一種基于面陣相機(jī)的印刷質(zhì)量在線監(jiān)測(cè)方法
【專利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種基于面陣相機(jī)的印刷質(zhì)量在線監(jiān)測(cè)方法，其包括以下工藝步驟，步驟1：通過(guò)面陣相機(jī)采集印刷品圖像；步驟2：用步驟1所采集到的圖像制作標(biāo)準(zhǔn)模板；步驟3：將步驟1所采集到的待測(cè)圖像與步驟2所制作的標(biāo)準(zhǔn)模板圖像進(jìn)行配準(zhǔn)，并通過(guò)對(duì)兩幅圖像進(jìn)行比對(duì)，以判斷印刷質(zhì)量是否有缺陷。本發(fā)明具有以下優(yōu)點(diǎn)：1、制作程序簡(jiǎn)單，能適應(yīng)小批量、多品種印刷的經(jīng)常換線的需求；2、檢測(cè)速度快，能滿足高速生產(chǎn)線的需求；3、基于面陣相機(jī)的檢測(cè)方法除了能檢測(cè)劃痕、異物等缺陷外，還能檢測(cè)印刷質(zhì)量的顏色異常等缺陷，能全覆蓋印刷質(zhì)量的缺陷；4、方法簡(jiǎn)單，不需要對(duì)面陣相機(jī)進(jìn)行校正，維護(hù)方便，能很好適應(yīng)實(shí)際工程環(huán)境，具有較高可靠性。
【專利說(shuō)明】
-種基于面陣相機(jī)的印刷質(zhì)量在線監(jiān)測(cè)方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明設(shè)及印刷監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，尤其設(shè)及一種基于面陣相機(jī)的印刷質(zhì)量在線監(jiān)測(cè) 方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 目前，印刷行業(yè)面臨著所有種類的印刷物都必須滿足小批量、交貨快及更嚴(yán)格的 質(zhì)量管理等要求。但是，越是追求質(zhì)量管理，便越需要返工，運(yùn)樣就會(huì)出現(xiàn)增加"生產(chǎn)時(shí)間" 和"人工費(fèi)"而引起的生產(chǎn)效率大幅度降低的問(wèn)題。為了解決上述問(wèn)題，就很有必要研發(fā)一 種在線實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)印刷圖像質(zhì)量的系統(tǒng)。運(yùn)種印刷質(zhì)量監(jiān)測(cè)系統(tǒng)集成先進(jìn)的圖像檢測(cè)算法， 能在印刷機(jī)流水線生產(chǎn)過(guò)程中進(jìn)行檢測(cè)，早期發(fā)現(xiàn)缺陷部分，幫助操作人員將印刷不良的 發(fā)生率抑制在最小限度內(nèi)。
[0003] 當(dāng)前國(guó)內(nèi)外印刷品自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)現(xiàn)狀如下所述:印刷圖像質(zhì)量自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)起步 于上個(gè)世紀(jì)八、九十年代。1990年，日本東京的Katsuy址i化nimizu進(jìn)行了印刷工業(yè)自動(dòng)質(zhì) 量檢測(cè)研究，提了一種用于自動(dòng)檢測(cè)印刷品表面缺陷的索引空間法（Index Space Me化od)，WX、Y表示各像素點(diǎn)的位置坐標(biāo)，WZ軸表示像點(diǎn)灰度值，建立了空間坐標(biāo)系，運(yùn)樣 每一圖點(diǎn)都能在此坐標(biāo)系中找到其相應(yīng)的位置，通過(guò)比較坐標(biāo)系中模板圖像和待檢圖像的 對(duì)位置的灰度值，確定待檢圖像中是否存在缺陷點(diǎn)，運(yùn)種方法的圖像處理過(guò)程和檢測(cè)過(guò)程 相互獨(dú)立，能夠檢測(cè)較復(fù)雜的圖片。但其算法比較復(fù)雜，應(yīng)用上有很多不便。
[0004] 1993年，法國(guó)的B.Mehenni也進(jìn)行了本課題的研究工作，他提出了一種把n-化pe法 和逐像素比較法相結(jié)合的方法，運(yùn)種方法具有速度快、參數(shù)輸出多等特點(diǎn)，但它要求?？诘?硬件設(shè)備，同時(shí)要通過(guò)示教才能完成自動(dòng)質(zhì)量檢測(cè)的任務(wù)。
[0005] 1998年，又陸續(xù)有學(xué)者把Gabor filter法引入到印刷品圖像質(zhì)量檢測(cè)中，此種方 法可檢測(cè)出多種圖像缺陷，且有一定的自適應(yīng)性，適用于對(duì)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的檢測(cè)，但Gabor方 法有一大缺陷，識(shí)別速度慢，因?yàn)樗牧己米R(shí)別性是建立在精確匹配基礎(chǔ)上的，運(yùn)大大提高 了運(yùn)算的復(fù)雜性，同時(shí)降低了它的實(shí)用性。
