一种基于十字线的印刷套印误差检测方法技术

本发明专利技术公开一种基于十字线的印刷套印误差检测方法，S1、提取十字线图形的轮廓；S2、计算十字图案纵横向线的长度和宽度；S3、计算套印误差。本发明专利技术利用形态学方法和几何微分的方法计算十字线套印标记的宽度，从而实现套印误差的检测，应用广泛、紧密联合实际准确性强、可靠性高，是保证高效率高准确率高精度的套印误差检测的关键,具有抗干扰强、精度高、实时性强的优点。

【技术实现步骤摘要】
一种基于十字线的印刷套印误差检测方法
本专利技术涉及一种印刷套印误差的检测方法，，具体为一种基于十字线的印刷套印误差检测方法。
技术介绍
准确套印是现代印刷技术的最基本要求。随着社会生产效率的提高，套印偏差检测技术的要求越来越高，传统的目视检测的弊端越来越来明显，无法满足印刷技术的实际要求。图形图像技术的不断发展，使其在印刷质量检测方面的优势得到广泛的关注，采用图像处理技术在线进行套印偏差检测具有精度高效率高等优点，克服了传统目视的诸多缺点。在印刷过程中，通常通过检测印品特定位置上的标记来实现套印偏差的检测，即所谓色标。经过对现有技术的文献检索发现，西安理工大学孟璇等人在西安理工大学学报上2006年发表的《单张纸胶印机自动套准的研究》提出通过匹配技术,确定各色组“十字线的中心坐标,由中心坐标来计算套印误差。北京工业大学黄云峰等人在北京工业大学报上2006年发表的《基于计算机视觉的彩色印刷自动套准检测》提出通过识别带圆圈的套印标记,确定各色组套印标记圆心的坐标,由圆心坐标来计算套印误差。王梅等人在2007年的包装工程26(8)60-62发表的《印刷自动套准标记识别方法的研究》应用了“米字字型标记”图标,通过识别每条颜色线的首尾位置和倾斜角度,来计算四色套印误差。赵明炎等在北京印刷学院学报,2009,17(2):1-4发表的《基于数字图像处理的套印误差检测方法》。选用圆点图标作为套印图标,通过根据印刷颜色RGB的响应特征，将各个圆点图标提取出来，然后采用提取和处理圆周水平和垂直弦中心点的方法，确定圆心坐标和圆心距离即套印偏差。上述印刷套印误差检测方法分两类方法，一类是采用传统的十字线、角线套印标记进行套印误差检测，该类方法主要用在单张胶印印刷中，在进行偏差检测时首先将各种颜色进行分离，分别对各色标进行定位后才能够对套印误差进行分析。在进行颜色分离的过程中不可避免的引入了误差，影响了最后的检测精度。另外一类比如空间上不重合的“米字线条或圆形、方形色标点的套印标记。这些图标在计算机图像识别时,可避免颜色重叠的复杂情况,颜色分割算法简单,但此法很难进行人眼识别而且针对不同的检测项目和印刷方式需设计不同的色标。
技术实现思路
本专利技术所解决的技术问题在于提供一种基于十字线的印刷套印误差检测方法，基于传统十字线套印标记的进行套印误差检测，避免了设计特定色标，适用性强，同时是在十字线的灰度图中进行十字线宽度的测量，避免了进行复杂的颜色分割,提高了识别效率和精度，具有非常强的抗干扰能力。