用于探测喷墨印刷机中的缺陷印刷喷嘴的方法与流程

本发明涉及一种用于探测喷墨印刷机中的缺陷印刷喷嘴的方法。

本发明基于数字印刷的技术领域。

背景技术：

在数字印刷(在此也即喷墨印刷)中，经常发生喷墨印刷机的印刷头的单个印刷喷嘴的故障。这些故障包括多种可能的缺陷类型。这涉及到：以减少的墨滴体积进行印刷，以及印刷喷嘴导致歪斜印刷的印刷点的位置偏差，乃至印刷喷嘴的完全失灵。导致这种故障的常见原因例如是：异物(特别是灰尘)进入到印刷头的这些印刷喷嘴中，或者印刷头的这些印刷喷嘴中的油墨变干。所有这些缺陷印刷喷嘴的故障类型都采用本领域专业术语“缺失喷嘴(missingnozzle)”来指代。这种“缺失喷嘴”在待生产的印刷图像中会导致特定的印刷缺陷。例如，(完全)失灵的印刷喷嘴通常会导致线形产物(artefakt)，这是因为无法在这个部位处施加油墨。在单色印刷的情况下，在缺陷印刷喷嘴的部位处产生所谓的“白线(whiteline)”，因为这个部位透出了(通常是白色的)承印基底。在多色印刷的情况下(在喷墨印刷机中将多种颜色相互叠印以产生特定的色值)，目标色值会失真，这是因为(完全)失灵的印刷喷嘴无法助于其颜色份额。在印刷喷嘴具有降低的印刷性能的情况下，会导致类似的缺陷图像。在印刷喷嘴强烈歪斜地喷射的情况下，还导致额外的问题。除了由于印刷喷嘴不在其预设位置上印刷所导致的生成的白线之外，还会产生“暗线(darkline)”，这是因为强烈歪斜地喷射的印刷喷嘴通常会印刷到已由另一印刷喷嘴所印刷的区域中。由于在这个部位处的油墨施加提高，于是产生了具有高于原本预期的色值的线形产物，所谓的“暗线”。

为了使印刷喷嘴的缺陷功能对印刷品质的影响尽可能保持最小，于是通过各种各样的方法手段对这种缺陷印刷喷嘴进行补偿。然而，为了能够执行补偿，首先需要一次性正确地辨识出缺陷印刷喷嘴。在现有技术中已知多种手段方法用于探测这种缺陷印刷喷嘴。例如已知的是：借助于图像传感器检测由喷墨印刷机所产生的印刷图像，并且将已经以这种方式数字化存在的图像与良好图像(gutbild)进行比较，以便能够识别出(例如由缺陷印刷喷嘴所引起的)偏差。然而，这种通常在自动化品质控制的框架内执行的方法手段存在许多问题。例如，在此仅仅能够监测那些确实助于产生相应印刷图像的印刷喷嘴。由此，对于当前印刷图像而言恰恰不被需要的那些印刷喷嘴在其功能方面无法被监测。另外，在通常情况下，在印刷任务的框架内所应产生的那些印刷图像数据并不适合用于实现单个印刷喷嘴的精确功能检查。另一问题在于，将在所检测到的印刷图像中的图像缺陷与确定的印刷喷嘴进行配属(zuordnung)。由于图像检测系统(例如所使用的图像传感器的分辨率)的约束，这种配属而仅能够受限地实现；然而，对于单个印刷喷嘴的功能的精确监测而言，这种配属则绝对是必须。

