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印刷行业的印刷品质量检测方法随着科技的不断进步和社会的发展，印刷行业在提供各种各样的印刷品方面发挥着重要作用。
印刷品质量对于客户满意度的提升、企业形象的建立以及市场竞争力的提高都起着至关重要的作用。
因此，印刷品质量检测方法的合理运用对于印刷行业至关重要。
本文将介绍几种常用的印刷品质量检测方法，同时探讨其优缺点以及适用范围。
一、视觉检测法视觉检测法是印刷行业中最常见的检测方法之一。
这种方法主要利用人眼对印刷品色彩、清晰度、对比度等特征的感知来判断印刷品的质量。
视觉检测法的优点是简单易行，不需要特殊设备，可以用于各类印刷品的检测。
然而，由于人眼对颜色和细节的感知存在主观性，这种方法可能存在一定的误判。
因此，在视觉检测法中，为了提高检测准确性，需要专业人员经过培训和积累丰富的经验。
二、色差检测法色差检测法是一种通过检测印刷品与标准色标之间的色差来评估印刷品色彩质量的方法。
测量仪器可以通过对印刷品进行扫描，获取印刷品的颜色数值，并与标准色标进行比较。
色差检测法的优点是高效准确，不受人眼主观因素影响，可以快速判断印刷品的色彩准确性。
然而，色差检测法对设备的精度要求较高，而且需要标准色标的参照，因此适用于对色彩要求较高的印刷品。
三、折页检测法折页检测法是一种通过检测印刷品折页部分的准确性来评估印刷品装订质量的方法。
这种方法主要通过检查折页是否平整、折叠是否准确、页与页之间的间距是否一致等来判断印刷品的装订质量。
折页检测法的优点是简单可靠，可以迅速检测装订质量问题。
然而，在应用折页检测法时，需要注意选择合适的折页点进行检测，同时避免折页部分造成对印刷品内容的损坏。
四、光学检测法光学检测法是一种通过检测印刷品表面的光学性质来评估印刷品质量的方法。
这种方法主要利用光学仪器对印刷品的光泽度、光滑度、颗粒度等进行分析，并与标准进行比较。
光学检测法的优点是精确可靠，能够对印刷品的表面特征进行全面检测。
然而，由于设备的成本较高，该方法一般适用于对高端印刷品的质量检测。
角点检测的几种基本方法角点检测(Corner Detection)是计算机视觉系统中用来获得图像特征的一种方法，广泛应用于运动检测、图像匹配、视频跟踪、三维建模和目标识别等领域中。
也称为特征点检测。
角点通常被定义为两条边的交点，更严格的说，角点的局部邻域应该具有两个不同区域的不同方向的边界。
而实际应用中，大多数所谓的角点检测方法检测的是拥有特定特征的图像点，而不仅仅是“角点”。
这些特征点在图像中有具体的坐标，并具有某些数学特征，如局部最大或最小灰度、某些梯度特征等。
现有的角点检测算法并不是都十分的鲁棒。
很多方法都要求有大量的训练集和冗余数据来防止或减少错误特征的出现。
角点检测方法的一个很重要的评价标准是其对多幅图像中相同或相似特征的检测能力，并且能够应对光照变化、图像旋转等图像变化。
Moravec角点检测算法Moravec角点检测算法是最早的角点检测算法之一。
该算法将角点定义为具有低“自相关性”的点。
算法会检测图像的每一个像素，将像素周边的一个邻域作为一个patch，并检测这个patch和周围其他patch的相关性。
这种相关性通过两个patch间的平方差之和(SSD)来衡量，SSD值越小则相似性越高。
如果像素位于平滑图像区域内，周围的patch都会非常相似。
如果像素在边缘上，则周围的patch在与边缘正交的方向上会有很大差异，在与边缘平行的方向上则较为相似。
而如果像素是各个方向上都有变化的特征点，则周围所有的patch都不会很相似。
Moravec会计算每个像素patch和周围patch的SSD最小值作为强度值，取局部强度最大的点作为特征点。
Harris角点检测算法Moravec角点检测算法有几个很明显的缺陷：1，强度值的计算并不是各向同性的，只有离散的8个45度角方向被考虑。
因为patch的评议比较最多只有8个方向；2，由于窗口是方形并且二元的，因此相应函数会有噪声；3，对边缘的相应太简单，因为强度值尽取SSD的最小值；FAST角点检测算法Smith 和 Brady在1997年提出了一种完全不同的角点提取方法，即“SUSAN (Smallest UnivalueSegment AssimilatingNucleus)”提取算子。
印刷质量缺陷的视觉检测原理综述⼀、应⽤背景印刷品作为产品包装的⼀种主要形式，具有外观精美、清洁卫⽣、成本低廉、使⽤⽅便等优点，在众多⾏业得到了⼴泛的应⽤，其特点是材质多样、⼯艺复杂、质量要求⾼。
