本發(fā)明屬于圖像處理，具體涉及一種包裝印刷質(zhì)量實時監(jiān)控方法。

背景技術(shù)：

1、在包裝印刷行業(yè)，印刷質(zhì)量直接影響到產(chǎn)品的美觀度、耐用性和市場接受度。傳統(tǒng)的印刷質(zhì)量控制方法通常依賴于人工抽檢，這種方法不僅效率低下，而且難以全面覆蓋所有印刷品，容易遺漏質(zhì)量問題。因此，開發(fā)一種能夠?qū)崟r監(jiān)控印刷質(zhì)量的方法顯得尤為重要。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明為了解決以上問題，提出了一種包裝印刷質(zhì)量實時監(jiān)控方法。

2、本發(fā)明的技術(shù)方案是：一種包裝印刷質(zhì)量實時監(jiān)控方法包括以下步驟：

3、s1、采集印刷完成時的包裝圖像，并對包裝圖像進行數(shù)據(jù)清洗，生成包裝檢測圖像；

4、s2、將包裝檢測圖像輸入至圖像表征處理器中，得到邊緣表征系數(shù)和局部表征系數(shù)，生成包裝檢測圖像的表征群；

5、s3、利用表征群完成包裝檢測圖像與包裝示例圖像的對比，確定包裝檢測圖像的印刷質(zhì)量監(jiān)控結(jié)果。

6、進一步地，s2包括以下子步驟：

7、s21、將包裝檢測圖像的邊緣輸入至圖像表征處理器的第一表征單元中，得到邊緣表征系數(shù)；

8、s22、將包裝檢測圖像除邊緣外的剩余像素點輸入至第二表征單元中，并利用邊緣表征系數(shù)得到局部表征系數(shù)；

9、s23、根據(jù)邊緣表征系數(shù)和局部表征系數(shù)，得到包裝檢測圖像的表征群。

10、上述進一步方案的有益效果是：在本發(fā)明中，快速最近鄰搜索算法匹配器（flannmatcher）是opencv中用于特征匹配的工具，可以用于計算圖像之間的相似度，在使用flannmatcher進行圖像相似度計算時，通常需要先使用特征提取算法提取圖像的特征點。又因為包裝檢測圖像是實時采集的，經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗后可能仍然存在噪聲，而包裝示例圖像一般較為標準。因此本發(fā)明構(gòu)建圖像表征處理器來完成特征點（即表征群）提取，本發(fā)明設(shè)計的圖像表征處理器含有第一表征單元和第二表征單元兩個像素處理模型，通過帶有激活函數(shù)的第一表征單元對邊緣進行處理，得到邊緣表征系數(shù)；將邊緣表征系數(shù)帶入局部表征系數(shù)的計算，可以更好地融合包裝檢測圖像全部像素點的像素數(shù)據(jù)，得到更具代表性的表征群。

11、進一步地，s21中，第一表征單元b1的表達式為：；式中，q1表示包裝檢測圖像邊緣中第1個像素點的邊緣強度，表示包裝檢測圖像邊緣中第個像素點的邊緣強度，表示包裝檢測圖像邊緣中第個像素點的邊緣強度，qh表示包裝檢測圖像邊緣中第h個像素點的邊緣強度，h表示包裝檢測圖像邊緣的像素點總數(shù)，σ(·)表示激活函數(shù)，max(·)表示最大值函數(shù)，α表示第一表征單元的學習率。

12、上述進一步方案的有益效果是：在本發(fā)明中，邊緣強度實質(zhì)上是邊緣點梯度的幅值，它反映了圖像邊緣的顯著程度。學習率決定了模型權(quán)重更新的步長或速度。

13、進一步地，s22中，第二表征單元b2的表達式為：；式中，sk表示剩余第k個像素點對應海森矩陣的最大奇異值，k表示包裝檢測圖像除邊緣外剩余像素點總數(shù)，h表示包裝檢測圖像邊緣的像素點總數(shù)，uk表示剩余第k個像素點的像素值，表示包裝檢測圖像邊緣中第h個像素點的像素值，cos(·)表示兩個像素值的歐式距離函數(shù)，e表示指數(shù)。

14、上述進一步方案的有益效果是：在本發(fā)明中，海森矩陣是描述像素點局部梯度變化的重要工具。在圖像處理中，通過對圖像進行高斯平滑處理，然后計算其二階偏導數(shù)，可以得到海森矩陣。海森矩陣的特征值反映了像素點局部區(qū)域的梯度變化情況，可以用于對除邊緣外的像素數(shù)據(jù)進行解析。

15、進一步地，s22中，局部表征系數(shù)β的計算公式為：；式中，b表示邊緣表征系數(shù)，b2表示第二表征單元，?max(·)表示最大值函數(shù)。

16、進一步地，s23包括以下子步驟：

17、s231、根據(jù)邊緣表征系數(shù)和局部表征系數(shù)，計算整體制約閥；

18、s232、將滿足由整體制約閥構(gòu)建的像素群表征條件的像素點作為表征群。

19、進一步地，s231中，整體制約閥φ的計算公式為：；式中，β表示局部表征系數(shù)，b表示邊緣表征系數(shù)，rand(0,1)表示在0-1之間產(chǎn)生隨機數(shù)。