因此通常的是，为了探测出缺陷印刷喷嘴，于是印刷出所谓的印刷喷嘴测试图案(druckdüsentestmuster)，这些印刷喷嘴测试图案在承印基底上被安置且印刷在原本的印刷图像以外。美国专利申请us20100321437a1公开了一种用于以喷墨印刷进行色密度校正的方法，此外还用于校正缺失喷嘴。该方法公开了对这种印刷喷嘴测试图案的应用。这些印刷喷嘴测试图案由图像检测系统进行检测且分析处理。由于印刷喷嘴测试图案是专门设计用于使每个印刷喷嘴都印刷出这个测试图案的特定部分，因此，通过所检测到的印刷喷嘴测试图案的分析处理，对所有参与印刷的印刷喷嘴的性能做出明确说明。在此，这种分析处理以计算机支持的方式进行，并且通常由相应图像检测系统的计算机执行。然而，能够将数据转发至专门的分析处理计算机。这些印刷喷嘴测试图案自身具有多种可能的变型。一种由现有技术已知的(测试)图案在于：每个印刷喷嘴印刷出竖直线。由于检测到印刷喷嘴测试图案的那个图像传感器的分辨率通常低于印刷头的分辨率，因此印刷喷嘴测试图案大多以这样的方式布置：即，不是一个排列中相互并排的每个印刷喷嘴印刷出竖直线，而是只有一个排列中的印刷头中的每第n个印刷喷嘴印刷出竖直线。随后，其下方的排列中的每第(n+1)个印刷喷嘴印刷出竖直线，依此类推，直至这个印刷头中要测试的所有印刷喷嘴都印刷出其竖直线为止。由于各竖直线能够由此被计数并且具有明确单一性(eindeutigkeit)，因此能够将各线配属于确定的印刷喷嘴。为了分析处理，于是能够基于参数(例如这个线与其已知的额定位置之间的偏差度量或者所印刷的线的连续性等)得出关于所涉及的印刷喷嘴的状态的提示。但是，这种方法手段的缺点在于，难以确定出：例如印刷喷嘴到其额定位置的偏差程度与这个印刷喷嘴多大程度(或是否)在随后的印刷图像中确实导致印刷技术干扰的度量之间的关联性(korrelation)。为此，采用阈值，基于这些阈值来评估：印刷喷嘴是否以允许的功能范围印刷，还是需要被归类为有缺陷的。如果将用于评估印刷喷嘴是否缺陷的那个阈值过强地设定，则可能导致很多对印刷喷嘴的错误判断。也即，对其自身而言正确起作用的、仅具有很小的偏差但仍适于印刷的那些印刷喷嘴将会被识别成缺陷并随后予以补偿。然而，被补偿的印刷喷嘴总是会导致待产生的印刷图像中的印刷品质要低于借助完整起作用的印刷喷嘴所产生的印刷图像。但是，如果将阈值选得过弱，则无法识别出导致印刷技术问题且引起印刷图像中缺陷的那些印刷喷嘴，并且这些印刷喷嘴会继续以未补偿的方式在印刷图像中产生干扰。

对于阈值的定义可以是恒定值。然而，适宜的阈值与当前的印刷条件(或油墨流动特性)相关，这又与所印刷的基底以及例如与油墨干燥的设定等相关。此外，记录印刷喷嘴测试图案的测量系统(即摄像机系统)可能会产生测量噪声，该测量噪声使阈值在理论上所采用的值具有干扰性(例如印刷喷嘴写入范围的宽度的一半作为x方向上的偏差)。因此，基于测量技术的角度以及基于变化的印刷条件的角度，定义恒定值是困难的。

由未公开的德国专利申请de102017217993.7已知一种用于借助计算机探测喷墨印刷机中的缺陷印刷喷嘴的方法，其中，为了探测而印刷出多行的印刷喷嘴测试图案，在该印刷喷嘴测试图案中，对于每个行m而言，只有每第n个印刷喷嘴是激活的，并且在每个另外的m+1行中，相应的第(n+1)个印刷喷嘴是激活的，以及印刷出几何方面上配属于印刷喷嘴测试图案的面覆盖元素并且这两个元素(印刷喷嘴测试图案和面覆盖元素)由至少一个图像传感器进行检测并由计算机进行分析处理，其中，由计算机通过分析处理所求取到的印刷喷嘴测试图案来辨识出缺陷印刷喷嘴，该方法的特征在于，由计算机将面覆盖元素中的缺陷配属于印刷喷嘴测试图案中的印刷喷嘴，由计算机根据面覆盖元素中的缺陷来分析处理印刷喷嘴测试图案中所配属的印刷喷嘴的参数，并且这些参数定义出值范围，针对每个配属的印刷喷嘴，由计算机基于该值范围推导出阈值并将其用于探测出缺陷印刷喷嘴。然而，该方法仅公开了用于以改善方式求取出所需阈值的方法手段。在此没有公开消除借助于印刷喷嘴测试图案进行单纯探测的上述缺点的原本探测方法。