在本问题域中，印刷品主要涉及三个主要类型：不⼲胶标签、烟盒包装和塑料薄膜软包装。
其中，不⼲胶标签主要包括：药品标签、电⼦产品标签、⽇化品标签、⾷品标签；烟盒包装包括：软盒包装和硬盒包装；塑料薄膜软包装主要包括：药品包装、⾷品包装、⽇化品包装。
标签、烟包和软包装典型的产品图像如图1～图3所⽰。
图 1 药品标签图 2 烟包图 3 塑料软包装印刷品⽣产过程中可能会产⽣各种各样的缺陷，如墨点、异物、⽂字残缺、漏印、⾊差、套印不准、脏点、⼑丝、拖墨、划伤、溢胶、⽓泡等。
这些缺陷⼀旦出现在产品包装上，产品视觉观感将⼤打折扣，严重影响产品的品牌、降低客户满意度。
⽬前，印刷企业主要以频闪灯照明、⼈⼯粗略局部抽检进⾏质量控制。
由于⼈眼的局限性，质量得不到有效控制。
随着⽤户对产品品质要求的不断提⾼以及⾏业竞争的加剧，传统的以⼈⼯抽检为主的质量检测⼿段已经严重制约了企业竞争⼒的提⾼，⽤⾃动化质量检测设备代替⼈⼯是必然趋势。
⽬前，市场中已经出现了多种⾃动化质量检测系统，⼤都基于视觉图像进⾏产品外观质量检测。
总体⽽⾔，国外产品由于综合性能具有较⼤优势，占据着⼤部分⾼端市场。
国内产品凭借价格和服务优势，占据着中、低端市场。
未来，国内产品要在检测速度、检测能⼒、易⽤性、产品外观、可靠性等⽅⾯进⾏全⾯提升，才能更好地服务国内客户，乃⾄开拓国际市场。
因此，产品技术升级迫在眉睫。
⼆、检测原理典型的印刷品检测算法主要包括三⼤类：(1)有参照判决。
将被检测图像与标准模型⽐对，包括图像级的逐点⽐对，特征级的特征⽐对。
标准模板的获取⽅式，包括基于PDF设计⽂件和基于好品统计两类。
(2)⽆参照校验。
根据事先定义的产品特征，检测图像中指定区域是否存在违反规则的情况。
印品缺陷在线检测技术的应用现状及发展趋势对于烟包印刷企业而言，传统的人工检测和离线检测技术不能对印品质量进行实时监控，且人工成本较高，生产浪费严重，因此印品缺陷在线检测技术应运而生。
为提高产品质量，降低废品率，减少生产浪费，我公司引进了一套印品缺陷在线检测系统，用于八色卷凹机的印刷缺陷检测。
下面，笔者就根据我公司的实际应用情况，谈一谈印品缺陷在线检测的技术优势、关键部件及发展趋势。
技术优势（1）印品缺陷在线检测技术可实现全程实时检测，发现缺陷问题时，系统会马上启动报警装置，操作人员可根据现场的实时报告，及时解决生产中出现的问题，减少废品产生。
自从我公司卷凹机上应用了印品缺陷在线检测系统，印品的废品率明显降低。
（2）生产效率大幅提升，检测精度高，能够检测出印品上极其细微的质量缺陷。
我公司采用的印品缺陷在线检测系统的检测误差可以达到±0.1mm。
（3）印品缺陷在线检测系统代替了人工检测，节省劳动力，而且可以实现从采集、匹配、计算到缺陷分类和报警的自动化操作，提高印品的稳定性和可靠性。
关键部件1.照明设备照明设备为被检测印品提供稳定一致的照度，保证图像采集设备采集的图像色调一致，灰度均匀，便于后续处理。
照明设备和照明方案的配合应尽可能地突出印品特征量，在印品需要检测的部分与那些不重要的部分之间应尽可能地产生明显区别，增加对比度。
2.图像采集设备图像采集设备采集被检测的印品图像信息，得到模拟信号，然后经过A/D转换器转换为数字信号，送入数字信号处理器进行后续处理。
目前常用的图像采集设备基本上都是CCD相机。
根据采集图像的规律，分为线阵CCD相机和面阵CCD相机。
线阵CCD相机每次采集一条水平横线上的图像，利用印品的快速垂直移动，通过定位装置的控制，每隔一定距离采集一次图像信息，最终组成一幅完整的印品图像；面阵CCD相机可一次性采集整幅印品图像，但结构复杂，精度较低，价格昂贵。
由于我公司对印品控制精度要求较高，因此选择线阵CCD相机作为图像采集设备。
基于三重注意力的轻量级YOLOv8印刷电路板缺陷检测算法沈萍;李想;杨宁;陈艾东【期刊名称】《微电子学与计算机》【年(卷),期】2024(41)4【摘要】在全球产业中,印刷电路板的生产和应用持续增长,已经成为各种电子设备的核心组成部分。
由于缺陷尺度较小的问题以及检测模型轻便嵌入便携式设备的需求,印刷电路板图像的自动缺陷检测是一项具有挑战性的任务。
为了满足智能制造和使用中对高质量印刷电路板产品日益增长的需求,提出一种基于YOLOv8的印刷电路板缺陷检测改进方法。
首先,采用轻量级网络MobileViT作为主干网络,减小模型体积和计算量。
其次,引入Triplet Attention模块,增强张量中不同维度间特征的捕捉能力。
