精細印刷過程檢測過程自動化的應用

1精細印刷印刷的質量控制精細印刷品是指圖案復雜、細節復雜的印刷品。它的發票和郵政標簽是典型的代表。由于印刷技術的不完善,以及一些不易避免的隨機因素,在印制過程中常會出現各種缺陷。以鈔票為例,常見的缺陷有纖維落在紙上造成的污點;油墨未干前紙張之間有相對運動在圖案上產生的痕跡;由于紙張未放平整,紙張和印刷滾筒之間接觸不良或與印刷頭未接觸上而使圖案的缺版發白;另外還有走版(即凹印部分整體相對于裁切邊緣而言距離不合適或超出了公差范圍);膠印墨大或墨淺(導致膠印部分的底色花紋顏色過深或過淺)等。目前在我國仍主要是通過有經驗的檢驗員用目測法檢測精細印刷品印刷的缺陷。這種方法有可能帶來三個問題:一是檢驗速度慢,需要花費大量的人力物力;二是會有漏檢(如人眼疲勞走神導致視而不見),需要建立多層檢測;三是檢驗質量不穩定(對合格標準的把握個人之間存在差異)。如果能將缺陷檢測過程自動化,就既能提高生產效率和產品質量,也能降低生產成本和節約資金。考慮到以上因素,我們對精細印刷品的自動缺陷檢測借助圖像技術進行了探討,提出了一個初步方案,并對包括圖像采集中的一些因素,標準模板的制作,借助圖像匹配進行產品檢測的算法進行了研究和實驗,下面分別介紹。2產品檢測和檢測我們提出的初步方案將檢測分為兩步,見圖1。首先是檢測準備,通過對一定數量的合格產品進行圖像采集,獲得標準樣本圖像,也稱模板。其次是實際檢測,將待檢產品的圖像與所得模板進行匹配比較,從而根據比較結果確定缺陷的存在和位置,并發出信號以控制機械手對產品進行篩選分類。實際中對圖像的采集如果是在生產線上進行的,一般需要采用CCD等進行無接觸的圖像采集。如果僅對成品進行檢測,也可采用掃描儀等接觸性的圖像采集方式。模板的制作需要使用在統計上有意義數量的合格產品,并對它們進行合理的選取以保證模板的通用有效。檢測準備期的圖像采集條件應盡可能與實際檢測時的條件一致。考慮到不同的檢測目的需采取相應的方法,如果僅需要確定產品合格與否,只要將合格產品區分出來即可;而如果還要確定不同的印制錯誤,則可對不合格產品繼續進行分類。在后一種情況,需要產生對應不同缺陷的不同信號。3測試準備檢測準備過程主要包括圖像采集和模板制作兩個模塊。3.1因素對自動檢測質量的影響我們在初步研究中使用了平板掃描儀來采集印刷品的圖像,其中如下幾個因素對自動檢測的質量和效率有重要影響:掃描的參數,圖像的空間分辨率,圖像空間坐標的校正,彩色圖像的色調,網線的消除等。考慮到具體的工作情況,對掃描參數的確定以及對采集圖像的坐標校正進行了探討。(1)掃描分辨率的選擇掃描參數的確定取決于后期檢測時對匹配精度的要求。由于使用平板掃描儀,所以圖像采集裝置與樣品的距離方位是相對固定的,而且外界光照條件的干擾也可忽略,所以關鍵就只是要選擇合適的掃描分辨率。如果分辨率偏低,掃描圖的信息量太少,會影響后來的檢測精度;但如果分辨率偏高,掃描圖的數據量太多,則會浪費硬盤空間和計算能力。通過分析可知,圖像的分辨率應該等于小于缺陷線度的一半,且可為掃描儀光學分辨率整除以避免其后的空間插值并保持原始圖像的色調整體性。例如我們的檢測目標是發現小到約0.5mm×0.5mm的缺陷,所以采取了150dpi的分辨率,這樣每個象素對應約0.17mm×0.17mm的面積。