一种基于印品图像信息的印刷机状态识别方法
【技术领域】
[0001]本发明属于印刷机检测技术领域，具体涉及一种基于印品图像信息的印刷机状态识别方法。
【背景技术】
[0002]对于全新印刷机、翻修印刷机以及使用中的印刷机来说，都需要对其运行状态进行判定，尤其是正在使用中的印刷机，检测其运行状态对于印刷品的质量控制有着重要意义。
[0003]对于现有的印刷机状态监测，最常用的信息来源是振动信息和印品图像信息。然而由于印刷机的复杂结构，部件之间相互影响使得测得的振动信号不够准确，只能针对单一部件的运行状态进行监测，对于印品的多变量信息无法全面考虑。
[0004]印刷品中不仅包含着丰富的图文信息，也隐含着运行状态信息。由于印张在印刷过程中与一些部件有直接或者间接的接触，所以印张在印刷过程中就会把印刷机的状态信息记录下来，如果印刷机存在故障就会导致印张图文信息与原稿出现偏差，如:杠子，重影，套印不准，色差等，这些偏差、缺陷就是印品记录的印刷机的故障信息。因此基于印刷图像信息挖掘的印刷机故障诊断与状态监测技术，实时检测印刷机的状态，进行其故障识别，减少废品的产生和带来的环境污染以及机器修理带来经济损失。
[0005]蔡叶菁等开发了一种凹版印刷机计算机图像检测和位置控制系统，利用彩色边缘检测等方法对在线印刷品的图像进行实时图像处理和分析，可动态或静态显示在线印刷品图像，并得到与产品图像质量相关的参数，以此检测产品的质量；并利用各色之间的对版误差，通过伺服电机进行实时位置校正。
[0006]孟璇的硕士学位论文“单张纸胶印机自动套准的研究”中提出应用模版匹配法和差影法进行套准检测，但是由于多色印刷叠印式套印标志套印模式的复杂性，容易引起模板匹配的误差，导致检测精度低的缺陷。
[0007]20世纪80年代，德国海德宝公司推出了 CPC计算机控制系统，并随之衍生出CP2000系统，控制系统可以在控制台上用放大镜观察印张的套准标记线，确定各个颜色的套准误差，但海德堡公司技术保密性强，无法实现广泛的应用，且并未对检测数据进行进一步的分析处理，无法完成胶印机状态的自动化检测。
【发明内容】
[0008]本发明的目的是提供一种基于印品图像信息的印刷机状态识别方法，解决了现有印刷机的状态不能在线检测的问题。
[0009]本发明所采用的技术方案是，一种基于印品图像信息的印刷机状态识别方法，首先对印刷图文进行检测采集，得到检测印张，将检测印张传送至计算机；然后，在计算机上利用专用分析软件对检测印张进行分析判定，实现印刷机状态的识别。
[0010]本发明的特点还在于:
[0011]利用专用分析软件对检测印张进行处理，具体为:将检测印张和标准印张进行差分处理，得到差分图像，从而得到差分图像的灰度值矩阵，再将灰度值矩阵的灰度等级进行简化处理，计算不同方向的灰度共生矩阵并提取特征参数，然后将特征参数进行PCA降维处理，再后将PCA降维后的参数输入SVM进行分类，最终确定印刷机状态是否异常。
[0012]不同方向包括0°、45。、90。、135。。
[0013]特征参数包括能量、熵、对比度、相关性。
[0014]专用分析软件包括PCA模块、SVM模块、判别模块、登录模块、个人信息模块、帮助丰吴块；
[0015]其中，PCA模块根据样本的增加来更新投影矩阵，根据需要调整主元个数；
[0016]SVM模块根据需要来调整SVM训练参数，根据样本的增加来更新SVM模型。
[0017]本发明的有益效果是:
[0018]I)本发明一种基于印品图像信息的印刷机状态识别方法中是利用检测图文来获得印刷品纹理数据，通过计算机分析软件获取结果，为印刷机的正常与异常状态判断提供了依据；
[0019]2)本发明的识别方法在一定程度上可以替代人工检测，自动化程度高；
[0020]3)本发明的识别方法可在生产中同时进行检测，提高了检测效率。
【附图说明】
[0021]图1是本发明一种基于印品图像信息的印刷机状态识别方法的流程图；
[0022]图2是本发明中专用分析软件组成图；
[0023]图3是本发明中专用分析软件的工作流程图。
【具体实施方式】
[0024]下面结合附图和【具体实施方式】对本发明进行详细说明。
[0025]本发明一种基于印品图像信息的印刷机状态识别方法，流程如图1所示，首先对印刷图文进行检测采集，得到检测印张，将检测印张传送至计算机；然后，在计算机上利用专用分析软件对检测印张进行分析判定，实现印刷机状态的识别。
