王 佳,武淑琴,王儀明,邊亞超
(北京印刷學(xué)院數(shù)字化印刷裝備北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京 102600)
套印精度作為衡量彩色印刷質(zhì)量的重要指標(biāo)之外,圖像色彩還原、層次階調(diào)和表面狀況也受其影響。傳統(tǒng)的套印精度檢測(cè)是在不影響印刷品內(nèi)容質(zhì)量的前提下,在印刷品叼口或拖稍的空白處加上套印標(biāo)識(shí)——貓眼、“米”字線或“十”字線等,檢測(cè)人員通過(guò)放大鏡肉眼對(duì)套印標(biāo)識(shí)的相對(duì)距離進(jìn)行估算獲得套準(zhǔn)偏差[1],這種檢測(cè)方法對(duì)人眼傷害極大且效率和精度都較低。依據(jù)印刷行業(yè)《CY/T 5-1999平版印刷品質(zhì)量要求及檢驗(yàn)方法》的規(guī)定:精細(xì)印刷品的套印允許誤差≤0.1mm,一般印刷品的套印允許誤差≤0.2mm,判斷該印刷品是否合格[2]。
隨著印刷裝備越來(lái)越數(shù)字化以及人工智能的蓬勃發(fā)展,人們對(duì)套印精度檢測(cè)方面的技術(shù)要求也隨之增加,對(duì)印刷品套印精度的檢測(cè)也逐漸轉(zhuǎn)向基于數(shù)字圖像處理及機(jī)器視覺(jué)等方法[3-4]。高校學(xué)者作了基于圖像處理的套印誤差識(shí)別的研究。國(guó)防科技大學(xué)的趙健在運(yùn)用霍夫變換進(jìn)行圖像位置校準(zhǔn)的基礎(chǔ)上,用FSWM濾波算子進(jìn)行印刷品重影檢測(cè)[5]。高軍等通過(guò)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)圖像與待檢測(cè)圖像分色后,根據(jù)對(duì)應(yīng)色的灰度圖像進(jìn)行匹配求出套印誤差[6],該方法依賴(lài)標(biāo)準(zhǔn)模板圖像,而標(biāo)準(zhǔn)模板的制作并不簡(jiǎn)單。王雪琳、任玲輝等通過(guò)圖像處理技術(shù)提取印刷品邊緣,運(yùn)用邊緣共生條件概率矩陣的峰值求出套印誤差的方法[7-8];文獻(xiàn)[5-8]均解決了人工檢測(cè)對(duì)人眼造成傷害、主觀性強(qiáng)、精確度低、穩(wěn)定性差及效率低等缺點(diǎn),也不需要套印標(biāo)識(shí)就可以進(jìn)行套印誤差檢測(cè),節(jié)省了因加套印標(biāo)識(shí)而浪費(fèi)的大量紙張邊緣裁剪,但對(duì)印刷品圖文的邊緣處理算法要求極高,算法較為復(fù)雜。許海濤等通過(guò)對(duì)套印標(biāo)識(shí)“十”字線進(jìn)行分色,計(jì)算“十”字線中心,從而計(jì)算出套印誤差[9]。該方法雖實(shí)用性強(qiáng),可對(duì)相機(jī)同步功能及相機(jī)精度要求極高。樊麗娜等通過(guò)計(jì)算測(cè)控條實(shí)地塊邊緣相對(duì)于基準(zhǔn)色塊邊緣的平移量與設(shè)定的標(biāo)準(zhǔn)距離對(duì)比,得到套印誤差[10]。王俊艷通過(guò)制定特定尺寸的套印標(biāo)記圖像,分色并進(jìn)行圓心定位,得到套印誤差[11]。王世輝通過(guò)使用霍夫變換對(duì)“十”字線進(jìn)行檢測(cè),使用GA優(yōu)化向
