CN102105781B - 卷材检查校准系统及相关方法 - Google Patents

Abstract

公开了用于校准卷材检查系统的系统和方法。

Description

卷材检查校准系统及相关方法

背景技术

某些卷材属性适合于光学检查。这些属性或者是可直接观察的(如透射率或者如刮痕或其他外观缺陷之类的偏差)，或者是与某个可光学观察的属性充分相关以致可测量的。例如，对于非织造卷材，与可光学观察属性相关但不可直接观察的属性为其隔热能力，所述隔热能力通常是利用导热率来测定的。可通过监测从已知温度梯度的一端到另一端的热流率来测定卷材的导热率，但这种测定难以用于在线生产型环境中。然而，如果卷材的构造为透光提供条件，则其导热率可能与透过它并且进入一系列光学传感器的光的亮度相关。因此，可利用透过卷材的光的光学信号，并通过已知的光学感测技术来表征卷材的导热率，前提条件是所述光学信号可被校准到导热率单位。导热率仅为可通过光学检查技术来测定的属性之一例。仅举几个来说，其他属性例如包括表面粗糙度、热扩散率、孔隙度、结晶度和厚度，以及光密度、透射率、反射率和双折射率等常规光学属性。

定量检查方法(以及等级较低的定性检查方法)的问题在于构成卷材检查系统的一个或多个传感器的校准，以能够产生以被校准到某个已知标准的误差范围之内的测量单位给出的关于所关注卷材属性的数据。

发明内容

本文公开了用于校准卷材检查系统的一些系统和方法。更具体地说，公开了一些用于实时、在线校准的卷材检查系统的系统和方法。通常，这些系统和方法涉及来自卷材检查系统的卷材上游(或卷材下游)的传感器的使用，所述传感器被构造成以校准单位来精确地测定所关注的卷材属性。来自此传感器的信息被用来使卷材检查系统的校准常数能够被实时或接近实时地算出，最常出现的情况是无需中断卷材的正常制造过程。在各个实施例中，此校准系统可以不需要与卷材检查系统校准的传统方法相关联的停机时间或资源密集测试。而且，通过使用本文所公开的系统和方法，卷材检查系统可被构造为以工程单位提供有关卷材属性的定量信息。在一些实施例中，定量信息可用来比较不同生产线上的卷材加工的属性、或比较多个卷材检查系统上的数据、或分析同一卷材检查系统在单次或多次运行上的性能。

附图说明

图1为校准系统的示意图。

图2为构成定量成像系统的功能模块的示图。

图3为示出可用于校准卷材检查系统的高级过程的流程图。

图4为具有装于跨卷材移动装置上的传感器的校准系统的示意图。

图5为校准系统的示意图，其中卷材检查系统包括两个行扫描摄像机。

具体实施方式

卷材检查系统包括一些定量和定性实施例。定量检查系统可产生关于被校准到已知标准(例如工程单位)的卷材属性的检查信息。与定性检查系统相比，所述定性检查系统注重于卷材属性随时间推移的相对变化。定性检查系统或许足以识别表示特定加工缺陷(诸如颤痕、模痕、斑点和其他典型的非均匀性)的信号模式。然而，由于定性检查系统不依赖于绝对目标值或校准过程，因此它们不能产生可再现度量标准(或一套度量标准)，让操作员对卷材加工是否处于控制下或者对于加工的改变是否已经从一道加工到下一道加工减少了卷材的非均匀程度的情况进行跟踪。

必须定期地校准用于检查基于卷材的产品的传感器和成像系统。具体的校准计划取决于被检查的卷材类型以及受检查的所关注卷材属性这样的项目。另外，作业环境中的环境条件(温度、湿度和粉尘量等)以及生产和维护安排会使检查系统偏离校准值，因此需要每隔几天、几小时或可能更频繁地进行校准。对用于卷材检查的光学感测设备进行校准的方法一般归属于若干类别中的一种或多种。

首先，用于校准卷材检查系统的“离线”方法需要在卷材检查系统系统暴露于已知样品或已知样品集时记录由该系统产生的信号(光学或其他信号)。就光学检查系统而言，该方法经常通过将一系列样品布置在检查系统的光路内(有可能在多个位置上)来完成。这种离线方法要求将正常的卷材加工或生产中断，同时样品被置于通常由卷材占据的位置内。这种离线方法的一种改型是将卷材检查系统(包括照明装置)移至离开卷材的位置，通常为邻近生产线且在卷材路径之外，其中可记录与标准样品相关联的感测响应，并因此可校准卷材检查系统。校准后，将卷材检查系统恢复到其卷材检查位置。虽然检查系统在离线校准时可进行卷材加工，但如果没有第二检查系统(该系统价格昂贵)存在，则这种处理可能不受控制。

第二方法试图在正常卷材生产进行的同时获取校准数据，即用所生产的卷材来获得校准数据，尽管有仍然未知的属性。为了如此进行，检查系统记录得自卷材的第一部分的数据，所述卷材的位置或者被标出或者以其他方式为卷材搬运系统所知。当卷材的第一部分到达卷绕机时，其通常作为“卷端”样品从卷材的剩余部分切下，并送往质量管理实验室。如果可获得精确的位置信息以允许当样品通过检查站时使样品上的位置与检查系统所存储的数据对准，则可使用离线质量管理仪器来为检查系统提供校准数据。这种方法是资源密集的，要求谨慎注意样品对准以获得良好的数据，并且在样品开始通过检查站的时点和校准成为可用的时点之间有相当大的延迟。

第三种方法涉及上述两种方法的某种组合。例如，可以将已知样品布置在正常的卷材路径的边缘之外，但位于检查系统观察到的区域之内。这在产品仍然运行的同时为最外侧的传感器元件提供持续进行的校准数据。然而，将校准值传送到正常卷材(其属性未知)上的卷材检查系统传感器需要知道内部传感器元件的响应和外部传感器元件的响应之间的关系，并且这些响应必须在所有时间彼此保持固定。在另一个实例中，一些校准样品被暴露于检查系统观察区域的各个部分，从而给卷材的未知属性上附加已知的偏置。这对于在校准期间卷材的统计变化施加了一些限制，并且也改变了检查系统可能必须工作的范围。

上述方法所需的检查系统的多点校准是耗时的，并且可能需要相对大量的操作人员、对自动校准系统的大笔投资或者这两者都需要。而且，对于构成检查系统(例如，用于向摄像机提供照明的光源的强度分布或激光扫描器中的光源和接收光学部件之间的对齐)的组成部分作出的改变，使得(一些)进一步的校准成为必要。

