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浅谈机器视觉系统在印刷包装中的应用•1、自动印刷品质量检测自动印刷品质量检测设备采用的检测系统多是先利用高清晰度、高速摄像镜头拍摄标准图像，在此基础上设定一定标准；然后拍摄被检测的图像，再将两者进行对比。
CCD线性传感器将每一个像素的光量变化转换成电子信号，对比之后只要发现被检测图像与标准图像有不同之处，系统就认为这个被检测图像为不合格品。
印刷过程中产生的各种错误，对电脑来说只是标准图像与被检测图像对比后的不同，如污迹、墨点色差等缺陷都包含在其中。
最早用于印刷品质量检测的是将标准影像与被检测影像进行灰度对比的技术，现在较先进的技术是以RGB三原色为基础进行对比。
全自动机器检测与人眼检测相比，区别在哪里?以人的目视为例，当我们聚精会神地注视某印刷品时，如果印刷品的对比色比较强烈，则人眼可以发现的、最小的缺陷，是对比色明显、不小于0.3mm的缺陷；但依靠人的能力很难保持持续的、稳定的视觉效果。
可是换一种情况，如果是在同一色系的印刷品中寻找缺陷，尤其是在一淡色系中寻找质量缺陷的话，人眼能够发现的缺陷至少需要有20个灰度级差。
而自动化的机器则能够轻而易举地发现0.10mm大小的缺陷，即使这种缺陷与标准图像仅有一个灰度级的区别。
但是从实际使用上来说，即便是同样的全色对比系统，其辨别色差的能力也不同。
有些系统能够发现轮廓部分及色差变化较大的缺陷，而有些系统则能识别极微小的缺陷。
对于白卡纸和一些简约风格的印刷品来说，如日本的KENT烟标、美国的万宝路烟标，简单地检测或许已经足够了，而国内的多数印刷品，特别是各种标签，具有许多特点，带有太多的闪光元素，如金、银卡纸，烫印、压凹凸或上光印刷品，这就要求质量检测设备必须具备足够的发现极小灰度级差的能力，也许是5个灰度级差，也许是更严格的1个灰度级差。
这一点对国内标签市场是至关紧要的。
标准影像与被检印刷品影像的对比精确是检测设备的关键问题，通常情况下，检测设备是通过镜头采集影像，在镜头范围内的中间部分，影像非常清晰，但边缘部分的影像可能会产生虚影，而虚影部分的检测结果会直接影响到整个检测的准确性。
机器视觉检测案例
机器视觉技术正在被广泛应用于各个领域，其中之一就是检测领域。
下面介绍几个实际应用了机器视觉检测的案例。
1. 质量检测
在制造业中，质量检测是一个至关重要的环节。
传统的质量检测需要人工进行，效率低、成本高。
而机器视觉技术则可以大大提高检测效率和精度。
例如，某家汽车零部件制造厂商采用机器视觉技术对零部件进行表面缺陷和尺寸检测，每分钟可检测出上百个不合格品，大大提高了生产效率和产品质量。
2. 包装检测
在快速消费品行业，包装检测也是一个重要的环节。
过去需要人工检测包装是否完好、标签是否正确，但这种检测方式容易出现漏检或误检。
采用机器视觉技术，可以实现对包装的自动检测，并可对条形码、二维码等进行识别。
例如，某家饮料生产企业采用机器视觉技术对每个瓶子进行检测，可以快速识别出不合格品，大大提高了包装质量。
3. 污染检测
在环境保护和食品安全等领域，污染检测也是一个重要的问题。
传统的检测方法需要人工采样和分析，费时费力。
而机器视觉技术可以实现对空气、水、土壤等污染物的自动检测。
例如，某家环保公司采用机器视觉技术对城市道路上的垃圾进行自动检测，可以快速、准确地发现垃圾堆积情况，为城市环境保护提供了有力支持。
总之，机器视觉技术的广泛应用正在改变我们的生产和生活方式，为各行各业带来了更高效、更精确的检测方法。
机器视觉技术在品质检测中的应用案例分享随着科技的不断发展，机器视觉技术在各个领域的应用越来越广泛。
其中，品质检测是机器视觉技术的一个重要应用领域。
机器视觉技术能够以高速、高精度、高效率的方式对产品进行准确的质量检测，有效提升了生产线的品质管控能力。
本文将分享几个机器视觉技术在品质检测中的应用案例。
首先是机器视觉技术在无损检测领域的应用。