[0026]专用分析软件，如图2所示，包括PCA模块、SVM模块、判别模块、登录模块、个人信息模块、帮助模块；其中，PCA模块根据样本的增加来更新投影矩阵，根据需要调整主元个数；SVM模块根据需要来调整SVM训练参数，根据样本的增加来更新SVM模型，从而提高识别率。
[0027]利用专用分析软件对检测印张进行处理，如图3所示，具体为:将检测印张和标准印张进行差分处理，得到差分图像，从而得到差分图像的灰度值矩阵，再将灰度值矩阵的灰度等级进行简化处理，计算不同方向的灰度共生矩阵并提取特征参数，然后将特征参数进行PCA降维处理，再后将PCA降维后的参数输入SVM进行分类，最终确定印刷机状态是否异常。
[0028]本发明一种基于印品图像信息的印刷机状态识别方法，具体包括以下步骤:
[0029]步骤1、米集印品图文?目息
[0030]用图像采集工具采集印品图文部分的信息并传输至专用分析软件。
[0031]步骤2、获得差分图像
[0032]检测印品图像和标准印品图像进行灰度化处理以后，进行差分处理得到差分图像，提取出异常纹理。
[0033]步骤3、获得灰度共生矩阵及特征参数
[0034]将差分图像进行灰度级简化，再计算灰度共生矩阵，并计算特征参数。
[0035]步骤4、参数降维
[0036]为了简化计算速度，将特征参数进行PCA降维。
[0037]步骤5、
[0038]参数输入到训练后的SVM模型，由训练后的SVM模型进行识别判定。
[0039]本发明的一种基于印品图像信息的印刷机状态识别方法，是通过采集印张的图文信息，并应用专用分析软件获得特征参数，根据已知的异常类型和其对应的特征参数训练SVM建立识别判定模型，运用获得的特征参数和建立的判定模型对印刷机工作状态进行监测和识别。
[0040]本发明的一种基于印品图像信息的印刷机状态识别方法，可以应用于印刷机的装配、调试和印刷生产过程，有效的实现对于印刷机状态的监测。本发明同样适用于印刷机在线和离线的状态监测，为印刷机的状态监测、维修和调节节省时间和生产成本。
[0041]本发明的一种基于印品图像信息的印刷机状态识别方法，可以在专用软件中根据需要更改SVM训练的参数来更新SVM模型来提高识别判定的准确率，还可以调整PCA中的主元模型个数等参数来调整计算效率。
【主权项】
1.一种基于印品图像信息的印刷机状态识别方法，其特征在于，首先对印刷图文进行检测采集，得到检测印张，将检测印张传送至计算机；然后，在计算机上利用专用分析软件对检测印张进行分析判定，实现印刷机状态的识别。2.根据权利要求1所述的一种基于印品图像信息的印刷机状态识别方法，其特征在于，所述利用专用分析软件对检测印张进行处理，具体为:将检测印张和标准印张进行差分处理，得到差分图像，从而得到差分图像的灰度值矩阵，再将灰度值矩阵的灰度等级进行简化处理，计算不同方向的灰度共生矩阵并提取特征参数，然后将特征参数进行PCA降维处理，再后将PCA降维后的参数输入SVM进行分类，最终确定印刷机状态是否异常。3.根据权利要求2所述的一种基于印品图像信息的印刷机状态识别方法，其特征在于，所述不同方向包括0°、45°、90°、135°。4.根据权利要求2所述的一种基于印品图像信息的印刷机状态识别方法，其特征在于，所述特征参数包括能量、熵、对比度、相关性。5.根据权利要求2所述的一种基于印品图像信息的印刷机状态识别方法，其特征在于，所述专用分析软件包括PCA模块、SVM模块、判别模块、登录模块、个人信息模块、帮助模块； 其中，PCA模块根据样本的增加来更新投影矩阵，根据需要调整主元个数； SVM模块根据需要来调整SVM训练参数，根据样本的增加来更新SVM模型。
【专利摘要】本发明公开了一种基于印品图像信息的印刷机状态识别方法，首先对印刷图文进行检测采集，得到检测印张，将检测印张传送至计算机；然后，在计算机上利用专用分析软件对检测印张进行分析判定，实现印刷机状态的识别。本发明一种基于印品图像信息的印刷机状态识别方法中是利用检测图文来获得印刷品纹理数据，通过计算机分析软件获取结果，为印刷机的正常与异常状态判断提供了依据；本发明的识别方法可在生产中同时进行检测，提高了检测效率。
【IPC分类】G06K9/00
【公开号】CN105205477
【申请号】CN201510696984
【发明人】张海燕, 春伟博, 侯和平, 徐卓飞, 李利峰
【申请人】西安理工大学
【公开日】2015年12月30日
【申请日】2015年10月22日