20、進一步地，s232中，像素群表征條件的表達式為：；式中，uj表示包裝檢測圖像中第j個像素點的像素值，表示包裝檢測圖像中第j個像素點的所有d領(lǐng)域像素點的像素值均值，u表示包裝檢測圖像中所有像素點的像素值均值。

21、進一步地，s3中，利用快速最近鄰搜索算法匹配器計算包裝檢測圖像的表征群與包裝示例圖像之間的匹配相似度，若匹配相似度大于或等于閾值，則包裝檢測圖像的印刷質(zhì)量監(jiān)控結(jié)果為合格，否則為不合格。

22、上述進一步方案的有益效果是：在本發(fā)明中，快速最近鄰搜索算法匹配器是基于近似最近鄰搜索的算法，它可以在保持較高匹配精度的同時，顯著提高匹配速度，特別適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集和實時應用，故本發(fā)明考慮到圖像的像素點眾多，采用該匹配器。

23、本發(fā)明的有益效果是：本發(fā)明考慮到圖像像素眾多的情況，采用快速最近鄰搜索算法匹配器作為圖像匹配工具，又考慮到快速最近鄰搜索算法匹配器對輸入的像素點有要求，故對實時采集的包裝檢測圖像進行表征群提取，保證得到更具有匹配價值的像素點，減少實時采集的干擾；本發(fā)明通過實時監(jiān)測印刷過程中的圖像參數(shù)，能夠及時發(fā)現(xiàn)并解決印刷質(zhì)量問題，提高印刷品的合格率和生產(chǎn)效率。

技術(shù)特征：

1.一種包裝印刷質(zhì)量實時監(jiān)控方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的包裝印刷質(zhì)量實時監(jiān)控方法，其特征在于，所述s2包括以下子步驟：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的包裝印刷質(zhì)量實時監(jiān)控方法，其特征在于，所述s21中，第一表征單元b1的表達式為：；式中，q1表示包裝檢測圖像邊緣中第1個像素點的邊緣強度，表示包裝檢測圖像邊緣中第個像素點的邊緣強度，表示包裝檢測圖像邊緣中第個像素點的邊緣強度，qh表示包裝檢測圖像邊緣中第h個像素點的邊緣強度，h表示包裝檢測圖像邊緣的像素點總數(shù)，σ(·)表示激活函數(shù)，max(·)表示最大值函數(shù)，α表示第一表征單元的學習率。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的包裝印刷質(zhì)量實時監(jiān)控方法，其特征在于，所述s22中，第二表征單元b2的表達式為：；式中，sk表示剩余第k個像素點對應海森矩陣的最大奇異值，k表示包裝檢測圖像除邊緣外剩余像素點總數(shù)，h表示包裝檢測圖像邊緣的像素點總數(shù)，uk表示剩余第k個像素點的像素值，表示包裝檢測圖像邊緣中第h個像素點的像素值，cos(·)表示兩個像素值的歐式距離函數(shù)，e表示指數(shù)。

5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的包裝印刷質(zhì)量實時監(jiān)控方法，其特征在于，所述s22中，局部表征系數(shù)β的計算公式為：；式中，b表示邊緣表征系數(shù)，b2表示第二表征單元，?max(·)表示最大值函數(shù)。

6.根據(jù)權(quán)利要求2所述的包裝印刷質(zhì)量實時監(jiān)控方法，其特征在于，所述s23包括以下子步驟：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的包裝印刷質(zhì)量實時監(jiān)控方法，其特征在于，所述s231中，整體制約閥φ的計算公式為：；式中，β表示局部表征系數(shù)，b表示邊緣表征系數(shù)，rand(0,1)表示在0-1之間產(chǎn)生隨機數(shù)。

8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的包裝印刷質(zhì)量實時監(jiān)控方法，其特征在于，所述s232中，像素群表征條件的表達式為：；式中，uj表示包裝檢測圖像中第j個像素點的像素值，表示包裝檢測圖像中第j個像素點的所有d領(lǐng)域像素點的像素值均值，u表示包裝檢測圖像中所有像素點的像素值均值。

9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的包裝印刷質(zhì)量實時監(jiān)控方法，其特征在于，所述s3中，利用快速最近鄰搜索算法匹配器計算包裝檢測圖像的表征群與包裝示例圖像之間的匹配相似度，若匹配相似度大于或等于閾值，則包裝檢測圖像的印刷質(zhì)量監(jiān)控結(jié)果為合格，否則為不合格。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種包裝印刷質(zhì)量實時監(jiān)控方法，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：S1、采集印刷完成時的包裝圖像，并對包裝圖像進行數(shù)據(jù)清洗，生成包裝檢測圖像；S2、將包裝檢測圖像輸入至圖像表征處理器中，得到邊緣表征系數(shù)和局部表征系數(shù)，生成包裝檢測圖像的表征群；S3、利用表征群完成包裝檢測圖像與包一種包裝印刷質(zhì)量實時監(jiān)控方法裝示例圖像的對比，確定包裝檢測圖像的印刷質(zhì)量監(jiān)控結(jié)果。本發(fā)明通過實時監(jiān)測印刷過程中的圖像參數(shù)，能夠及時發(fā)現(xiàn)并解決印刷質(zhì)量問題，提高印刷品的合格率和生產(chǎn)效率。

技術(shù)研發(fā)人員：倪晨翔,車曉囡,石振東,夏茂莊,倪維鏗
受保護的技術(shù)使用者：山東銀廣印務科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/19