[0006] 2003年，英國(guó)?？巳卮髮W(xué)的J丄UO和Z. Zhang，基于圖像處理技術(shù)，提出了 一種彩 色印刷品檢測(cè)算法。該算法首先進(jìn)行照明修正，然后給出色彩=維直方圖，進(jìn)行特征提取， 最后利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像分類，識(shí)別合格圖像。然而，運(yùn)種系統(tǒng)操作復(fù)雜，系統(tǒng)訓(xùn)練的最 優(yōu)點(diǎn)不易把握，也很難實(shí)現(xiàn)在線實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007] 本發(fā)明的目的在于針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足而提供一種基于面陣相機(jī)的印刷質(zhì)量在 線監(jiān)測(cè)方法，該基于面陣相機(jī)的印刷質(zhì)量在線監(jiān)測(cè)方法能夠有效地滿足現(xiàn)代印刷行業(yè)的小 批量、速度快、質(zhì)量高的要求，且能在印刷品種多、檢測(cè)環(huán)境變化等實(shí)際工程環(huán)境下，實(shí)時(shí)準(zhǔn) 確地檢測(cè)出劃痕、異物或顏色異常等印刷質(zhì)量的缺陷。
[000引為達(dá)到上述目的，本發(fā)明通過(guò)W下技術(shù)方案來(lái)實(shí)現(xiàn)。
[0009] -種基于面陣相機(jī)的印刷質(zhì)量在線監(jiān)測(cè)方法，包括有W下工藝步驟，具體為， 步驟1:通過(guò)面陣相機(jī)采集印刷品圖像； 步驟2:用步驟1所采集到的圖像制作標(biāo)準(zhǔn)模板； 步驟3:將步驟1所采集到的待測(cè)圖像與步驟2所制作的標(biāo)準(zhǔn)模板圖像進(jìn)行配準(zhǔn)，并通過(guò) 對(duì)兩幅圖像進(jìn)行比對(duì)，W判斷印刷質(zhì)量是否有缺陷。
[0010] 其中，所述步驟2包括有W下工藝步驟，具體為， 步驟21:面陣相機(jī)實(shí)時(shí)拍攝當(dāng)前場(chǎng)景圖像，，判斷拍攝的當(dāng)前場(chǎng)景中的圖像是否包含印 刷品前端的邊緣； 步驟22:如果該位置的圖片不包含印刷品前端的邊緣，則等到下一個(gè)印刷品的前端邊 緣，且同時(shí)判斷圖片的大部分是否是印刷品圖像部分； 步驟23:如果當(dāng)前場(chǎng)景中圖像包含印刷品前端的邊緣，并且圖片的大部分是印刷品圖 像部分，則就用運(yùn)個(gè)位置所拍攝到的圖片制作標(biāo)準(zhǔn)模板； 步驟24:如果當(dāng)前場(chǎng)景中圖像包含印刷品前端的邊緣，但是圖片的大部分是印刷品背 景部分，則需要等到后面幾帖的圖片，檢測(cè)到圖片的大部分是印刷品圖像部分，就可W用該 位置的圖片來(lái)做標(biāo)準(zhǔn)模板。
[0011] 其中，于所述步驟21中，判斷圖片是否包含印刷品的前端邊緣的具體方法為： 先對(duì)圖像進(jìn)行二值化處理，而后進(jìn)行邊緣檢測(cè)，最后對(duì)邊緣檢測(cè)后的圖像進(jìn)行直線捜 索，如果存在所允許方向的直線，則表示該圖片包含印刷品的前端邊緣，否則就表示該圖片 不包含印刷品的前端邊緣。
[0012] 其中，于所述步驟22、所述步驟23、所述步驟24中，判斷圖片中大部分是否是印刷 品部分的方法為： 圖片的印刷品背景部分一般和前景相差很大，而且背景部分色彩單一，則可W用背景 部分的顏色作為圖片二值化的參考顏色，先對(duì)圖像進(jìn)行二值化處理，而后對(duì)圖像進(jìn)行運(yùn)動(dòng) 方向上的投影，對(duì)投影方向上滿足條件的像素?cái)?shù)目小于一定闊值的進(jìn)行清零，最后計(jì)算圖 片投影最前端和圖片的前端邊緣距離，如果距離小于相機(jī)采樣帖時(shí)間間隔內(nèi)鐵皮在場(chǎng)景中 的移動(dòng)距離，則表示圖片中大部分是印刷品部分，否則就表示圖片中大部分不是印刷品部 分。
[0013] 其中，所述步驟3包括有W下工藝步驟，具體為， 步驟31:分別提取標(biāo)準(zhǔn)模板圖像和待測(cè)圖像的特征點(diǎn)； 步驟32:分別計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)模板特征點(diǎn)和待測(cè)圖像特征點(diǎn)的描述特征向量； 步驟33:匹配步驟32中的兩個(gè)描述特征向量； 步驟34:剔除步驟33中的誤差大的誤匹配點(diǎn)，用剩下的好匹配點(diǎn)生成一個(gè)仿射變換矩 陣，即標(biāo)準(zhǔn)模板圖像和待測(cè)圖像之間的轉(zhuǎn)換矩陣； 步驟35:用步驟34中的仿射變換矩陣校正標(biāo)準(zhǔn)模板圖像或待測(cè)圖像； 步驟36:對(duì)比校正過(guò)的標(biāo)準(zhǔn)模板圖像和待測(cè)圖像，根據(jù)其邊緣差異值是否超過(guò)設(shè)定的 闊值，判斷印刷質(zhì)量是否存在劃痕或異物等缺陷； 步驟37:對(duì)比校正過(guò)的標(biāo)準(zhǔn)模板圖像和待測(cè)圖像，根據(jù)其顏色差異值是否超過(guò)設(shè)定的 闊值，判斷印刷質(zhì)量是否存在顏色異常等缺陷。
