柔版印刷套印误差检测技术研究

目的为了提高柔版印刷过程中套印误差的检测精度。方法分析了柔版印刷产生套印误差的主要原因,并提出了一种基于机器视觉的套印误差检测方法。首先进行工业相机的标定,获取原始的"十"字圆环标记图像,采用融合滤波算法对图像进行预处理,对预处理后图像进行数据分析时,提出一种二次分割算法进行图像色彩分离;再使用模板匹配算法进行模板匹配,获取偏差数据进行套印偏差分析。结果使用该算法在实验中对5组标记图像的轴向、纵向检测误差,均控制在0.03 mm以内,符合行业检测误差在0.2mm以内的检测标准。结论提出的基于视觉的套印误差检测方法具有识别准确率高、处理速度快的特点,能可靠稳定地运行,具有一定的可行性。     

四色套印偏差视觉检测系统软件设计与实现

针对计算机视觉自动检测和彩色套印偏差检测的特点与要求,分析了彩色套印偏差视觉检测系统软件的功能和结构,以及套印标志图像的分割方法,在VC++开发环境下,采用面向对象的软件开发方法设计了软件系统。程序设计了自动检测和手动检测2种工作方式,将检测数据存储到数据库,并可以计算生成报表打印输出。配合相应的硬件,该软件可以较好地解决彩色套印偏差自动检测的问题,并已应用于印刷机套印精度的检测,大大地提高了检测效率。     

基于K-means聚类十字线的套印偏差检测方法研究

目的研究并改进基于十字线套准标识符的印刷品套印偏差检测算法,以提升偏差量检测精度。方法使用K-means聚类算法对分色后得到的C,M,Y,K图像分别进行聚类处理,然后分割图像并提取出各色前景像素,进而使用C,M,Y图像中的前景十字线分别减去K图像中的十字线,以消除四色重叠区域的干扰,最后提取十字线中心并计算偏差量。结果使用15幅印刷品图像样张进行实验,改进的基于K-means聚类十字线的套印偏差检测算法的检测结果,比大津法更接近人工测量值,误差在±0.04mm以内。结论基于K-means聚类的十字线分割法对前景十字线的提取,较大津法抗叠印干扰性更强。     

印刷自动套准偏差检测软件的主要技术问题分析

套准偏差检测软件是通过对实际印刷套准标记图像进行分析,获得自动套准偏差值,为后续的自动套准控制提供依据.主要讨论了套准偏差检测软件设计中需要解决的主要技术问题.其中包括:象素点的获取方法、象素点大小的设置、套准标记线端点坐标的确定、四色套准标记线叠印点的处理、不同背景色套准标记线的识别等.     

水溶性丙烯酸树脂及柔性版水性油墨的研究

以偶氮二异丁腈为引发剂,用N、N-二甲基乙醇胺为中和剂,将甲基丙烯酸甲酯(或苯乙烯)、丙烯酸丁酯、丙烯酸和N-羟甲基丙烯酰胺四元单体共聚反应,合成了适用于柔性版四色套印水性油墨的分散树脂和成膜树脂;用上述树脂为连接料,开发了一组三原色与黑色的四色套印的水性油墨.同时对树脂和油墨的各项指标进行了检测.结果表明:树脂和水性油墨的各项性能符合国家标准,重金属含量经香港SGS检测符合美国州际立法标准,有机挥发物含量远低于国内同类产品水平.     

PSO-Gabor-CNN算法在印刷品套印缺陷的检测

目的二维Gabor滤波器含有多个参数,在印刷品套印缺陷检测中,二维Gabor滤波器使用不同参数增强图像特征的效果差别较大,为了获得二维Gabor在某印刷品套印缺陷检测下的优化参数。方法在印刷品套印缺陷检测中,提出一种PSO-Gabor-CNN算法,采用Sobel算子对印刷品图像进行边缘检测,以粒子群算法(PSO)对二维Gabor滤波器的中心最大频率kmax、带宽σ、模板窗口window进行参数寻优,处理后的图像与模板图像采用加权欧式距离进行评价。然后用优化后的Gabor滤波器对图像进行滤波,最后采用卷积神经网络(CNN)对印刷品套印缺陷进行检测和分类。结果通过粒子群算法,确定了二维Gabor中心最大频率kmax为6.0476、带宽σ为0.1444、模板窗口window为27×27取得最佳效果,此时加权欧式距离为1.1927×10-33。卷积神经网络经过70次训练的均方误差为0.0035,测试样本正确率为96.93%。该方法与无数据预处理的BP神经网络(BPNN)、Sobel预处理的BP神经网络(Sobel-BPNN)、无数据预处理的卷积神经网络(CNN)、Sobel预处理的卷积神经网络(Sobel-CNN)对比,表现出了较好的识别效果。结论该方法可以获取二维Gabor滤波器的较优参数,从而获得较好的滤波效果,将其应用于套印缺陷检测,具有一定的应用价值。     

基于机器视觉的彩色套印检测技术研究

针对彩报印刷中的套印检测问题,结合机器视觉技术对套印检测技术进行了研究。通过分析套印检测原理,设计了基于机器视觉的套印检测的整体框架,并结合其中所涉及的VFW视频捕获、摄像机标定等关键技术,利用VC程序实现了套印检测的模拟过程。从而为智能套印实验系统的研究奠定了一定的基础。     