图1是卷材输送系统W6上的校准系统的一个实施例的示意图。卷材输送系统W6可为用于制造、转换、加工或检查卷材W1的任何卷材输送系统。卷材W1可为任何适合进行自动检查的宽度显著大于厚度的材料。例如，卷材W1可为光学薄膜、电池薄膜材料、纸张、一种织造材料、一种非织造材料、研磨材料、微结构化薄膜、多层薄膜、复合膜、印刷和图案化的卷材、箔或板材产品(如轧制钢材)。卷材W1可具有一个或多个涂层，比如湿涂层。另外，卷材W1可以是为由多个片模制形成的或模制到卷材上而形成的卷材。

将卷材W1从左向右移动，这可能作为制造或转换过程的一部分。所示出的传感器W2设置在卷材检查系统W3的卷材上游侧，但其也可设置在卷材检查系统W3的卷材下游侧。在一个实施例中，传感器W2可甚至被定位成从与卷材检查系统W3相同的卷材区域接收信号。在这种实施例中，可将一个或多个分束器用于从卷材区域发射的信号(假如传感器W2和卷材检查系统W3均基于光学信号)。

在一个实施例中，传感器W2是单读出传感器，其被构造成接收从卷材W1的单通道W4发射的检查信号，然后产生表示此响应的信号。传感器W2可为任何类型的传感器，例如，其可为光学传感器(对(例如)可见光、紫外线、红外线或近红外线敏感，或使用太赫兹成像技术)、或被构造成接收某种类型的电磁辐射的传感器、或被构造成接收声波的传感器。传感器W2被校准为可按校准单位精确地测定卷材W1的属性。传感器W2不必为单点传感器，但向下述卷材检查系统的校准传送使用单数据流。在传感器W2不是单点传感器时，可以通过将来自构成传感器W2的若干相邻感测元件(摄像机的像素、电容式传感元件等等)的信号平均来获得单数据流。然而，对于构成传感器W2的传感元件的数量没有严格的限制，传感器W2中的元件越多，则确保它们都被校准到相对于彼此相同的响应就变得越困难。

在一个实施例中，卷材检查系统W3为行扫描摄像机，其至少接收与单输出传感器W2相同的单通道W4以及通道W4之外的其他通道相关的检查信号。行扫描摄像机较为便宜和普遍，但与本文所述的相同或相似的校准技术和系统也可装设其他类型的检查系统。例如，除了行扫描摄像机，卷材检查系统W3也可包括激光扫描器、时延积分摄像机、区域扫描摄像机、其他阵列传感器或这些系统的某种组合。卷材检查系统W3从小于全宽的卷材W1的宽度中接收信号。

传感器W2定期地相对于已知标准进行校准。传感器W2校准的时间安排取决于传感器漂离校准的倾向性和特定的卷材加工环境所要求的公差。例如，用作传感器W2的光密度计可被构造成测定卷材在特定波长带内的透光率，但是当光源老化时，其光谱输出和/或功率电平可能会改变以至于影响来自传感器的数据的精度。可使用已知的标准或标准集来定期地检查这种传感器的响应来修正这种漂移。

与诸如行扫描摄像机之类的卷材检查系统的校准相比，传感器W2的校准相当琐碎，在一个实施例中这种校准通过将单输出传感器摆离生产线来接收已知标准或标准集的信号而实现。也可以选择，在接近生产线的质量管理实验室用已知技术来校准传感器W2。作为另一种选择，可将传感器W2送至制造商或供应商的实验室或者送至甚至诸如国家标准与技术研究院(National Institute of Standards and Technology)之类的实验室来校准。在传感器W2的校准期间，卷材检查系统W3可继续以先前校准的状态来检查卷材。在一些情况下，最好给卷材输送系统W6配置多个(2、3或甚至更多个)单输出传感器，使得在任何给定时间至少有一个在线并从在通道W4中通过的卷材接收信号，并使得在任何一个其他单输出传感器被离线校准的同时至少有一个单输出传感器接收校准信号(反之亦然)。

在一个实施例中，传感器W2被构造成用于测定与卷材检查系统W3相同的属性。例如，在一个实施例中，传感器W2和卷材检查系统W3这二者均可被构造成响应人眼可见范围内的检查信号(在这种情况下为光)。然而，作为另外一种选择，卷材检查W3可被构造成用于测定与由传感器W2测定的属性不同但是与其强相关的属性。强相关属性的一个实例是，其中传感器W2通过超声换能器来测定卷材的厚度，而卷材检查系统W3为对于可见光谱中的光敏感的行扫描摄像机。与可见光谱中的光强相关的卷材属性的另一个实例为上文所述的导热率(至少在一些情况下)。

定量成像系统W5可为专用或通用计算机，该计算机具有存储器和中央处理单元，该中央处理单元从传感器W2和卷材检查系统W3接收输入，并且分析该输入以应用、或在一些实施例中确定用于卷材检查系统W3的校准模型。校准模型为一个或多个数值或算法，该数值或算法确定用于将来自卷材检查系统W3的输出信号从原始数据转换为校准单位的数学关系。本文将描述两个一般的校准模型。第一校准模型即“传感器至检查系统校准模型”定义传感器W3和关联于与传感器W3相同的通道W4的检查系统W3部分之间的数学关系。第二校准模型即“跨卷材校准模型”定义在构成检查系统W3的跨卷材观察区域的一些通道之间的数学关系。

定量成像系统5通过下述方式来确定跨卷材校准模型：处理与通道W4(该通道被校准到点传感器W2并经由该传感器校准到检查系统校准模型)相关的数据集和与除通道W4之外的一个或多个通道相关的数据集以及用于描述检查系统的跨卷材信号分布的数据。

定量成像系统W5在图1中示为单个系统，但在一些替代实施例中，它可以由多个共同联网的或单独自立的计算机构成，所述计算机执行支持本文所述的校准技术的各种软件算法。

图2为一个示范实施例中的构成定量成像系统W5的功能模块的示图。图2是相对于一组分立的功能模块来描述的，但本领域内的技术人员将会理解本描述仅用于说明性目的，具有相同或类似功能的系统可通过多种方式来构建。图2中示出的功能模块各自可与任一其他模块通信；这些模块中的任何一个可用硬件或软件或者它们的某种组合实现。用户P1为卷材检查系统P5的任何用户。用户P1可为负责卷材W1的质量管理的操作人员。用户P1主要通过键盘、鼠标和某种显示器(它们在图2中均未示出)来与定量成像系统W5交互。用户接口模块P5可在显示器上产生图形用户界面或命令行界面，以使用户P1既可以为定量成像系统W5提供信息又可以从定量成像系统W5接收信息。在一个实施例中，用户接口模块P5通过调用由操作系统提供的功能在显示器上产生窗口，所述操作系统为(例如)由华盛顿州雷德蒙德市(Redmond，Washington)的微软公司(Microsoft Corporation)以商品名“Windows”上市的操作系统。可同样地使用其他操作系统。用户接口模块P5依次提供并接收来自其他功能模块的数据和命令。对于自动化卷材加工控制或卷材监测系统，可存在其他接口(图2中未示出)。