[0014] 其中，所述步驟34具體做法為： 先計(jì)算匹配點(diǎn)之間的距離，剔除超過(guò)設(shè)定距離闊值的匹配點(diǎn)，而后在剩下的點(diǎn)中用隨 機(jī)抽樣一致算法剔除錯(cuò)誤的匹配點(diǎn)，即誤匹配點(diǎn)，用最終留下的好匹配點(diǎn)來(lái)生成仿射變換 矩陣。
[0015] 其中，所述步驟36包括由W下工藝步驟，具體為， 步驟361:將標(biāo)準(zhǔn)模板圖像和待測(cè)圖像分別分成3個(gè)通道B、G、R的3幅圖像，標(biāo)準(zhǔn)模板圖 像的3幅圖像為81、61、31，待測(cè)圖像的3幅圖像為82、62、尺2; 步驟362:分別計(jì)算Bl和B2兩幅圖像的差值絕對(duì)值圖像B12、G1和G2兩幅圖像的差值絕 對(duì)值圖像Gl 2、R1和R2兩幅圖像的差值絕對(duì)值圖像Rl 2; 步驟363:對(duì)圖像B12，G12，R12進(jìn)行二值化處理，處理后的圖像分別為B120、G120、R120; 步驟364:對(duì)圖像B120、G120、R120進(jìn)行輪廓查找，并計(jì)算輪廓圍繞的面積，根據(jù)面積的 大小是否超過(guò)設(shè)定的闊值，W判斷印刷存在劃痕或異物缺陷。
[0016] 其中，所述步驟37包括有W下工藝步驟，具體為， 步驟371:將標(biāo)準(zhǔn)模板圖像和待測(cè)圖像分別分成3個(gè)通道B、G、R的3幅圖像，標(biāo)準(zhǔn)模板圖 像的3幅圖像為81、61、31，待測(cè)圖像的3幅圖像為82、62、尺2; 步驟372:分別將81、61、31、82、62、1?2從1?^顏色系統(tǒng)轉(zhuǎn)換到冊(cè)￥顏色系統(tǒng)，轉(zhuǎn)換后的圖 像分別為B化、G化、R化、B2h、G2h、R2h: 步驟373:分別計(jì)算圖像B化、G化、R化、B2h、G2h、R2h的HSV顏色系統(tǒng)中的色調(diào)（H)平均 值，分別為 H(bl)、H(gl)、H(rl)、H(b2)、H(g2)、H(r2); 步驟374:分別計(jì)算化(b)=H(b2)/ H(bl)、BL(g) = H(g2)/ H(gl)、BL(r) = H(r2)/ H (rl)，根據(jù)比例值是否超過(guò)設(shè)定的闊值，判斷印刷質(zhì)量是否顏色異常。
[0017] 本發(fā)明的有益效果為：本發(fā)明所述的一種基于面陣相機(jī)的印刷質(zhì)量在線監(jiān)測(cè)方 法，其包括W下工藝步驟，具體為，步驟1:通過(guò)面陣相機(jī)采集印刷品圖像;步驟2:用步驟1所 采集到的圖像制作標(biāo)準(zhǔn)模板;步驟3:將步驟1所采集到的待測(cè)圖像與步驟2所制作的標(biāo)準(zhǔn)模 板圖像進(jìn)行配準(zhǔn)，并通過(guò)對(duì)兩幅圖像進(jìn)行比對(duì)，W判斷印刷質(zhì)量是否有缺陷。通過(guò)上述工藝 步驟設(shè)計(jì)，本發(fā)明具有W下優(yōu)點(diǎn)：1、制作程序簡(jiǎn)單，能適應(yīng)小批量、多品種印刷的經(jīng)常換線 的需求;2、檢測(cè)速度快，能滿足高速生產(chǎn)線的需求;3、相對(duì)于線陣相機(jī)只檢測(cè)劃痕、異物等 缺陷，基于面陣相機(jī)的檢測(cè)方法除了能檢測(cè)劃痕、異物等缺陷外，還能檢測(cè)印刷質(zhì)量的顏色 異常等缺陷，能全覆蓋印刷質(zhì)量的缺陷;4、方法簡(jiǎn)單，不需要對(duì)面陣相機(jī)進(jìn)行校正，維護(hù)方 便，能很好地適應(yīng)實(shí)際的工程環(huán)境，具有較高的可靠性;故而，本發(fā)明能夠有效地克服現(xiàn)有 技術(shù)在實(shí)際工程應(yīng)用方面難W解決的困難，即可真正實(shí)現(xiàn)對(duì)印刷質(zhì)量的在線監(jiān)測(cè)。
【附圖說(shuō)明】
[0018] 下面利用附圖來(lái)對(duì)本發(fā)明進(jìn)行進(jìn)一步的說(shuō)明，但是附圖中的實(shí)施例不構(gòu)成對(duì)本發(fā) 明的任何限制。
[0019] 圖1為本發(fā)明的流程圖； 圖2為本發(fā)明的圖像配準(zhǔn)和對(duì)比算法的流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0020] 下面結(jié)合具體的實(shí)施方式來(lái)對(duì)本發(fā)明進(jìn)行說(shuō)明。
