一种无色磷光印刷图纹质量在线检测方法及装置与流程

本发明涉及一种无色磷光印刷图纹质量在线检测方法及装置。

背景技术：

无色磷光化合物可添加到吸收性印刷油墨或透明载体中，且在自然光下，无色磷光化合物在印刷品上是不可见的，除非受到紫外线的激发才能观察到。由于无色磷光材料在紫外线照射下的发光特性，目前无色磷光材料广泛印刷于有价证券(如钞票)的图纹当中，以起到一定的防伪作用。

目前在有价证券的印刷过程当中，在种种误差因素下，导致有价证券上印刷出的无色磷光印刷图纹各有差异，故在有价证券印刷完成后，通常需要对有价证券上印刷出的无色磷光印刷图纹进行检测，以判断出其是否印刷合格。

现有技术当中，目前在对无色磷光印刷图纹进行检测时，一般是采用肉眼观察的方法，然而，由于无色磷光在可见光下不可见，需要在紫外灯的照射条件下观察，导致检测效率低，且误差大，检测结果不可靠，同时在大生产过程中，通常都是对大张有价证券(包括纵横排列的若干小张有价证券)进行印刷，操作者无法做到对大张有价证券中的每一小张产品都进行检查。

技术实现要素：

基于此，本发明的目的是提供一种检测结果可靠的无色磷光印刷图纹质量在线检测方法及装置。

根据本发明实施例的一种无色磷光印刷图纹质量在线检测方法，应用于无色磷光印刷图纹质量在线检测装置，所述方法用于对大张磷光印刷产品进行检测，所述大张磷光印刷产品随印刷滚筒传动，且包括纵横排列的若干小张产品，所述装置包括紫外光源及多台相机，每台所述相机负责对一纵列的所述小张产品进行检测，所述方法包括：

在所述紫外光源照射下，实时获取所述相机对当前与其正对的所述小张产品拍摄的磷光反射图像；

按照预设的图像划分方式，将任一当前磷光反射图像划分成若干个待测图像区域，并将每个所述待测图像区域与模板图像中对应的模板区域进行超差分析，以得到每个所述待测图像区域的超差状态值；

根据每个所述待测图像区域的所述超差状态值，对所述当前磷光反射图像对应的目标小张产品的印刷图纹质量进行评判。

另外，根据本发明上述实施例的一种无色磷光印刷图纹质量在线检测方法，还可以具有如下附加的技术特征：

进一步地，所述将每个所述待测图像区域与模板图像中对应的模板区域进行超差分析的步骤包括：

将每个所述待测图像区域的像素灰度值与所述模板图像中对应的模板区域的标准灰度值进行差值计算，以得到每个所述待测图像区域与对应的所述模板区域之间的灰度差值；

将每个所述灰度差值与合格灰度差阈值范围进行对比分析，以得到每个所述待测图像区域的所述超差状态值。

进一步地，所述将每个所述待测图像区域与模板图像中对应的模板区域进行超差分析的步骤包括：

根据图像处理相似度算法，将每个所述待测图像区域与所述模板图像中对应的模板区域进行相似度计算，以得到每个所述待测图像区域与对应的所述模板区域之间的相似度；

将每个所述相似度与合格相似度阈值范围进行对比分析，以得到每个所述待测图像区域的所述超差状态值。

进一步地，所述将每个所述相似度与合格相似度阈值范围进行对比分析，以得到每个所述待测图像区域的所述超差状态值的步骤包括：

判断任一当前相似度是否小于所述合格相似度阈值范围内的最小值；

若是，则将所述当前相似度对应的所述待测图像区域的所述超差状态值记为第一预值；

若否，则判断所述当前相似度是否大于所述合格相似度阈值范围内的最大值；

若是，则将所述当前相似度对应的所述待测图像区域的所述超差状态值记为第二预值；

若否，则将所述当前相似度对应的所述待测图像区域的所述超差状态值记为合格预值。

进一步地，所述根据每个所述待测图像区域的所述超差状态值，对所述当前磷光反射图像对应的目标小张产品的印刷图纹质量进行评判的步骤包括：

判断每个所述待测图像区域的所述超差状态值是否均为所述合格预值；

若是，则将所述目标小张产品的印刷图纹质量记为合格；

若否，则将所述目标小张产品的印刷图纹质量记为不合格，并从所述当前磷光反射图像中获取并存储所述目标小张产品的唯一标识码。

根据本发明实施例的一种无色磷光印刷图纹质量在线检测装置，所述装置用于对大张磷光印刷产品进行检测，所述大张磷光印刷产品随印刷滚筒传动，且包括纵横排列的若干小张产品，所述装置包括控制系统、紫外光源及多台相机，每台所述相机负责对一纵列的所述小张产品进行检测，所述控制系统包括：

