用于识别和测量降低安全文件基底透明度的缺陷的方法和系统与流程

本发明总体上涉及一种测量降低基底透明度的缺陷的方法。具体地，所述基底用于安全文件，更具体地，所述缺陷可以在所述安全文件的透明窗口区域中测量，以这种方式可以方便地对其进行描述。然而，应注意，本发明不限于此应用。

定义

如本文中所使用的，术语安全文件包括所有类型的重要文件和识别文件，包括但不限于：诸如银行票据、信用卡、支票之类的货币物品；护照；身份证；证券和股票；驾驶执照；权利证书；诸如机票和火车票之类的旅行文件；门卡和门票；出生死亡和结婚证书；以及成绩单。

本文所用的术语基底是指形成安全文件的基材。

本文中使用的术语窗口是指与基本不透明的用于印刷的区域相比较，安全文件中的透明或半透明区域。窗口可以是完全透明的，使得其允许光的透射基本上不受影响，或者可以部分透明或半透明，使得其部分地允许光的透射，但不允许通过窗口区域清楚地看到物体。

背景技术

使用聚合物膜的安全文件提供了优于传统纸质安全文件的许多优点，包括更长的寿命和增强的安全性。聚合物安全文件中安全性增强的主要原因之一是在文件中使用透明区域或窗口。

然而，如果窗口不允许通过它们传送足够量的光，在安全文件中使用透明窗口会导致诸如自动取款机(atms)、纸币计数机等安全文件处理设备发生问题。此外，如果存在导致窗口的透明度降低的问题，则安全文件可能被认为是不可接受的。

降低诸如窗口之类的基底中的透明度的缺陷可以采用多种形式。这些缺陷的一种形式是基底中的故障，有时称为‘雾化’，因为所述缺陷在基底中表现为‘雾朦胧’。当油墨铺设在基底上并不打算具有油墨或并不打算具有特定油墨的区域中时，会发生另一种更常见的缺陷形式。在印刷行业中，这通常称为‘过调’或‘脏版’。然而，该缺陷可由诸如‘污染’的其它术语来指代。例如，影响基底的透明度的缺陷可以是油墨的微弱浮渣，其看起来是条状的(如带状)或朦胧的(各种形状)。特定水平的这些缺陷可以是可接受的，但是当透明度降低得太多时，这些缺陷变得无法接受。此外，缺陷的容许水平将根据所使用的基底和其预期的应用而变化。

目前评估这些类型的缺陷的唯一可靠的方法是一种人工质量检查过程，通常在图1中示出。用于识别安全文件的窗口中的缺陷的手动检查方法包括：人1将安全文件基底2的样品保持在手臂长度处，然后将样品2倾斜到头顶光源4或黑色背景(未示出)中依次观察各个窗口3。评估基底的人将识别缺陷的强度和大小，从而确定缺陷的严重程度以及缺陷是否导致基底的质量不可接受。然而，由于检查过程的人工性质，存在一定程度的主观性，这取决于进行该过程的人员。

用于评估这些类型缺陷的一种半自动方法是使用‘雾度计’。基于可见光通过该材料时有多少被漫射或散射，雾度计测量材料的透明度、雾度、透视质量和总透射率。来自雾度计的更多散射意味着样品中存在较高水平的‘过调’或更强、更有问题的缺陷。该方法的主要缺点在于雾度计一般只分析小样品。这可导致缺陷没有被识别或缺陷被放大，因为基底的一些部分可能不被测试。分析不能代表较大基底的小区域也可能导致不准确的读数。此外，由该方法生成的结果与人工质量检查过程的等级评定具有非常差的相关性，而人工质量检查过程被认为是此时可用的最精确的方法。

用于评估基底的透明度并识别降低基底内透明度的缺陷的另一种半自动方法使用不透明度计。不透明度计是光电检测器，其显示通过测试区域的单个光束的不透明度。该方法包括色彩分析，例如rgb(红，绿，蓝)色带，并利用通过基底的光的干涉来识别缺陷。该方法与雾度计的方法具有类似的缺点，与上述人工质量检查过程的相关性也较差。