[0021] 如圖I和圖2所示，一種基于面陣相機(jī)的印刷質(zhì)量在線監(jiān)測(cè)方法，其包括有W下工 藝步驟，具體為， 步驟1:通過(guò)面陣相機(jī)采集印刷品圖像，其中，面陣相機(jī)采集印刷品圖像要注意W下幾 個(gè)方面，具體為， (1 )、面陣相機(jī)的相元尺寸、像素?cái)?shù):相元尺寸要合理，相元太小，圖像就不夠清晰，相元 太大，成本就會(huì)提高；像素?cái)?shù)要合理，像素?cái)?shù)太小，就不能全部覆蓋待測(cè)的區(qū)域，像素?cái)?shù)太 大，會(huì)拍照到無(wú)關(guān)的物體，就會(huì)增加成本和降低采集速度； (2) 、面陣相機(jī)的曝光時(shí)間t和光源的亮度:待測(cè)物體在流水線上移動(dòng)速度合理設(shè)定面 陣相機(jī)的曝光時(shí)間保證相機(jī)拍的圖片清晰，沒(méi)有拖影； (3) 、面陣相機(jī)的帖率f:帖率f太小，就會(huì)跟不上生產(chǎn)線的速度，就會(huì)出現(xiàn)漏測(cè)的區(qū)域； 帖率f太大，就會(huì)采集太多重復(fù)的區(qū)域，就會(huì)給圖像處理的帶來(lái)過(guò)多的重復(fù)運(yùn)算量； 步驟2:用步驟1所采集到的圖像制作標(biāo)準(zhǔn)模板； 步驟3:將步驟1所采集到的待測(cè)圖像與步驟2所制作的標(biāo)準(zhǔn)模板圖像進(jìn)行配準(zhǔn)，并通過(guò) 對(duì)兩幅圖像進(jìn)行比對(duì)，W判斷印刷質(zhì)量是否有缺陷。
[0022] 其中，步驟2進(jìn)一步包括W下工藝步驟，具體為， 步驟21:面陣相機(jī)拍攝當(dāng)前場(chǎng)景中圖像，判斷拍攝到的當(dāng)前場(chǎng)景圖像是否包含印刷品 前端的邊緣，具體的，先對(duì)圖像進(jìn)行二值化處理，而后進(jìn)行邊緣檢測(cè)，最后對(duì)邊緣檢測(cè)后的 圖像進(jìn)行直線捜索，如果存在所允許方向的直線，則表示該圖片包含印刷品的前端邊緣，否 則就表示該圖片不包含印刷品的前端邊緣;需進(jìn)一步解釋，圖像中直線的檢測(cè)是用化U曲變 換，化U曲變換思想為:在原始圖像坐標(biāo)系下的一個(gè)點(diǎn)對(duì)應(yīng)了參數(shù)坐標(biāo)系中的一條直線，同 樣參數(shù)坐標(biāo)系的一條直線對(duì)應(yīng)了原始坐標(biāo)系下的一個(gè)點(diǎn)，然后，原始坐標(biāo)系下呈現(xiàn)直線的 所有點(diǎn)，它們的斜率和截距是相同的，所W它們?cè)趨?shù)坐標(biāo)系下對(duì)應(yīng)于同一個(gè)點(diǎn)，運(yùn)樣在將 原始坐標(biāo)系下的各個(gè)點(diǎn)投影到參數(shù)坐標(biāo)系下之后，看參數(shù)坐標(biāo)系下有沒(méi)有聚集點(diǎn)，運(yùn)樣的 聚集點(diǎn)就對(duì)應(yīng)了原始坐標(biāo)系下的直線;在實(shí)際應(yīng)用中，
杉式的直線方程沒(méi)有 辦法表示龍=杉形式的直線(運(yùn)時(shí)候，直線的斜率為無(wú)窮大），所W實(shí)際應(yīng)用中，是采用參數(shù) 方程
;運(yùn)樣，圖像平面上的一個(gè)點(diǎn)就對(duì)應(yīng)到參數(shù)衣一巧平 面上的一條曲線上，其它的還是一樣。
[0023] 步驟22:如果拍攝到的當(dāng)前場(chǎng)景中圖像不包含印刷品前端的邊緣，則重復(fù)步驟21 直至等到下一個(gè)印刷品的前端邊緣，且同時(shí)判斷圖片的大部分是否是印刷品圖像部分； 步驟23:如果拍攝到的當(dāng)前場(chǎng)景中圖像包含印刷品前端的邊緣，并且圖片的大部分是 印刷品圖像部分，將當(dāng)前場(chǎng)景圖像制作標(biāo)準(zhǔn)模板； 步驟24:如果拍攝到的當(dāng)前場(chǎng)景中圖像包含印刷品前端的邊緣，但是圖片的大部分是 印刷品背景部分，則需要等到后面幾帖的圖片，檢測(cè)到圖片的大部分是印刷品圖像部分，就 可W用該片來(lái)做標(biāo)準(zhǔn)模板。
[0024] 需進(jìn)一步指出，于步驟22、步驟23、步驟24中，判斷圖片中大部分是否是印刷品部 分的方法為： 圖片的印刷品背景部分一般和前景相差很大，而且背景部分色彩單一，則可W用背景 部分的顏色作為圖片二值化的參考顏色，先對(duì)圖像進(jìn)行二值化處理，而后對(duì)圖像進(jìn)行運(yùn)動(dòng) 方向上的投影，對(duì)投影方向上滿足條件的像素?cái)?shù)目小于一定闊值的進(jìn)行清零，最后計(jì)算圖 片投影最前端和圖片的前端邊緣距離，如果距離小于相機(jī)采樣帖時(shí)間間隔內(nèi)鐵皮在場(chǎng)景中 的移動(dòng)距離，則表示圖片中大部分是印刷品部分，否則就表示圖片中大部分不是印刷品部 分。