收稿日期:2021-01-14量機(jī)方法用于套準(zhǔn)狀態(tài)的識(shí)別[12];陳漢文利用快速霍夫變換法提取目標(biāo)中軸線,檢測(cè)出“十”字線的位置信息[13]。張錫福對(duì)印刷品的CMYK(青、品紅、黃、黑)每種顏色設(shè)計(jì)了不同形狀的圖標(biāo)作為檢測(cè)圖標(biāo),使特征模板匹配,計(jì)算各個(gè)模板的坐標(biāo)得出套印誤差[14],該方法需要重新制作印版,使用范圍受限。文獻(xiàn)[9-14]均通過(guò)分析印刷品的套印標(biāo)識(shí)進(jìn)行套印誤差檢測(cè),包括傳統(tǒng)的套印標(biāo)識(shí)和新設(shè)計(jì)的無(wú)疊印的套印標(biāo)識(shí)。針對(duì)套印標(biāo)識(shí)采用分色或模板匹配的方法間接檢測(cè)印刷品套印質(zhì)量,雖檢測(cè)穩(wěn)定性好,精度較高,但存在或?qū)τ布O(shè)備精度要求高,或?qū)π碌奶子?biāo)識(shí)重新制版,通用性差等缺點(diǎn)。
針對(duì)以上問(wèn)題,在圖像處理技術(shù)的基礎(chǔ)上,本文根據(jù)“米”字線邊緣圖像特點(diǎn),設(shè)計(jì)算法檢測(cè)“米”字線水平、垂直方向及斜向各個(gè)同側(cè)邊緣的像素距離,根據(jù)標(biāo)定的尺寸,計(jì)算樣張的套印精度。此方法無(wú)需制作新模板,采用傳統(tǒng)套印標(biāo)識(shí)“米”字線,也適用于“十”字線標(biāo)識(shí),實(shí)用性強(qiáng)、檢測(cè)用時(shí)短、效率高,且穩(wěn)定性及精確度較高。
彩色印刷品往往先通過(guò)對(duì)彩色原稿作分色處理后,得到各個(gè)顏色(CMYK)的印版,再順序?qū)⒏魃∷嫜b在印刷機(jī)上,經(jīng)過(guò)不同的色版時(shí),相應(yīng)的單色圖像被印在紙張上,最后多種顏色重疊形成完整的彩色圖像[15]。印刷機(jī)的前規(guī)和側(cè)規(guī)是使紙張上下位置及側(cè)邊緣準(zhǔn)確定位的部件,縱向定位在于周向的兩個(gè)前規(guī),橫向定位則用軸向的一個(gè)側(cè)規(guī),且前規(guī)定位線通常與側(cè)規(guī)定位線相互垂直,以保證紙張定位及套印準(zhǔn)確。印刷機(jī)前規(guī)與側(cè)規(guī)對(duì)印刷品套印是否準(zhǔn)確有著重大的影響,一般可以通過(guò)印刷品各色版印在紙張上的套印標(biāo)識(shí)作為反映印刷機(jī)前規(guī)與側(cè)規(guī)在印刷作業(yè)中的精準(zhǔn)度及套準(zhǔn)檢測(cè)依據(jù)。選用 “米”字線作為印刷套準(zhǔn)偏差檢測(cè)標(biāo)識(shí),設(shè)計(jì)印刷套準(zhǔn)檢測(cè)系統(tǒng)。
印刷套準(zhǔn)檢測(cè)系統(tǒng)硬件平臺(tái)(圖1)由圖像采集模塊、電氣驅(qū)動(dòng)控制模塊組成。圖像采集模塊分別有工業(yè)CCD相機(jī)、環(huán)形LED光源和圖像采集卡;電氣驅(qū)動(dòng)模塊則由兩個(gè)伺服電機(jī)、光柵尺及工控箱組成。伺服電機(jī)驅(qū)動(dòng)平移臺(tái)X軸帶動(dòng)固定在夾持架上的光柵尺讀數(shù)頭和CCD相機(jī)運(yùn)動(dòng),另一伺服電機(jī)驅(qū)動(dòng)平移臺(tái)Y軸帶動(dòng)平移臺(tái)X軸移動(dòng)。