无损检测是一项对产品材料进行检测的技术，其目的是发现和评估材料内部的缺陷，而不破坏样品的完整性。
传统的无损检测方法往往需要依赖于人工操作，检测效率低且容易造成误判。
而引入机器视觉技术后，可以利用高分辨率的摄像头对产品进行拍摄和分析，通过图像处理算法来识别和评估产品的缺陷。
例如，在钢铁行业中，机器视觉技术可以用于检测管道表面的裂纹、气孔等缺陷，在电子行业中可以用于检测印刷电路板上的焊点缺陷。
这些应用不仅提高了品质检测的准确性和效率，还减少了人为因素对检测结果的影响。
其次是机器视觉技术在食品检测领域的应用。
食品的质量安全一直是人们非常关注的问题。
机器视觉技术在食品检测中的应用主要体现在外观、尺寸和成分等方面。
例如，机器视觉技术可以用于检测水果表面的疤痕、病斑和淤痕等缺陷，同时还可以通过颜色和形状等特征来判断水果的成熟度和品质。
此外，机器视觉技术还可以用于检测包装过程中的异物掺入和包装密封性能等问题，确保食品的新鲜度和安全性。
这些应用不仅提高了食品质量检测的准确性，还提升了生产线的效率和可靠性。
再次是机器视觉技术在医药制造领域的应用。
医药制造过程中对于药品的质量要求非常高，传统的人工检测方法难以满足需求，而引入机器视觉技术可以极大地提高医药制造品质检测的精确度和效率。
例如，在药片生产过程中，机器视觉技术可以用于检测药片的重量、尺寸和颜色等特征，保证合格的产品流入市场。
此外，机器视觉技术还可以用于检测药品包装的完整性和标签的准确性，确保药品的真实性和安全性。
这些应用不仅提高了药品品质检测的准确性，还大大提高了生产线的效率和安全性。
机器视觉系统在工业检测及质量检测中的应用一、机器视觉工业检测系统类型机器视觉工业检测系统就其检测性质和应用范围而言，分为定量和定性检测两大类，每类又分为不同的子类。
机器视觉在工业在线检测的各个应用领域十分活跃，如：印刷电路板的视觉检查、钢板表面的自动探伤、大型工件平行度和垂直度测量、容器容积或杂质检测、机械零件的自动识别分类和几何尺寸测量等。
此外，在许多其它方法难以检测的场合，利用机器视觉系统可以有效地实现。
机器视觉的应用正越来越多地代替人去完成许多工作，这无疑在很大程度上提高了生产自动化水平和检测系统的智能水平。
二、机器视觉在质量检测中的应用实例机器视觉系统在质量检测的各个方面得到了广泛的应用，例如：采用激光扫描与CCD探测系统的大型工件平行度、垂直度测量仪，它以稳定的准直激光束为测量基线，配以回转轴系，旋转五角标棱镜扫出互相平行或垂直的基准平面，将其与被测大型工件的各面进行比较。
在加工或安装大型工件时，可用该认错器测量面间的平行度及垂直度。
以频闪光作为照明光源，利用面阵和线阵CCD作为螺纹钢外形轮廓尺寸的探测器件，实现热轧螺纹钢几何参数在线测量的动态检测系统。
视觉技术实时监控轴承的负载和温度变化，消除过载和过热的危险。
将传统上通过测量滚珠表面保证加工质量和安全操作的被动式测量变为主动式监控。
用微波作为信号源，根据微波发生器发出不同波涛率的方波，测量金属表面的裂纹，微波的波的频率越高，可测的裂纹越狭小。
三、同个实用机器视觉系统1、基于机器视觉的仪表板总成智能集成测试系统EQ140-II汽车仪表板总成是我国某汽车公司生产的仪表产品，仪表板上安装有速度里程表、水温表、汽油表、电流表、信号报警灯等，其生产批量大，出厂前需要进行一次质量终检。
检测项目包括：检测速度表等五个仪表指针的指示误差；检测24个信号报警灯和若干照明灯是否损坏或漏装。
一般采用人工目测方法检查，误差大，可靠性差，不能满足自动化生产的需要。
机器视觉在印刷行业的应用随着科技的不断发展和进步，机器视觉技术在各行各业的应用也越来越广泛。
在印刷行业中，机器视觉技术为印刷品的质量检测和生产流程的自动化提供了重要的支持。
本文将对机器视觉在印刷行业的应用进行探讨。
一、印刷品质量检测在传统的印刷生产过程中，质量检测通常是通过人工目测来进行的。
这种方式既费时又容易出现人为失误，而且对于一些细微的缺陷很难准确判断。