本专利技术所解决的技术问题采用以下技术方案来实现：一种基于十字线的印刷套印误差检测方法，包括如下具体步骤：S1、提取十字线图形的轮廓：首先把十字线彩色图像转换成灰度图像，然后利用形态学的腐蚀、膨胀算子对灰度图像进行运算得到膨胀和腐蚀图，在此基础上利用灰度图像、膨胀和腐蚀图像提取形态梯度即十字线图像的边缘图像，为了取得十字线图形的轮廓还需要进行边缘图像的二值化，采用OTSU阈值分割方法即对边缘图像先进行直方图统计得到边缘图的灰度分布，采用OTSU方法得到分割阈值，最后根据阈值对边缘图像进行二值化，对二值图像采用轮廓跟踪的方法最终确定十字线图像的外轮廓边缘像素集合；S2、计算十字图案纵横向线的长度和宽度：为了确定十字线的亚像素边缘，采用迭代最小二乘法对十字线外轮廓边缘像素集合进行直线拟合，在拟合过程中根据数据滤波原理，对偏离拟合直线大于3倍平均方差的点要进行剔除，通过直线拟合得到套印误差十字线的纵向上下边缘直线和横向左右边缘直线，根据边缘直线的位置关系可以计算出十字线的宽度和长度；S3、计算套印误差：经过对十字线进行最小二乘法直线拟合已经能够计算出其十字线的宽度和长度，根据宽度和长度能够计算出套印的误差，但是为了克服十字线边缘的噪声影响，首先利用十字图案纵横向线的长度和宽度获取纵向和横向套印误差检测图像区域的数据，对套印误差检测灰度图像数据进行纵横向灰度投影计算并构造十字线条的一维灰度分布函数，然后采用几何微分的方法定位分布函数的波峰和波谷即十字线的边界，根据边界最终计算出线的宽度即纵向和横向套印误差。优选地，S1中十字图形的轮廓提取，首先采用灰度形态学的方法得到十字线图像的边缘，然后对边缘图像进行直方图统计，利用OTSU自动阈值分割方法进行边缘图像二值化，完成十字线的轮廓提取。灰度形态学方法具体步骤如下：灰度形态学图像边缘提取h(i，j)＝[f(i，j)+f(i+1，j)+f(i，j+1)+f(i-1，j)+f(i，j-1)]/5|灰度腐蚀的表达式如下：灰度膨胀的表达式如下：表达式中的f(x,y)表示输入图像，b(x,y)元素，Df,Db分别是f和b中的定义域，Db采用3×3的矩形结构。优选地，S2中所述获取纵横向线段长度和宽度，采用最小二乘法对十字图案的二值化图像进行直线拟合得到纵向左边缘、右边缘直线和横向上边缘、下边缘直线，从而计算出十字图案中纵横向线的长度和宽度。优选地，获取纵横向套印误差数据，由于十字线的纵横向线的边缘都是平行的，为了克服十字线边缘的噪声影响，首先利用十字图案纵横向线的长度和宽度获取纵向和横向套印误差检测图像区域数据，对套印误差检测图像数据进行纵横向灰度投影计算并构造十字线条的一维灰度分布函数，然后采用几何微分的方法定位分布函数的波峰和波谷即十字线的边界，根据边界最终计算出线的宽度即纵向和横向套印误差。几何微分方法定义线条边缘位置为一维灰度分布函数fp(x)的一阶导数等于零，二阶导数的绝对值大于阈值Th的点,其数学表达式如下：其中，fp′(x),fp″(x)表示一维灰度分布函数的一阶导数和二阶导数，采用一个高斯平滑核和fp(x)卷积运算得到，具体方法如下：1)一阶导数和二阶导数的估计2)高斯卷积核3)高斯核积分运算其中，ω为1，σ为高斯平滑系数，取值0.4～50。本专利技术首先把彩色十字图案转化成灰度图，然后利用形态学算子进行灰度边缘提取，再利用OTSU方法自动提取十字线的轮廓；采用最小二乘法对轮廓进行直线拟合得到十字线的纵向的上下和横向的左右边缘，最后分别对十字线区域的图像纵横向灰度投影；采用几何微分的方法确定十字线的纵向和横向边缘位置，根据边缘位置得到十字线纵横向宽度即两个方向上的套印综合误差。本专利技术首先采用线条检测技术对传统的十字套印标记进行图像处理提取十字线纵横向线段，然后采用轮廓检测算法分别得到纵向和横向线段的宽度，根据这个宽度分别得到测量纵向和横向线段宽度的测量区域，最后在测量区域里采用灰度投影方法得到十字线的一维分布函数并对这个函数采用求极致的方法得到十字线的纵横向的线段边界及宽度，从而得到套印的偏差数据。