期望提供一种用于识别降低安全文件的基底中透明度的缺陷的改进方法。

还期望提供一种测量安全文件的基底的窗口特征中降低透明度的缺陷的改进方法。

说明书中对文件、设备、法规或知识的任何论述用于解释本发明的背景。它不应被视为承认在本文权利要求的优先权日当天或之前任何材料构成现有技术基础或澳大利亚相关领域中的公知常识的一部分。

技术实现要素：

根据本发明的一个方面，提供了一种检测安全文件的基底区域的缺陷水平的方法，其中，所述缺陷水平与基底区域减小的透明度相关联，所述方法包括：对区域进行数字化成像以创建数字图像，该数字图像包含光强度数据；对所述数字图像进行分析，包括：计算该区域中光强度数据的统计测量；基于该区域中光强度数据的统计测量向该区域分配缺陷得分。

优选地，该统计测量是标准偏差。

测量基底区域的缺陷水平的方法还可以包括将每个区域的缺陷得分与预定缺陷得分范围进行比较的步骤。该方法还可以进一步包括基于所述比较确定每个区域的缺陷得分是否在预定缺陷得分范围内。该方法还可以进一步包括基于所述比较将缺陷水平信号发送到输出设备的步骤。这些步骤是有利的，因为它们有助于识别缺陷水平的可接受性。缺陷水平信号的传输提供了一种用于通知缺陷水平的可接受性的机制。

该方法可以包括在数据库中保存数字图像的附加步骤。还可以进一步包括在数据库中记录区域的缺陷得分的步骤。此外，这些步骤是有利的，因为可以保存和分析所获取的图像。它还能够记录要保持的缺陷和在后面的阶段中引用的图像和缺陷。

所生成的数字图像可以是灰度图像，并且光强度数据可以是从黑色到白色变化的灰色阴影。

可选地，所生成的数字图像可以是彩色图像。在这种情况下，光强度数据可以在多个色带中。多个色带可以是一下任意一种：rgb(红，绿，蓝)；hsv(色调，饱和度，亮度)；或cmyk(青，品红，黄，黑)。如果使用多个色带，则可以在每个色带中计算光强度数据的统计测量。

根据本发明的另一个方面，本发明提供了一种校正用于打印安全文件的印刷机中的缺陷水平的方法，包括以下步骤：使用上述方法测量安全文件的基底区域的缺陷水平；并将所述区域的缺陷得分与预定缺陷得分范围进行比较，其中，如果所述区域的缺陷得分在所述预定缺陷得分范围之外，将所述印刷机中的缺陷水平校正到所述预定缺陷得分范围内。

根据本发明的另一个方面，本发明提供了一种认证安全文件中的安全装置的方法，该方法包括以下步骤：根据上述方法测量所述安全文件的基底区域的缺陷水平；确定所述区域的缺陷得分；将所述区域的缺陷得分与用于指示可信安全装置的预定缺陷得分范围进行比较；以及基于所述比较确定包括所述区域的所述安全文件是否可信。

根据本发明的另一个方面，提供了一种系统，用于测量安全文件的基底区域的缺陷水平并且提供关于所述安全文件的基底质量的信息，其中所述缺陷水平与所述基底区域减小的透明度相关联，该系统包括：成像装置，用于创建包含所述区域的基底区域的数字图像，所述数字图像包含光强度数据；以及图像分析装置，用于计算所述区域中光强度数据的统计测量；并基于该区域中光强度数据的统计测量向该区域分配缺陷得分。

图像分析装置可进一步执行以下步骤：将所述区域的缺陷得分与预定缺陷得分范围进行比较；基于所述比较确定每个区域的缺陷得分是否在预定缺陷得分范围内；以及基于所述比较，将缺陷水平信号发送到输出装置。