输入/输出模块P9与传感器W2和卷材检查系统W3相接口。输入/输出模块P9从传感器W2和卷材检查系统W3接收数据流。在一个示范实施例中，输入/输出模块P9也根据定量成像系统W5的具体实现方式为传感器W2和/或卷材检查系统W3提供命令和控制信息。例如，在本公开的其他部分描述了跨卷材移动装置的实施例，传感器W2附接在该跨卷材移动装置上，以使得传感器W2可横跨卷材移动。在这样的实施例中，输入/输出模块P9可提供指示这种跨卷材移动的控制信号。输入/输出模块P9也可提供其他信息，以总体地控制传感器W2或卷材检查系统W3。由输入/输出模块P9接收的输入可直接地提供给其他模块或存储在数据库P8中以用于后续分析。

数据库P8为在计算机存储器(例如随机存取存储器或硬盘驱动器或它们的某种组合)中实现的数据存储区。其可仅为计算机存储器、平面文件或(例如)华盛顿州雷德蒙德市的微软公司以商品名“SQLServer”上市的数据库。数据库P8管理构成定量成像系统W5的任何功能模块的数据存储需求。从传感器W2和卷材检查系统W3发出的数据流以及构成校准模型的数据可存储在数据库P8中。

卷材检查系统控制模块P7经由输入/输出模块P9向卷材检查系统W3提供命令和控制信号。由卷材检查系统控制模块P7支持的具体功能主要取决于由选用于实施的具体卷材检查系统W3提供的命令和控制接口。例如，可构成卷材检查系统W3的一些行扫描摄像机具有应用程序编程接口，以支持特定的一组功能：这种功能将存在于图2中的卷材检查系统控制模块P7内。如果卷材检查系统W3有需要进行转换的输出(例如，需要转换为单位的原始电压)，则在卷材检查系统控制模块P7中实现转换手段。

经必要的变更后，传感器控制模块P6之于传感器控制模块P6的关系正如卷材检查系统控制模块P7之于卷材检查系统W3。

传感器至检查系统校准模块P4分析来自传感器W2(经由输入/输出模块P9提供并且可能存储在数据库P8中)和卷材检查系统W3的数据，并且建立传感器至检查系统校准模型，使得关联于与传感器W2相同的跨卷材通道的、来自卷材检查系统W3的输出被转换为传感器W2的输出的校准单位。下面提供此转换的实例。

跨卷材校准模块P3确定(如果需要)并应用由传感器至检查系统校准模块P4向由卷材检查系统W3检查的卷材W1的其他通道提供的校准模型，使得来自构成检查系统W3的观察区域的所有通道的数据相对于通道W3进行校准。下面提供这种校准的一些实例。

参照图2描述的功能模块可具有与其一般特性一致但在本公开中未述及的其他功能。通常，定量成像系统W5中存在不与图2中列出的功能模块明确地相关的、在其他部分描述的功能。例如，定量成像系统W5中通常有将从传感器W2和卷材检查系统W3发出的信号对准的功能。

图3是可用于校准在图W中所示的卷材检查系统W3的高级过程的流程图。从传感器W2接收第一信号响应，在此实例中所述传感器位于卷材检查系统W3的卷材上游侧，并且与卷材线的特定“通道”(F1)相关。在图F的上下文中，此通道应称为通道X。卷材检查系统W3可检查卷材的整个宽度(或其某个部分)(即从中接收信号)，但至少检查通道X(F2)。来自卷材检查系统W3的与通道X相关的信号在图3中称为第二信号响应。使第一信号响应与第二信号响应(F3)同步，以使来自单输出传感器W2和卷材检查系统W3的通道X部分的信号表示卷材W1的相同区域。如果在单输出传感器W2和卷材检查系统W3之间的距离以及卷材的速度是已知的，则可通过确定点沿着卷材W1从单输出传感器W2到卷材检查系统W3所需的时间来完成同步。这个时延可以用于确定位移，该位移然后可以被施加到从传感器W2或卷材检查系统W3发出的相应数据流上，从而在时间上同步该数据流。或者，也可用编码器来触发来自传感器W2和检查系统W3的对点的采样。编码器在卷材的固定空间间隔处而非固定时间间隔处来触发数据获取，以使得这两个数据集空间上同步。

当位移值不可通过测定(或计算)传感器和卷材检查系统之间的时延来确定时，可使用诸如互相关之类的数据分析技术来确定使从传感器W2和卷材检查系统W3发出的数据流时间同步所需的位移值。如果来自传感器W2和卷材检查系统W3的通道X部分的数据流类似到使得线性互相关方法足以确定数据集之间的失配，则这些技术是可能的。在一些情况下，将来自接近卷材检查系统W3的通道X的感测元件的数据流与来自传感器W2的数据流相比，以找到通道X的最佳跨卷材对准。具有最佳相关的在卷材检查系统W3上的跨卷材空间位置可能与传感器W2的物理跨卷材位置略微不同，这是由于卷材的转向或可能均匀的伸展或收缩。在其他情况下，当卷材检查系统W3的跨卷材空间分辨率具有比由传感器W2感测的通道X更细的尺度时，从卷材检查系统W3的若干相邻元件输出的信号可进行组合，以在执行互相关之前更好地反映通道X中的材料。

在某些实施例中，或许有利的是在互相关前作变量变换，以在数据集之间获得线性关系，特别是在存在传感器的响应函数的数学模型的情况下。在其中在数据集之间存在未知的、可能非线性的关系的其他实施例中，可使用在本领域中公知的更一般的相似性度量，例如互信息。该过程与下述内容的类似之处在于对若干时移值计算相似性度量，并且通过选择使相似性度量成为最大的时移来对齐数据集。

