CN103837537A - 一种无砂目金属喷墨印版网点面积率测量方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种无砂目金属喷墨印版网点面积率测量方法，由于金属喷墨印版的主色相为黄色，用常规灰度化处理后印版网点的部分信息容易丢失，精度降低。本发明采用基于颜色分割的印版网点面积率测量方法，首先将采集的测量区域印版显微图像转换至HSI颜色空间，统计分析印版显微图像得到印版图像饱和度信息和色相信息在HSI颜色空间的分布情况，然后对印版显微图像利用饱和度信息粗分割后再利用色相信息进行细分割，最后对分割后的印版显微图像进行数学形态学去噪处理，并根据印版的像素统计数据计算网点面积率。本发明采用远心镜头和无影光源来克服金属版反光弊端，可以获得清晰的印版图像，准确计算金属喷墨印版网点面积率。

Description

一种无砂目金属喷墨印版网点面积率测量方法

技术领域

本发明属于印版质量检测领域，涉及一种无砂目金属喷墨印版网点面积率测量方法。

背景技术

印刷中通过印版将图文信息转印到承印物上，印版质量决定了印刷品质量，印刷过程中一般通过网点面积率来控制印版质量。传统网点面积率测量方法主要有两种：人工检测和通过密度计进行测量。人工测量易受人主观因素的影响，不同人的检测结果会有一定误差。通过密度计测量无法得到每个网点的实际大小和分布情况。随着机器视觉的迅速发展，基于机器视觉的印版检测技术得到了广泛的应用。

基于机器视觉的印版网点测量方法的基本原理是：通过CCD相机采集印版显微图像，进行数字图像处理后计算网点面积率。这种方法要求能获取准确的印版显微图像，对于传统的CTP印版等，其制版过程中在印版非图文部分会有砂目，因此此种方法中在获取图像的时候对整个采集系统的要求没过高要求和特别的方法即可获取满足测量要求的印版图像，之后既可以进行印版面积率测量。

但是，金属喷墨印版在空白部分没有砂目，用普通相机进行图像采集时有强烈的反光，导致图像失真。另外，金属喷墨印版的主色相为黄色，用常规灰度化处理后印版网点的部分信息容易丢失，检测精度降低。

发明内容

为了解决上述的技术问题，本发明提出一种无砂目金属印版网点面积率测量方法。

本发明所采用的技术方案是：一种无砂目金属喷墨印版网点面积率测量方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：采集待检测印版的网点图像，将采集的网点图像输入到计算机印版检测系统；

步骤2：印版检测系统对步骤1所输入的网点图像进行分析计算，得到网点面积率值。

作为优选，步骤1中所述的采集待检测印版上的网点图像，采用的是装有远心镜头和无影光源的高分辨率相机。

作为优选，步骤2中所述的印版检测系统对步骤1所采集得到的网点图像进行分析计算，其具体实现包括以下子步骤：

步骤2.1：将待检测印版网点图像从RGB颜色空间转换到HSI颜色空间，从RGB颜色空间转换到HSI颜色空间的变换过程为：

$H=\left\{\begin{array}{cc}\mathrm{\θ}& B\≤G\\ 360-\mathrm{\θ}& B>G\end{array}\right.$

其中： $\mathrm{\θ}=\left\{\frac{\frac{1}{2}[(R-G)+(R-B)]}{{[{(R-G)}^2+(R-B)(G-B)]}^{1/2}}\right\}$

$S=1-\frac{3}{(R+G+B)}\left[\min (R,G,B)\right]$

$I=\frac{R+G+B}{3}$

步骤2.2：将HSI颜色空间的色相分为六部分，30°-90°为黄色，90°-150°为绿色，150°-210°为青色，210°-270°为蓝色，270°-330°为品红色，330°-30°为红色；

步骤2.3：将待检测印版网点图像记为I(x,y)，I(x,y)网点部分和空白部分的饱和度分割阈值记作T，属于网点部分的像素数目占I(x,y)总像素的比例记为ω₀及平均饱和度记为μ₀；空白部分像素数目占I(x,y)总像素的比例为ω₁及平均饱和度为μ₁，I(x,y)的总平均饱和度记为μ，类间方差记为g，设I(x,y)的大小为m×n，I(x,y)中像素饱和度小于阈值的像素数目记作n₀，饱和度大于阈值的像素数目记作n₁，则有：

ω₀=n_o(m×n)

