高精度針孔檢測設(shè)備
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2022-08-06 10:46:05 精質(zhì)視覺
印刷品作為產(chǎn)品包裝的一種主要形式，具有外觀精美、清潔衛(wèi)生、成本低廉、使用方便等優(yōu)點(diǎn)，在眾多行業(yè)得到了廣泛的應(yīng)用，其特點(diǎn)是材質(zhì)多樣、工藝復(fù)雜、質(zhì)量要求高。在本問題域中，印刷品主要涉及三個(gè)主要類型：不干膠標(biāo)簽、煙盒包裝和塑料薄膜軟包裝。其中，不干膠標(biāo)簽主要包括：藥品標(biāo)簽、電子產(chǎn)品標(biāo)簽、日化品標(biāo)簽、食品標(biāo)簽;煙盒包裝包括：軟盒包裝和硬盒包裝;塑料薄膜軟包裝主要包括：藥品包裝、食品包裝、日化品包裝。
塑料軟包裝印刷品生產(chǎn)過程中可能會(huì)產(chǎn)生各種各樣的缺陷，如墨點(diǎn)、異物、文字殘缺、漏印、色差、套印不準(zhǔn)、臟點(diǎn)、刀絲、拖墨、劃傷、溢膠、氣泡等。這些缺陷一旦出現(xiàn)在產(chǎn)品包裝上，產(chǎn)品視覺觀感將大打折扣，嚴(yán)重影響產(chǎn)品的品牌、降低客戶滿意度。目前，印刷企業(yè)主要以頻閃燈照明、人工粗略局部抽檢進(jìn)行質(zhì)量控制。由于人眼的局限性，質(zhì)量得不到有效控制。隨著用戶對(duì)產(chǎn)品品質(zhì)要求的不斷提高以及行業(yè)競爭的加劇，傳統(tǒng)的以人工抽檢為主的質(zhì)量檢測手段已經(jīng)嚴(yán)重制約了企業(yè)競爭力的提高，用自動(dòng)化質(zhì)量檢測設(shè)備代替人工是必然趨勢。目前，市場中已經(jīng)出現(xiàn)了多種自動(dòng)化質(zhì)量檢測系統(tǒng)，大都基于視覺圖像進(jìn)行產(chǎn)品外觀質(zhì)量檢測?？傮w而言，國外產(chǎn)品由于綜合性能具有較大優(yōu)勢，占據(jù)著大部分高端市場。國內(nèi)產(chǎn)品憑借價(jià)格和服務(wù)優(yōu)勢，占據(jù)著中、低端市場。未來，國內(nèi)產(chǎn)品要在檢測速度、檢測能力、易用性、產(chǎn)品外觀、可靠性等方面進(jìn)行全面提升，才能更好地服務(wù)國內(nèi)客戶，乃至開拓國際市場。因此，產(chǎn)品技術(shù)升級(jí)迫在眉睫。
二、檢測原理
典型的印刷品檢測算法主要包括三大類：(1)有參照判決。將被檢測圖像與標(biāo)準(zhǔn)模型比對(duì)，包括圖像級(jí)的逐點(diǎn)比對(duì)，特征級(jí)的特征比對(duì)。標(biāo)準(zhǔn)模板的獲取方式，包括基于PDF設(shè)計(jì)文件和基于好品統(tǒng)計(jì)兩類。(2)無參照校驗(yàn)。根據(jù)事先定義的產(chǎn)品特征，檢測圖像中指定區(qū)域是否存在違反規(guī)則的情況。(3)混合型判決。綜合運(yùn)用標(biāo)準(zhǔn)模板比對(duì)和基于規(guī)則的判決兩種方法。目前系統(tǒng)缺陷檢測選取了“混合型判決”的方法：以無參照的方法檢測刀絲缺陷(針對(duì)型檢測)，以有參照的方法檢測文字殘缺、偏色、墨點(diǎn)、漏白、套印不良等缺陷(通用型檢測)。產(chǎn)品的使用過程包括“建模”和“檢測”兩個(gè)主要環(huán)節(jié)。
印刷品缺陷檢測系統(tǒng)工作流程示意圖其中，“建模”環(huán)節(jié)由質(zhì)量管理人員(QA)或者印刷機(jī)機(jī)長負(fù)責(zé)，主要操作步驟包括：產(chǎn)品基本資料輸入、標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品圖像獲取、設(shè)置檢測范圍、劃分特殊檢測區(qū)域(配準(zhǔn)區(qū)域、字符區(qū)域、刀絲區(qū)域、屏蔽區(qū)域等)、設(shè)置檢測標(biāo)準(zhǔn)及相關(guān)參數(shù)。建模完成后相關(guān)數(shù)據(jù)將保存到統(tǒng)一的數(shù)據(jù)服務(wù)器中，該數(shù)據(jù)通常稱為“模板”。“檢測”環(huán)節(jié)由印刷機(jī)長或者普通操作人員負(fù)責(zé)，主要是完成分辨率標(biāo)定和進(jìn)行產(chǎn)品缺陷檢測。系統(tǒng)檢測算法基本流程如圖5所示。