基于數(shù)字圖像處理的套印精度檢測(cè)方案如圖2,包括圖像預(yù)處理與套印精度檢測(cè)兩大部分。將CCD相機(jī)拍攝的印刷品套印標(biāo)識(shí)“米”字線照片采集到計(jì)算機(jī)中,進(jìn)行圖像預(yù)處理,獲得“米”字線邊緣輪廓;選擇幾組標(biāo)定好的尺寸建立套準(zhǔn)偏差檢測(cè)尺寸的模型,將待檢測(cè)的預(yù)處理圖像導(dǎo)入套準(zhǔn)精度檢測(cè)算法中,進(jìn)行檢測(cè),隨后寫(xiě)入excel中。
圖1 印刷套準(zhǔn)檢測(cè)系統(tǒng)硬件平臺(tái)
圖2 套印精度檢測(cè)流程
為增強(qiáng)圖像細(xì)節(jié)信息,除去由于印刷工藝產(chǎn)生的噪聲,使得對(duì)“米”字線邊緣輪廓能順利、高質(zhì)量提取,需對(duì)CCD相機(jī)采集的“米”字套印標(biāo)識(shí)圖像進(jìn)行預(yù)處理:即對(duì)進(jìn)行圖像灰度化處理、灰度圖增強(qiáng)、圖像濾波。將“米”字以外的信息抑制、甚至去掉,增強(qiáng)“米”字線自身信息,后用邊緣檢測(cè)算子檢測(cè)提取“米”字線邊緣,使目標(biāo)邊緣輪廓與背景區(qū)域分開(kāi),為套準(zhǔn)偏差檢測(cè)做準(zhǔn)備。
CCD相機(jī)采集的套印標(biāo)識(shí)照片通常為RGB模式的彩色圖像。彩色圖像由三個(gè)不同的分量組成,對(duì)其進(jìn)行處理時(shí),往往需要對(duì)三個(gè)通道依次進(jìn)行處理,耗時(shí)大且計(jì)算量成指數(shù)倍數(shù)增加,因此進(jìn)行圖像灰度化處理。通過(guò)將RGB三通道數(shù)據(jù)彩色圖像轉(zhuǎn)換為單通道數(shù)據(jù)灰度圖,可減少數(shù)據(jù)處理的壓力,且灰度圖整體、局部及亮度分布特征與彩色圖像的描述一致。通常使用加權(quán)平均法[公式(1)]來(lái)轉(zhuǎn)換灰度圖像。緩解CCD相機(jī)在采集圖像過(guò)程中曝光、光照源等多方面因素影響導(dǎo)致采集的圖像偏暗問(wèn)題,用直方圖均衡化增強(qiáng)圖像,從而使圖像具有高對(duì)比度外觀并展示灰色調(diào)的較大變化,從而使采集到的“米”輪廓清晰,細(xì)節(jié)明顯。
圖像濾波是圖像預(yù)處理的重要步驟。在圖像獲取和信號(hào)傳輸過(guò)程中會(huì)受到多種因素影響,如電器機(jī)械運(yùn)動(dòng)、光和電基本性質(zhì)等,往往會(huì)產(chǎn)生多種噪聲[圖3(b)],大大降低圖像質(zhì)量,如椒鹽噪聲、高斯噪聲等[16]。
圖3 套印標(biāo)識(shí)采集原圖及噪聲局部放大圖
綜合考慮濾波器作用及特性,選用中值濾波與高斯濾波相結(jié)合的算法對(duì) “米”字線進(jìn)行濾波降噪處理。該算法先對(duì)“米”字進(jìn)行5×5高斯濾波,再進(jìn)行5×5中值濾波。建立高斯模板,隨著距中心點(diǎn)距離的增加而減少系數(shù)值的加權(quán),在平滑圖像處理中降低模糊程度;中值濾波器使擁有不同灰度的點(diǎn)看起來(lái)更接近于它的相鄰點(diǎn),相比于相同尺寸的線性平滑濾波器的模糊程度明顯較低,在減少信號(hào)中的噪聲的同時(shí),為給定的固定窗口大小保留邊緣。兩相結(jié)合算法可在衰減噪聲的同時(shí)也可較好地保護(hù)圖像信號(hào)邊緣。
邊緣像素是圖像中灰度突變的一些像素,邊緣就是相連邊緣像素的集合,通過(guò)基于灰度突變進(jìn)行分割圖像,從而達(dá)到邊緣檢測(cè)的目的。對(duì)印刷套印標(biāo)識(shí),進(jìn)行濾波降噪處理后選擇使用Canny二階微分算子檢測(cè)提取 “米”字邊緣,相對(duì)比Sobel、Prewitt、Roberts等一階微分算子,Canny算子運(yùn)用高斯函數(shù)的一階微分,以帶方向的一階微分定位導(dǎo)數(shù)最大值,不容易受噪聲干擾,可以檢測(cè)到真正的弱邊緣。采集的“米”字線經(jīng)圖像預(yù)處理結(jié)果如圖4。