提高镭射光柱卡纸色标光检测信号识别精度研究

目的 针对凹版印刷以镭射光柱纸作为承印物,镭射光柱对色标检测传感器产生干扰,致使镭射光柱纸不能使用传统套印工艺进行印刷,提出一种可直接在镭射光柱区域直接印刷套准色标的新工艺与技术方案。方法 对色标传检测感器检测原理进行分析,分析镭射光柱纸的特点以及对色标传感器造成的干扰。根据镭射光柱光谱反射率曲线来进行滤光镜片的选取,同时也加入衰减镜片以及消光膜进行组合实验测量电压,实验使用松德凹印机组进行。以白卡纸套印电压作为参考,选取不同镜片组合进行生产打样。结果 镜片组合可以滤除镭射光柱,色标传感器能准确检测色标光信号,上机打样满足高精度多色套印,且不需要复杂的镂空、遮盖工艺,节省了一组色序,并节省了2%的承印物原材料。结论 对色标检测传感器检测原理的分析以及对镭射光柱纸的光谱反射率曲线的测量,实现了使用滤光镜片组合对镭射光柱的滤除,证明了套准标记可直接印刷在镭射光柱区域的可行性。同时,提高了承印物的利用率,减低了油墨使用量。     

基于机器视觉的IC卡印刷缺陷检测

针对工厂对IC卡印刷表面经常出现的印刷缺陷检测需求,介绍一套基于视觉的自动检测IC卡上污点、拖墨、色差、套印四种主要缺陷的系统的研究。并使用数据库记录功能解决定位缺陷来源的问题。配合工位采用差影法获取缺陷图像,对点线缺陷的分析,提出基于行间行程差单次扫描连通域分析法解决点线缺陷统计问题;对色差缺陷识别,提出基于印刷色差公式的多区域综合识别方法;对套印缺陷,提出基于神经网络识别缺陷字符并对比缺陷图像与标准图像横纵投影。最后,对500张卡片进行测试,测试结果证明本文的算法检测速度和精度相比于传统人工检测有非常大的提高。     

胶印中产生套印误差的分析

<正>套印是指将原稿分色后制得的不同网线角度的单色印版,在同一版面上用不同颜色的版分次印刷。使每一色图文网点在规定的位置上准确重合,还原原稿色彩。最终印刷得到与原稿层次、色调相同的印品,称为印刷的套印。套印准确是印刷的最基本要求,在胶版印刷中也不例外,但由于各种因素的影响,套     

基于PLC与图像联合控制的印刷套准系统关键技术研究

以印刷套准智能化问题为研究对象,制定了基于PLC与图像联合控制的印刷套准控制系统总体方案,并就图像处理、数据存储和通讯、硬件选型等系统实现的关键技术进行了研究。经实验验证,该系统实现了印刷套准标记的在线检测和自动校准,套准标记灵活、多样。通过串行设备服务器组成以太网,实现了印刷全过程的远程监控。     

基于密度的凹版专色叠印色光谱预测模型的研究及应用

目的 建立一种基于密度与光谱反射率关系的专色叠印色光谱预测模型。方法 首先建立前景色、后景色密度与其光谱反射率关系;基于此建立叠印色光谱反射率的计算方法;其次对模型进行优化,完成专色叠印色光谱预测模型的建立;再通过凹版印刷实打样30张专色叠印色样张,基于Malab利用色差以及拟合决定系数R²对预测模型进行验证;最后在相同工艺条件下实打样专色叠印色样张进行预测,通过色差完成对模型的精度检验。结果 验证表明,不同专色叠印色在同一网点面积率下与其对应的前景色、后景色密度之间存在较强相关关系,其拟合决定系数R²均大于0.9;模型精度检验中,73.7%的模型预测值与样张实测值色差为0~2.5个CIE1976色差单位,大部分色块色差为0~2个CIE1976色差单位,占总频率的60.54%,整体平均色差为1.92个CIE1976色差单位。结论 本文所建模型具有较高的预测精度,能基本满足对颜色预测的需求。     

基于分割区域的SAR图像配准方法研究

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,简称SAR)图像受到斑点噪声影响以及成像条件的变化,使得同一场景的两幅SAR图像之间存在很大差异,利用基于边缘特征或灰度信息进行SAR图像配准,难以达到预期效果.基于此,本文提出一种基于分割区域的SAR图像配准方法,该方法首先利用主动轮廓方法对去噪后的SA...     

BOPP膜8色凹版印刷自动套色控制系统的研究

介绍了BOPP膜8色凹版印刷自动套色控制系统的组成和原理,分析了利用光电自动检测系统测量Mark线的间距及获取套色误差的方法,并根据套色对象的模型提出套准控制的一种控制算法.该系统功能齐全,套印精度高,并具有较高的可靠性.     

基于多阈值单水平集方法的医学图像分割

针对Chan-Vese的无边界主动轮廓模型(CV模型)只能区分前景与背景的缺点,提出了一种基于多阈值单水平集的医学图像分割方法,并将此方法应用于微创手术的预处理中.由于医学图像结构复杂,具有器官轮廓多连接等特点,因此使用常规的水平集方法进行分割往往不能取得理想的效果,而该方法采用修改目标泛函的方式引入多类分割,具有多区域分割的特点,只需经过一次单水平集的迭代循环,即可将图像根据灰度不同划分为多个区域,具有精确、快速等优点.对不同的合成图像和医学图像的实验结果表明,该方法实现了快速精确的多区域分割,能很好地提取到医学图像中的骨骼轮廓,分割效果达到了预期水平.     

圆锯片的CCD图像测量

基于CCD的图像测量技术,对圆锯片采集四幅不同区域的局部图像分别进行数字图像处理.测量参数为圆锯片内孔直径及其圆度误差、外圆直径、齿尖角、径向前角和径向后角.实验对象为杭州小林金刚石刀具有限公司生产的BT刃型合金锯片,测量结果如下:内孔直径为25.212 mm±0.022 mm,外圆直径为193.643mm±0.169mm,内孔圆度误差为0.012 mm,齿尖角为59.966°±0.282°,径向前角为15.333°±0.199°,径向后角为14.700°±0.159°,各参数符合圆锯片的技术要求.