在特别优选的实施例中，其缺陷水平得以测量的基底区域是例如用于并入安全文件中的安全装置。在又一个更具体的优选实施例中，所述安全文件是纸币。

此外，该过程具有能够实时使用以允许印刷机的操作人员识别缺陷是否符合质量标准的优点。该方法可以在印刷机上实施，然后印刷机可以以各种方式不断地调整以最小化被识别的缺陷。这有利地使原本会产生的废料量最小化。

附图说明

参照附图能够方便地进一步描述本发明。本发明的其他实施例也是可能的，因此，附图的特殊性不应被理解为可取代本发明前述的一般性。

图1示出了用于检查基底上影响基底透明度的缺陷的现有技术手动方法。

图2示出了根据本发明实施例来识别缺陷的方法。

图3示出了根据图2所示方法中使用的本发明的另一实施例的系统。

图4示出了根据本发明的另一实施例的方法。

图5示出了根据本发明的另一实施例的系统，其用于图4所示的方法中。

图6示出了使用本发明的方法分析的缺陷的变化强度。

图7示出了使用本发明的方法获得的结果统计测量。

具体实施方式

虽然图1中所示的人工检查过程是目前最可靠的识别和测量基底区域中的缺陷并分配用于评价缺陷等级的严重程度的方法，但该方法存在显著的缺点。这些缺点包括缺陷等级会根据检查基板的人而具有变化的可能性。此外，该方法获得的结果是主观的，因此不可能准确地比较来自不同基底的缺陷，或容易地比较不同人所识别的缺陷。

为了解决这些缺点，开发了一种识别和测量缺陷的严重程度的改进方法。现在描述一种自动方法，其有效地识别可以影响基底区域的透明度的缺陷并测量该区域的缺陷水平。

一种识别缺陷的方法实施例，如图2所示，可以使用图3中所示的系统来执行。检查用于安全文件304的基底并识别用于缺陷分析的基底区域202。利用成像装置300对待分析基底的区域306进行数字化成像204。成像装置300可以是例如扫描仪、数码相机或甚至移动电话。可选地，成像装置可以是专业成像设备的组合，例如，专用摄像设备和/或扫描设备。在特别优选的实施例中，成像装置是一种印刷机上的在线检测成像装置。

图像分析装置310分析数字图像206。由成像装置300形成的数字图像305包含光强度数据。光强度数据包括进行缺陷分析的基底区域内的每个像素的光强度。统计测量用于分析光强度数据。由此，图像分析装置310将缺陷得分208分配给图像305以及图像中所表示的区域306。即，基于区域中光强度数据的统计测量，将缺陷得分分配给区域306。尽管裸眼可能不能识别基底中的缺陷，但使用描述的方法将识别最小的缺陷。

光强度数据的统计测量可以是例如标准偏差、平均值或众数。然而，在特别优选的实施例中，光强度数据的统计测量是标准偏差。也可以使用其他统计测量或统计测量的组合。

在一个实施例中，该方法还可以用于识别基底区域是否具有可接受的缺陷水平，即，基底区域是否为可接受的质量。在这样的实施例中，包括步骤202，204，206和208(在图2中示出)的上述方法还包括多个另外的步骤中的任何一个或多个(也在图2中示出)。一个附加步骤确定每个区域是否具有可接受的缺陷水平212。该确定可通过将每个区域的缺陷得分与用于指示可接受的缺陷水平的预定缺陷得分范围进行比较210来产生。可选地，缺陷水平信号可被发送到输出设备以通知用户样本在缺陷得分范围之外或之内214。该信号可以由图像分析装置310发送。

可接受的或不可接受的缺陷水平根据特定应用或特定要求而变化。在安全文件中，对应于具有缺陷(该缺陷降低了窗口的透明度，但是仍然被认为是可接受的(即，不是损坏的))的基底的窗口区域的缺陷水平将取决于多种因素，包括但不限于：安全文件的类型；窗口区域的面积；窗口特征的类型；窗口特征是否是透明的还是仅部分透明的；在窗口特征中使用的任何颜色；或者是否有诸如箔之类的某物应用于窗口特征。