作为替代地，针对阈值定义可采用统计值，该统计值由印刷喷嘴整体的测量值得出，例如是：印刷喷嘴与额定位置之间的x(方向)偏差的标准差的n倍。借此，显著与印刷喷嘴整体“不同”的那些印刷喷嘴被归类为有问题的。在此，例如：如果一个印刷喷嘴与额定位置之间的偏差大于所有印刷喷嘴与额定位置之间的x(方向)所有偏差的标准差的4倍，则这个印刷喷嘴可被归类为有问题的。该方法的缺点在于：它假定了印刷喷嘴的“起作用的”整体，对于这种印刷喷嘴的“起作用的”整体，具有低于标准差n倍标准的值的印刷喷嘴从印刷技术方面看来通常不会在当前印刷条件下引起干扰。然而，如果例如该整体的多个印刷喷嘴由于强烈的局部污染而不再起作用，则将标准差n倍的那个阈值定义为大于不再起作用的那些多个印刷喷嘴的值。于是，这些喷嘴不会被识别为有问题的。

因此，由现有技术中已知的是，印刷出面覆盖元素而代替于喷嘴测试图案。在这种情况下，借助所有参与的印刷喷嘴以测试的方式印刷出半色调或全色调面(halb-oder)。然后，在图像检测的框架内检查：以这种方式印刷的面覆盖元素是否包含图像产物(例如“白线”、“暗线”或诸如此类)，这些产物可推断出存在功能上受损的印刷喷嘴。借助这种方法手段能够通常非常有利地探测出：是否存在导致印刷图像中问题的印刷喷嘴。然而在此(正如在基于原本印刷图像进行探测的情况那样)总是存在固有的问题是：在这个面覆盖元素内部无法辨识出导致缺陷的单个印刷喷嘴。仅能够确定出缺陷印刷喷嘴必然所处的区域，而不能确定出有缺陷的单个特定的印刷喷嘴自身。这只有在提供了具有高图像拍摄分辨率的高性能图像拍摄硬件时才可能会实现。即便如此，由于油墨流动特性，在某些情况下，仅能够辨识出干扰。此外，无法识别出具体的印刷喷嘴，这是因为可见的干扰与印刷喷嘴之间没有明确的配属关系。同样，只有借助分辨率极高的摄像机才能够确定出印刷喷嘴对或者确定出相邻范围内的特定喷嘴的故障，如果这在这种情况下不是不可能的话。

此外，由未公开的德国专利申请de102016224303.9已知：附加于印刷喷嘴测试图案，借助多种不同的面密度印刷出面覆盖元素。此时，如果在对印刷喷嘴测试图案进行分析处理时发现了偏差印刷喷嘴，那么，能够在具有多种面密度的面覆盖元素中对应的位置处检查：这个缺陷印刷喷嘴是否、并且针对哪种面密度导致了印刷缺陷。随后，仅针对缺陷印刷喷嘴导致相应印刷缺陷的那些面密度，执行对缺陷印刷喷嘴的补偿。然而，这种方法手段的缺点在于，为了对已在印刷喷嘴测试图案中找到的那个偏差印刷的印刷喷嘴进行精确评估及归类，总是需要将具有多种面密度的面覆盖元素一同印刷。由于品质控制的框架内的图像检测(也包含对缺陷印刷喷嘴的探测)在喷墨印刷机的正式印刷阶段始终是连续不断地进行，因此这意味着：在每第k张承印页张上印刷出喷嘴测试图案以及在这种情况下也印刷出具有多种面密度的面覆盖元素。这在很大程度上提高了整个探测方法的耗费。在此不仅需要分析处理印刷喷嘴测试图案，而且还需要分析处理基于多种面密度的面覆盖元素，并且这两个结果都需要连续不断地相互比较。另一方面在于，在这种方法手段中探测总是要基于印刷喷嘴测试图案。通过印刷喷嘴测试图案探测出缺陷印刷喷嘴，然后检查面覆盖元素：这个缺陷印刷喷嘴是否、并且对于哪种面覆盖会引起问题。也就是说：这还继续与印刷喷嘴测试图案中的、具有所有上述缺点的单纯探测相关。对面覆盖元素进行检验，仅是为了检查已发现的所探测到的印刷喷嘴，然而并不助于原本的探测。