图像获取模块，用于在所述紫外光源照射下，实时获取所述相机对当前与其正对的所述小张产品拍摄的磷光反射图像；

图像分析模块，用于按照预设的图像划分方式，将任一当前磷光反射图像划分成若干个待测图像区域，并将每个所述待测图像区域与模板图像中对应的模板区域进行超差分析，以得到每个所述待测图像区域的超差状态值；

质量评判模块，用于根据每个所述待测图像区域的所述超差状态值，对所述当前磷光反射图像对应的目标小张产品的印刷图纹质量进行评判。

另外，根据本发明上述实施例的一种无色磷光印刷图纹质量在线检测装置，还可以具有如下附加的技术特征：

进一步地，所述图像分析模块包括：

灰度计算单元，用于将每个所述待测图像区域的像素灰度值与所述模板图像中对应的模板区域的标准灰度值进行差值计算，以得到每个所述待测图像区域与对应的所述模板区域之间的灰度差值；

灰度差分析单元，用于将每个所述灰度差值与合格灰度差阈值范围进行对比分析，以得到每个所述待测图像区域的所述超差状态值。

进一步地，所述图像分析模块包括：

相度计算单元，用于根据图像处理相似度算法，将每个所述待测图像区域与所述模板图像中对应的模板区域进行相似度计算，以得到每个所述待测图像区域与对应的所述模板区域之间的相似度；

相似度分析单元，用于将每个所述相似度与合格相似度阈值范围进行对比分析，以得到每个所述待测图像区域的所述超差状态值。

进一步地，相似度分析单元包括：

相似度最小值判断子单元，用于判断任一当前相似度是否小于所述合格相似度阈值范围内的最小值；

第一状态值设置子单元，用于当判断到所述当前相似度小于所述最小值时，将所述当前相似度对应的所述待测图像区域的所述超差状态值记为第一预值；

相似度最大值判断子单元，用于当判断到所述当前相似度不小于所述最小值时，判断所述当前相似度是否大于所述合格相似度阈值范围内的最大值；

第二状态值设置子单元，用于当判断到所述当前相似度大于所述最大值时，将所述当前相似度对应的所述待测图像区域的所述超差状态值记为第二预值；

合格状态值设置子单元，用于当判断到所述当前相似度不大于所述最大值时，将所述当前相似度对应的所述待测图像区域的所述超差状态值记为合格预值。

进一步地，所述质量评判模块包括：

状态值判断单元，用于判断每个所述待测图像区域的所述超差状态值是否均为所述合格预值；

第一评判单元，用于当判断到每个所述待测图像区域的所述超差状态值均为所述合格预值时，将所述目标小张产品的印刷图纹质量记为合格；

第二评判单元，用于当判断到每个所述待测图像区域的所述超差状态值不是均为所述合格预值时，将所述目标小张产品的印刷图纹质量记为不合格，并从所述当前磷光反射图像中获取并存储所述目标小张产品的唯一标识码。

上述的无色磷光印刷图纹质量在线检测方法及装置，由于所述大张磷光印刷产品随印刷滚筒传动，因此通过所述紫外光源照射并通过所述相机进行同步拍摄，能够获取到每个所述小张产品的磷光反射图像，然后采用细分区域评估的方法，将每张磷光反射图像中的每个划分区域与模板图像中对应的模板区域进行超差分析，从而得到每张磷光反射图像中的每个划分区域的超差状态值，即是否超差，然后根据每张磷光反射图像中的每个划分区域的超差状态值，即可判断出每张磷光反射图像对应的小张产品上的印刷图纹质量的好坏。因此所述无色磷光印刷图纹质量在线检测方法及装置，其能够实现对大张磷光印刷产品中的每一小张产品进行检查，且采用细分区域评估的方法对每个小张产品上的印刷图纹质量进行分析，误差小，检测结果的可靠性高。