在其它实施例中，测量安全文件的基底区域的缺陷水平的方法还可以包括与将数字图像保存在例如数据库中216相关的步骤。可采取的另一或可选步骤是将缺陷得分记录数据库中216。保存包含缺陷的区域的图像并记录相关缺陷得分的步骤是有利的，其允许比较来自不同批次的基底的缺陷以及分析出现的和被识别的缺陷类型。

降低基底透明度的缺陷可广泛变化。图6示出了三个基底样品(图6a，图6b和图6c))，分别具有区域10a，10b，10c，以对缺陷进行评估。该评估区域由浅色区域示出。三个样本中的每一个都显示出不同强度的缺陷。图6a中的缺陷小，图6b中的缺陷是中等强度，而图6c中的缺陷非常明显，是三个样本中最强的缺陷。图6c中的缺陷在光样品区域10c上以灰色标记11被清晰地看到。

图7示出了使用上述方法处理后的图6的样本，其中所使用的统计测量是标准偏差。由成像装置产生的图像可以是灰度的或彩色的。在图6和7中，分析的图像是灰度图像。灰度数字图像是其中每个像素的值表示‘灰度’级的水平的图像，即仅携带强度信息。这种类型的图像仅由灰色的阴影组成，从最弱强度的黑色变化到最强的白色。例如，‘8位’灰度图像是其中每个像素可以具有黑色和白色之间的256(2⁸)个不同灰度级之一的图像。使用标准偏差作为统计测量提供了区域中像素值分布的度量。因为像素的期望值是白色的(指示无缺陷)，该值的分布提供了缺陷水平的一种测量。

所得到的每个样本的标准偏差允许将缺陷得分分配给每个样本。图7a仅示出了小缺陷，并且像素值21的分布具有相当小的宽度并且因此具有低的标准偏差值。在图7b中，缺陷更明显，并且随后的像素值22的分布比图7a更宽，标准偏差值也大于图7a的标准偏差值。图7c中的缺陷非常大，像素值23的分布比图7a和7b更宽，因此图7c中的光强度数据的标准偏差在比图7a和7b的标准偏差大得多。这是因为当缺陷变得更强时，更多的像素值具有不同的灰色阴影，产生更宽的灰度值分布，进而导致更高的标准偏差读数。因此，很明显，随着基底区域的缺陷变得更大，数字图像结果的标准偏差读数更高。因此，该方法允许对在窗口或其他安全装置中那些减小了基底透明度的缺陷进行客观测量。

还可以修改上述方法以包括彩色图像，其中对每个色带计算统计测量。色带可以是rgb(红，绿，蓝)，hsv(色调，饱和度，亮度)，cmyk(青，品红，黄，黑)或任何其它被认可的色带中的任意一种。

通过进行实验将上述统计测量缺陷评估方法与人工缺陷评估过程进行比较。对多个统计测量进行了评估，包括标准偏差、平均值、众数和中值。在下面的表1中示出了使用每个统计测量的实验结果，相对于进行人工处理的技术人员所提供的等级。在实验中，对各种基底的多个区域进行分析识别。创建并标记每个区域的图像(列‘图像’)，并记录待分析区域的面积(列‘面积’)。对每一区域使用人工缺陷评估过程的技术人员提供的缺陷得分提供在表1中标题为‘人工评估’的列中。分析区域光强度的平均值、标准差、众数和中值的统计测量分别提供在标记为‘平均值’、‘标准偏差’、‘众数’和‘中值’的列中。

表1

如表1所示，由高度熟练的质量保证技术人员进行的识别和评价缺陷的人工过程所得到的缺陷得分与光强度数据的标准偏差最精确地相关。然而，其他统计测量，或这些统计测量的组合也可用于缺陷测量和评估方法中。