技术实现要素：

因此，本发明的任务在于，提出一种用于探测缺陷印刷喷嘴的方法，与现有技术的已知方法相比，本方法更准确且更有效地求取出缺陷印刷喷嘴。

上述任务通过一种用于借助计算机探测喷墨印刷机中缺陷印刷喷嘴的方法来实现，其中，为了探测而印刷出至少一个多行式印刷喷嘴测试图案，所述印刷喷嘴测试图案包括确定数量的水平行，所述确定数量的水平行由以周期方式印刷的、具有相等间距的、且上下布置的竖直线的组成，其中，在印刷喷嘴测试图案的每一行中，分别只有喷墨印刷机的印刷头中的与所述确定数量的水平行相符合的那些印刷喷嘴以周期方式助于印刷喷嘴测试图案，以及印刷出与所述多行式印刷喷嘴测试图案在几何方面相配属的面覆盖元素，这两个元素(印刷喷嘴测试图案和面覆盖元素)由至少一个图像传感器进行检测并且由所述计算机进行分析处理，其中，由计算机能够根据阈值辨识出缺陷印刷喷嘴，并且随后补偿所探测到的印刷喷嘴，所述方法的特征在于，由计算机通过分析处理所检测到的面覆盖元素从而探测出印刷缺陷，由计算机将这些印刷缺陷配属于几何方面邻近的印刷喷嘴的区域，并且，通过分析处理这个区域中的多行式印刷喷嘴测试图案，从而确定出导致相应印刷缺陷的喷嘴。

根据本发明的方法的核心在于：首先依据面覆盖元素求取出印刷缺陷，这些印刷缺陷例如能够是通过缺失喷嘴所引起的白线。在面覆盖元素的这种检验中，于是求取出这种印刷缺陷，并且将其配属于可能造成所涉及到的印刷缺陷的可能印刷喷嘴的区域。正如上文开头所述，基于印刷图像的缺失喷嘴探测(由于面覆盖元素正好与标准化的印刷图像并无不同)大多无法将所检测到的印刷缺陷精确地配属于确定的印刷喷嘴。因此，本发明的方法仅仅求取出印刷喷嘴这样的区域，其中，该区域必须如此大，使得引起缺陷的印刷喷嘴必须最大可能地位于这个区域中。于是将这个区域的印刷喷嘴与印刷喷嘴测试图案的分析处理的检验结果进行比较。通过印刷喷嘴测试图案的检验及分析处理，精确地评估每个印刷喷嘴的状态。此时，借助于全部所检验的印刷喷嘴的精确的状态描述，计算机能够自动化求取出在基于面覆盖元素的分析处理所求取出的区域中最有可能造成所测量到的印刷缺陷的那个印刷喷嘴。于是，这个印刷喷嘴被认为是有缺陷的进而被关断且得到补偿。

由相关的从属权利要求和说明书以及相关附图得出本方法的优势以及优选的改进方案。

本发明方法的另一优选改进方案是，在对所检测到的面覆盖元素进行分析处理时，通过阴影校正法(shading-korrektur)消除图像传感器的影响。为了对所检测到的面覆盖元素尽可能无差错地分析处理，于是尽可能降低图像传感器对其产生的数字图像的影响，该数字图像基于面覆盖元素的分析处理。通过与基底的比较来执行阴影校正法。通过这种方式，能够通过阴影校正法良好地消除所检测到的面覆盖元素的数字图像中的明暗效果(licht-undschatteneffekte)。这对于以下情况是重要的：防止由分析处理算法求取出所印刷的面覆盖元素上完全不存在的、而是通过图像检测而引入到所检测到的面覆盖元素的数字图像中的印刷缺陷。