本专利技术利用形态学方法和几何微分的方法计算十字线套印标记的宽度，从而实现套印误差的检测，应用广泛、紧密联合实际准确性强、可靠性高，是保证高效率高准确率高精度的套印误差检测的关键,具有抗干扰强、精度高、实时性强的优点。附图说明图1为本专利技术的结构示意图；图2为专利技术程序步骤示意图；图3为本专利技术十字线图像示意图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术的实施做详细说明：如图1和图2所示：一种基于十字线的印刷套印误差检测方法，包括如下具体步骤：S1、提取十字线图形的轮廓为了提取十字线图形的轮廓首先把需要十字线彩色图像转换成本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于十字线的印刷套印误差检测方法，其特征在于，包括如下具体步骤：S1、提取十字线图形的轮廓：首先把十字线彩色图像转换成灰度图像，然后利用形态学的腐蚀、膨胀算子对灰度图像进行运算得到膨胀和腐蚀图，在此基础上利用灰度图像、膨胀和腐蚀图像提取形态梯度即十字线图像的边缘图像，为了取得十字线图形的轮廓还需要进行边缘图像的二值化，采用OTSU阈值分割方法即对边缘图像先进行直方图统计得到边缘图的灰度分布，采用OTSU方法得到分割阈值，最后根据阈值对边缘图像进行二值化，对二值图像采用轮廓跟踪的方法最终确定十字线图像的外轮廓边缘像素集合；S2、计算十字图案纵横向线的长度和宽度：为了确定十字线的亚像素边缘，采用迭代最小二乘法对十字线外轮廓边缘像素集合进行直线拟合，在拟合过程中根据数据滤波原理，对偏离拟合直线大于3倍平均方差的点要进行剔除，通过直线拟合得到套印误差十字线的纵向上下边缘直线和横向左右边缘直线，根据边缘直线的位置关系可以计算出十字线的宽度和长度；S3、计算套印误差：经过对十字线进行最小二乘法直线拟合已经能够计算出其十字线的宽度和长度，根据宽度和长度能够计算出套印的误差，但是为了克服十字线边缘的噪声影响，首先利用十字图案纵横向线的长度和宽度获取纵向和横向套印误差检测图像区域的数据，对套印误差检测灰度图像数据进行纵横向灰度投影计算并构造十字线条的一维灰度分布函数，然后采用几何微分的方法定位分布函数的波峰和波谷即十字线的边界，根据边界最终计算出线的宽度即纵向和横向套印误差。...

【技术特征摘要】
1.一种基于十字线的印刷套印误差检测方法，其特征在于，包括如下具体步骤：S1、提取十字线图形的轮廓：首先把十字线彩色图像转换成灰度图像，然后利用形态学的腐蚀、膨胀算子对灰度图像进行运算得到膨胀和腐蚀图，在此基础上利用灰度图像、膨胀和腐蚀图像提取形态梯度即十字线图像的边缘图像，为了取得十字线图形的轮廓还需要进行边缘图像的二值化，采用OTSU阈值分割方法即对边缘图像先进行直方图统计得到边缘图的灰度分布，采用OTSU方法得到分割阈值，最后根据阈值对边缘图像进行二值化，对二值图像采用轮廓跟踪的方法最终确定十字线图像的外轮廓边缘像素集合；S2、计算十字图案纵横向线的长度和宽度：为了确定十字线的亚像素边缘，采用迭代最小二乘法对十字线外轮廓边缘像素...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭定明，
申请(专利权)人：西安科赛图像科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：陕西;61