附图说明

图1为本发明第一实施例中无色磷光印刷图纹质量在线检测方法的流程图。

图2为无色磷光印刷图纹质量在线检测装置的安装结构示意图。

图3为本发明第二实施例中无色磷光印刷图纹质量在线检测方法的流程图。

图4为图3中步骤s14的具体实施流程图。

图5为本发明第三实施例中无色磷光印刷图纹质量在线检测方法的流程图。

图6为图5中步骤s24的具体实施流程图。

图7为本发明第四实施例中无色磷光印刷图纹质量在线检测装置的结构示意图。

图8为本发明第五实施例中无色磷光印刷图纹质量在线检测装置的结构示意图。

主要元件符号说明：

以下具体实施方式将结合上述附图进一步说明本发明。

具体实施方式

为了便于理解本发明，下面将参照相关附图对本发明进行更全面的描述。附图中给出了本发明的若干实施例。但是，本发明可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施例。相反地，提供这些实施例的目的是使对本发明的公开内容更加透彻全面。

需要说明的是，当元件被称为“固设于”另一个元件，它可以直接在另一个元件上或者也可以存在居中的元件。当一个元件被认为是“连接”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件或者可能同时存在居中元件。本文所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“左”、“右”以及类似的表述只是为了说明的目的。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。

请参阅图1，所示为本发明第一实施例中的一种无色磷光印刷图纹质量在线检测方法，应用于无色磷光印刷图纹质量在线检测装置，请查阅图2，所示为无色磷光印刷图纹质量在线检测装置的安装结构示意图，所述方法用于对大张磷光印刷产品(如大张钞票)200进行检测，所述大张磷光印刷产品200随印刷滚筒300传动，且包括纵横排列的若干小张产品210，所述装置安装于所述印刷滚筒300上，所述装置包括紫外光源20及多台相机30，每台所述相机30负责对一纵列的所述小张产品进行检测，其中，一纵列的所述小张产品为沿所述印刷滚筒300传动方向的一列所述小张产品，所述方法包括步骤s01至步骤s03。

步骤s01，在所述紫外光源照射下，实时获取所述相机对当前与其正对的所述小张产品拍摄的磷光反射图像。

可以理解的，在紫外线的照射下，所述小张产品中的磷光将被激发而发出可见光，从而显现出磷光印刷图纹，以便于所述相机获取磷光图像。

需要指出的是，由于所述大张磷光印刷产品随所述印刷滚筒传动，且每台所述相机负责对一纵列的所述小张产品进行检测，因此所述大张磷光印刷产品中的每一张所述小张产品均会传送至与对应的所述相机正对。故在具体实施时，可以根据所述印刷滚筒的输送速度来设置所述相机获取磷光图像的间隔时间，以使所述相机能够同步拍摄每一张被传送至与其正对的所述小张产品的磷光图像。

步骤s02，按照预设的图像划分方式，将任一当前磷光反射图像划分成若干个待测图像区域，并将每个所述待测图像区域与模板图像中对应的模板区域进行超差分析，以得到每个所述待测图像区域的超差状态值。

需要指出的是，所述预设的图像划分方式可以为将图像等分成预设划分数目个区域，例如将图像等分成49(横排7个x纵排7个)个区域。

可以理解的，所述模板图像同样通过所述图像划分方式进行了模板区域划分，因此每个所述待测图像区域均存在一个对应的所述模板区域。

其中，每个所述待测图像区域的超差状态值包括-1、0及1，将每个所述待测图像区域与对应的所述模板区域进行超差分析的步骤为：判断每个所述待测图像区域的参数(如灰度值)与对应的所述模板区域的对应差数是否超差；

当判断到当前待测图像区域的参数(如灰度值)差于对应的所述模板区域的对应参数时，将当前待测图像区域的所述超差状态值记为-1；

当判断到当前待测图像区域的参数(如灰度值)超于对应的所述模板区域的对应参数时，将当前待测图像区域的所述超差状态值记为1；

当判断到当前待测图像区域的参数(如灰度值)位于对应的所述模板区域的对应参数内时，将当前待测图像区域的所述超差状态值记为0。

步骤s03，根据每个所述待测图像区域的所述超差状态值，对所述当前磷光反射图像对应的目标小张产品的印刷图纹质量进行评判。

可以理解的，根据每个所述待测图像区域的所述超差状态值，即可得出所述当前磷光反射图像是否合格，从而得出所述当前磷光反射图像对应的所述目标小张产品的印刷图纹质量是否合格。当每个所述待测图像区域的所述超差状态值均为0时，对应的所述目标小张产品的印刷图纹质量合格。

