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      机器视觉应用于文字质量检测的优越性

      文字印刷媒介从古至今都是信息传播的重要媒介之一,印刷质量的好坏直接影响着信息传递的准确性及有效性。随着人们生活水平的提高,书刊、报纸印刷的印刷速度与质量要求在不断提升。如何在高速的印刷生产中进行有效地检测并控制印刷品质量,就成为印刷企业亟待解决的问题。

      在印刷过程中,经验丰富的印刷工人通过密度计等一些测量工具对成品进行检测,是可以达到提高产品的印刷质量,减少废品率的效果。但是在高速印刷生产下,这样的检测就意味着时间上的浪费。同时在给出评价时,不同的人员对质量标准把控不同,也会导致检测与评价结果不一致、不稳定、不准确等。

      在这种状况下,为实现印刷质量的快速检测与客观评价指标的改进,针对人眼对文字印刷质量的检测与评价的局限性,行业引进机器视觉技术图像处理模式识别等手段,对文字印刷质量进行检测和评价,极大的解决了这一问题。

      文字质量检测示意图

      文字印刷质量检测与评价系统一般由五部分组成:文字图像采集卡、采集图像质量评估、图像预处理、特征提取及质量评价。为确保采集到的图像分辨率较高,文字印刷检测技术采用的是500万像素工业数字相机捕获印刷品的图像,然后提取其信息特征并转化成能够识别的编码,并进一步将这些编码组成特征模板。在质量评价时,识别系统获取其特征模板并与数据库中已经存在的模板进行比较,如果达标,就继续印刷,不达标就停机检查。识别与检测过程如图。

      基于机器视觉系统,还可以对喷码文字进行识别检测。先通过对字体轮廓、网格、投影等特征提取,然后,根据统计的特征进行判断,最后针对文字体轮廓特征特别接近,提取内沿的局部特征进行第二次判断。此方法已经在工业应用中取得了很好的效果。诸如此类的基于机器视觉技术,在文字印刷、字符检测、喷码文字缺陷检测的应用还有很多,充分体现了机器视觉技术的优越性。

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