而引入机器视觉技术后，可以实现对印刷品质量的自动化检测。
机器视觉系统可以通过高分辨率的相机和专用的图像处理软件，对印刷品上的文字、图像、颜色等进行全面的检测。
它可以检测印刷品上的错误、缺陷、漏印、条纹等问题，并及时给出警报或者自动调整生产设备，从而确保印刷品的质量符合标准。
二、生产流程自动化在过去，印刷行业的生产流程通常依赖人工操作，如上版、印刷、覆膜等。
这种方式既效率低下又容易出现人为差错。
而机器视觉技术的引入可以实现印刷生产流程的自动化。
通过机器视觉系统，可以对印刷机进行实时监控，实现对印刷速度、印刷位置、颜色分布等参数的自动调整。
同时，机器视觉技术还可以与机器人技术相结合，实现对印刷过程中的杂质、粉尘的自动清除，提高生产效率和印刷品的质量。
三、智能化数据分析机器视觉技术在印刷行业的应用不仅可以提高生产效率和质量，还可以实现对印刷过程的智能化数据分析。
通过机器视觉系统采集的数据，可以进行实时监控和分析，对印刷过程中的问题进行预警和预测。
同时，机器视觉技术还可以通过对数据的处理和分析，提供生产优化的建议，帮助印刷企业提高生产效益和质量水平。
结语机器视觉在印刷行业的应用为印刷品质量检测和生产流程自动化提供了重要的支持。
它可以实现对印刷品质量的自动化检测，提高生产效率和质量；实现印刷生产流程的自动化，减少人为差错；实现对印刷过程的智能化数据分析，优化生产过程。
相信随着技术的不断进步，机器视觉技术在印刷行业的应用还将继续发展，为行业带来更多的创新和进步。
印刷行业中的机器视觉技术近年来，随着科技的不断进步和应用的广泛推广，机器视觉技术在各行各业都得到了广泛的应用。
其中，在印刷行业中，机器视觉技术也扮演着极其重要的角色。
本文将着重介绍印刷行业中机器视觉技术的应用、功能和优势。
一、机器视觉技术在印刷行业中的应用机器视觉技术在印刷行业中广泛应用于质量控制、图像处理和印刷过程中的自动化。
具体应用包括但不限于以下几个方面：1. 印刷品检测：机器视觉系统能够对印刷品进行自动化检测，包括文字、图像、颜色、分辨率等方面，确保印刷品的质量符合要求。
2. 智能印刷：机器视觉技术可以识别印刷机上的标志或码，自动调整参数以保证印刷的精准和一致性。
3. 印刷过程控制：机器视觉系统能够对印刷机进行实时监测和控制，确保印刷过程中的准确性和稳定性。
4. 数据采集和分析：机器视觉技术可以对印刷品进行全面的数据采集和分析，为后期工作提供数据支持和决策依据。
二、机器视觉技术在印刷行业中的功能机器视觉技术在印刷行业中发挥着多项重要功能，主要包括以下几个方面：1. 检测和识别：机器视觉系统能够准确地检测和识别印刷品中的文字、图像、颜色等要素，实现自动化的质量检测和识别功能。
2. 定位和校正：机器视觉技术能够帮助印刷机自动定位和校正印刷位置，确保印刷的准确性和一致性。
3. 分析和统计：机器视觉系统可以对印刷品进行全面的数据采集和分析，清晰显示印刷过程中的变化趋势，并提供详尽的统计报告。
4. 追溯和溯源：机器视觉技术可以通过识别印刷品上的特定码或标志，实现对印刷品的溯源和追溯功能，提高印刷品的可追溯性和安全性。
三、机器视觉技术在印刷行业中的优势机器视觉技术在印刷行业中有着显著的优势和价值，主要包括以下几个方面：1. 提高效率：机器视觉技术可以自动完成印刷品的检测和质量控制，减少人工参与的时间和成本，提高生产效率。
2. 提高准确性：机器视觉系统能够精确地检测和识别印刷品中的各类要素，大大提高了质量检测的准确性和一致性。
计算机视觉技术在产品质量检测中的应用与经验总结随着科技的不断进步，计算机视觉技术在各个领域得到了广泛的应用。
其中之一就是在产品质量检测中的应用。
利用计算机视觉技术，可以实现对产品质量的自动检测和分类，提高生产线的效率和产品质量。
本篇文章将重点探讨计算机视觉技术在产品质量检测中的应用与经验总结。
一、计算机视觉技术在产品质量检测中的基本原理计算机视觉技术是指利用计算机对图像信息进行处理和分析的技术。