本发明方法的另一优选改进方案是，在对所检测到的面覆盖元素进行分析处理时，通过多行式印刷喷嘴测试图案与面覆盖元素之间所印刷的、且由至少一个图像传感器所检测的像素-印刷喷嘴-配属点(pixel-zu-druckdüsen-zuordnungspunkte)将所发现的呈色调值偏差形式的印刷缺陷进行配属。为了简化将面覆盖元素中的确定区域配属于相应的相关印刷喷嘴测试图案，在所述印刷喷嘴测试图案和所述面覆盖元素之间印刷出“像素-印刷喷嘴-配属点”。借助于这些“像素-印刷喷嘴-配属点”能够将已经在面覆盖元素中所出现的印刷缺陷大致配属于确定的印刷喷嘴。在此，这些“像素-印刷喷嘴-配属点”是所印刷出的圆形或圆盘，其中心或重心由系统已知的印刷喷嘴所印刷，从而借助图像分析方法将所印刷的圆形的重心处的摄像机像素配属于印刷喷嘴。

本发明方法的另一优选改进方案是，在对所检测的面覆盖元素进行分析处理时，所述计算机进行趋势消除用以提高信噪比。面覆盖元素的分析处理以这样的方式执行：即，将那些所检测到的且由计算机所确定的色调值处理成色调值信号。这个色调值信号是求取面覆盖元素中所存在的印刷缺陷的基础。为了使这种求取不易出错，于是通过地点位置求取出对色调值信号的系统影响以及将信号中的色调值降低这些效果。借助这种趋势消除，在分析处理中能够更可靠地发现诸如“白线”的印刷缺陷。

本发明方法的另一优选改进方案是，在对所检测到的面覆盖元素进行分析处理时，所述计算机求取出印刷缺陷，其方式是，所述计算机以迭代方式评估沿着所有印刷喷嘴线的全部灰度值，并且将偏差灰度值作为印刷缺陷来考虑，其中，几何方面邻近的印刷喷嘴的区域由具有所述偏差灰度值的印刷喷嘴线以及由相邻印刷喷嘴线得出。也就是说，在面覆盖元素的分析处理中，所述计算机涉及到所有灰度值，通过灰度值分析(grauwertanalyse,gva)并且评估是否存在偏差的灰度值。偏差灰度值例如是所有灰度值中大于5sigma的灰度值。这个迭代过程的结果是与呈产物形式的偏差相符合的印刷喷嘴数目的列表。由于借助于“像素-印刷喷嘴-配属点”无法将产物明确地配属于所涉及的印刷喷嘴，因此将所发现的印刷喷嘴数目例如扩大±5印刷喷嘴的范围。实际上有缺陷的印刷喷嘴很可能处于这个印刷喷嘴范围内。

本发明方法的另一优选改进方案是，在对所检测到的多行式印刷喷嘴测试图案进行分析处理时，所述计算机求取出印刷喷嘴参数(例如竖直印刷的具有相等间距线的连续性和位置)，借助这些印刷喷嘴参数来评估印刷喷嘴的印刷性能。为了基于印刷喷嘴的所求取出的区域求取出准确的缺陷喷嘴，于是对该区域的每个印刷喷嘴进行更详细地检验。这是通过对所检测到的印刷喷嘴测试图案的分析处理来执行，其中，所述计算机求取出印刷喷嘴参数(例如是由每个印刷喷嘴在印刷喷嘴测试图案中所印刷的具有相等间距的竖直线的连续性和位置)，并且借此评估每个印刷喷嘴的状态。