综上，本发明上述实施例当中的一种无色磷光印刷图纹质量在线检测方法，由于所述大张磷光印刷产品随印刷滚筒传动，因此通过所述紫外光源照射并通过所述相机进行同步拍摄，能够获取到每个所述小张产品的磷光反射图像，然后采用细分区域评估的方法，将每张磷光反射图像中的每个划分区域与模板图像中对应的模板区域进行超差分析，从而得到每张磷光反射图像中的每个划分区域的超差状态值，即是否超差，然后根据每张磷光反射图像中的每个划分区域的超差状态值，即可判断出每张磷光反射图像对应的小张产品上的印刷图纹质量的好坏。因此所述无色磷光印刷图纹质量在线检测方法及装置，其能够实现对大张磷光印刷产品中的每一小张产品进行检查，且采用细分区域评估的方法对每个小张产品上的印刷图纹质量进行分析，误差小，检测结果的可靠性高。

请参阅图3，所示为本发明第二实施例中的一种无色磷光印刷图纹质量在线检测方法，应用于无色磷光印刷图纹质量在线检测装置，所述方法用于对大张磷光印刷产品(如大张钞票)进行检测，所述大张磷光印刷产品随印刷滚筒传动，且包括纵横排列的若干小张产品，所述装置包括紫外光源及多台相机，每台所述相机负责对一纵列的所述小张产品进行检测，所述方法包括步骤s11至步骤s17。

步骤s11，在所述紫外光源照射下，实时获取所述相机对当前与其正对的所述小张产品拍摄的磷光反射图像。

步骤s12，按照预设的图像划分方式，将任一当前磷光反射图像划分成若干个待测图像区域。

步骤s13，根据图像处理相似度算法，将每个所述待测图像区域与所述模板图像中对应的模板区域进行相似度计算，以得到每个所述待测图像区域与对应的所述模板区域之间的相似度。

步骤s14，将每个所述相似度与合格相似度阈值范围进行对比分析，以得到每个所述待测图像区域的所述超差状态值。

其中，请查阅图4，所述将每个所述相似度与合格相似度阈值范围进行对比分析，以得到每个所述待测图像区域的所述超差状态值的步骤包括步骤s141至步骤s145。

步骤s141，判断任一当前相似度是否小于所述合格相似度阈值范围内的最小值。

当所述步骤s141判断到所述当前相似度小于所述最小值时，执行步骤s142，当所述步骤s141判断到所述当前相似度不小于所述最小值时，执行步骤s143。

步骤s142，将所述当前相似度对应的所述待测图像区域的所述超差状态值记为第一预值。

其中，所述第一预值为-1。

步骤s143，判断所述当前相似度是否大于所述合格相似度阈值范围内的最大值。

当所述步骤s143判断到所述当前相似度大于所述最大值时，执行步骤s144，当所述步骤s143判断到所述当前相似度不大于所述最大值时，执行步骤s145。

步骤s144，将所述当前相似度对应的所述待测图像区域的所述超差状态值记为第二预值。

其中，所述第一预值为1。

步骤s145，将所述当前相似度对应的所述待测图像区域的所述超差状态值记为合格预值。

其中，所述第一预值为0。

步骤s15，判断每个所述待测图像区域的所述超差状态值是否均为所述合格预值。

当所述步骤s15判断到每个所述待测图像区域的所述超差状态值均为所述合格预值时，则执行步骤s16，当所述步骤s15判断到每个所述待测图像区域的所述超差状态值不均为所述合格预值时，则执行步骤s17。

步骤s16，将所述当前磷光反射图像对应的目标小张产品的印刷图纹质量记为合格，并从所述当前磷光反射图像中获取并存储所述目标小张产品的唯一标识码。

步骤s17，将所述当前磷光反射图像对应的目标小张产品的印刷图纹质量记为不合格，并从所述当前磷光反射图像中获取并存储所述目标小张产品的唯一标识码。

其中，所述唯一标识码可以为所述目标小张产品的号码(如钞票的号码)，所述唯一标识码可以通过图像特征提取方法从对应的磷光反射图像中提取。

可以理解的，获取并存储所述目标小张产品的所述唯一标识码的好处在于，能够将所述目标小张产品的合格或不合格状态与对应的所述唯一标识码建立关联，通过所述唯一标识码的查找即可得到对应的所述目标小张产品的印刷图纹质量是否合格，便于后续的查找和追溯。