三、針對(duì)型檢測算法
拉絲、淺臟、散斑、串色，這類缺陷通用型檢測難以檢查出來，需要針對(duì)性提取其的特征才能查出來。
拉絲：一般只有一兩個(gè)像素寬度，但是長度較長，顏色較淺，基于點(diǎn)對(duì)點(diǎn)比較的通用性算法難以檢測這類缺陷，需要從不同顏色分量、紋理、對(duì)比度、縱向低頻橫向高頻等多個(gè)維度提取特征進(jìn)行檢測。淺臟：這類缺陷顏色較淺、面積較大，但是如果轉(zhuǎn)換到另一個(gè)顏色空間，則缺陷會(huì)明顯的突出出來，這類缺陷需要進(jìn)行特殊的顏色轉(zhuǎn)換才能查出來。散斑：這類缺陷表現(xiàn)為不連續(xù)，單個(gè)斑點(diǎn)缺陷不大，但是聯(lián)合起則較大，對(duì)于距離一兩個(gè)像素較近的散斑，則通過數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的方法可以解決，距離較大的散斑則可通過顏色及距離兩個(gè)維度進(jìn)行聚類。顏色測量：在印刷過程中由于不同墨鍵位置上墨量不同、不同區(qū)域版壓不同、不同時(shí)間溫度不同會(huì)導(dǎo)致印出產(chǎn)品顏色與標(biāo)準(zhǔn)樣有一定的差異。
通過標(biāo)準(zhǔn)白板及專有色卡對(duì)采集系統(tǒng)進(jìn)行標(biāo)定得到RGB到LAB空間的顏色轉(zhuǎn)換模型，把實(shí)時(shí)印品不同區(qū)域不同顏色的LAB值與標(biāo)準(zhǔn)樣本對(duì)應(yīng)區(qū)的LAB值比較得到色差△E。
四、通用型檢測算法
通用型檢測算法，即基于標(biāo)準(zhǔn)模板比對(duì)的算法，一般用于檢測灰度或者顏色差異比較大、面積稍大的各種缺陷。算法原理：分為離線和在線兩個(gè)步驟。離線：通過定位校正實(shí)時(shí)圖像與模板圖像的位置偏差，把校正后的合格的圖像作為樣品集訓(xùn)練出大小模板;在線：通過定位校正實(shí)時(shí)圖像，比較實(shí)時(shí)圖像與大小模板每個(gè)像素之間的像素值，并計(jì)入一個(gè)錯(cuò)誤值，若樣品像素在可接受的范圍，其錯(cuò)誤值為零，若超過了此范圍，就由錯(cuò)誤加權(quán)計(jì)算出其錯(cuò)誤值，并進(jìn)行連通性分析得到Blob、對(duì)Blob進(jìn)行面積、占空比、能量等形狀特征分析識(shí)別缺陷。1)大小模板如何生成?
2)錯(cuò)誤值如何計(jì)算?
根據(jù)當(dāng)前檢測圖像與模板進(jìn)行逐點(diǎn)灰度值比較，找出大于大模板圖像灰度值(漏印或墨淺)點(diǎn)然后進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，生成漏印圖像;找出小于小模板圖像灰度值(臟點(diǎn)或墨濃等)的點(diǎn)進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，生成臟點(diǎn)圖像。錯(cuò)誤值根據(jù)Tolerance(容忍度)、STEP(步長參數(shù))、GAIN(增益參數(shù))、LIMIT(范圍參數(shù))進(jìn)行計(jì)算。通常情況下，由于產(chǎn)品中的字符區(qū)域帶有很多重要信息，因此對(duì)于字符區(qū)域缺陷的檢測往往要比其它區(qū)域更加嚴(yán)格。典型的字符缺陷包括：漏印、臟點(diǎn)、針孔，分別如下圖所示。
字符區(qū)域墨點(diǎn)缺陷對(duì)字符區(qū)域進(jìn)行特殊的檢測，基于現(xiàn)有的圖像灰度比對(duì)技術(shù)基本是可以解決的，但要進(jìn)行字符區(qū)域缺陷檢測，前提是：必須在“建模”階段精確劃分出字符區(qū)域。目前，這個(gè)任務(wù)主要是由人工通過建模軟件來完成?？紤]到不同印刷品，字符顏色、粗細(xì)、種類等千差萬別，完全依靠手工建模，存在著工作量大、操作繁瑣、容易疲勞且?guī)в泻艽蟮闹饔^性，因此必須考慮采用智能化的方法進(jìn)行字符區(qū)域自動(dòng)提取(下篇再做詳細(xì)分析)。