本发明方法的另一优选改进方案是，在对所检测到的多行式印刷喷嘴测试图案进行分析处理时，对于面覆盖元素中所求取出的每个印刷缺陷，所述计算机将几何方面邻近的印刷喷嘴的所配属的区域于其所求取出的印刷喷嘴参数进行比较，并且依据这个比较来确定出这个区域的缺陷印刷喷嘴。通过将印刷喷嘴数目的范围(该印刷喷嘴数目的范围通过面覆盖元素的分析处理而已知并且其中很可能存在缺陷印刷喷嘴)与通过印刷喷嘴测试图案的分析处理而已知的区域中所处的相关印刷喷嘴进行比较因而能够在给定区域中可靠地求取出缺陷印刷喷嘴。一般来说，基于这个区域的印刷喷嘴就是要找的缺陷印刷喷嘴，该印刷喷嘴的状态根据印刷喷嘴测试图案的分析处理看起来是最为关键的。

本发明方法的另一优选改进方案是，在将所求取出的印刷缺陷与几何方面邻近的印刷喷嘴所求取出的印刷喷嘴参数进行比较时，所述计算机应用分类模型，该分类模型与多个参数相关，这些参数例如是由所求取出的印刷喷嘴参数所生成的(色调值)信号的相位值和振幅值。为了将所求取出的具有印刷缺陷的范围与基于印刷喷嘴测试图案所求取出的印刷喷嘴参数更有效地比较，所述计算机应用分类模型。该分类模型适用于所有基于面覆盖元素的分析处理所已知的区域。所述分类模型与多种参数(例如相位和振幅值)相关。由于对于印刷过程中每种所应用的印刷色采用面覆盖元素，这是因为自然每种印刷色(也即过程色)在具有固有的印刷喷嘴的固有的印刷头中实现印刷，因此所述分类模型也适用于所使用的每种过程色。

本发明方法的另一优选改进方案是，本发明的方法仅在印刷任务开始时的学入阶段(einlernphase)中执行。由于非常耗费的是，总是要印刷所有印刷喷嘴测试图案、“像素-印刷喷嘴-配属点”以及面覆盖元素，因而本发明的方法仅在学入阶段中完全执行。由此例如可以想到的是，在随后的正式印刷中仅还印刷出所述印刷喷嘴测试图案，以便能够保持所使用的印刷喷嘴的相应当前状态的实时信息。如果所检验的印刷喷嘴的状态显著恶化，则仍然能够对此快速反应并且将所涉及的喷嘴关断并对其进行补偿。

本发明方法的另一优选改进方案是，所述多行式印刷喷嘴测试图案的印刷及分析仅在印刷任务开始时的学入阶段中执行，用以求取出印刷喷嘴参数；而印刷和分析所述面覆盖元素用以求取出印刷缺陷连同在几何方面邻接的印刷喷嘴的与该印刷缺陷相配属的区域则是连续不断地执行。同样可以使用反向方法手段，其方式是，在正式印刷中仅继续印刷出面覆盖元素，以便能够借助于分析处理面覆盖元素而立即求取出新出现的缺陷印刷喷嘴。在此，仅开始在学入阶段中印刷出印刷喷嘴测试图案，其目的更少是为了求取出印刷喷嘴的当前状态，而是首先为了如此微调“像素到印刷喷嘴的映射”(也即基于面覆盖元素的像素到确定印刷喷嘴的配属关系)，以使得面覆盖元素中出现的印刷缺陷也能够在没有与印刷喷嘴测试图案进行比较的情形下配属于确定的印刷喷嘴。

附图说明

接下来将参照相关附图并基于至少一个优选的示例性实施例更详细地描述本发明以及本发明在结构和/或功能方面有利的进一步改进方案。在附图中，相互对应的元件具有相同的附图标记。

附图示出了：

图1：页张喷墨印刷机的结构示例；

图2：由缺失喷嘴所引起的白线的示意性示例；

图3：为探测目的而印刷的测试图案和面积覆盖序列的结构；

图4：趋势消除对灰度值信号的影响；

图5：用于本发明方法的结构组件；

图6：分类模型的示例。

具体实施方式

优选示例性实施例的应用领域是喷墨印刷机7。图1示出了这种机器7的基本设计的例子，包括：用于将承印基底2输送到印刷机构4中的进料器1直至收料器3，在该印刷机构4中，由印刷头5对承印基底2进行印刷。在此，喷墨印刷机7涉及到由控制计算机6控制的页张喷墨印刷机7。如上所述地，印刷机构4中的印刷头5中的单个印刷喷嘴23可能会在印刷机7运行时失灵。这种失灵会导致白线9，或在多色印刷的情况下会导致失真的色值。图2示出了印刷图像8中的这种白线9的示例。

