印刷企业全球生产管理系统(GPMS)应用初探

1前言数字化与网络化技术在印刷企业的应用,给印刷企业的技术进步带来了新的变化,这些变化主要表现在以下几个方面:1)数字化使印刷可以接受各种来源的数字信息原稿,从而简化了作业流程,提高了印品质量;2)数字化与网络化缩短了时空距离,使异地印刷成为可能;3)一体化的作业流程与解决方案,使印刷企业的生产更加完善与快捷;4)印刷生产系统更加开放,印刷企业成为整个社会信息流的一部分;5)它使印刷企业的全球化进程加快,从而导致市场、信息、物流、管理的全球化,这就为印刷企业的全球生产管理系统的开发与应用创造了条件。印刷企业的实时生产管…     

包装印刷品条码质量检测方法

目的为保证商品条码在物流系统中的快速识别和信息传递,研究条码的质量检测方法。方法首先分出条码区域,考虑到条码的特殊属性,需要满足其可识读功能,设计针对EAN-13商品条码的印制质量检测方法,包括可识读检测和印刷缺陷检测。根据条码检测的国家标准,条码可识读检测部分,采用扫描反射率曲线分析法和条码质量分级法对条码的可识读性进行判定。条码缺陷检测部分经过条码校正、条码与字符的分割和条码大小的归一化等处理后,选定基于垂直投影的缺陷检测算法对条码的脱墨和污点缺陷进行检测。结果条码识读程序对合格品和缺陷品的识读准确率都为100%,条码缺陷检测算法程序的平均检测耗时为93.35 ms,检测准确率为94%。结论条码质量检测系统具有较高的检测准确率,并且能够很好地满足机器视觉缺陷检测速度的要求。     

图像清晰度强调技术

本文阐述了图像清晰度强调的各种原理和Photoshop中图像清晰度强调的方法,对Photoshop中清晰度强调的四个选项进行了分析和比较,并重点分析了Unsharpen Mask命令中各参数取值的一般原则。     

印刷行业硕士工程师人才培养模式及培养新机制的思考

根据《国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010-2020年)》的精神,2010年教育部决定实施"卓越工程师教育培养计划",与印刷行业相适应的是培养全日制在校专业硕士学位研究生,但目前针对专业硕士研究生的培养方式基本是沿用学术型硕士学位研究生的培养模式,不能满足硕士工程师人才培养的需要。为此,必须建立以强化工程能力与创新能力为重点的专业学位硕士生人才培养模式,及与行业企业密切合作的人才培养机制,注重研究生的工程实践能力和创新能力的培养。     

分区域分等级的印刷品缺陷检测方法

目的为了体现印刷品不同区域的重要性等级,提高印刷品缺陷检测的精度,提出了一种分区域分等级的印刷品缺陷检测方法。方法根据检测区域的特点和重要性不同,把印刷品分成不同的区域进行前景提取,并且设置不同的检测等级;对印刷品进行符合人眼视觉特性的缺陷识别,并对提取缺陷进行特征分析。结果分区域的缺陷检测可以实现不同区域的同时检测,在检测耗时、检测准确率及误检率上都优于不分区域的检测方法。结论基于分区域的印刷品缺陷检测方法能很好地满足印刷品质量检测的需求,提高印刷品缺陷检测的精度和效率。     

以强化工程与创新能力为重点的印刷工程专业人才培养模式改革

随着印刷业由传统生产型向伙伴型、服务型、经营型和高科技型的转变,对印刷工程专业人才提出了更高的要求,迫切需要印刷高等院校培养大批具有较强的工程与实践能力的综合型人才.本文首先分析了印刷行业转型对工程技术人才的需求,然后进一步明确了印刷工程专业人才培养的目标是掌握扎实的工程基础知识和专业基本理论知识,具有强大的工程实践和创新能力,并兼具较好的企业组织管理、项目策划及预测能力的综合型人才.最后,从校内教学与校企联合模式、改革课程体系等方面提出了改革印刷工程技术人才培养机制的新思路.     

对印刷专业人才培养模式改革的探讨

<正>随着我国印刷产业的不断发展,对印刷专业人才的需求越来越迫切。为适应这一形式的需要,近几年在原有各层次的印刷专业人才培养规模的基础上,不少院校加入到印刷专业人才培养的行列中来,在一定程度上缓解了印刷专业人才     

数字原稿质量评价

<正> 随着数字化技术的不断发展,图像复制工程中的数字原稿越来越多,出版印刷业对数字原稿也越来越重视。由于数字原稿的获取方式多样,其质量各不相同,在对数字原稿进行复制处理之前,有必要先分析评价其质量。这样既有利于选择高质量的原稿,从而复制出高质量的印刷品。同时也可给图像印前处理工作者提供处理修正的依据,使之有针对性地对图像进行各种修正,从而既节省时间,又容易达到最佳的修正效果。     

基于ResNet和迁移学习的古印章文本识别

古印章文本因图像退化与超多分类等特点导致识别难度大,部分字符的标注数据不足造成基于深度学习的模型识别准确率不高,泛化能力差。针对上述问题,提出基于深度残差网络（ResNet）和迁移学习的古印章文本识别方法。使用深度残差网络作为特征提取网络,利用人工合成字符样本作为源域进行预训练。将自建古印章文本识别数据集作为目标域,引入迁移学习并结合数据增强和标签平滑策略建立分类模型。最后,对比多种网络下的识别结果并验证迁移学习有效性。结果表明,该方法可以有效提升识别准确率。