ω₁=n₁(m×n)

n₀+n₁=m×n

ω₀+ω₁=m×n

μ=ω₀μ₀+ω₁μ₁

g=ω₀(μ₀-μ)²+ω₁(μ₁-μ)²

得到等价公式：

g=ω₀ω₁(μ₀-μ₁)²

当方差g最大时，此时网点部分和空白部分差异最大，即为进行饱和度粗分割的阈值；

步骤2.4：主色相分析，方法是统计I(x,y)的粗分割时大于饱和度阈值的网点部分色相信息绘制直方图，直方图中波峰部分即为I(x,y)主色相；

步骤2.5：获得主色相后分析其在分割后HSI颜色空间的色相角区间，以I(x,y)主色相所在的色相角区间为阈值，对粗分割后I(x,y)进行精确分割，即像素的色相在主色相角区间范围内为网点像素，将其像素值改为0，像素的色相不在主色相角区间范围内为空白像素，将其像素值改为255，得到颜色分割后的喷墨印版二值图像；

步骤2.6：对颜色分割后的喷墨印版二值图像进行去噪处理；

步骤2.7：网点面积率的计算，统计网点部分像素的个数，计算网点像素个数占总像素的比例，得到I(x,y)的网点面积率；

步骤2.8：将处理后的网点图像和计算得到的网点面积率值显示在显示设备上。

作为优选，步骤2.6中所述的对颜色分割后的喷墨印版二值图像进行去噪处理，采用的方法是腐蚀和膨胀，其原理为：腐蚀是用B表示结构元素扫描图像A的每一个像素，用结构元素中的每一个像素与其覆盖的像素做“与”操作，如果都为1，则该像素为1，否则为0，这样消除物体边界点，使目标缩小，消除小于结构元素的噪声点；膨胀是用B表示结构元素遍历图像A中的每一个像素点，如果某个像素点的标记值为1则不做处理，如果某个像素点的标记值为0，则取该像素点的3*3领域的标记值，即取周围8个相邻像素点的标记值，如果其周围8个相邻像素点中有一个或以上的标记值为1，则将该像素点的标记值修改为1，否则保持该像素点的标记值不变，这样是将与物体接触的所有背景点合并到物体中，使目标增大，填补目标中的空洞；其中，所述的结构元素的大小为3×3。

本发明采用远心镜头和无影光源来克服金属版反光弊端，能获得清晰地图像。由于金属喷墨印版的主色相为黄色，用常规灰度化处理后印版网点的部分信息容易丢失，精度降低。本发明采用基于颜色分割的印版网点面积率测量方法，首先将采集的测量区域印版显微图像转换至HSI颜色空间，统计分析印版显微图像得到印版图像饱和度信息和色相信息在HSI颜色空间的分布情况，然后对印版显微图像利用饱和度信息粗分割后再利用色相信息进行细分割，最后对分割后的印版显微图像进行数学形态学去噪处理，并根据印版的像素统计数据计算网点面积率。采用本发明所述的方法，可以获得清晰的印版图像，准确计算金属喷墨印版网点面积率。

附图说明

图1：是本发明实施例的流程图。

图2：是本发明实施例的图像采集系统所采集到的印版图像。

图3：是本发明实施例的颜色分割后的印版图像。

图4：是本发明实施例的数学形态学处理后的印版图像。

具体实施方式

为了便于本领域普通技术人员理解和实施本发明，下面结合附图及实施例对本发明作进一步的详细描述，应当理解，此处所描述的实施示例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

请见图1，本发明所采用的技术方案是：一种无砂目金属喷墨印版网点面积率测量方法，包括以下步骤：

步骤1：请见图2，采用装有远心镜头和无影光源的高分辨率相机采集待检测印版上的网点图像（图像颜色为黄色），将采集的网点图像输入到计算机印版检测系统；无影光源的光路结构能够改变光源的光路，使得光线从各个方向入射，消除投影，并且减小反光强度，能够得到清晰的图像；远心镜头，能够消除由于被测物体（或CCD芯片）离镜头距离的远近不一致造成获取图像畸变的问题，获得清晰无畸变的图像。

步骤2：印版检测系统对步骤1所输入的网点图像进行分析计算，得到网点面积率值，其具体实现包括以下子步骤：

步骤2.1：将待检测印版网点图像从RGB颜色空间转换到HSI颜色空间，从RGB颜色空间转换到HSI颜色空间的变换过程为：

$\left\{\begin{array}{cc}\mathrm{\θ}& B\≤G\\ 360-\mathrm{\θ}& B>G\end{array}\right.$