下面的公式示出了一种用数学手段确定时移值以使数据流同步的方法。下面的公式用于在线性回归之前的非归一化互相关。

$r(x_i,n)\≡\underset{m}{\mathrm{\Σ}}f(x_i,y_m)g(x_i,y_{m+n})$

f为在特定的跨卷材位置上具有工程单位的经校准的单输出传感器数据的矢量，x_i和g为由该位置处的适当加权的阵列传感器数据算出的对应矢量。可使用在固定采样距离的编码器触发采集，在时间或在空间上离散地采样来自传感器W2和与通道W4相关联的卷材检查系统W3的数据集。将采样结果存入用于卷材的有限的卷材下游部分的计算机存储器(例如定量成像系统W5的计算机存储器)中，以计算总和。可在执行互相关前将数据平均中心化，并且也可使用多种公知的归一化方法的任何一种。两个数据集在这种方法中具有相同数量的样本(其可表示以相同的速率采样的传感器和卷材检查系统，或者它可以表示使用统计外推法来缩小或扩展所述数据集之一)。在一个实施例中，用于传感器W2和卷材检查系统W3的采样率是相同的，并且传感器和卷材检查系统均解析所关注属性中的相同特征。互相关输出的峰值

n*(x_i)＝argmax_n{r(x_i，n)}

识别由于卷材在单输出传感器和阵列传感器的位置之间的通过时间导致的在两个数据集之间的时移(反之亦然)。然后可将该时移施加到数据流中以实现时间同步。

也可结合使用人工和统计方法来确定施加到数据流上以实现同步的时移值。例如，在卷材上的点从传感器W2向卷材检查系统W3移动所需的时间估计值可用于建立窗口，在该窗口中使用互相关来从互相关结果的峰值获得更精确的数据对齐。相关系数强度也可用来表示传感器误差，因为在传感器和卷材检查系统之间的卷材下游侧距离越远，卷材转向对相关减少的影响就越大。

继续参考图3，在数据流对齐的情况下，由定量成像系统W5来分析第一和第二信号响应以产生校准模型，该校准模型定义了在传感器W2的相应信号响应(此附图中称为第一数据流)和与作为传感器W2的同一通道W4相关联的卷材检查系统W3的区域(此附图中称为第二数据流)之间的关系。

本文描述的示例性方法使用线性回归来确定及第一和第二数据流之间的关系，并且因此确定相关因子。已发现线性回归非常适于在测定属性的有限范围上具有类似响应函数的传感器。另一些方法可能更好地适用于传感器和卷材检查系统响应的其他组合。例如，当处理较宽范围的测定属性时，可以在数据集之间的固定间隔(例如，在通过某个时间量或某个卷材距离后)上进行局部线性回归或由测定属性的幅值所确定的那样自动地进行局部线性回归。如果已知非线性参数模型与数据集相关，则可使用非线性最小二乘法来拟合该模型的参数。就未知模型而言，更一般的非参数方法是本领域中所熟知的。例如，可以将核平滑器应用于与对齐的数据集相关的观察曲线，以获得真实关系的非参数估计而不求助于任何先前的模型。

用于在相邻的元件之间没有串扰的阵列传感器中的第i个元件的线性响应模型可写为：

$\hat{f}(x_i,y_j)={\mathrm{\α}}_1\left(x_i\right)\tilde{g}(x_i,y_j)+{\mathrm{\α}}_2\left(x_i\right)$

其中

是对齐的数据矢量，并且

是校准输出的估计矢量。目的是找到拟合系数α，这些拟合参数将来自校准传感器的测定值f和源自阵列传感器的第i个元件的数据的、由该模型预测的值

之间的最小二乘误差最小化。

因此，设G为其第一列是在位置x_i上的对齐和加权的阵列传感器数据的矩阵，并且f是由也在位置x_i上的经校准单输出传感器数据形成的单列矢量，随后计算标量矢量α以获得在最小二乘意义上的最佳拟合的线性比例和偏移值：

$G_{j1}\left(x_i\right)=\tilde{g}(x_i,y_{j^{*}})$

G_j2＝1                     (3a，b，c)

α(x_i)＝(G^TG)^-1G^Tf

这个标量矢量α构成校准因子(在此实例中)。

校准卷材检查系统中的最终步骤为将校准因子作用到卷材检查系统W3的剩余的跨卷材部分(F6)。这称为跨卷材校准。通常，构成卷材检查系统W3的传感器元件各自的响应将会改变，使得对于从被成像样品发出的相同的光学能量(在此实例中)各传感器元件具有略微不同的输出信号。因此，需要修正在卷材检查系统中单个元件的响应上的改变，以从整个卷材检查系统中获得校准数据。换句话讲，对于构成卷材检查系统的每个传感器元件，需要找到在每个跨卷材位置x_i上的矢量α。这个问题类似于“平场”改正，该“平场”改正经常被应用到基于摄像机的检查系统中。关键是在成像检查系统中可能有成千上万的跨卷材位置x_i的情况下，如何有效地进行这种改正。

检查系统的非均匀的传感器元件或像素响应可以起因于在像素到像素的“背景电平”和与“增益”电平上的差别，该像素到像素的“背景电平”即当关断照明源时记录的信号值(虽然低，但不一定为零)，“增益”电平与输出信号中的增加量相关联，而输出信号与落到像素上的入射光功率增加的给定单位相关联。假设关断照明源，就可以记录到背景信号，并且如果摄像机响应是线性的，则可以拍摄到另一个均匀亮度的“白”场图像，并且表征与像素相关联的值改变的响应。如果摄像机响应是非线性的，将需要多于仅两个点来表征响应。

表征跨卷材响应改变时会出现若干困难，由于背景光电平、照明源强度分布和传感器响应因子均会随时间改变。例如，假定检查系统W3使用行扫描摄像机沿着由光源(例如，行灯、激光扫描器或类似装置)照亮的行来成像由参考样品发射的光。将沿着由照明源建立的成像部分的强度分布定义为I(x)，将样品的透射率定义为T(x)，并且由检查系统从卷材区域A(x)收集光，并且将该光成像在线阵中的对应的离散传感器上，该线阵的每个光单位的响应是线性的且由R(x)给出。进一步假定可以有一组放大器，每个像素至少一个，该组放大器限定了沿线阵的增益。因此，如果b(x)是当关断照明源时来自线阵的信号，则沿着线阵输出的信号可写为：

S(x)＝g(x)*R(x)*T(x)*I(x)*A(x)+b(x)，或写为合并项

S(x)＝a(x)*T(x)+b(x)