在另一实施例中，缺陷识别和测量过程可以在印刷机上作为印刷过程的一部分进行。通过对基底上相关区域进行数字成像并对所得图像进行统计分析，缺陷识别可以作为印刷过程的一部分在线执行。图5示出了通用印刷机系统504，其使用在图4所示的基底区域中识别和测量缺陷的方法400。所述缺陷识别方法可以集成到印刷过程中，而不是印刷一批基底，然后使用上述方法识别和测量缺陷，即，与打印机分离并在打印过程完成后。该方法可以由包含成像装置502和图像分析装置503的系统504在印刷机501内执行或与印刷过程集成在一起，例如在印刷机外部但与印刷机相连的系统。通过这种方式，可以更快地识别出缺陷，并在太多的产品失效之前校正出现缺陷的原因。该过程比当前使用的方法更高效，具有许多优点。

在印刷过程中，印刷每个基底505时，对基底区域进行缺陷分析507。这可以在每层印刷或整个基底完成后进行。需要最小化或校正的缺陷包括例如，将基底的透明度减小到不可接受水平的那些缺陷。在上述方法中，对基底上进行分析的区域进行识别402。对基底的感兴趣区域507进行数字化成像404，形成数字图像506。数字图像包含光强数据。这些感兴趣区域可以基于被打印的基底预先确定，并输入到成像和分析系统502，503中，从而自动进行成像404和分析406功能。然后分析得到的数字图像406，并计算图像的光强度数据的统计测量。可以使用多个统计测量，包括但不限于：标准偏差；平均值；众数中值或这些统计测量的任意组合。基于统计测量，将缺陷得分分配408到区域507。该缺陷识别和分析作为打印过程的一部分在线进行。无需停止印刷机后再进行分析。

然后将分配给基底区域的缺陷得分与预定缺陷得分范围进行比较410。预定缺陷得分范围基于对被打印的特定应用或产品的需求进行设置。如果一个区域的缺陷得分超出预定缺陷得分范围，即，对于该区域是不可接受的缺陷得分，这由缺陷水平信号412识别，并进行校正缺陷的来源的过程414，并因此对区域的不可接受的缺陷水平进行校正。印刷机或印刷机的操作者能够识别出引起缺陷的问题并调整或校正缺陷的来源。可能引起缺陷的问题可能包括印刷机中不正确的参数，印刷机的特征未对准或磨损，或者是基底的问题。

在印刷机继续运行的同时，可以进行印刷基底的分析。然而，根据造成不可接受缺陷水平的问题，可能有必要停止印刷过程以校正引起缺陷的问题。当印刷机继续运行或仅暂时停止时，多个问题将能够得到校正。这减少了印刷机的停工时间，从而提高了印刷过程的效率。

可以通过各种方法对缺陷的来源进行校正，包括在印刷机上增加刀片压力，使用不同的刀片角度，改变叶片，使用新的刀片，降低所用油墨的粘度，或使用不同的溶剂。

该方法是特别有利的，因为降低基底区域的透明度的缺陷在出现时能够被识别和校正，从而减少包含不可接受缺陷水平的产品并因此减少损坏(废品)。此外，缺陷的在线识别意味着可以立即调整印刷机以去除缺陷。因为人工缺陷检查只能在离线基底上进行，整个印刷运行有可能具有直到进行检测(一旦印刷机离线)之前没有检测到的缺陷。这将需要重复整个印刷过程。本发明的方法克服了这种缺点，因为它可以在印刷机上在线起作用。此外，在目前所述的方法中，可以在不停止印刷机的情况下进行调整从而校正缺陷，进一步减少浪费。

虽然被数字化成像和进行缺陷分析的感兴趣区域可以是基底上的各种安全装置的小区域，还可以是整个基底。这样，可以将印刷基板的统计测量与一个或多个模板或‘主’基板(被认为具有在可接受缺陷得分范围内的缺陷得分)的统计测量进行比较。

在另一实施例中，上述识别和测量缺陷的方法可使用在用于认证安全文件中的安全装置的方法中。该方法包括如下步骤：测量包含如上所述的安全装置的基底区域的缺陷水平。然后，确定用于包含安全装置的区域的缺陷得分。然后将该缺陷得分与用于指示可信安全装置的预定缺陷得分范围进行比较。然后，基于所述比较确定如果安全文件是否是可信的。

对于本领域技术人员来说显而易见的修改和变化包括在如所附权利要求书中所要求的本发明的范围内。