简述机器视觉检测在包装印刷行业中的应用

近年来,国内印刷竞争日趋激烈，精美印刷产品不断涌现，使得产品设计和印刷工艺越来越复杂，所用的材料也越来越讲究，凹印、胶印、柔印、丝印、UV印刷、UV上光、全息烫印、镭射铝箔纸等技术分分上阵，多种印刷技术组合的产品随处可见。随着印刷工艺的复杂化和多样化，对成品检验的要求也越来越高。各道工序出现缺陷产品（如飞沫、刀丝、套印不正等）后，最终流入到最后检验工序，若全部由人工完成，工作量极大，且依靠人的视力检测很难保持持续性和稳定性，容易产生疲劳和漏检的现象，造成质量事故。

   根据印刷的重复性原理，印刷缺陷在线监测系统通过高速摄像头连续拍摄印刷图案，并将其与一个完好无缺的基准图像作比较，当二者差异（这种差异对应着印刷过程中产生的各种缺陷，如污渍、飞沫、色差等）超出了设定的范围时，机器视觉检测系统即判定印刷过程中产生，保存缺陷图案并用声光报警，同时控制贴标机对有缺陷的纸张进行贴标。最早用于印刷品质量检测的是将标准影像与被检测影像将进行灰度对比的技术，现在普遍采用的技术是以RGB三原色为基础进行对比。从实际使用上来说，影响检测能力的因素有如下几点。

1、印刷材质的问题

印刷材质除了常见的白卡纸，铜版纸外，还存在很大比例的转移纸（金银卡纸、镭射纸）；纸上除了印刷外还有素面烫金、全息定位烫金等印后工艺，其强反射特性给普通照明条件下的检测带来难度，而且压凸图案由于低色差特性也给检测带来困难。

2、设备波动造成的纸张蛇形跑动问题

在印刷过程中，随着张力的变化和速度的波动，纸张在前进过程中会产生蛇行跑动的现象，表现在运动方向的不同程度的拉伸，以及宽度方向的不同程度的偏移，给图像的采集和对比造成困难；同时由于卷筒生产过程中再现性差。无法真正获得理想的模板，假设理想的模板并非完整无缺，而待测图像无论用何种图像复原算法或对其算法，只能从图像轮廓上与模板匹配，缺陷细节和材料形变细节仍然无法分离。

3、检测精度的问题

基于摄像的检测系统其检测依据是图像的色彩信息，如果缺陷的尺寸或色差超出摄像的观察范围，这种缺陷理论上检测不出来，或者称不可信检测。如何是检测精度与企业的质量指标达成一致，是检测设备商面临的主要问题。

这些关键问题对光源的设计和算法的处理是极大的考验，本节介绍的对高速印品进行在线缺陷检测的机器视觉检测系统，通过独特的光学系统，可以检测到印品上的微小的印刷缺陷；系统中采用的方轮廓检出算法，避免了因纸张形变造成的误检；可以对图像数据进行分布式处理和集中统计管理；通过网络接口，为打标机提供剔除废品信息。