目的是找到a(x)和b(x)，这样就可以变换测定的信号S(x)，重新获得卷材的属性T(x)。

上面的透射情况可以通过下述方式而一般化到任何卷材属性Z(x)：将ζ(x)定义为每单位光输入和每单位属性Z对检查系统的光输出的比率。因此，信号的一般形式是

S(x)＝a(x)ζ(x，Z)Z(x)+b(x，Z)

在许多所关注情况下，ζ(x)和b(x)均不是Z的函数，因此这可写为：

S(x)＝a(x)ζ(x)Z(x)+b(x)

将其改写为：

S(x)＝kα(x)Z(x)+b(x)

其中k是常数比例因子，使得α(x)为与此前的表示相一致的相对信号响应分布。因为常数k将会在如上所述的线性回归步骤找到，所以仅需要找到相对分布α(x)以变换信号并求得Z(x)。实际运用中这很重要，因为有时必须使用与在生产期间使用的不同的整体增益或曝光度来执行跨卷材分布校准，以使检查系统响应既不饱和也不曝光不足。然而，因为α(x)现在包含除了光源和像素响应改变之外的附加功能，所以一般不能仅成像光源强度分布以达到期望的分布，虽然当所关注属性为透射率时这就足够。在许多所关注情况下，b(x)对于x的改变小于所有x位置上的信号电平，因此其对于x的依赖可以忽略，并且可以在线性回归步骤中找到其常数值。否则，可以通过在参考样品在(照明源关断以致任何位置上α(x)＝0的情况除外)正常环境生产条件下置放到位时存储信号来记录b(x)。

现将时间平均信号定义为

$\⟨\hat{S}\left(x\right)\⟩=\frac{1}{T}\underset{t0}{\overset{t0+T}{\∫}}S\left(x\right)\mathrm{dt}=\frac{1}{T}\underset{t0}{\overset{t0+T}{\∫}}[\mathrm{k\α}\left(x\right)Z\left(x\right)-b\left(x\right)]\mathrm{dt}$

其中T是所选择的任意持续时间，用来对测定系统噪声中的随机波动和卷材轮廓Z(x)的空间随机波动进行平均。可能需要根据所测定的属性和特定处理来调整T的长度，但是基于统计过程测量来选择T的适当长度的方法是本领域中公知的。如果在从t₀到t₀+T的时间窗口期间相对于α(x)和Z(x)的平均分布的瞬时偏差是不相关变量，则变为

$\⟨\hat{S}\left(x\right)\⟩=k^{\′}\⟨\mathrm{\α}\left(x\right)\⟩\⟨Z\left(x\right)\⟩-\⟨b\left(x\right)\⟩$

其中在<括号>中的数量表示时间平均值。

<α(x)>和<b(x)>的分布趋向于在给定的运行期间随着时间(即卷材下游距离)较为稳定。因为能够使用如上所述的模型传递方法来基本上按需要经常地找到在卷材传感器的特定的x位置上的k和b的值，所以将跨卷材校准问题简化到以测定所需的精度等级来记录在某个合理的持续时间(＞＞T)上有效的相对跨卷材分布<α(x)>。如果发现<α(x)>的分布在运行期间略微漂移，则可使用仅在如下所述的若干跨卷材位置校准的卷材传感器数据来完成分布修正。每当对于检查系统有实质改变时，或每当(例如)新的产品结构改变了与<α(x)>相关的分布时，可能需要ζ(x)的新记录。

可以用若干方式来进行相对跨卷材校准分布α(x)的记录。作为第一例方法，可以在卷材生产前在检查阵列上的每个传感器的观察区域上扫描单个校准样品，以映射出相对跨卷材响应分布。只要该样品的属性值(将其称为Z₁)在卷材的所关注范围中并且ζ仅是x的函数而不是Z的函数，则不必知道Z₁的精确值。

跨卷材校准的第二例方法如下。在生产卷材之前，卷材检查系统W3可以成像下述的材料带的连续部分，已经横跨某个区域测定了该材料所需属性的分布，所述区域对应于由构成卷材检查系统W3的传感器元件观察的区域，并且沿着采样带测定的位置可以与在检查阵列中的对应元件对齐。在这种情况下，沿着校准带的所需属性的范围不必完全均匀，只要已知沿着该带的值的分布，所述值位于随后的卷材运行的操作范围内，并且ζ仅是x的函数而不是Z的函数。带上的点可与阵列元件物理地对齐，或可使用互相关分析来将沿着该带的已知分布匹配到来自阵列元件的所测定响应上。

用于跨卷材校准的第三例方法是在生产卷材时获取图像，收集与该图像对应的卷材的跨卷材部分，然后用另一个校准传感器来测定在与由检查系统阵列元件采样的位置对应的位置上的该卷材样品上的属性。可使用横跨该样品的若干“行”或带以减少来自不同传感器的噪声的影响。再次指出，此方法简单明了，只要ζ仅是x的函数而不是Z的函数。

用于在ζ仅是x的函数而不是Z的函数的情况下执行跨卷材校准的第四种方式是迭代方法，该迭代方法在卷材的生产期间更新跨卷材校准分布。对于执行跨卷材校准的这个第四种方式，卷材检查系统W3由固定在不同的跨卷材位置上的具有类似构造的若干固定传感器W2、或可以位于若干不同的跨卷材位置上的可移动的传感器W2、或它们的组合以及根据检查图像的时间平均图像构成。然而，跨卷材传感器位置的数量(称其为M)比在由成像系统(诸如行扫描摄像机)构成的卷材检查系统W3中的感测位置的数量P少得多。卷材传感器位置仅产生真实时间平均的跨卷材材料属性分布<Z(x)>的粗略估计；通常这就足够，因为稳定的<Z(x)>(经常是较为均匀的那种)是良好控制的制造过程的目标。因此，例如，来自比方说三个卷材传感器的时间平均数据可用来拟合成r<Z_est(x)>的二阶分布。与在照明强度分布和传感器响应和增益系数上的改变相关的、在<α(x)>和<b(x)>上的精细空间细节被包含在时间平均的跨卷材信号分布<S(x)>内。因此，记录<S(x)>，并使用所记录的分布<b(x)>和作为真实分布<Z(x)>的估计的<Z_est(x)>来计算<α(x)>。可以重复此过程，其中经常包括：将点传感器之一移动到新的跨卷材位置以更新<Z_est(x)>分布的精度，并且因此更新<α(x)>的精度。