[0025] 需進(jìn)一步指出，步驟3進(jìn)一步包括W下工藝步驟，具體為， 步驟31:分別提取標(biāo)準(zhǔn)模板圖像和待測(cè)圖像的特征點(diǎn)； 步驟32:分別計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)模板特征點(diǎn)和待測(cè)圖像特征點(diǎn)的描述特征向量； 步驟33:匹配步驟32中的兩個(gè)描述特征向量； 步驟34:剔除步驟33中的誤差大的誤匹配點(diǎn)，用剩下的好匹配點(diǎn)生成一個(gè)仿射變換矩 陣，即標(biāo)準(zhǔn)模板圖像和待測(cè)圖像之間的轉(zhuǎn)換矩陣； 步驟35:用步驟34中的仿射變換矩陣校正標(biāo)準(zhǔn)模板圖像或待測(cè)圖像； 步驟36:對(duì)比校正過(guò)的標(biāo)準(zhǔn)模板圖像和待測(cè)圖像，根據(jù)其邊緣差異值是否超過(guò)設(shè)定的 闊值，判斷印刷質(zhì)量是否存在劃痕或異物等缺陷； 步驟37:對(duì)比校正過(guò)的標(biāo)準(zhǔn)模板圖像和待測(cè)圖像，根據(jù)其顏色差異值是否超過(guò)設(shè)定的 闊值，判斷印刷質(zhì)量是否存在顏色異常等缺陷。
[0026] 其中，在步驟31和步驟32中，標(biāo)準(zhǔn)模板圖像和待測(cè)圖像的特征點(diǎn)檢測(cè)及計(jì)算其描 述特征向量都是用SURF算法來(lái)實(shí)現(xiàn)的。洲RF算法的全稱是Speed-up robust feaUires(加 速健壯特征），是SIFlXScale-invariant fea1:ure transformation,尺度不變特征變換）算 法的加速版。SURF檢測(cè)圖像的特征點(diǎn)包括S個(gè)步驟:積分圖的建立，箱式濾波器建立圖像的 尺度空間，然后在建立的尺度空間上對(duì)特征點(diǎn)進(jìn)行定位;洲RF檢測(cè)圖像的特征點(diǎn)的核屯、是 化SSian矩陣，定義如下:對(duì)于空間的任意一點(diǎn)（?騎，對(duì)應(yīng)尺度空間中的尺度為:狂，其表達(dá) 式為：
是圖像上的點(diǎn)分別與高斯二階偏導(dǎo)I
、
積的結(jié)果，其中g(shù)為高斯函數(shù)。為了減少計(jì)算量，此處又做了一個(gè)近似， 采用箱式濾波模板與原始輸入圖像的卷積記為每1、％來(lái)分別代替兵^仁^^4、 y. .
_ 的初始箱式濾波器與O等于1.2的二階高斯偏導(dǎo)近似，Hessian 矩陣的行列式計(jì)貸可Pi巧似親示為：
其中，權(quán)重系數(shù)化約為0.9。
[0027] 另外，SURF計(jì)算描述特征向量分為兩個(gè)步驟，首先求取特征點(diǎn)的主方向，運(yùn)樣可W 保證算法的旋轉(zhuǎn)不變性，然后將特征點(diǎn)的領(lǐng)域旋轉(zhuǎn)到主方向，對(duì)特征點(diǎn)進(jìn)行描述。
[0028] 對(duì)于步驟33而言，進(jìn)行描述子向量匹配的是FLMN匹配器，F(xiàn)LMN全稱是快速最近 鄰逼近捜索函數(shù)庫(kù)（Fast Approximate Nearest 化iglibor Search Library) ;FLANN方法 基于K均值樹(shù)或KD-TR邸捜索操作所實(shí)現(xiàn)的，可W根據(jù)數(shù)據(jù)集的分布特點(diǎn)、對(duì)映射精度和空 間資源消耗的要求來(lái)推薦索引類型和檢索參數(shù)，在高維空間最近鄰查找不受局部敏感哈希 影響;FLMN算法模型的特征空間一般是n維實(shí)數(shù)向量空間直a,核屯、在于使用歐式距離找 到實(shí)例點(diǎn)的鄰居。特征點(diǎn)P和q的特征分向量可記為毎和％，則馬f化的歐氏距離可 W表示為式：
；通過(guò)KD-TR邸將數(shù)據(jù)點(diǎn)在n維空間度a:劃分為特定 的幾個(gè)部分，其目的是檢索在KD-TRffi中與查詢點(diǎn)距離最近的歐氏距離；向量空間如中所有 歐氏距離江扣，，的通過(guò)KD-TREE結(jié)構(gòu)存儲(chǔ)后，便可W有效捜索與參考點(diǎn)距離最鄰近的點(diǎn);整 個(gè)捜索過(guò)程是KD-TREE由上至下的遞歸過(guò)程。首先W某一特定維數(shù)為基準(zhǔn)將目標(biāo)點(diǎn)和分 害d點(diǎn)的值進(jìn)行比較，判別目標(biāo)點(diǎn)是在左區(qū)域還是右區(qū)域;然后循環(huán)和對(duì)應(yīng)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行比較，直 到目標(biāo)捜索成功為止。