其中： $\mathrm{\θ}=\left\{\frac{\frac{1}{2}[(R-G)+(R-B)]}{{[{(R-G)}^2+(R-B)(G-B)]}^{1/2}}\right\}$

$S=1-\frac{3}{(R+G+B)}\left[\min (R,G,B)\right]$

$I=\frac{R+G+B}{3}$

步骤2.2：根据目前主流的印版色相信息处理方法，将HSI颜色空间的色相（色相范围为0-360°）分为六部分，30°-90°为黄色（Y），90°-150°为绿色（G），150°-210°为青色（C），210°-270°为蓝色（B），270°-330°为品红色（M），330°-30°为红色（R）。

步骤2.3：将待检测印版网点图像记为I(x,y)，I(x,y)网点部分和空白部分的饱和度分割阈值记作T，属于网点部分的像素数目占I(x,y)总像素的比例记为ω₀及平均饱和度记为μ₀；空白部分像素数目占I(x,y)总像素的比例为ω₁及平均饱和度为μ₁，I(x,y)的总平均饱和度记为μ，类间方差记为g，设I(x,y)的大小为m×n，I(x,y)中像素饱和度小于阈值的像素数目记作n₀，饱和度大于阈值的像素数目记作n₁，则有：

ω₀=n_o(m×n)

ω₁=n₁(m×n)

n₀+n₁=m×n

ω₀+ω₁=m×n

μ=ω₀μ₀+ω₁μ₁

g=ω₀(μ₀-μ)²+ω₁(μ₁-μ)²

得到等价公式：

g=ω₀ω₁(μ₀-μ₁)²

当方差g最大时，此时网点部分和空白部分差异最大，即为进行饱和度粗分割的阈值。

步骤2.4：主色相分析，方法是统计I(x,y)的粗分割时大于饱和度阈值的网点部分色相信息绘制直方图，直方图中波峰部分即为I(x,y)主色相。

步骤2.5：获得主色相后分析其在分割后HSI颜色空间的色相角区间，以I(x,y)主色相所在的色相角区间为阈值，对粗分割后I(x,y)进行精确分割，即像素的色相在主色相角区间范围内为网点像素，将其像素值改为0，像素的色相不在主色相角区间范围内为空白像素，将其像素值改为255，请见图3，得到颜色分割后的喷墨印版二值图像。

步骤2.6：采用腐蚀和膨胀的方法对颜色分割后的喷墨印版二值图像进行去噪处理；腐蚀和膨胀的方法原理为：腐蚀是用B表示结构元素（本实施例是3×3的大小）扫描图像A的每一个像素，用结构元素中的每一个像素与其覆盖的像素做“与”操作，如果都为1，则该像素为1，否则为0，这样消除物体边界点，使目标缩小，消除小于结构元素的噪声点；膨胀是用B表示结构元素（本实施例是3×3的大小）遍历图像A中的每一个像素点，如果某个像素点的标记值为1则不做处理，如果某个像素点的标记值为0，则取该像素点的3*3领域的标记值，即取周围8个相邻像素点的标记值，如果其周围8个相邻像素点中有一个或以上的标记值为1，则将该像素点的标记值修改为1，否则保持该像素点的标记值不变，这样是将与物体接触的所有背景点合并到物体中，使目标增大，填补目标中的空洞。请见图4，经过腐蚀和膨胀运算，得到网点明确的印版图像。

步骤2.7：网点面积率的计算，统计网点部分像素的个数，计算网点像素个数占总像素的比例，得到I(x,y)的网点面积率（35.70）。

步骤2.8：对以上步骤重复二次，得到网点面积率（35.20、35.204），验证该方法的稳定性。

步骤2.9：将处理后的网点图像和计算得到的网点面积率值显示在显示设备上。

应当理解的是，上述针对较佳实施例的描述较为详细，并不能因此而认为是对本发明专利保护范围的限制，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明权利要求所保护的范围情况下，还可以做出替换或变形，均落入本发明的保护范围之内，本发明的请求保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (4)

1.一种无砂目金属喷墨印版网点面积率测量方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：采集待检测印版的网点图像，将采集的网点图像输入到计算机印版检测系统；