最后,将边界框损失函数替换为LMPDIoU,直接最小化预测框与实际标注框之间的左上角和右下角点距离。
实验表明:改进后的检测模型能够在拥有极小参数量的同时保证小尺寸缺陷检测精度较高,模型参数量降低率为89.38%,满足轻便嵌入便携式检测设备和计算机资源受限的场景应用,证实了在印刷电路板缺陷检测领域具有良好的应用前景。
【总页数】11页(P20-30)【作者】沈萍;李想;杨宁;陈艾东【作者单位】浙江长征职业技术学院计算机与信息技术学院;北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室;北京联合大学机器人学院;北京联合大学多智能体系统研究中心【正文语种】中文【中图分类】TN41;TN407【相关文献】1.基于注意力特征金字塔的轻量级目标检测算法2.一种基于多维度自注意力机制的轻量级车道线检测算法3.基于YOLOv5融合注意力机制的轻量级行人检测算法研究4.基于注意力的轻量级工业产品缺陷检测网络5.基于注意力机制改进的轻量级目标检测算法因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于重建的缺陷检测方法流程在现代化工业生产中，缺陷检测是保证产品质量的关键环节。
基于重建的缺陷检测方法是一种新兴的技术，通过对产品表面进行三维重建，进而实现缺陷的精确识别与定位。
本文将详细介绍基于重建的缺陷检测方法的流程。
一、数据采集数据采集是缺陷检测的第一步，主要包括对被测物体表面的扫描。
常用的数据采集设备有激光扫描仪、结构光扫描仪、光学相机等。
在数据采集过程中，要确保扫描速度与分辨率，以保证后续重建过程的准确性。
二、三维重建三维重建是对采集到的数据进行处理，恢复物体表面形状的过程。
主要方法包括：1.点云处理：将采集到的散乱点云数据进行预处理，如去噪、滤波等，然后通过点云配准、曲面重建等技术，获得完整的三维模型。
2.纹理映射：将采集到的纹理信息映射到三维模型上，提高模型的真实感。
3.三维网格优化：对重建得到的三维网格进行优化，如简化、平滑等，降低模型复杂度，提高计算效率。
三、缺陷检测在完成三维重建后，进行缺陷检测。
主要包括以下步骤：1.特征提取：从三维模型中提取缺陷可能存在的特征，如边缘、角点、曲率等。
2.缺陷识别：通过机器学习方法（如深度学习、支持向量机等）对特征进行训练，建立缺陷识别模型。
3.缺陷定位：对识别出的缺陷进行定位，确定缺陷在三维模型中的具体位置。
4.缺陷分类：根据缺陷的形状、大小、深度等特征，对缺陷进行分类，为后续修复提供依据。
四、结果输出与评估将检测结果以报告或可视化界面的形式输出，供用户评估。
同时，根据检测结果，对检测流程进行优化，提高检测精度与效率。
1.结果输出：包括缺陷的位置、大小、形状、类别等信息。
2.评估指标：如检测准确率、召回率、F1值等。
3.检测优化：根据评估结果，调整检测参数，优化检测流程。
五、实际应用基于重建的缺陷检测方法在工业生产中具有广泛的应用前景，如汽车制造、航空航天、模具制造等领域。
通过实时检测，可以有效降低生产过程中的缺陷率，提高产品质量。
总结：基于重建的缺陷检测方法流程主要包括数据采集、三维重建、缺陷检测、结果输出与评估等环节。
基于CRITIC法的印刷品质量评价
王凯;张彦
【期刊名称】《广东印刷》
【年(卷),期】2024()2
【摘要】印刷品质量是衡量整个印刷工艺流程是否正常运行的最重要标准,印刷品质量评价作为工艺流程最重要的环节之一,具有非常重要的意义,但由于必须兼顾印刷品参数和视觉效果,印刷品质量评价的方法一直在不断探讨,作为消费者更倾向于根据自己的心理印象做出快速判断,也就是所谓的主观评价,虽然这种方法简单方便,但作为生产者必须考虑评价的客观性,一般会通过测试数据对印刷品进行客观的评价。
【总页数】2页(P50-51)
【作者】王凯;张彦
【作者单位】浙江工贸职业技术学院
【正文语种】中文
【中图分类】TS8
【相关文献】
1.长三角一体化视角下制造业高质量发展评价研究——基于改进的CRITIC-熵权法组合权重的TOPSIS评价模型
2.基于AHP-CRITIC法赋权的星点设计-效应面法优化瓜子金乳膏处方及其质量评价
3.基于改进CRITIC赋权法和模糊优选法的大气质量评价
4.基于CRITIC赋权法的细支烟物理指标综合质量评价研究
5.基于CRITIC 赋权的TOPSIS法和RSR法模糊联合在医疗服务与质量安全评价中的应用研究
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