印刷包装机器视觉系统 - 机器视觉包装印刷 - 工业控制新闻

时间:2019-01-04 20:35:51 来源:天后宫资讯网 作者:匿名



印刷包装机视觉系统

2008/3/18 15: 13: 36

来源:互联网

自动打印质量检测设备中使用的检测系统首先使用高清,高速相机镜头来捕获标准图像,然后设置一定的标准;然后,拍摄检测到的图像,然后比较两者。 CCD线性传感器将每个像素的光量变化转换为电子信号。如果在比较之后检测到的图像与标准图像不同,则系统认为检测到的图像是不合格的产品。在将标准图像与检测到的图像进行比较之后,打印过程中的各种错误仅对于计算机而言是不同的,例如污点,墨点色差等。

最早用于打印质量检查的是将标准图像与检测到的图像进行比较的技术。现在更先进的技术基于RGB三原色。自动机器检测和人眼检测有什么区别?在人眼的情况下,当我们专注于某种印刷品时,如果印刷品的对比色强,则人眼可以发现最小的缺陷。它是一种对比色明显且不小于0.3mm的缺陷;但是根据人的能力很难保持连续和稳定的视觉效果。在其他情况下,如果在相同颜色系统的印刷品中发现缺陷,尤其是在浅色系统中,则人眼可以发现的缺陷需要至少20个灰度级差异。即使缺陷与标准图像只有一个灰度差异,自动化机器也可以轻松找到0.10mm尺寸的缺陷。

然而,就实际使用而言,即使相同的全色对比度系统也具有区分色差的不同能力。一些系统能够检测轮廓和色差变化较大的缺陷,而其他系统可以识别非常小的缺陷。对于白色纸板和一些简约风格的印刷品,如日本KENT卷烟标签,美国万宝路卷烟标签,简单的测试可能就足够了,而且大多数国产印刷品,尤其是各种标签,都有很多特点。有太多的闪光元素,如金,银卡纸,烫印,压花或上釉,这要求质量检测设备有足够的能力找到非常小的灰度差异,也许是5级灰度级别,也许更严格一个灰度级差异。这对国内标签市场至关重要。标准图像与印刷品图像之间的比较是检测装置的关键问题。通常,检测装置通过镜头收集图像。在镜头范围的中间部分,图像非常清晰,但是边缘部分的图像可以是虚拟的。阴影和幻像部分的检测结果直接影响整个测试的准确性。从这个角度来看,如果只有整个区域的对比度不适合一些精细的打印。如果可以再次细分所获得的图像,例如将图像分成1024dpi×4096dpi或2048dpi×4096dpi,则检测精度将大大提高,并且检测结果将更加稳定,因为避免了边缘部分的重影。

使用测试设备进行质量测试可提供实时报告以及对整个过程的详细而全面的分析。现场操作人员可以使用自动报警设备及时报警,根据实时分析报告,及时调整工作中的问题,或许减少不仅会是废品率的一个百分点,经理可以依靠关于测试结果的分析报告,跟踪生产过程更有利于生产技术的管理。由于客户要求的高质量测试设备,不仅要保持印刷品的好坏,还需要后期分析功能。一些质量检测设备不仅可以提高成品的合格率,还可以帮助制造商改进工艺,建立质量管理体系,实现长期稳定的质量标准。