在图5中以包括所涉及构件的框图的形式在结构方面示出本发明方法的优选实施例。为了辨识出造成竖直产物(例如“划痕(kratzer)”或白线9)的印刷喷嘴，于是对主题序列(在图3中更详细示出)进行印刷。在此，作为第一元素，所有相关的印刷喷嘴所涉及的印刷喷嘴测试图案10和先前提到的喷嘴负荷面11。为了提供标准印刷喷嘴测试图案10中的印刷喷嘴参数在统计方面足够的再现表示对每种颜色而言，至少八次印刷出印刷喷嘴测试图案10。喷墨印刷机7的图像检测系统(优选采用avt摄像机系统)为了确定出印刷喷嘴参数而借助算法来处理印刷喷嘴测试图案10。更具体地说，评估的是：印刷喷嘴与目标位置之间的偏差(也称为相位20)以及印刷喷嘴印刷的连贯性(也称为振幅19)。另外，avt摄像机系统将喷嘴列表17发送至lvis(linoprint可变图像系统(linoprintvariableimagesystem)的简称)，该列表17包括要监测的所有印刷喷嘴。基于此，创建日志文件(logfile)，该日志文件包含喷嘴状态。

在印刷喷嘴测试图案10之后，印刷出面覆盖元素13的色调值面在此，优选使用50％至60％的面覆盖(网点覆盖率)，对于人眼和图像分析而言，这对有问题的印刷喷嘴23最敏感。与标准印刷喷嘴测试图案10类似，具有色调值面13的区块包含先前提到的印刷喷嘴负荷面11和“像素-印刷喷嘴-配属点”12。这些(点)是这样的圆形(或圆盘)：对于这些圆形(或圆盘)，印刷出已知的印刷喷嘴的中心(或重心)，从而借助于图像分析方法能够精确地将所印刷的元素的重心处的摄像机像素配属于印刷喷嘴。

首先，以计算机辅助的方式处理借助图像检测系统的摄像机所检测到的色调值元素13。这可以采用图像检测系统的计算机6，或者采用任意的适合的其他计算机来。在此，通过所谓的“阴影校正(shading-korrektur)”，使得感兴趣区域(，，regionsofinterest“roi)中的不期望的摄像机影响在计算方面得以排除。这通过与基底2的比较来实现。随后，借助“像素与印刷喷嘴之间的配属”评估分析点，将“像素色调值”换算成“印刷喷嘴色调值”。在此，基于所求取到的色调值，产生出信号15。然后，将这个色调值信号15处理且过滤。为此有利的是，在迭代过程之前，事先基于标准差(s)14建立出小阶的(例如第一/第二/第三阶的)系统影响，通过地点进行求取并且通过这些影响来降低色调值15。图4示出了这种趋势消除(trendbereinigung)对色调值信号16影响的示例。在已通过这种方式实现了趋势消除的色调值信号16中，如“白线”9这样的产物能够被更可靠地找到，这是因为通过较小的标准差(s)14所造成的信噪比变大，正如图4所示那样。

在将色调值信号16处理且过滤之后，以迭代过程搜寻产物9。在迭代中，寻找相当于印刷技术产物的灰度值异常值，其中，这些异常值例如可以被定义成大于所有灰度值的标准差(s)14的五倍。在迭代之后，从灰度值集移除这些异常值。在n次迭代之后，不再存在异常值。这个过程的结果是相当于产物的印刷喷嘴数18。因为在此仍无法实现具有“像素与印刷喷嘴之间配属关系”函数的明确配属关系，并且可能在产物9之后隐藏有不只一个缺陷喷嘴，因此，下一步骤是，与来自于喷嘴列表17(或基于该喷嘴列表17所求取到的日志文件)的印刷喷嘴参数进行比较。