请参阅图5，所示为本发明第三实施例中的一种无色磷光印刷图纹质量在线检测方法，应用于无色磷光印刷图纹质量在线检测装置，所述方法用于对大张磷光印刷产品进行检测，所述大张磷光印刷产品随印刷滚筒传动，且包括纵横排列的若干小张产品，所述装置包括紫外光源及多台相机，每台所述相机负责对一纵列的所述小张产品进行检测，所述方法包括步骤s21至步骤s27。

步骤s21，在所述紫外光源照射下，实时获取所述相机对当前与其正对的所述小张产品拍摄的磷光反射图像。

步骤s22，按照预设的图像划分方式，将任一当前磷光反射图像划分成若干个待测图像区域。

步骤s23，将每个所述待测图像区域的像素灰度值与模板图像中对应的模板区域的标准灰度值进行差值计算，以得到每个所述待测图像区域与对应的所述模板区域之间的灰度差值。

步骤s24，将每个所述灰度差值与合格灰度差阈值范围进行对比分析，以得到每个所述待测图像区域的所述超差状态值。

其中，请查阅图6，所述将每个所述灰度差值与合格灰度差阈值范围进行对比分析，以得到每个所述待测图像区域的所述超差状态值的步骤包括步骤s241至步骤s245。

步骤s241，判断任一当前灰度差值是否小于所述合格灰度差阈值范围内的最小值。

当所述步骤s241判断到所述当前灰度差值小于所述最小值时，执行步骤s242，当所述步骤s241判断到所述当前灰度差值不小于所述最小值时，执行步骤s243。

步骤s242，将所述当前灰度差值对应的所述待测图像区域的所述超差状态值记为第一预值。

步骤s243，判断所述当前灰度差值是否大于所述合格灰度差阈值范围内的最大值。

当所述步骤s243判断到所述当前灰度差值大于所述最大值时，执行步骤s244，当所述步骤s243判断到所述当前灰度差值不大于所述最大值时，执行步骤s245。

步骤s244，将所述当前灰度差值对应的所述待测图像区域的所述超差状态值记为第二预值。

步骤s245，将所述当前灰度差值对应的所述待测图像区域的所述超差状态值记为合格预值。

步骤s25，判断每个所述待测图像区域的所述超差状态值是否均为所述合格预值。

当所述步骤s25判断到每个所述待测图像区域的所述超差状态值均为所述合格预值时，则执行步骤s26，当所述步骤s25判断到每个所述待测图像区域的所述超差状态值不均为所述合格预值时，则执行步骤s27。

步骤s26，将所述当前磷光反射图像对应的目标小张产品的印刷图纹质量记为合格，并从所述当前磷光反射图像中获取并存储所述目标小张产品的唯一标识码。

步骤s27，将所述当前磷光反射图像对应的目标小张产品的印刷图纹质量记为不合格，并从所述当前磷光反射图像中获取并存储所述目标小张产品的唯一标识码。

本发明另一方面还提供一种无色磷光印刷图纹质量在线检测装置，请查阅图7，所示为本发明第四实施例中的一种无色磷光印刷图纹质量在线检测装置，所述装置的安装结构采用图2当中所示的结构，所述装置用于对大张磷光印刷产品200进行检测，所述大张磷光印刷产品200随印刷滚筒300传动，且包括纵横排列的若干小张产品210，所述装置包括控制系统、紫外光源20及多台相机30，每台所述相机30负责对一纵列的所述小张产品210进行检测，所述控制系统包括：

图像获取模块11，用于在所述紫外光源照射下，实时获取所述相机对当前与其正对的所述小张产品拍摄的磷光反射图像；

图像分析模块12，用于按照预设的图像划分方式，将任一当前磷光反射图像划分成若干个待测图像区域，并将每个所述待测图像区域与模板图像中对应的模板区域进行超差分析，以得到每个所述待测图像区域的超差状态值；