凹版印刷机位置控制和产品检验

印刷品的视频图像由生产线上的相机连续拍摄,图像的速度可在30帧/秒以下调节。首先量化由摄像机捕获的图像,并且将模拟信号转换为数字信号,从该数字信号中提取表示镜头内容的关键帧并将其显示在显示器上。对于一帧图像,可以通过静止图像的分析方法进行处理。通过尺寸测量和多光谱分析,可以识别视频图像上的每个颜色代码,并获得颜色代码间距和颜色参数颜色参数以及一些其他相关性。由于各种因素,可能出现诸如高斯噪声,盐和胡椒噪声以及随机噪声的各种噪声。噪声给图像处理带来很多困难。它直接影响图像分割,特征提取和图像识别。因此,需要过滤实时获取的图像。图像滤波需要去除图像外部的噪声,同时保持图像的细节。当噪声是高斯噪声时,线性滤波器是最常用的,易于分析和实现。然而,线性滤波器对盐和胡椒噪声的滤波效果差。传统的中值滤波器可以减少图像中的椒盐噪声,但效果不理想,即去除了完全分散的噪声,保持了彼此接近的噪声,所以当盐和胡椒噪声是更严重的是,它的过滤效果明显恶化。改进的系统中值滤波方法。该方法首先在去除噪声图像窗口中的最大和最小灰度值像素之后获得中值,然后计算中值与对应的像素灰度值之间的差值,然后与阈值进行比较以确定是否使用获得价值。替换像素的灰度值。

图像分割检测此阶段中的每个颜色标记并与背景分离。物体的边缘由灰色不连续性反射。 L边缘类型可以分为两种类型,一种是阶梯边缘,两边是像素。灰度值明显不同;第二个是屋顶状边缘,它位于灰度值的变化点,从增加到减少。转折点L用于阶梯边缘,并且二阶方向导数在边缘处具有零交叉,因此可以使用微分计算。让我们做边缘检测算子。差分算子类边缘检测方法类似于高空间域中的高通滤波,具有增加高频分量的效果。这些操作员对噪音非常敏感。对于阶梯边,常用的算子是梯度算子Sobel。 Sub和Kirsh运营商。拉普拉斯变换和Kirsh算子可用于屋顶状边缘。由于色标是矩形并且相邻边缘的灰度级差别很大,因此使用边缘检测来分割图像。这里,Sobert边缘用于边缘检测。它使用局部差分运算符来查找边缘,从而可以更好地分离颜色代码。在实际检测过程中,采用彩色图像边缘检测方法选择合适的色基(如强度,色度,饱和度等)进行检测。根据印刷机的类型特征,即印刷机的每种颜色的颜色和布局的特征,执行多阈值处理以获得每种颜色的二值图像。测量分割的图像,并通过测量值识别对象。由于色块是矩形,因此可以提取以下特征:(1)通过像素计算的矩形区域,(2)矩形度,(3)比色(H)和饱和度(S),然后是颜色之间的间距根据每个颜色标准的间隔中的像素数获得补片,并与设定值进行比较,得到两者之间的差值,并进行m次测量,取平均值。该差异为数字AC伺服调节部分提供相应的调节信号。调整彩色辊的相对位置,从而消除或减少打印不对中。在特征提取中,图像的多光谱图像分析可以定量地表示颜色代码,例如颜色数字图像中的像素的颜色,并且通过使用HIS获得每个颜色标准的颜色信息的两个参数。格式:色度和饱和度。检查墨水的质量。对每个颜色二进制图或与标准图形匹配的样本执行统计计算,以测量打印期间的墨水屑等参数。

打印机由开卷机展开并依次通过每个印刷单元以执行各种颜色的印刷和干燥。卷绕机执行卷绕L.每种彩色打印都打印在打印材料的边缘上,用于颜色配准的颜色代码。颜色标记线长10毫米,宽1毫米。当套印准确时,每种相邻颜色的标记线应彼此平行。垂直(纵向)距离为20毫米。印刷产品的视频图像由生产线上的相机连续拍摄。通过尺寸测量和多光谱分析,可以识别视频图像上的颜色代码,并获得颜色代码间距和颜色标准的颜色参数。如果相邻两种颜色标准之间的间隔大于或小于20mm,则套印具有偏差。偏差信号被发送到伺服变频驱动单元以驱动AC伺服电机,并且相应的颜色校正辊ML上下移动以将打印材料的行程从前一单元印版辊延伸或缩短到要动态校正的单元印版。

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