这个时间平均方法存在的主要问题是在下述两种情况之间作出区别：在不随时间改变的卷材属性<Z(x)>的跨卷材改变，例如条痕；以及在也不随时间改变的<α(x)>上的改变，这种改变可能由例如落到照明光源上的灰尘引起。这个问题可以通过采用可被驱动到条痕位置或沿着轮廓的若干位置的可改变位置传感器以校准在那些点上的实际卷材属性值求得解决，在此例中同样不对构成检查系统的阵列中的各传感器进行校准。作为另一种选择，可以例如通过将卷材转向或将整个检查系统相对于卷材平移某个量Δx来有意地传递检查系统和卷材之间的跨卷材对准上的相对改变。然后，可以如上找到与<Z(x)>和<α(x-Δx)>类似的新分布，并且这些分布上的空间改变因此可以通过与在位移之前的分布数据相比较而被适当地归因于<Z(x)>或<α(x)>。所需的移动量将取决于在<Z(x)>和<α(x)>上的改变水平和时间平均测量的信噪比。其他方法或许对于本领域内的技术人员也是显而易见的，例如使用双检查系统，以使下述情况的出现概率小到可以忽略：与两个检查系统的响应对应的<α₁(x)>和<α₂(x)>在同一时刻在精确相同的跨卷材位置上具有跨卷材分布干扰。

在一些实施例中，使用在正常的卷材生产期间获得的时间平均信号分布来校准像素到像素的响应改变，并且使用少量的跨卷材校准点来校准在跨卷材模型中的缓慢变化的改变。α(x_i)用矢量形成跨卷材响应分布，并且可用于将检查系统数据转换成在卷材属性上的跨卷材的和卷材下游改变的经校准的定量图像。这种方式具有下述优点：可以在生产线上生产薄膜的同时进行这种方式，并且可在运行期间定期地更新。

到目前为止，已经讨论了其中对于Z的信号依赖性是线性的和可分离的情况。也可能出现其中ζ＝ζ(x，Z)的所关注情况，就像(例如)有孔隙率和表面粗糙度之类的属性的场合，这时光学散射有可能影响很大。但这仍然是所期望的情况，只要光信号与属性Z单调地相关，虽然以非线性的方式相关。当在ζ中的x和Z的相关性就像在

ζ(x，Z)＝ξ(x)ψ(Z)

中那样可分离时出现最简单的情况，可以简单地定义新属性

Z’＝ψ(Z)Z

并且如上文所述进行，在必要时将ξ(x)替代为在上面的ζ(x)。为了重新获得属性Z，需要知道或独立地校准函数ψ(Z)，并且该函数须在运行期间保持稳定。在示范方法1的情况下，需要跨越所关注属性值的适当范围的一组校准样品，各属性值是卷材检查系统在生产期间在卷材所占的平面上的观察区域上扫描的。在示范方法2中，可用一组经校准的带来跨越所需属性范围。在示范方法3中，可能需要收集和测定若干跨卷材样品，以表征卷材检查系统的响应范围。在这些情况下，如果预先了解ξ(x)的函数形式，则可以使用较小数量的校准样品。在使用迭代法4的方式中，此前所述的非线性方法将足以满足要求。

一种概念上类似的方法也可以处理ζ＝ζ(x，Z)的最一般情况。假定有跨越所需校准范围的一组N个校准样品，对于每个样品已知并且假定在多个跨卷材位置x_j记录与这些样品对应的一组测定响应

所需的跨卷材位置j＝1至M的数量取决于函数ζ＝ζ(x，Z)的平滑度以及需要最终测量来达到的精度。经验显示，对于大多数的所关注情况，跨卷材校准点的数量M可以比在检查阵列中的感测元件的数量P少得多。因此，对于Z的N种实现方式中的每一个可通过M个测定来拟合分布曲线，以获得ζ＝ζ(x，Z)的第一估计，如上文方法1-3中所述。然后，可以迭代地更新跨卷材分布，如在方法4中所述。用来如此进行的分析方法的实例在可获得ζ＝ζ(x，Z)的参数模型的情况下是非线性最小平方，而在ζ＝ζ(x，Z)的模型未知的情况下是非参数核平滑方法。

图4示出了上述定量成像系统的布置方式上的改型。图4与图1相同，不同的是将传感器W2安装在跨卷材移动装置WB7上，跨卷材移动装置WB7将传感器W2移动到若干离散的跨卷材位置，从而使其面临若干卷材通道，而不是仅面临通道W4。例如，传感器W2可自动地从与通道W4相关的跨卷材位置移动到与通道WB8相关的第二跨卷材位置(例如，由定量成像系统W5控制)。在每个位置取得沿着卷材的卷材下游部分的足够样品，以能够在每个点使用此前所述的互相关和回归方法。并且，虽然在任何给定的跨卷材位置的校准限于采样间隔上的卷材属性所跨越的取值范围，但通过将校准传感器返回到相对于阵列传感器的同一位置来容易地重新进行校准。例如，在已过去一定量的时间或已通过一定量的卷材后，或当测定的属性已经相对于由先前的校准跨越的数据范围改变了预定量时。在一些情况下，可以向该过程有意地加上一个或一组微扰，以增大在校准期间采样的测定属性范围。

借助于如此校准的卷材检查系统W3的输出，可对比以标准度量(例如以工程单位)建立的基准，使用统计处理方法、图像处理算法和模式识别来分离、分类和跟踪缺陷的严重度。关于缺陷(现在已定量为标准化度量)的信息可用于产品质量的在线反馈，或结合其他工艺参数来确认因果关系。此外，可在多次运行上跟踪关于缺陷的信息，以评估与各种工艺改变相关联的影响和折衷。另外可结合数据库(roll-maps)来提供关于缺陷的信息，以确保标准化的、可确认的产品质量水平。

技术人员应当认识如此描述的系统的多个变型。例如，如此描述的系统和方法可适于与由多个行扫描摄像机构成的卷材检查系统结合使用。图5示出了一种这样的系统，其中卷材检查系统W3包括两个行扫描摄像机。传感器W2可手动地设置在通道WX1和WX2处，上述通道分别对应于在第一和第二行扫描照相机范围内的区域，上述行扫描照相机构成卷材检查系统W3。类似地，传感器W2可安装到此前所述的跨卷材移动装置上，该传感器在多个通道之间移动，该多个通道可能是对应的卷材检查系统W3的跨卷材范围。

实例：光密度

我们已证明了测定卷材上的炭黑涂层的光密度的能力。所关注属性为λ＝10604纳米波长下的炭黑涂层的光密度。光密度“OD”是涂布膜的透射率T的对数测定值，如下：

OD(λ)＝-log₁₀[T(λ)]    (1)