在产品质量检测中，计算机视觉技术主要包括以下几个基本步骤：1. 图像采集：通过相机或其他图像采集设备对产品进行拍摄或扫描，获取产品的图像信息。
2. 图像预处理：对获取到的图像进行去噪、图像增强等预处理操作，以获得更好的图像质量。
3. 特征提取：根据产品的特定要求，提取出与产品质量相关的特征，如尺寸、形状、颜色等特征。
4. 特征匹配：将提取到的特征与已知的标准特征进行匹配，判断产品是否符合标准要求。
5. 缺陷检测：通过对比分析，检测产品中可能存在的缺陷，如裂纹、变形、污染等。
二、计算机视觉技术在产品质量检测中的应用案例1. 精确度检测：利用计算机视觉技术可以对产品的尺寸和形状进行高精度的检测。
例如，在制造业中，可以通过对产品的图像进行分析，检测产品是否具有正确的尺寸和形状，避免因生产差错导致的质量问题。
2. 表面缺陷检测：在许多行业中，产品的表面缺陷是一个重要的质量指标。
通过计算机视觉技术，可以对产品的表面进行高速、高效的检测，如检测产品表面是否存在划痕、凹陷、颜色不均等缺陷，以及检测涂层或喷涂产品中的漏涂、斑点等问题。
3. 污染检测：在食品、医药等行业中，产品的污染问题是非常严重的。
利用计算机视觉技术，可以对产品进行高灵敏度的污染检测，包括检测产品是否受到微生物、异物等污染，以保证产品的安全性和卫生标准。
4. 包装检测：产品的包装质量直接影响到产品的销售和形象。
通过计算机视觉技术，可以对产品的包装进行检测，包括检测包装是否完整、标签是否贴合等，保证产品在运输和销售过程中不受损坏或误导。
机器视觉技术及其在包装印刷质量检测中的应用机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。
机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。
在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。
机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。
在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。
而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。
一个典型的工业机器视觉应用系统包括如下部分：光源，镜头，CCD照相机，图像处理单元（或图像捕获卡），图像处理软件，监视器，通讯/输入输出单元等。
首先采用摄像机获得被测目标的图像信号，然后通过A/ D 转换变成数字信号传送给专用的图像处理系统，根据像素分布、亮度和颜色等信息，进行各种运算来抽取目标的特征，然后再根据预设的判别准则输出判断结果，去控制驱动执行机构进行相应处理。
机器视觉是一项综合技术，其中包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、光源照明技术，光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术等。
机器视觉强调实用性，要求能够适应工业现场恶劣的环境，要有合理的性价比、通用的工业接口、较高的容错能力和安全性，并具有较强的通用性和可移植性。
它更强调实时性，要求高速度和高精度。
视觉系统的输出并非图像视频信号，而是经过运算处理之后的检测结果，如尺寸数据。
上位机如PC和PLC实时获得检测结果后，指挥运动系统或I/O系统执行相应的控制动作，如定位和分选。
从视觉系统的运行环境分类，可分为PC-BASED系统和PLC-BASED系统。
基于PC的系统利用了其开放性，高度的编程灵活性和良好的Windows界面，同时系统总体成本较低。
以美国DATA TRANSLATION公司为例，系统内含高性能图像捕获卡，一般可接多个镜头，配套软件方面，从低到高有几个层次，如Windows95/98/NT环境下C/C++编程用DLL，可视化控件activeX提供VB和VC++下的图形化编程环境，甚至Windows下的面向对象的机器视觉组态软件，用户可用它快速开发复杂高级的应用。