例如，为了这种比较，所寻得的印刷喷嘴数增长了例如+/-5印刷喷嘴的范围。实际的缺陷喷嘴23很可能处于包含有问题印刷喷嘴18数的这个得出的印刷喷嘴范围内。这个范围18的大小与所采用的“像素与印刷喷嘴之间配属关系”的准确性相关。此时，借助当前的探测方法的所求取到的被宣布为缺陷印刷喷嘴区域18以及被宣布为良好剩余印刷喷嘴22，将呈机器学习模型形式的分类模型(也被称为“监督学习支持向量机分类模型(supervisedlearningsupportvectormachineclassificationmodel(svm))”)进行训练且用于相应的测量。

图6示出了应用这种分类模型的结果的示例。限制条件21将“良好的”印刷喷嘴22与缺陷印刷喷嘴23分开。svm分类模型与两个参数相关。第一参数是：线与印刷喷嘴的额定位置之间的偏差，即：横向于纸张行进方向上的偏差，相当于相位20。这些相位值20在-∞至∞之间变化。第二参数是：印刷喷嘴的强度，也称为振幅19。这些振幅值19在0到1之间变化。这些印刷喷嘴最初借助于“灰色条分析(graubalkenanalyse)”已经被标记为良好印刷喷嘴22或缺陷印刷喷嘴23。对于每种颜色而言，在使用上述数据(即相位20、振幅19和标签22、23)的情况下，训练svm分类模型。然后，使用该模型对印刷喷嘴进行分类。整个过程借助不同印刷喷嘴测试图案10重复n次，例如十次，然而总是最少重复八次。最后，所有探测的结果在逻辑上通过“或”相关联，以创建出缺陷印刷喷嘴的最终列表，参见图6。

要注意的是：svm分类模型不是直接借助原始数据(即“原始相位”和“原始振幅”)进行训练，而是借助标准化数据，如下所示：

标准相＝(相-μ相)/σ相

其中，μ相和σ相：相位值的平均值和标准差

标准振幅＝(振幅-μ振幅)/σ振幅

其中，μ振幅和σ振幅：振幅值的平均值和标准差

除了使用“机器学习模型”之外，还可以借助具有上文所解释的因数的logistic回归手段来分析这些数据。

然而，应注意的是，所有探测(“最差方案(worstof-ansatz)”)在逻辑上以“或”相关联的结果与探测数相关。这意味着：如果探测数保持可变(例如至少是八次)，那么，大约从25到30次探测起，以渐近的方式接近于稳定界限类型，这是因为否则的话在探测数不同的情况下可对比性会降低。在优选的实施变型方案中，借助方差分析(varianzanalyse)评估分析n次探测。由此，首先以独立于探测数的方式参照位置参数，并且保留置信区间与探测数(或自由度)的相关性。

于是，结果是具有能够与印刷/图像产物相配属的缺陷印刷喷嘴17的列表。

因此，根据本发明的方法，将印刷喷嘴测试图案10与面覆盖元素13组合，从而能够识别出产生竖直产物(例如划痕或“白线9”)的印刷喷嘴23。通过这种方式能够显著改善了面覆盖元素13的评估分析方法的过程准确性，并且能够至少部分地补偿会阻碍仅基于面覆盖元素13进行纯探测的摄影机低分辨率。

附图标记列表

1进料器

2当前承印基底/当前承印页张

3收料器

4喷墨印刷机构

5喷墨印刷头

6计算机

7喷墨印刷机

8当前承印页张上的印刷图像

9白线

10印刷喷嘴测试图案

11印刷喷嘴负荷面

12像素与喷嘴相配属的配属点

13面覆盖元素

14标准差s

15具有信号噪声间距(信噪比)的色调值信号

16具有信号噪声间距(信噪比)的趋势消除的色调值信号

17印刷喷嘴列表

18有缺陷的印刷喷嘴的数量

19振幅值

20相位值

21限制条件

22良好的印刷喷嘴

23有缺陷的印刷喷嘴