[0029] 進(jìn)一步的，步驟34的具體做法分下面兩步進(jìn)行:先計(jì)算匹配點(diǎn)之間的距離(例如歐 式距離等），剔除超過(guò)設(shè)定距離闊值的匹配點(diǎn)；然后在剩下的點(diǎn)中，用隨機(jī)抽樣一致算法 (random sample consensus,RANSAC)剔除錯(cuò)誤的匹配點(diǎn)，用最終留下的好匹配點(diǎn)來(lái)生成仿 射變換矩陣。其中，RANSAC基本思想描述如下： (1) 、考慮一個(gè)最小抽樣集的勢(shì)為n的模型(n為初始化模型參數(shù)所需的最小樣本數(shù))和 一個(gè)樣本集P，集合P的樣本數(shù)#(P)〉n，從P中隨機(jī)抽取包含n個(gè)樣本的P的子集S初始化模型 M； (2) 、余集SC=P\S中與模型M的誤差小于某一設(shè)定闊值t的樣本集W及S構(gòu)成S*，S*認(rèn)為 是內(nèi)點(diǎn)集，它們構(gòu)成S的一致集(Consensus Set); (3) 、若#(S*)>N，認(rèn)為得到正確的模型參數(shù)，并利用集S*(內(nèi)點(diǎn)inliers)采用最小二乘 等方法重新計(jì)算新的模型M*;重新隨機(jī)抽取新的S，重復(fù)W上過(guò)程； (4) 、在完成一定的抽樣次數(shù)后，若未找到一致集則算法失敗，否則選取抽樣后得到的 最大一致集判斷內(nèi)外點(diǎn)，算法結(jié)束。
[0030] 對(duì)于步驟36而言，其進(jìn)一步包括W下工藝步驟，具體為， 步驟361:將標(biāo)準(zhǔn)模板圖像和待測(cè)圖像分別分成3個(gè)通道B、G、R的3幅圖像，標(biāo)準(zhǔn)模板圖 像的3幅圖像為B1、G1、R1，待測(cè)圖像的3幅圖像為B 2、G 2、R 2。
[0031] 步驟362:分別計(jì)算Bl和B2兩幅圖像的差值絕對(duì)值圖像B12、Gl和G2兩幅圖像的差 值絕對(duì)值圖像G12、Rl和R2兩幅圖像的差值絕對(duì)值圖像Rl 2;設(shè)B1、B2、Gl、G2、Rl、R2、B12、
步驟363:對(duì)圖像B12，G12，R12進(jìn)行二值化處理，處理后的圖像分別為B120、G120、R120; 步驟364:對(duì)圖像B120、G120、Rl 20進(jìn)行輪廓查找，并計(jì)算輪廓圍繞的面積，根據(jù)面積的 大小是否超過(guò)設(shè)定的闊值，W判斷印刷存在劃痕或異物缺陷。
[0032] 對(duì)于步驟37而言，其進(jìn)一步包括有W下工藝步驟，具體為， 步驟371:將標(biāo)準(zhǔn)模板圖像和待測(cè)圖像分別分成3個(gè)通道B、G、R的3幅圖像，標(biāo)準(zhǔn)模板圖 像的3幅圖像為81、61、31，待測(cè)圖像的3幅圖像為82、62、尺2; 步驟372:分別將81、61、31、82、62、1?2從1?^顏色系統(tǒng)轉(zhuǎn)換到冊(cè)￥顏色系統(tǒng)，轉(zhuǎn)換后的圖 像分別為B化、G化、R化、B2h、G2h、R2h: 步驟373:分別計(jì)算圖像B化、G化、R化、B2h、G2h、R2h的HSV顏色系統(tǒng)中的色調(diào)（H)平均 值，分別為 H(bl)、H(gl)、H(rl)、H(b2)、H(g2)、H(r2); 步驟374:分別計(jì)算化(b)=H(b2)/ H(bl)、BL(g) = H(g2)/ H(gl)、BL(r) = H(r2)/ H (rl)，根據(jù)比例值是否超過(guò)設(shè)定的闊值，判斷印刷質(zhì)量是否顏色異常。
[0033] 綜合上述情況可知，通過(guò)上述工藝步驟設(shè)計(jì)，本發(fā)明具有W下優(yōu)點(diǎn)，具體為：1、審。 作程序簡(jiǎn)單，能適應(yīng)小批量、多品種印刷的經(jīng)常換線的需求;2、檢測(cè)速度快，能滿足高速生 產(chǎn)線的需求;3、相對(duì)于線陣相機(jī)只檢測(cè)劃痕、異物等缺陷，基于面陣相機(jī)的檢測(cè)方法除了能 檢測(cè)劃痕、異物等缺陷外，還能檢測(cè)印刷質(zhì)量的顏色異常等缺陷，能全覆蓋印刷質(zhì)量的缺 陷;4、方法簡(jiǎn)單，不需要對(duì)面陣相機(jī)進(jìn)行校正，維護(hù)方便，能很好地適應(yīng)實(shí)際的工程環(huán)境，具 有較高的可靠性;故而，本發(fā)明能夠有效地克服現(xiàn)有技術(shù)在實(shí)際工程應(yīng)用方面難W解決的 困難，即可真正實(shí)現(xiàn)對(duì)印刷質(zhì)量的在線監(jiān)測(cè)。