在基于PLC的系统中，视觉的作用更像一个智能化的传感器，图像处理单元独立于系统，通过串行总线和I/O与PLC交换数据。
系统硬件一般利用高速专用AS IC或嵌入式计算机进行图像处理，系统软件固化在图像处理器中，通过类似于游戏键盘的简单装置对显示在监视器中的菜单进行配置，或在PC上开发软件然后下载。
基于PLC的系统体现了可靠性高、集成化，小型化、高速化、低成本的特点，代表厂商为日本松下、德国Siemens等。
德国Siemens公司在工业图像处理方面拥有超过20年经验积累，SIMATIC VIDEOMAT是第一个高性能的单色和彩色图像处理系统，并成为SIMATIC自动化系统中极重要的产品。
而99年推出的SIMATIC VS710是业内第一个智能化的、一体化的、带PROFIBUS接口的、分布式的灰度级工业视觉系统，它将图像处理器、CCD、I/O集成在一个小型机箱内，提供PROFIBUS的联网方式（通讯速率达12Mbps）或集成的I/O和RS232接口。
更重要的，通过PC WINDOWS下的Pro Vision参数化软件进行组态，VS 710第一次将PC的灵活性，PLC的可靠性、分布式网络技术，和一体化设计结合在一起，使得西门子在PC和PLC体系之间找到了完美的平衡。
机器视觉系统在印刷包装中的应用1、自动印刷品质量检测自动印刷品质量检测设备采用的检测系统多是先利用高清晰度、高速摄像镜头拍摄标准图像，在此基础上设定一定标准；然后拍摄被检测的图像，再将两者进行对比。
CCD线性传感器将每一个像素的光量变化转换成电子信号，对比之后只要发现被检测图像与标准图像有不同之处，系统就认为这个被检测图像为不合格品。
印刷过程中产生的各种错误，对电脑来说只是标准图像与被检测图像对比后的不同，如污迹、墨点色差等缺陷都包含在其中。
最早用于印刷品质量检测的是将标准影像与被检测影像进行灰度对比的技术，现在较先进的技术是以RGB三原色为基础进行对比。
全自动机器检测与人眼检测相比，区别在哪里？以人的目视为例，当我们聚精会神地注视某印刷品时，如果印刷品的对比色比较强烈，则人眼可以发现的、最小的缺陷，是对比色明显、不小于0.3mm的缺陷；但依靠人的能力很难保持持续的、稳定的视觉效果。
可是换一种情况，如果是在同一色系的印刷品中寻找缺陷，尤其是在一淡色系中寻找质量缺陷的话，人眼能够发现的缺陷至少需要有20个灰度级差。
而自动化的机器则能够轻而易举地发现0.10mm大小的缺陷，即使这种缺陷与标准图像仅有一个灰度级的区别。
但是从实际使用上来说，即便是同样的全色对比系统，其辨别色差的能力也不同。
有些系统能够发现轮廓部分及色差变化较大的缺陷，而有些系统则能识别极微小的缺陷。
对于白卡纸和一些简约风格的印刷品来说，如日本的KENT烟标、美国的万宝路烟标，简单地检测或许已经足够了，而国内的多数印刷品，特别是各种标签，具有许多特点，带有太多的闪光元素，如金、银卡纸，烫印、压凹凸或上光印刷品，这就要求质量检测设备必须具备足够的发现极小灰度级差的能力，也许是5个灰度级差，也许是更严格的1个灰度级差。
这一点对国内标签市场是至关紧要的。
标准影像与被检印刷品影像的对比精确是检测设备的关键问题，通常情况下，检测设备是通过镜头采集影像，在镜头范围内的中间部分，影像非常清晰，但边缘部分的影像可能会产生虚影，而虚影部分的检测结果会直接影响到整个检测的准确性。
从这一点来说，如果仅仅是全幅区域的对比并不适合于某些精细印刷品。
如果能够将所得到的图像再次细分，比如将影像分为1024dpi X 4096dpi或2048dpi X 4096dpi，则检测精度将大幅提高，同时因为避免了边缘部分的虚影，从而使检测的结果更加稳定。
采用检测设备进行质量检测可提供检测全过程的实时报告和详尽、完善的分析报告。