圖4 圖像預(yù)處理后效果圖
為確定像素距離與實(shí)際距離之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系,對(duì)該套準(zhǔn)偏差檢測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行尺寸標(biāo)定。標(biāo)定方法為:取20組手工測(cè)量套準(zhǔn)偏差數(shù)據(jù)導(dǎo)入本文建立的套準(zhǔn)偏差檢測(cè)算法模型中,通過(guò)建立像素距離與實(shí)際偏差距離之間的函數(shù)關(guān)系,得到單位像素的尺寸標(biāo)定。針對(duì)在尺寸標(biāo)定時(shí)產(chǎn)生的人為誤差,采用以下措施進(jìn)行降低:
(1)計(jì)算單位像素對(duì)應(yīng)的真實(shí)距離,分別計(jì)算套印標(biāo)識(shí)“米”字左邊緣像素距離、右邊緣像素距離及“米”字中心像素距離,取三者平均值作為真實(shí)距離所對(duì)應(yīng)估算的像素距離。
經(jīng)處理的套印標(biāo)識(shí)“米”字線提取的骨架輪廓存在邊緣毛刺。采用如下方法使檢測(cè)誤差減少(以“米”字中間豎線檢測(cè)為例(圖5),其橫線及斜
圖5 “米”字線套印標(biāo)記示意圖
線檢測(cè)與此類(lèi)似):以K1、K2代表黑色“米”字中間豎線的左邊緣、右邊緣,經(jīng)直線檢測(cè)后,其橫坐標(biāo)排序后的集合為Xl=(x1,…,xm);M3、M4代表品紅色“米”字中間豎線左邊緣、右邊緣,經(jīng)直線檢測(cè)后,其橫坐標(biāo)排序后的集合為Xr=(x1,…,xn)。表達(dá)式如下:
式中:pixel_dis13和pixel_dis24分別表示“米”字中間豎線對(duì)應(yīng)左邊緣和對(duì)應(yīng)右邊緣之間的像素距離,pixel_dis_median表示“米”字中間豎線對(duì)應(yīng)中心之間的像素距離。
對(duì)應(yīng)像素距離值為多次計(jì)算取平均所得,以抑制或極大減少骨架邊緣的毛刺所帶來(lái)的誤差。表達(dá)式如下:
式中:pixel_dis表示多次計(jì)算取平均的像素距離,ui表示第i組計(jì)算標(biāo)定單位像素距離,x_truth表示“米”字線中間豎線的手工測(cè)量套準(zhǔn)偏差。
(2)用多組數(shù)據(jù)進(jìn)行單位距離的標(biāo)定以提高標(biāo)定單位距離樣本模型的魯棒性及標(biāo)定的容錯(cuò)性和穩(wěn)定性。對(duì)每一個(gè)樣本計(jì)算出其單位像素對(duì)應(yīng)的真實(shí)距離,如標(biāo)定了p組:Unit=(u1,u2,…,up),單位距離平均值通過(guò)下式可得:
式中:unit_res表示p組標(biāo)定結(jié)果取平均的結(jié)果。
通過(guò)檢測(cè)“米”字線中相對(duì)于黑色版在水平方向、垂直方向、斜向同側(cè)邊緣直線間的距離得出套印偏差。采用OpenCV的庫(kù)函數(shù)檢測(cè)經(jīng)圖像預(yù)處理檢測(cè)提取的“米”字邊緣圖像中直線部分,依據(jù)斜率對(duì)檢測(cè)的直線部分進(jìn)行過(guò)濾操作。算法具體步驟如下:
(1)依據(jù)斜率為0、無(wú)窮、1過(guò)濾出三個(gè)方向組成“米”字線的子直線段;
(2)完成水平、豎直方向單位像素距離的標(biāo)定;
(3)得到“米”字線中相對(duì)于黑色版同側(cè)邊緣直線間的像素距離,根據(jù)標(biāo)定值計(jì)算出像素對(duì)應(yīng)的實(shí)際距離;
(4)每組數(shù)據(jù)均經(jīng)過(guò)三次檢測(cè)后取平均值得到最終數(shù)據(jù)。
所提出的對(duì)“米”字線標(biāo)識(shí)套準(zhǔn)偏差檢測(cè)的方法同樣適用于“十”字線標(biāo)識(shí)套準(zhǔn)偏差檢測(cè)。
進(jìn)行傳紙?zhí)诇?zhǔn)精密度誤差實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證本文印刷套印精度檢測(cè)方法的有效性及可行性。按JB/T 5434規(guī)定的版式,以對(duì)開(kāi)雙面雙色平版印刷機(jī)規(guī)定的可印色數(shù)及該印刷機(jī)最高印刷速度進(jìn)行一次輸紙多色套準(zhǔn)印刷,隨機(jī)取樣連續(xù)樣品50張。分別采用基于數(shù)字圖像處理的套印精度檢測(cè)方法和手工測(cè)量的方法檢測(cè)印刷傳紙?zhí)诇?zhǔn)偏差。
(1)手工檢測(cè)的套印精度檢測(cè)實(shí)驗(yàn)。按照?qǐng)D6,用分度值為0.01mm的USB手持讀數(shù)顯微鏡,分別檢測(cè)50張樣張?zhí)子【€同側(cè)邊距離,得到印刷機(jī)傳紙?zhí)诇?zhǔn)偏差(其中x反映印刷機(jī)側(cè)規(guī)定位套準(zhǔn)偏差,y反映印刷機(jī)前規(guī)定位套準(zhǔn)偏差)。部分讀數(shù)結(jié)果記錄在表1的手工測(cè)量值中。
(2)基于數(shù)字圖像處理的套印精度檢測(cè)實(shí)驗(yàn)。為便于與手工檢測(cè)實(shí)驗(yàn)的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,只檢測(cè)套印標(biāo)識(shí)水平和垂直方向的套準(zhǔn)偏差,對(duì)斜向的套準(zhǔn)偏差暫不做測(cè)量。本方法以“十”字套印標(biāo)記的樣張進(jìn)行檢測(cè)。
①獲取套印標(biāo)識(shí):用CCD相機(jī)采集位于印刷品叼口、拖稍空白處的“十”字套印標(biāo)識(shí);
②圖像預(yù)處理:通過(guò)圖像預(yù)處理算法提取套印標(biāo)識(shí)輪廓邊緣;
③尺寸標(biāo)定:進(jìn)行人工測(cè)量 “十”字線中相對(duì)于黑色版水平、垂直方向同側(cè)邊距離各測(cè)量三次,取平均值為一組數(shù)據(jù),取20組樣張數(shù)據(jù)完成單位像素距離的標(biāo)定;
④直線檢測(cè)及套印偏差測(cè)量:利用開(kāi)放式計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)OpenCV中直線檢測(cè)函數(shù),依據(jù)標(biāo)定值及套準(zhǔn)偏差檢測(cè)原理實(shí)現(xiàn)套準(zhǔn)偏差的測(cè)量。部分檢測(cè)結(jié)果記錄在表1本文方法測(cè)量值中。
表1中每組手工測(cè)量值是USB手持?jǐn)?shù)字顯微鏡每次測(cè)量三次后取平均值,每組本文方法測(cè)量值是采用印刷套印精度檢測(cè)算法每次測(cè)量三次后取平均值。