[0034] 另外，本發(fā)明針對(duì)印刷行業(yè)對(duì)印刷質(zhì)量在線實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的需要，利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技 術(shù)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)印刷質(zhì)量的在線實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，具有維護(hù)操作簡(jiǎn)便、速度快、可靠性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，特別 是系統(tǒng)維護(hù)簡(jiǎn)便，不需要相機(jī)標(biāo)定等復(fù)雜操作，自動(dòng)制作程序的標(biāo)準(zhǔn)模板，實(shí)現(xiàn)印刷質(zhì)量的 在線監(jiān)測(cè)，克服了 W往技術(shù)方法都難W克服的難點(diǎn)，也消除了實(shí)現(xiàn)真正工程應(yīng)用的主要障 礙。
[0035] 再者，本發(fā)明使用計(jì)算機(jī)視覺(jué)理論中的圖像配準(zhǔn)和比對(duì)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)印刷質(zhì)量 的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，最終為基于面陣相機(jī)的在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)提供了可靠的關(guān)鍵技術(shù)。
[0036] W上內(nèi)容僅為本發(fā)明的較佳實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員，依據(jù)本發(fā)明的 思想，在【具體實(shí)施方式】及應(yīng)用范圍上均會(huì)有改變之處，本說(shuō)明書(shū)內(nèi)容不應(yīng)理解為對(duì)本發(fā)明 的限制。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于面陣相機(jī)的印刷質(zhì)量在線監(jiān)測(cè)方法，其特征在于，包括有以下工藝步驟，具 體為， 步驟1:通過(guò)面陣相機(jī)采集印刷品圖像； 步驟2:用步驟1所采集到的圖像制作標(biāo)準(zhǔn)模板； 步驟3:將步驟1所采集到的待測(cè)圖像與步驟2所制作的標(biāo)準(zhǔn)模板圖像進(jìn)行配準(zhǔn)，并通過(guò) 對(duì)兩幅圖像進(jìn)行比對(duì)，以判斷印刷質(zhì)量是否有缺陷。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于面陣相機(jī)的印刷質(zhì)量在線監(jiān)測(cè)方法，其特征在于，所 述步驟2包括有以下工藝步驟，具體為， 步驟21:面陣相機(jī)實(shí)時(shí)拍攝當(dāng)前場(chǎng)景圖像，判斷拍攝的當(dāng)前場(chǎng)景圖像是否包含印刷品 前端的邊緣； 步驟22:如果當(dāng)前場(chǎng)景中圖像不包含印刷品前端的邊緣，則重讀步驟21直至等到下一 個(gè)印刷品的前端邊緣，且同時(shí)判斷圖片的大部分是否是印刷品圖像部分； 步驟23:如果當(dāng)前場(chǎng)景中拍攝到的圖像包含印刷品前端的邊緣，并且圖片的大部分是 印刷品圖像部分，則就用這個(gè)位置所拍攝到的圖片制作標(biāo)準(zhǔn)模板； 步驟24:如果當(dāng)前場(chǎng)景中圖像包含印刷品前端的邊緣，但是圖片的大部分是印刷品背 景部分，則需要等到后面幾幀的圖片，檢測(cè)到圖片的大部分是印刷品圖像部分，就可以用該 位置的圖片來(lái)做標(biāo)準(zhǔn)模板。3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于面陣相機(jī)的印刷質(zhì)量在線監(jiān)測(cè)方法，其特征在于，于 所述步驟21中，判斷圖片是否包含印刷品的前端邊緣的具體方法為： 先對(duì)圖像進(jìn)行二值化處理，而后進(jìn)行邊緣檢測(cè)，最后對(duì)邊緣檢測(cè)后的圖像進(jìn)行直線搜 索，如果存在所允許方向的直線，則表示該圖片包含印刷品的前端邊緣，否則就表示該圖片 不包含印刷品的前端邊緣。4. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于面陣相機(jī)的印刷質(zhì)量在線監(jiān)測(cè)方法，其特征在于，于 所述步驟22、所述步驟23、所述步驟24中，判斷圖片中大部分是否是印刷品部分的方法為： 圖片的印刷品背景部分一般和前景相差很大，而且背景部分色彩單一，則可以用背景 部分的顏色作為圖片二值化的參考顏色，先對(duì)圖像進(jìn)行二值化處理，而后對(duì)圖像進(jìn)行運(yùn)動(dòng) 方向上的投影，對(duì)投影方向上滿足條件的像素?cái)?shù)目小于一定閾值的進(jìn)行清零，最后計(jì)算圖 片投影最前端和圖片的前端邊緣距離，如果距離小于相機(jī)采樣幀時(shí)間間隔內(nèi)鐵皮在場(chǎng)景中 的移動(dòng)距離，則表示圖片中大部分是印刷品部分，否則就表示圖片中大部分不是印刷品部 分。