现场操作者可以凭借全自动检测设备的及时报警，根据实时分析报告，及时对工作中的问题进行调整，或许减少的将不仅仅是一个百分点的废品率，管理者可以依据检测结果的分析报告，对生产过程进行跟踪，更有利于生产技术的管理。
因为客户所要求的，高质量的检测设备，不仅仅是停留在检出印刷品的好与坏，还要求具备事后的分析能力。
某些质量检测设备所能做的不仅可以提升成品的合格率，还能协助生产商改进工艺流程，建立质量管理体系，达到一个长期稳定的质量标准。
2、凹版印刷机位置控制及产品检测由设置在生产线上的摄像机连续摄取印制品的视频图像，摄像的速度在30 帧／s 以下且可调。
摄像机采集到的图像，首先进行量化，将模拟信号转化成数字信号，从中抽取一张有效代表镜头内容的关键帧，并将其显示在显示器上。
对于一帧图像，可采用对静止图像的分析方法来处理，通过尺寸测量和多光谱分析可识别出视频图像上各色标，得出色标间距和色标的颜色参数以及一些其他相关。
由于各种因素影响，会出现各种各样的噪声，如高斯噪声、椒盐噪声及随机噪声等。
噪声给图像处理带来很多困难，它对图像分割，特征提取，图像识别，具有直接的影响，因此实时采集的图像需进行滤波处理。
图像滤波要求能去除图像以外的噪声，同时又要保持图像的细节。
当噪声为高斯噪声时，最常使用的是线性滤波器，易于分析和实现；但线性滤波器对椒盐噪声的滤波效果很差，传统的中值滤波器能减少图像中的椒盐噪声，但效果不算理想，即充分分散的噪声被去掉，而彼此靠近的噪声会被保留下来，所以当椒盐噪声比较严重时，它的滤波效果明显变坏。
本系统改进型中值滤波法。
该方法首先求得噪声图像窗口中去除最大和最小灰度值像素后的中值，然后计算该中值与对应的像素灰度值的差，再与阈值相比较以确定是否用求得的值代替该像素的灰度值。
图像分割在该阶段中检测出各色标并与背景分离，物体的边缘是由灰度不连续性所反映的L 边缘种类可分为两种，其一是阶跃性边缘，它两边的像素的灰度值有显著不同；其二是屋顶状边缘，它位于灰度值从增加到减小的变化转折点L对于阶跃性边缘，其二阶方向导数在边缘处呈零交叉，因而可用微分算子来做边缘检测算子。
微分算子类边缘检测法类似于高空间域的高通滤波，有增加高频分量的作用，这类算子对噪声相当敏感，对于阶跃性边缘，通常可用的算子有梯度算子Sobel 算子和Kirsh 算子。
对于屋顶状边缘可用拉普拉斯变换和Kirsh 算子。
由于色标为长方形，且相邻边缘灰度级相差较大，故采用边缘检测来分割图像。
这里采用Sobert 边缘子来进行边缘检测，它是利用局部差分算子来寻找边缘，能较好的将色标分离出来。
在实际的检测过程中，采用彩色图像边缘检测方法，选择合适的彩色基（如强度、色度、饱和度等）来进行检测。
根据印刷机的类型特点，即印刷机各色的颜色和版图的特点，进行多阈值处理，得到各色的二值图。
将分割后的图像进行测量，通过测量值来识别物体，由于色标为形状规则的矩形，所以可对下述特征进行提取：（1）由像素计算矩形面积，（2）矩形度，（3）色度（H ）和饱和度（S ），然后根据各色标的间隔的像素点数量得到色标间的间距，与设定值比较，得到两者的差值，共进行m 次测量，取平均差值，给数字交流伺服调节部分提供相应的调节信号。
以调节色辊的相对位置，从而消除或减少印刷错位。
在特征提取时，对图像进行多光谱图像分析，可以定量地表示色标，如彩色数图像中像素的颜色，采用HIS 格式得到各色标颜色信息的两个参数：色度和饱和度，以此来检测油墨的质量。
对各色二值图再进行统计计算或与标准图形进行样板匹配，测量印刷过程中墨屑等参数。
印刷机由开卷机放卷运行依次经过各印刷单元，进行各色的印刷和烘干，由收卷机进行收卷L 每色印刷都会在印料的边沿印上以供套色用的色标，该色标线水平10mm，宽1 mm ，每个相邻颜色的标志线在套印精确时应相互平行，垂直（纵向）相巨20 mm，由设置在生产线上的摄影机连续摄取印制品的视频图像，通过尺寸测量和多光谱分析可识别出视频图像上各色标，得出色标间距和色标的颜色参数L如果相邻两色色标间隔大于或小于20 mm ，则说明套印出现了偏差。