(2)裁剪機圖像的校正步驟當用掃描儀來采集圖像時,由于樣品放置方位的不同,會導致各圖像之間產生旋轉偏移。為將圖像配準,需要進行空間坐標校正。假設經剪切之后的印刷品外輪廓為標準的矩形(裁剪機的工藝指標可以保證這一點),則可以將外輪廓的最長邊緣作為校正的基準。具體的校正步驟依次為:搜索最長邊緣;利用邊緣求出傾斜角度;根據傾斜角度,將原始圖像繞坐標原點旋轉,并用插值方法最終恢復原始的象素值。傾斜角度計算時僅從邊緣上選取一些點即可,這樣既能提高速度,也可減小誤差。插值方法的選擇要兼顧精確度和計算量。實際中比較了雙線性插值法和三線性插值法。這兩種方法各有優缺點,前者計算量較小,但精確度較差;后者計算量較大,但精確度較高。3.2閾值法l實際中由于合格產品之間仍會存在各種差異,所以需要采集多張合格產品的圖像來制作模板。這里需要計算用于制作模板的各個樣本之間的相關系數和差值百分比,從而綜合出一個統計化的模板。我們實驗了兩種模板制作方法:統計平均法和閾值法。統計平均法是根據各個樣本象素值的概率分布,求出統計平均值作為模板值。設樣本數為N,每個樣本圖像表示為fi(x,y),i=0,1,…,N-1,則模板上各象素值為M(x,y)=1N∑i=1N?1fi(x,y)Μ(x,y)=1Ν∑i=1Ν-1fi(x,y)閾值法的思路是在模板制作中僅選取與統計平均值相近的象素值而擯棄與統計平均值相差較遠的象素值以減少個別大誤差的影響。具體是先如統計平均法那樣求出統計平均值,并在每個位置求出與統計平均值差值最大的樣本值以得到差值圖d(x,y),然后取d(x,y)的適當百分比為閾值。最后,選擇d(x,y)中小于閾值的象素值做統計平均以得到模板值。我們比較了在不同閾值下所得到的模板在直觀視覺上和匹配誤判率上的區別。圖2給出用相同的20幅圖像為樣本得到的三個模板,其中圖(a)為用統計平均法獲得的模板,略有一些模糊;圖(b)是用閾值法取差值圖d(x,y)的20%為閾值獲得的模板,圖像雖然清晰但有明顯的斑點;圖(c)是取d(x,y)的60%為閾值獲得的模板,圖像比較清晰且斑點消失。總體來講,隨著百分比的增加,用閾值法得到的模板圖像逐步趨于平滑,細節逐步趨于模糊。當百分比為100%時,閾值法與統計平均法完全一樣。進一步利用以不同方法得到的模板進行了實際匹配試驗。我們用誤判率來作為檢驗標準,它是誤判的樣本數在總樣本數中的百分比。對圖(b)的模板,實驗給出的誤判率達到60%。這里的主要原因是由于閾值太小導致模板中部分顏色分量的缺省,從而使得模板和實際圖像的差異太大。對圖(a)和圖(c)的模板,實驗給出的誤判率均為0%,說明模板制作是成功的。4種典型檢測方法實際檢測主要是圖像匹配。圖像匹配可在不同層次進行,具體方法也可有許多種。在精細印刷品的自動缺陷檢測中主要是進行圖像和圖像的匹配。匹配時要借助相關算法進行比較,不同的相關算法在復雜度和精確度方面各有特點。如果根據每次匹配時采用的基本單元不同可將匹配方法分為兩種:逐象素匹配和分區域匹配。逐象素匹配可以檢測出面積較小但象素值有較大差異的缺陷(如纖維污點或油墨痕跡),而分區域匹配有可能檢測出范圍較大但象素值僅有較小偏差的缺陷(如膠印墨大或墨淺)。考慮到第1節提到的各種可能的缺陷,僅用逐象素匹配和分區域匹配都不太可能完全滿足所有的檢測要求。