质量评判模块13，用于根据每个所述待测图像区域的所述超差状态值，对所述当前磷光反射图像对应的目标小张产品的印刷图纹质量进行评判。

进一步地，所述图像分析模块12包括：

相度计算单元121，用于根据图像处理相似度算法，将每个所述待测图像区域与所述模板图像中对应的模板区域进行相似度计算，以得到每个所述待测图像区域与对应的所述模板区域之间的相似度；

相似度分析单元122，用于将每个所述相似度与合格相似度阈值范围进行对比分析，以得到每个所述待测图像区域的所述超差状态值。

进一步地，相似度分析单元122包括：

相似度最小值判断子单元1221，用于判断任一当前相似度是否小于所述合格相似度阈值范围内的最小值；

第一状态值设置子单元1222，用于当判断到所述当前相似度小于所述最小值时，将所述当前相似度对应的所述待测图像区域的所述超差状态值记为第一预值；

相似度最大值判断子单元1223，用于当判断到所述当前相似度不小于所述最小值时，判断所述当前相似度是否大于所述合格相似度阈值范围内的最大值；

第二状态值设置子单元1224，用于当判断到所述当前相似度大于所述最大值时，将所述当前相似度对应的所述待测图像区域的所述超差状态值记为第二预值；

合格状态值设置子单元1225，用于当判断到所述当前相似度不大于所述最大值时，将所述当前相似度对应的所述待测图像区域的所述超差状态值记为合格预值。

进一步地，所述质量评判模块13括：

状态值判断单元131，用于判断每个所述待测图像区域的所述超差状态值是否均为所述合格预值；

第一评判单元132，用于当判断到每个所述待测图像区域的所述超差状态值均为所述合格预值时，将所述目标小张产品的印刷图纹质量记为合格；

第二评判单元133，用于将当判断到每个所述待测图像区域的所述超差状态值不是均为所述合格预值时，将所述目标小张产品的印刷图纹质量记为不合格，并从所述当前磷光反射图像中获取并存储所述目标小张产品的唯一标识码。

进一步地，所述相机为数字相机，检测速度快，且所述相机30的分辩率达到0.1mmx0.1mm，其可以拍摄出产品细微缺陷以及产品印刷的规格套印，所述紫外光源20采用波长为365nm的紫外光灯管。

请查阅图8，所示为本发明第五实施例中的一种无色磷光印刷图纹质量在线检测装置，本实施例当中的无色磷光印刷图纹质量在线检测装置与第四实施例当中的无色磷光印刷图纹质量在线检测装置大抵相同，不同之处在于，本实施例当中的无色磷光印刷图纹质量在线检测装置在第四实施例的基础上:

所述图像分析模块12包括：

灰度计算单元121a，用于将每个所述待测图像区域的像素灰度值与所述模板图像中对应的模板区域的标准灰度值进行差值计算，以得到每个所述待测图像区域与对应的所述模板区域之间的灰度差值；

灰度差分析单元122a，用于将每个所述灰度差值与合格灰度差阈值范围进行对比分析，以得到每个所述待测图像区域的所述超差状态值。

进一步地，灰度差分析单元122a包括：

灰度差最小值判断子单元1221a，用于判断任一当前灰度差值是否小于所述合格灰度差阈值范围内的最小值；

第一预值设置子单元1222a，用于当判断到所述当前灰度差值小于所述最小值时，将所述当前灰度差值对应的所述待测图像区域的所述超差状态值记为第一预值；

灰度差最大值判断子单元1223a，用于当判断到所述当前灰度差值不小于所述最小值时，判断所述当前灰度差值是否大于所述合格灰度差阈值范围内的最大值；

第二预值设置子单元1224a，用于当判断到所述当前灰度差值大于所述最大值时，将所述当前灰度差值对应的所述待测图像区域的所述超差状态值记为第二预值；

第三预值设置子单元1225a，用于当判断到所述当前灰度差值不大于所述最大值时，将所述当前灰度差值对应的所述待测图像区域的所述超差状态值记为合格预值。

本领域技术人员可以理解，在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行装置、装置或设备(如基于计算机的装置、包括处理器的装置或其他可以从指令执行装置、装置或设备取指令并执行指令的装置)使用，或结合这些指令执行装置、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行装置、装置或设备或结合这些指令执行装置、装置或设备而使用的装置。

计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(ram)，只读存储器(rom)，可擦除可编辑只读存储器(eprom或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(cdrom)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。

应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行装置执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或它们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(pga)，现场可编程门阵列(fpga)等。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。