本發(fā)明屬于圖像處理，具體涉及一種包裝印刷質(zhì)量實(shí)時(shí)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(shí)監(jiān)控印刷質(zhì)量的方法顯得尤為重要。

技術(shù)實(shí)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(shí)時(shí)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(shí)時(shí)監(jiān)控方法包括以下步驟：

3、s1、采集印刷完成時(shí)的包裝圖像，并對包裝圖像進(jìn)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(jìn)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(diǎn)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(jìn)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(jì)算圖像之間的相似度，在使用flannmatcher進(jìn)行圖像相似度計(jì)算時(shí)，通常需要先使用特征提取算法提取圖像的特征點(diǎn)。又因?yàn)榘b檢測圖像是實(shí)時(shí)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(biāo)準(zhǔn)。因此本發(fā)明構(gòu)建圖像表征處理器來完成特征點(diǎn)（即表征群）提取，本發(fā)明設(shè)計(jì)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(gè)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(jìn)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(jì)算，可以更好地融合包裝檢測圖像全部像素點(diǎn)的像素?cái)?shù)據(jù)，得到更具代表性的表征群。

11、進(jìn)一步地，s21中，第一表征單元b1的表達(dá)式為：；式中，q1表示包裝檢測圖像邊緣中第1個(gè)像素點(diǎn)的邊緣強(qiáng)度，表示包裝檢測圖像邊緣中第個(gè)像素點(diǎn)的邊緣強(qiáng)度，表示包裝檢測圖像邊緣中第個(gè)像素點(diǎn)的邊緣強(qiáng)度，qh表示包裝檢測圖像邊緣中第h個(gè)像素點(diǎn)的邊緣強(qiáng)度，h表示包裝檢測圖像邊緣的像素點(diǎn)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(xué)習(xí)率。

12、上述進(jìn)一步方案的有益效果是：在本發(fā)明中，邊緣強(qiáng)度實(shí)質(zhì)上是邊緣點(diǎn)梯度的幅值，它反映了圖像邊緣的顯著程度。學(xué)習(xí)率決定了模型權(quán)重更新的步長或速度。

13、進(jìn)一步地，s22中，第二表征單元b2的表達(dá)式為：；式中，sk表示剩余第k個(gè)像素點(diǎn)對應(yīng)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(diǎn)總數(shù)，h表示包裝檢測圖像邊緣的像素點(diǎn)總數(shù)，uk表示剩余第k個(gè)像素點(diǎn)的像素值，表示包裝檢測圖像邊緣中第h個(gè)像素點(diǎn)的像素值，cos(·)表示兩個(gè)像素值的歐式距離函數(shù)，e表示指數(shù)。

14、上述進(jìn)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(diǎn)局部梯度變化的重要工具。在圖像處理中，通過對圖像進(jìn)行高斯平滑處理，然后計(jì)算其二階偏導(dǎo)數(shù)，可以得到海森矩陣。海森矩陣的特征值反映了像素點(diǎn)局部區(qū)域的梯度變化情況，可以用于對除邊緣外的像素?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行解析。

15、進(jìn)一步地，s22中，局部表征系數(shù)β的計(jì)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(jìn)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(jì)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(diǎn)作為表征群。

19、進(jìn)一步地，s231中，整體制約閥φ的計(jì)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(jī)數(shù)。

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

21、進(jìn)一步地，s3中，利用快速最近鄰搜索算法匹配器計(jì)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(jìn)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(shí)，顯著提高匹配速度，特別適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集和實(shí)時(shí)應(yīng)用，故本發(fā)明考慮到圖像的像素點(diǎn)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(diǎn)有要求，故對實(shí)時(shí)采集的包裝檢測圖像進(jìn)行表征群提取，保證得到更具有匹配價(jià)值的像素點(diǎn)，減少實(shí)時(shí)采集的干擾；本發(fā)明通過實(shí)時(shí)監(jiān)測印刷過程中的圖像參數(shù)，能夠及時(shí)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(shí)時(shí)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(shí)時(shí)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(shí)時(shí)監(jiān)控方法，其特征在于，所述s21中，第一表征單元b1的表達(dá)式為：；式中，q1表示包裝檢測圖像邊緣中第1個(gè)像素點(diǎn)的邊緣強(qiáng)度，表示包裝檢測圖像邊緣中第個(gè)像素點(diǎn)的邊緣強(qiáng)度，表示包裝檢測圖像邊緣中第個(gè)像素點(diǎn)的邊緣強(qiáng)度，qh表示包裝檢測圖像邊緣中第h個(gè)像素點(diǎn)的邊緣強(qiáng)度，h表示包裝檢測圖像邊緣的像素點(diǎn)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(xué)習(xí)率。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的包裝印刷質(zhì)量實(shí)時(shí)監(jiān)控方法，其特征在于，所述s22中，第二表征單元b2的表達(dá)式為：；式中，sk表示剩余第k個(gè)像素點(diǎn)對應(yīng)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(diǎn)總數(shù)，h表示包裝檢測圖像邊緣的像素點(diǎn)總數(shù)，uk表示剩余第k個(gè)像素點(diǎn)的像素值，表示包裝檢測圖像邊緣中第h個(gè)像素點(diǎn)的像素值，cos(·)表示兩個(gè)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(shí)時(shí)監(jiān)控方法，其特征在于，所述s22中，局部表征系數(shù)β的計(jì)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(shí)時(shí)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(shí)時(shí)監(jiān)控方法，其特征在于，所述s231中，整體制約閥φ的計(jì)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(jī)數(shù)。

8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的包裝印刷質(zhì)量實(shí)時(shí)監(jiān)控方法，其特征在于，所述s232中，像素群表征條件的表達(dá)式為：；式中，uj表示包裝檢測圖像中第j個(gè)像素點(diǎn)的像素值，表示包裝檢測圖像中第j個(gè)像素點(diǎn)的所有d領(lǐng)域像素點(diǎn)的像素值均值，u表示包裝檢測圖像中所有像素點(diǎn)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(shí)時(shí)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(jì)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(shí)時(shí)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(shí)的包裝圖像，并對包裝圖像進(jìn)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(shí)時(shí)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(shí)時(shí)監(jiān)測印刷過程中的圖像參數(shù)，能夠及時(shí)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(hù)的技術(shù)使用者：山東銀廣印務(wù)科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/19