5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于面陣相機(jī)的印刷質(zhì)量在線監(jiān)測(cè)方法，其特征在于，所 述步驟3包括有以下工藝步驟，具體為， 步驟31:分別提取標(biāo)準(zhǔn)模板圖像和待測(cè)圖像的特征點(diǎn)； 步驟32:分別計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)模板特征點(diǎn)和待測(cè)圖像特征點(diǎn)的描述特征向量； 步驟33:匹配步驟32中的兩個(gè)描述特征向量； 步驟34:剔除步驟33中的誤差大的誤匹配點(diǎn)，用剩下的好匹配點(diǎn)生成一個(gè)仿射變換矩 陣，即標(biāo)準(zhǔn)模板圖像和待測(cè)圖像之間的轉(zhuǎn)換矩陣； 步驟35:用步驟34中的仿射變換矩陣校正標(biāo)準(zhǔn)模板圖像或待測(cè)圖像； 步驟36:對(duì)比校正過(guò)的標(biāo)準(zhǔn)模板圖像和待測(cè)圖像，根據(jù)其邊緣差異值是否超過(guò)設(shè)定的 閾值，判斷印刷質(zhì)量是否存在劃痕或異物等缺陷； 步驟37:對(duì)比校正過(guò)的標(biāo)準(zhǔn)模板圖像和待測(cè)圖像，根據(jù)其顏色差異值是否超過(guò)設(shè)定的 閾值，判斷印刷質(zhì)量是否存在顏色異常等缺陷。6. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于面陣相機(jī)的印刷質(zhì)量在線監(jiān)測(cè)方法，其特征在于，所 述步驟34具體做法為： 先計(jì)算匹配點(diǎn)之間的距離，剔除超過(guò)設(shè)定距離閾值的匹配點(diǎn)，而后在剩下的點(diǎn)中用隨 機(jī)抽樣一致算法剔除錯(cuò)誤的匹配點(diǎn)，即誤匹配點(diǎn)，用最終留下的好匹配點(diǎn)來(lái)生成仿射變換 矩陣。7. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于面陣相機(jī)的印刷質(zhì)量在線監(jiān)測(cè)方法，其特征在于，所 述步驟36包括由以下工藝步驟，具體為， 步驟361:將標(biāo)準(zhǔn)模板圖像和待測(cè)圖像分別分成3個(gè)通道B、G、R的3幅圖像，標(biāo)準(zhǔn)模板圖 像的3幅圖像為BI、GI、R1，待測(cè)圖像的3幅圖像為B 2、G 2、R 2; 步驟362:分別計(jì)算Bl和B2兩幅圖像的差值絕對(duì)值圖像B12、G1和G2兩幅圖像的差值絕 對(duì)值圖像G12、Rl和R2兩幅圖像的差值絕對(duì)值圖像Rl 2; 步驟363:對(duì)圖像B12，G12，R12進(jìn)行二值化處理，處理后的圖像分別為B120、G120、R120; 步驟364:對(duì)圖像B120、G120、R120進(jìn)行輪廓查找，并計(jì)算輪廓圍繞的面積，根據(jù)面積的 大小是否超過(guò)設(shè)定的閾值，以判斷印刷存在劃痕或異物缺陷。8. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于面陣相機(jī)的印刷質(zhì)量在線監(jiān)測(cè)方法，其特征在于，所 述步驟37包括有以下工藝步驟，具體為， 步驟371:將標(biāo)準(zhǔn)模板圖像和待測(cè)圖像分別分成3個(gè)通道B、G、R的3幅圖像，標(biāo)準(zhǔn)模板圖 像的3幅圖像為BI、GI、R1，待測(cè)圖像的3幅圖像為B 2、G 2、R 2; 步驟372:分別將價(jià)、61、1?1、82、62、1?2從1?^顏色系統(tǒng)轉(zhuǎn)換到!^￥顏色系統(tǒng)，轉(zhuǎn)換后的圖 像分別為 Blh、Glh、Rlh、B2h、G2h、R2h: 步驟373:分別計(jì)算圖像8111、6111、1?111、8211、6211、1?211的!《￥顏色系統(tǒng)中的色調(diào)（!〇平均 值，分別為 H(bl)、H(gl)、H(rl)、H(b2)、H(g2)、H(r2); 步驟374:分別計(jì)算BL(b)=H(b2)/ H(bl)、BL(g) = H(g2)/ H(gl)、BL(r) = H(r2)/ H (rl)，根據(jù)比例值是否超過(guò)設(shè)定的閾值，判斷印刷質(zhì)量是否顏色異常。
【文檔編號(hào)】G06T7/00GK105957082SQ201610284385
【公開(kāi)日】2016年9月21日
【申請(qǐng)日】2016年5月4日
【發(fā)明人】孔慶杰, 孫旭光, 易群生
【申請(qǐng)人】廣東銳視智能檢測(cè)有限公司