步骤2：印版检测系统对步骤1所输入的网点图像进行分析计算，得到网点面积率值。

2.根据权利要求1所述的无砂目金属印版网点面积率测量方法，其特征在于：步骤1中所述的采集待检测印版上的网点图像，采用的是装有远心镜头和无影光源的高分辨率相机。

3.根据权利要求1所述的无砂目金属印版网点面积率测量方法，其特征在于：步骤2中所述的印版检测系统对步骤1所采集得到的网点图像进行分析计算，其具体实现包括以下子步骤：步骤2.1：将待检测印版的网点图像从RGB颜色空间转换到HSI颜色空间，从RGB颜色空间转换到HSI颜色空间的变换过程为：

$\left\{\begin{array}{cc}\mathrm{\θ}& B\≤G\\ 360-\mathrm{\θ}& B>G\end{array}\right.$

其中： $\mathrm{\θ}=\left\{\frac{\frac{1}{2}[(R-G)+(R-B)]}{{[{(R-G)}^2+(R-B)(G-B)]}^{1/2}}\right\}$

$S=1-\frac{3}{(R+G+B)}\left[\min (R,G,B)\right]$

$I=\frac{R+G+B}{3}$

步骤2.2：将HSI颜色空间的色相分为六部分，30°-90°为黄色，90°-150°为绿色，150°-210°为青色，210°-270°为蓝色，270°-330°为品红色，330°-30°为红色；

步骤2.3：将待检测印版网点图像记为I(x,y)，I(x,y)网点部分和空白部分的饱和度分割阈值记作T，属于网点部分的像素数目占I(x,y)总像素的比例记为ω₀及平均饱和度记为μ₀；空白部分像素数目占I(x,y)总像素的比例为ω₁及平均饱和度为μ₁，I(x,y)的总平均饱和度记为μ，类间方差记为g，设I(x,y)的大小为m×n，I(x,y)中像素饱和度小于阈值的像素数目记作n₀，饱和度大于阈值的像素数目记作n₁，则有：

ω₀=n_o(m×n)

ω₁=n₁(m×n)

n₀+n₁=m×n

ω₀+ω₁=m×n

μ=ω₀μ₀+ω₁μ₁

g=ω₀(μ₀-μ)²+ω₁(μ₁-μ)²

得到等价公式：

g=ω₀ω₁(μ₀-μ₁)²

当方差g最大时，此时网点部分和空白部分差异最大，即为进行饱和度粗分割的阈值；

步骤2.4：主色相分析，方法是统计I(x,y)的粗分割时大于饱和度阈值的网点部分色相信息绘制直方图，直方图中波峰部分即为I(x,y)主色相；

步骤2.5：获得主色相后分析其在分割后HSI颜色空间的色相角区间，以I(x,y)主色相所在的色相角区间为阈值，对粗分割后I(x,y)进行精确分割，即像素的色相在主色相角区间范围内为网点像素，将其像素值改为0，像素的色相不在主色相角区间范围内为空白像素，将其像素值改为255，得到颜色分割后的喷墨印版二值图像；

步骤2.6：对颜色分割后的喷墨印版二值图像进行去噪处理；

步骤2.7：网点面积率的计算，统计网点部分像素的个数，计算网点像素个数占总像素的比例，得到I(x,y)的网点面积率；

步骤2.8：将处理后的网点图像和计算得到的网点面积率值显示在显示设备上。

4.根据权利要求3所述的无砂目金属印版网点面积率测量方法，其特征在于：步骤2.6中所述的对颜色分割后的喷墨印版二值图像进行去噪处理，采用的方法是腐蚀和膨胀，其原理为：腐蚀是用B表示结构元素扫描图像A的每一个像素，用结构元素中的每一个像素与其覆盖的像素做“与”操作，如果都为1，则该像素为1，否则为0，这样消除物体边界点，使目标缩小，消除小于结构元素的噪声点；膨胀是用B表示结构元素遍历图像A中的每一个像素点，如果某个像素点的标记值为1则不做处理，如果某个像素点的标记值为0，则取该像素点的3*3领域的标记值，即取周围8个相邻像素点的标记值，如果其周围8个相邻像素点中有一个或以上的标记值为1，则将该像素点的标记值修改为1，否则保持该像素点的标记值不变，这样是将与物体接触的所有背景点合并到物体中，使目标增大，填补目标中的空洞；其中，所述的结构元素的大小为3×3。

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