圖6 套印精密度測(cè)量位置
表1 手工測(cè)量值與本文方法部分測(cè)量值對(duì)比mm
處理器:intel Core (TM) i7-9750H CP
內(nèi)存:8G
計(jì)算軟件:Matlab 2010a, Python2.7 OpenCV
圖片:1200×1600
本文算法時(shí)間:0.195s
本文算法利用邊緣檢測(cè)算子檢測(cè)提取圖像邊緣,繼而進(jìn)行直線檢測(cè),根據(jù)斜率能快速過(guò)濾出組成“十”字形標(biāo)識(shí)的直線段,通過(guò)尺寸標(biāo)定快速完成實(shí)際距離的檢測(cè),算法復(fù)雜性低、效率高。
圖7 測(cè)量值與本文方法比較曲線圖
從兩種方法的50組數(shù)據(jù)曲線圖(圖7)可看出,兩條曲線變化趨勢(shì)基本一致,且文中方法精度優(yōu)于0.1mm,符合國(guó)家印刷行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定。50組測(cè)試數(shù)據(jù)中,印刷機(jī)前規(guī)定位套準(zhǔn)偏差實(shí)驗(yàn)值與手工測(cè)量值之間的誤差平均值[公式(8)]為0.0023mm;印刷機(jī)側(cè)規(guī)定位套準(zhǔn)偏差實(shí)驗(yàn)值與測(cè)量值之間的誤差平均值為0.002mm,誤差平均值均小于0.003mm。采用的中值濾波及高斯濾波結(jié)合算法平滑圖像,極大地提高了圖像質(zhì)量;使用canny算子提取標(biāo)識(shí)圖像邊緣,根據(jù)直線斜率計(jì)算同側(cè)邊像素距離,通過(guò)標(biāo)定的單位像素距離得到套準(zhǔn)偏差,適用平時(shí)的印刷套印精度檢測(cè)。但對(duì)抑制減少骨架邊緣的毛刺所帶來(lái)的誤差方面,不能達(dá)到理想的誤差消除效果,對(duì)降低此誤差的算法還需進(jìn)一步提升優(yōu)化。
綜上所述,所提出的基于數(shù)字圖像處理的套印精度檢測(cè)算法較人為檢測(cè)套印精度方法效率高,減少了來(lái)自人本身的主觀性,檢測(cè)結(jié)果可靠,但在減少套印標(biāo)識(shí)輪廓的邊緣毛刺產(chǎn)生的誤差方面,還需進(jìn)一步改善算法。
在數(shù)字圖像處理的基礎(chǔ)上,提出了根據(jù)標(biāo)定像素距離和真實(shí)距離檢測(cè)待測(cè)樣張的套準(zhǔn)偏差方法。在工業(yè)CCD相機(jī)采集套印標(biāo)識(shí)圖像后,經(jīng)中值濾波及高斯濾波結(jié)合算法平滑圖像,極大提高了圖像質(zhì)量;使用canny算子提取標(biāo)識(shí)圖像邊緣,依據(jù)印刷品套印標(biāo)識(shí)“米”字線邊緣圖像的特點(diǎn)檢測(cè)斜率的變化過(guò)濾出組成“米”字線的目標(biāo)檢測(cè)線段,完成單位像素標(biāo)定,計(jì)算同側(cè)邊緣線條的距離得到套準(zhǔn)偏差。通過(guò)對(duì)50張印有“十”套印標(biāo)記的樣張進(jìn)行印刷套印精度檢測(cè)實(shí)驗(yàn),檢測(cè)誤差平均值均小于0.003mm,本文方法用時(shí)短、效率高,穩(wěn)定性及精確度較高,實(shí)用性強(qiáng)。此方法適用“米”字和“十”字套印標(biāo)識(shí)的套印精度檢測(cè),且符合國(guó)家印刷行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)要求,大大降低了人為主觀檢測(cè)誤差。