= T K，迭代计算完成和 T k 为阈值的最终结果；否则，让 K = K +1，去步骤 2。 阈值处理后的二值图象表为 B（ X， Y）。图 5 表示的阈值二值图图像中的图 4A。 4.3 缺陷定位
25、和识别算法 缺陷需要预处 理的二进制图像被评为提供给运营商前位置和类型。由于计算机本身不知道 实际上是 什么缺陷，有必要向计算机提供特征 的搜索之前的判断标准，定位和识别的缺陷处理。在该算法的二进制图像 中，背景中描述由黑色（与灰度级 0）和缺陷由白色（与灰度级 255）中描述。提取物一个缺陷块的处理是区域的问题分割。最常用的方法包括该地区增长的算法，种子填充算法，数学形态分水岭算法，等等。为了改善图。图 1 的图像的 5 阈的二值图像。两个登记图像和他们的差分图像在二进制缺陷位置的搜索速度图像，动态数组 10和一个基于集群的扫描线方法 11被设计 为执行该阻挡分区和区域填充。该算法被描述为以
26、下。 缺陷二进制 图像 B 的宽度（ X， Y）（像素仅为 0 和 255）的灰度值是米（像素）和其高度为 n（像素）； P（ x， y）表示与象素 X 和 Y 坐标； L（ X， Y）表示第 qQ附近像素 P（居委会可以选择不同的尺寸根据不同的精度要求）和 L 中的坐标的像素（ X， Y）为 p（ X + I， Y + j）中，其中 i =-q/2+ Q/2， J =-q/2+ Q/ 2， i 的值和 j 的所有整数。 缺陷提取的过程如下： 1.分割图像 B（ X， Y）转换成团簇像素 q Q 并找到中心坐标 P（ X， Y）（设 q= 5 在此纸）。 2.以灰度值 0 为背景，以灰度值 2
27、55 作为目标。添加每个像素的向上的灰度值 3.创 建 一 个三 维阵 列 阵列 I j 的 k 的 即 表 示为 数 组 Cluster_Num Cen_Coordinate，其中 Cluster_Num 是数它表示的可接受最大值 Cluster_Num 在一个固定大小的图片；检测的时候 Cluster_Num在印刷品图像，并且严重缺陷中心像素。 Block_Num 表示的块号最终的分类缺陷。响应缺陷的第一次处理后 Block_Num 目标像素的缺陷提取为 0，即，阵列 Ij的 0。 分 类缺陷集群阵列 IJ K， 基于可变阈值和聚类算法最小距离，提出如下；它类似以串行地区 segmenta
28、-区域增长算法化，但具有不同的生长规律： 1.扫描数组 IJ 0到集群中心点坐标，让第一坐标（ X0， Y0）是在 第一块的，（其中 X0=数组 0 0 0和 Y0=数组 0 1 0）。让数组 0 0 1= x0 和阵列 0 1 1 9 = Y0，然后清除阵列的值 0 0 0和阵列 0 1 0。 2.计算所有的之间的距离 dis（ ， 0）其他集群阵列 I j的 0和种子簇；那就是：DIS（ I， 0） =| X0|+| Y0|举一个阈值表示 Thd_Dis 的距离，其值是在群集宽度的整数倍或高度；在文中，群集的宽度是 5 和阈值是 5 的值的整数倍 Thd_Dis 根据分散体是可改变的缺陷集
29、群和块度。什么时候 DisThd_Dis，这种合并成组的位置块中的种子，并清除相应的数组中的坐标 IJ 0。操作的结果是一个设定相邻簇的对 子簇是Thd_Dis 的范围内，表示为 Q。 3.计算的组 Q 的每个簇之间的距离而在阵列目标集群 IJ 0还没有被清除（返回到零）， 合并目标簇履行 Thd_Dis 的门槛要求，为集合 Q，并明确相应的坐标数组IJ0。毕竟那满足目标群门槛要求被合并到集合 Q，我们得到该种子簇的缺陷块，表示为 Q（ Block_Num）， Q 中的簇号是 Block_Clus-ter_Num。 4.扫描数组 IJ 0，并找出第一集群尚未清除，借此集群新的种子群集，然后转到
30、步骤 2。 5.如果所有簇在阵列的坐标的 Ij的 0被清除，或簇的总和在序列号 Ij的 k的（除 0）等于在簇数目阵列 Ij的 0，则该块聚类操作是完整。 每聚 类块的，我们可以得到的特性缺陷参数，包括面积，周长，边长度与宽度的比例，分配的方向，等等。 采用这种方法来搜索 缺陷可以降低目标像素 “空间与原始图像的 1 /（ mn 个），而这种缺陷提取方法对待均匀不同类型的缺陷，使得它很好的做法，合并块型缺陷和离散斑点缺陷，此外，由于阈值化方法应用于到每像素群集，阈值的变化可以影响至少可检测的缺陷的精确度和精度最高的甚至可以是不如单像素检测。同时，的阈值处理目标提取由群集是一滤波处理为好，这样的
31、离散噪声低于阈值可以是有效的过滤。 在印刷品中存在的缺陷包括刮纹，溅墨，墨窜漏， 泄漏的区域，墨点，模糊现象字符笔划，异物，脏板，换辊，色谱错误，等等。这些缺陷可能是分为三种类型。图6 示出的一些示例三种类型的缺陷。这些图像中所获取在外地香港金龙出版社公司，武汉，中国。我们的一个在线印刷品质量自动的检测系统已安装在工厂。该印刷速度为 174 米 /分钟时取样： 1.大量的缺陷，其中包括溅墨，泄露的地区，脏板，墨点，换辊等。图 6a 表示引起脏了大规模的缺陷板。 2.线性缺陷，这包括刮纹，线性窜气的墨水，和色谱错误。图 6b 表示引起油墨的渗漏的线性缺陷。 3.离散点的缺陷，其中包括模糊字符笔划，皱纹和一些飞溅的 墨水。图 6c 表示
