机器视觉在印刷行业中的应用
在当今印刷行业，激烈的竞争使得用户对产品质量要求越来越高，产品质量关系着印刷企业的生存。通常，印刷企业都采用人工检测的方法，但是由于人眼长时间处于紧张状态，容易产生视觉疲劳，导致产品漏检和废品出厂的现象时有发生，最终造成用户对印刷企业投诉率长期居高不下，给印刷企业的声誉带来了不良影响。同时，印刷企业还需要配备大量的人力，这样又增加了印刷企业的生产成本，降低了企业竞争力。 人工检测通常存在以下问题： 1、易疲劳：检测质量不稳定。 2、主观性强：难以形成一致的检测标准。 3、易受干扰：易受情绪、印刷品特性（如凹凸、镭射光柱）的干扰。 4、成本高：需雇佣大量人工，人力成本不断升高。 5、速度慢：人工检测受反应时间、疲劳等因素的影响，检测速度通常较慢。 由于人工检测通常存在上述问题，因此当行业需求和机器视觉技术都达到一定程度时，必然促使企业采用先进的印刷品质量检测设备来代替人工检测，印刷质量检测系统应运而生。 印刷检测系统的组成 印品质量检测基本工作流程如下： 根据此流程来设计印刷品质量检测设备。此类设备采用的检测系统多是先利用高清晰度工业相机拍摄标准图像，在此基础上设定产品检测标准，然后拍摄被检测的产品图像，通过视觉软件对图像进行处理并分析。 CCD线性传感器将每一个像素的光量变化转换成电子信号，对比之后发现被检测图像与标准图像有不同之处，再根据软件检测精度参数设置，系统判定此被检测图像的产品是否合格。 一个典型的印刷质量检测系统包括图像采集、图像处理、信号控制、数据存储管理这四个子系统。 1、图像采集子系统是整个系统最重要的环节之一。采集图像质量的好坏直接影响到该系统检测的准确性和稳定性，检测系统采用工业相机，使用编码器进行同步编译，并且连接专用图像采集卡，以便将图像数据输送到计算机内存进一步处理。 2、图像处理子系统是整个系统中最核心的部分。一般采用模版匹配的方式进行检测，基本包括建模、训练、检测和缺陷分类这四个部分。 3、信号控制子系统负责检测系统与外围设备进行通讯，实现控制、剔除、停机、报警等功能。 4、数据存储管理子系统负责实时记录印品缺陷的相关信息和系统运行状况，及时发现印品出现的质量问题，统计查询缺陷种类、位置、频率、面积等信息。 应用案例 海克易邦光电科技基于机器视觉图像处理技术研发的印刷包装字符检测系统，具有高精度、高速、多样品化的特点。系统主要模块有：图像处理模块、控制模块。根据用户需求，样品移动到检测位，触发相机并及时对视觉系统输出检测信号，从而完成检测功能。已应用于喷码字符、贴码字符、电感字符等领域字符检测识别。