其中

$T=\frac{I-I_{\mathrm{bkg}}}{I_0-I_{\mathrm{bkg}}}---\left(2\right)$

和

I＝透过膜的光强度

I₀＝入射到膜上的光强度

I_bkg＝光源关闭且有膜时的背景环境漏光

碳黑涂层遵守比尔(Beer)吸收定律，因此透过膜的光遵守

其中

α_涂层和α_基底分别为在给定波长下的涂层和基底的吸收系数

l_涂层和l_基底分别为涂层和基底的物理厚度

r_基底和T_基底分别是基底的振幅反射系数和透射率

因此，光密度是涂层厚度的非线性函数，并且其随波长而改变。我们安装并校准了定制的近红外(NIR)传感器以监测1060nm下的OD(此传感器对应于在图W中的传感器W2)。涂层的目标NIR OD是0.8，并且基底具有T_基底＝0.92。测定的涂布基底OD＝0.84，并且涂层厚度的独立测定给出l＝1.18μm，这表明α(λ＝1060nm)＝1.56μm^-1。因此，在涂层厚度上的±0.02μm(±20nm)的改变对应于在λ＝1060nm下的透射率的±3％的改变。

将行扫描摄像机和白炽行灯用作卷材检查系统(对应于图1中的卷材检查系统W3)。此卷材检查系统用于监测在大约6英寸的跨卷材观察区域上的涂层透射的均匀度。使用通过未涂布基底获取的时间平均图像来将图像归一化(使用缩短的曝光时间来将信号引入该范围内)，以说明光源强度分布和摄像机响应随跨卷材位置的变化。设置的NIR传感器在卷材上游方向侧距由摄像机成像的行的距离为大约d＝12英寸的距离，所述行位于摄像机观察区域的接近中心处，并且以与摄像机的行速率相同的频率f采样数据。因为已知卷材速度v，所以在传感器和摄像机数据流之间的时延近似为d/v，并且NIR数据可以在时间上被向前移位d/v个点，以大致对齐数据集。在许多情况下，这样的“手动”对齐是足够的，但其精度取决于获知间隔距离d、卷材速度v和采样率f所基于的精度。通过选择与接近该近似值的互相关光谱中的峰值相关的移位，可以找到更精确的对齐。将互相关方法与从试验条件中得知的近似值相结合让我们选定了适当的移位，即使在卷材的OD上存在一定程度的周期性干扰。

在行扫描照相机之前不存在滤光器，因此光谱响应是典型的硅电荷耦合器件的响应，其中峰值响应波长为约650nm，并且最小响应波长为约400nm以下和约1000nm以上。也就是说，不曾试图使摄像机观察与NIR传感器相同的光谱窗。摄像机响应范围上的光谱吸收分布的细节是未知的，虽然知道当在此范围上观察时比开始端之外透射率更低。在两个传感器上背景漏光均被忽略，可以说明在这种情况下基底透射的效果可忽略，并且以下的近似成立

以使对于摄像机上的任何给定像素，可按照下式从可视透射数据计算出1060nm的OD

从基底透射产生0.036的偏移，并且在括号中的最后一项是用于将由摄像机记录的可见透射数据转换为红外OD单位的校准因子。使用卷材速度以及传感器和摄像机之间距离的先验知识，允许我们借助于两个数据系列的并列曲线来手动地将数据集移成对齐。然后调整在公式(5)中的缩放因子α_涂层(vis)，直至对齐的数据集之间的最小平方误差达到最小，这类似于此前所述的回归方法。

实例：双折射薄膜快轴的延迟与定向

点传感器和行扫描摄像机被构造成监测双折射聚丙烯薄膜的光学属性。在这种情况下，薄膜延伸方法定向聚合物分子并且建立标称在卷材下游方向上的“快”轴，这意味着在此方向上的折射率略低于相对此轴成90°(即，“慢”轴)上测定的折射率。然而，该快轴不被限制为精确对齐在卷材下游方向上(卷材下游对齐是目标)，但是此过程中的差异使得定向在大约±3°左右的范围中内变动。因为沿着快轴和慢轴的折射率不等，所以沿这两个轴偏振的光波在通过薄膜后变得不同相。这被称为延迟，其中双折射薄膜的面内延迟R₀被定义为

R₀＝(n_FA-n_SA)d   (6)

其中

n_FA是沿快轴的折射率(薄膜的主轴，接近机器方向但不必与机器方向精确对齐)

n_SA是沿慢轴的折射率

d是薄膜厚度

设置点传感器(对应于图1中的传感器W2)，使得入射光连续地穿过偏振器、薄膜、检偏器(与第一偏振器交叉的第二偏振器)，并且到达检测器。快轴取向传感器和延迟传感器具有类似的信号响应公式：

$V_i=A_i{\sin }^2\left(2({\mathrm{\&beta;}}_{\mathrm{FA}}-{\mathrm{\&beta;}}_{o,i})\right){\sin }^2\left(\frac{\mathrm{\&pi;}}{{\mathrm{\&lambda;}}_i}{R}_0\right)+C_i---\left(7\right)$

其中

i代表快轴(FA)或延迟传感器

V是信号电压

A是计及光源强度、反射损耗、检测器响应和放大器增益的增益系数

β_FA是在沿卷材下向的机器方向上以顺时针方向为正测定的薄膜的快轴角度

β_o是在沿卷材下向的机器方向上以顺时针方向为正测定的第一偏振器通过轴的角度

λ是所用光的波长(由光源的波长和在检测器前的任何光谱滤波器确定)[nm]

R₀是薄膜延迟[nm]

C是计入了当没有薄膜时通过偏振器泄漏的背景光、薄膜的平均去偏和非零放大器失调的偏移系数(通常接近于零)

FA和延迟传感器响应的不同之处仅在于系数A和C以及偏振器角度，即通过校准过程来确定用于A、C的β_o，FA＝-10°和β_o，ret＝-45°。值的标称角度和用于每个传感器的β_o，并且已知源波长，因此两个传感器一起测定未知量β_GA和R₀。灵敏度分析显示，当对于具有范围为[-5，5°]的β_FA以及范围为[45，85nm]的R₀的薄膜，调整增益系数以将信号映射到的范围[0，10V]时，在分析FA响应时需要考虑薄膜延迟值，而包括薄膜的真实FA角度(与假定FA角度为0°相比较)仅对于根据R₀传感器计算的延迟值有很小的影响。