為此我們實現了一種利用金字塔數據結構對圖像分層匹配的方法,它綜合了逐象素匹配和分區域匹配的優點,可以看作是應用分區域的思想對圖像進行逐象素的匹配。它的具體算法是先將模板圖像和采樣圖像分別以金字塔結構進行分解(實際中還可以根據象素位置對象素值設置不同的權重),然后從最底層開始進行匹配,完成一層之后上升一層,直到最高層。在每層匹配時都設置合適的容差T(即容許的匹配誤差)以判斷在該層的誤差e是否超出(如超出則認為不合格)。圖3中左圖表示對圖像的金字塔結構分解(各個子圖像不一定為正方形),右圖為在此分解基礎上的匹配流程圖。這種方法相當于依次對圖像進行不同分辨率的檢測,這樣使得不管缺陷尺寸如何,都可以在某個分辨率下使之影響達到最大。由上可見,容差的設置是這種算法的關鍵。容差的設置要使合格的產品在各層全都能通過檢驗,而有缺陷的產品僅必在某一層上不通過。理論分析和實驗均表明,容差在低層要比較大,以檢測面積較小但象素值有較大差異的缺陷;容差在高層又要比較小,以檢測范圍較大但象素值僅有較小偏差的缺陷。這里要指出,范圍較大且象素值也有較大偏差的缺陷在較低層的比較中就可以被檢測出來。當從低向高逐層檢測時,容差值可從大向小逐步降低,這樣可以提高在每層的正確判斷率,不容易出現漏檢。理論上講,這些容差值應是一個單減的序列,且是圖像層(或區域尺寸)的函數。但這個函數的解析確定是比較困難的,在實際檢測中,可以采用試驗的方法來確定。5實驗結果分析對上面的方案,我們用10張連續的一元人民幣紙票作為樣本進行了初步檢測實驗。在制作模板時,根據第2節的方法對10張樣本每張分別掃描2次,得到20幅圖像。用這20幅圖像借助第3節的閾值法構建模板。為了考察不同樣本之間的相關性,我們作出了它們的統計平均值與各個樣本的最大差值圖,它直觀地反映了印刷品質量在不同位置區域的差異,見圖4。圖4中各處的深淺與樣本和模板的差異成正比,膠印部分(即底紋處)較深,說明差異較大;而凹印部分(人像、國徽、盲點以及文字處)較淺,說明差異較小。這種情況可如下解釋:(1)從顏色分布本身來說,凹印部分基本上是單色調圖,而膠印部分色彩比較豐富,差異容易大;(2)從工藝角度來說,凹印工藝比較復雜,而膠印工藝較為簡單,凹印的印刷質量本身比膠印好;(3)從整個印刷流程來說,是先膠印后凹印,產品的膠印部分相對于裁剪邊緣來說總是或多或少存在位置偏移,而凹印圖案則相對于膠印圖案來說比較固定。另外需要指出,號碼部分最深,說明差異最大,但號碼部分在工藝上可用單獨的檢測系統,這里就不討論了。模板制作完后,進行了對模擬污點的檢測實驗。具體是在紙票上用鉛筆點了一些點作為污點。實驗中對10張樣本在各張的不同位置點了一個直徑約2mm的點,另對7張樣本在各張的不同位置還點了一個直徑約0.5mm的點。根據第4節討論的方法借助合格品確定出來的各層容差值分別為240,128,58,29,25,15,10,8。實驗結果對10張有較大污點的樣本取得了100%的正確檢測率,即各個有污點的樣本均被判為不合格。對7張有較小污點樣本的檢測中出現了一個錯誤,即有一個漏檢,它對應最小的一個污點。實驗結果初步表明,通過設置適當的閾值可以在采樣精度不是很高的情況下較準確地檢測出一般直徑大于0.5mm的污點。6檢測方法設定本文討論了一種對精細印刷品的缺陷進行自動檢測的初步方案,分析和實驗結果表明借助圖像技術