在离开传感器的卷材下游侧设置行扫描摄像机(对应于图1中的卷材检查系统W3)，以观察通过薄膜的偏振线光，并且将检偏器安装在摄像机镜头上并且与用作照明源的相应的偏振器交叉。除了数字化的响应单位之外，观察区域中心附近的照相机像素在接近垂直入射角度处(相对于卷材的表面)接收的信号遵守与上面类似的响应公式。因此，通过对齐摄像机以使点传感器位于观察区域中心内，并且使摄像机行速率与点传感器的采样率同步，可使用此前所述的互相关和回归操作，以将R₀和FA点传感器的校准响应传送相对于相应R₀和FA摄像机的中心像素。注意，此操作仅使用来自生产薄膜的在线数据；不使用任何校准样品来表征这些像素的响应。

如上文所述，对于R₀图像完全忽略了FA取向变化，因为这仅有微小的影响。对于FA图像，作为一级近似假定由点传感器测定的R₀值沿着由摄像机观察的整个线方向是均匀的。这在此项应用中相当奏效，因为颤动和浇注轮速度改变趋向于控制在R₀中的改变，并且这种改变显示为在卷材上或多或少地均匀延伸的时变卷材厚度这样，不必对齐两个行扫描摄像机来保证线阵精确平行，虽然可能已经作了这样的操作。

Claims (21)

1.一种用于监测卷筒材料的卷材检查系统的校准系统，所述校准系统包括：

至少一个卷材传感器，其被构造成接收表征所述卷筒材料的第一跨卷材部分的第一特性的信号，并且提供以校准的测量单位来表示所述第一特性的第一响应信号，所述第一跨卷材部分小于所述卷筒材料的宽度；

所述卷材检查系统，其被构造成接收表征所述卷筒材料的第一跨卷材部分和至少第二跨卷材部分的所述第一特性的信号，并且提供分别表示所述第一跨卷材部分和所述第二跨卷材部分的所述第一特性的第二和第三响应信号；以及

传感器至检查系统校准模块，其分析所述第一响应信号和所述第二响应信号，以将第一校准模型应用到所述第二响应信号上，从而将所述第二响应信号转换为所述第一响应信号的测量单位。

2.根据权利要求1所述的校准系统，其中所述卷材检查系统为行扫描摄像机并且所述卷材传感器为点传感器。

3.根据权利要求1所述的校准系统，其中所述表征所述卷筒材料的第一跨卷材部分的第一特性的信号为光学信号。

4.根据权利要求1所述的校准系统，还包括：

第二卷材传感器，其被构造成接收表征所述卷筒材料的第二跨卷材部分的所述第一特性的信号，并且提供以校准的测量单位表示所述第一特性的第四响应信号；并且，

其中所述传感器至检查系统校准模块另外还分析所述第四响应信号和所述第三响应信号，以将第二校准模型应用到所述第三响应信号上，从而将所述第三响应信号转换为所述第四响应信号的测量单位。

5.根据权利要求1所述的校准系统，其中所述传感器至检查系统校准模块另外还确定所述第一校准模型。

6.根据权利要求1所述的校准系统，还包括：

跨卷材校准模块，其分析所述第二响应信号和所述第三响应信号，以将第二校准模型应用到所述第三响应信号上，从而将这些信号转换为所述第二响应信号的测量单位。

7.根据权利要求1所述的校准系统，另外还包括跨卷材传感器定位模块，所述跨卷材传感器定位模块用来提供使得自动装置将所述至少一个卷材传感器重新定位到所述卷筒材料的不同跨卷材位置上的信号。

8.根据权利要求1所述的校准系统，其中由所述传感器至检查系统校准模块进行的“分析”包括将回归模型应用到表征所述第一响应信号和所述第二响应信号的数据上。

9.根据权利要求6所述的校准系统，其中由所述跨卷材校准模块进行的“分析”包括将回归模型应用到表征所述第二响应信号和所述第三响应信号的数据上。

10.根据权利要求3所述的校准系统，其中所述卷材检查系统位于所述卷材传感器的卷材下游侧或卷材上游侧。

11.根据权利要求4所述的校准系统，其中所述第二卷材传感器为行扫描摄像机，所述行扫描摄像机被构造成从所述卷筒材料的基本上整个宽度范围接收信号。

12.一种校准系统，包括：

输入/输出模块，其被构造成接收从卷材检查系统发出的数据流，所述卷材检查系统被构造成监测卷筒材料的跨卷材宽度，所述跨卷材宽度由至少第一和第二通道限定；

跨卷材校准模块，其被构造为：

a)将所述数据流的各部分与所述第一和第二通道相关联，以提供分别与所述第一和第二通道相关联的第一和第二数据流；

b)将第一校准模型应用到所述第一数据流上，以将所述第一数据流转换为卷材属性的校准测量单位；和

c)将第二校准模型应用到所述第二数据流上，以将所述第二数据流转换为与所述第一数据流相同的校准单位。

13.根据权利要求12所述的校准系统，其中所述卷材检查系统为行扫描摄像机。

14.根据权利要求13所述的校准系统，其中所述第一和第二通道由多个像素表征。

15.根据权利要求12所述的校准系统，其中所述输入/输出模块还将所述第一和第二数据流均以校准单位提供给过程控制模块，所述过程控制模块控制卷材制造过程的属性。

16.根据权利要求12所述的校准系统，其中在所述第一和第二校准模型已分别被应用到所述第一和第二数据流上后，分析所述第一和第二数据流以识别与所述卷材的非均匀区域对应的数据的非均匀部分。

17.根据权利要求12所述的校准系统，还包括：

数据库模块，其用来在所述第一和第二数据流已被所述跨卷材校准模块校准后存储这些数据流的至少一部分。

18.根据权利要求12所述的校准系统，还包括：

数据库模块，其用来在所述第一和第二数据流已被所述跨卷材校准模块校准后存储这些数据流的至少一部分的汇总。

19.根据权利要求18所述的校准系统，其中所述汇总由汇总统计量构成。

20.根据权利要求12所述的校准系统，其中除了由至少第一和第二通道限定的跨卷材宽度之外，还由多个附加通道限定所述跨卷材长度，并且其中所述跨卷材校准模块还被构造成将相应的校准模型应用到相应的多个附加通道上，以使所述从卷材检查系统发出的数据流中的每一个与构成所述跨卷材宽度的所述第一和第二通道和多个附加通道中的每一个相关，所述跨卷材宽度以与所述第一数据流相同的校准单位提供。

21.根据权利要求12所述的校准系统，其中所述跨卷材校准模块被另外构造成用于：

接收表征所述卷材检查系统的跨卷材响应分布的信息，并且基于该信息在应用所述第二校准模型前修改所述第二数据流。

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