CN113256554A - 确定性的图像检查 - Google Patents
确定性的图像检查 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113256554A CN113256554A CN202110185303.5A CN202110185303A CN113256554A CN 113256554 A CN113256554 A CN 113256554A CN 202110185303 A CN202110185303 A CN 202110185303A CN 113256554 A CN113256554 A CN 113256554A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- image
- deviations
- printed
- regions
- digitized
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B41—PRINTING; LINING MACHINES; TYPEWRITERS; STAMPS
- B41F—PRINTING MACHINES OR PRESSES
- B41F33/00—Indicating, counting, warning, control or safety devices
- B41F33/0036—Devices for scanning or checking the printed matter for quality control
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T1/00—General purpose image data processing
- G06T1/20—Processor architectures; Processor configuration, e.g. pipelining
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0004—Industrial image inspection
- G06T7/001—Industrial image inspection using an image reference approach
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/11—Region-based segmentation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/40—Extraction of image or video features
- G06V10/50—Extraction of image or video features by performing operations within image blocks; by using histograms, e.g. histogram of oriented gradients [HoG]; by summing image-intensity values; Projection analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/98—Detection or correction of errors, e.g. by rescanning the pattern or by human intervention; Evaluation of the quality of the acquired patterns
- G06V10/993—Evaluation of the quality of the acquired pattern
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30108—Industrial image inspection
- G06T2207/30144—Printing quality
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30168—Image quality inspection
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Inking, Control Or Cleaning Of Printing Machines (AREA)
Abstract
一种用于借助计算机(6)对处理承印材料的机器(4)的印刷品进行检查的方法,其中,借助至少一个图像传感器(5)对所生产的印刷品进行检测和数字化,并且由计算机在可能的缺陷方面进行研究,其中,计算机通过将所检测的经数字化的印刷图像(9,9a,9b)与数字参考图像(8,8a,8b)进行比较并且对出现的偏差(11,11a,11b)进行分析处理来求取所述印刷品中的缺陷,并且有缺陷的印刷品被相应地标记和提取,其特征在于,计算机将每个经数字化的印刷图像在空间上划分为具有偏差的区域,计算对每个这样的区域进行研究的时间花费,并且如果用于研究区域的时间花费超过每个经数字化的印刷图像的预给定时间值,则中断对经数字化的印刷图像的研究。
Description
技术领域
本发明涉及一种用于检查印刷品的方法,其中,根据对所发现的潜在图像缺陷的所估计的评估开销(Bewertungsaufwand)执行所述检查。
背景技术
本发明属于数字质量控制技术领域。
在相应尺寸的印刷机中制造印刷品时,经常借助图像检查方法执行质量控制。在此,该方法大多使用图像检测系统,其图像传感器、通常摄像机在印刷机内安装在最后一个印刷部件之后。在此,检查必须分别足够快地进行,以便与印刷速度保持步调。因此,对印刷品、例如承印的印张的检查仅可用固定限定的时间窗。现在,如果有非常多或非常大的印刷缺陷位于印张上,则用于分析和评估所发现的印刷缺陷的预给定的持续时间被超过。这是因为在大多数情况下,图像检查不仅包括发现与所谓的良好图像或参考图像的偏差,而且包括分析所发现的缺陷,以便确保所发现的偏差确实是印刷缺陷而不是图像检测系统中的缺陷。在这种情况下,要么仍然执行对被发现、但是还未被分析的印刷缺陷的研究,尽管由此导致图像检查时不受控制的时间偏差,因为检查是对已经被印刷的印张进行处理,而印刷机已经早就生产下面的印刷品了。替代地,在每个印张的时间结束时直接中断图像检查,由此不会发现未经分析的印刷缺陷。由于两种方法都会降低图像检查方法的质量,所以寻求一种可能性来防止这一点。因此必须找到一种解决方案,使图像检测不超过每个印张的预给定时间,而且仍然识别出所有出现的印刷缺陷。
发明内容
因此,本发明的任务在于找到一种用于印刷品的图像检查的方法,该方法克服现有技术已知的缺点并且可以实现可靠的图像检查。
通过一种用于借助计算机对处理承印材料的机器的印刷品进行检查的方法来解决该任务,其中,借助至少一个图像传感器对所生产的印刷品进行检测和数字化,并且由计算机在可能的缺陷方面进行研究,其中,计算机通过将所检测的经数字化的印刷图像与数字参考图像进行比较并且对出现的偏差进行分析处理来求取印刷品中的缺陷,并且有缺陷的印刷品被相应地标记和分选出(ausschleusen),其特征在于,计算机将每个经数字化的印刷品在空间上划分为具有偏差的区域,计算对每个这样的区域进行研究的时间花费,并且如果用于研究区域的时间花费超过针对单个经数字化的印刷图像的预给定时间值,则中断对经数字化的印刷图像的研究。通过检查方法对每个待检查的印刷图像的时间花费的动态匹配确保:不再超过可用于每个印刷图像的评估的时间范围。尽管在根据本发明的方法中,仍然有可能在出现非常多较小的可以代表相应的图像缺陷的偏差的情况下并不是所有这些偏差都能得到相应的研究,以评估此处实际是真正的印刷缺陷还是不代表印刷缺陷的偏差。然而,无论如何,这都比不受控制的超时更好。此外,在根据本发明的方法中,在实践中,尚待处理的偏差中只有一小部分没有被进一步研究,并且它们被自动地标记为图像缺陷。此外可以认为,当出现如此大量的必须在印刷缺陷的存在方面被研究的偏差时,在大多数情况下,相应的印刷图像代表次品或者说废品,或者图像检查系统本身存在其他重大缺陷。
根据本发明的方法的有利的并因此优选的扩展方案从所属的从属权利要求以及带有所属附图的说明书中得出。
在此,根据本发明的方法的一种优选的扩展方案在于,计算机分别对于每个区域就在对该区域进行研究之前直接计算出研究每个区域的时间花费,如果超过预给定的时间值,则中断对当前的经数字化的印刷图像的研究,其中,将还未经研究的区域的偏差标记为印刷缺陷。该方法是动态图像检查的最有效的途径,因为在此,所有在印刷图像中被发现的偏差都会被依次处理,并且对当前待处理的区域的时间花费的计算总是直接发生在计算开始之前,因此,也仅在算法处于目标时间值即将到期之前时才在超过当前印刷图像的图像检查的预给定时间范围时目标准确地实际发生图像检查的可能中断。
在此,根据本发明的方法的另一优选的扩展方案在于,计算机在开始研究之前就计算出用于研究所有区域的时间花费,并且仅研究当前的经数字化的印刷品中相对于预给定时间值有足够时间的区域,其中,将未经研究的区域的偏差标记为印刷缺陷。作为就在开始处理区域之前计算出处理当前区域所需的持续时间的替代方案,当然也可以直接在划分为具有相应偏差的区域之后计算持续时间,然后简单地借助将预给定的时间范围或时间值与各个区域的合计时间花费进行比较来确定,可以处理多少个区域。该方法也许总体上有些不准确,但它具有如下优点:可以基于各个区域的已经计算出的时间花费来对应进一步研究的相应区域的顺序进行优先级排序。
在此,根据本发明的方法的另一优选的扩展方案在于,通过如下方式实现所检测的经数字化的印刷图像与数字参考图像的比较:在印刷图像与参考图像之间求出差异并且对如此生成的差异图像进行分析处理。在所检测的经数字化的印刷图像与以数字形式存在的参考图像之间求出差异图像是用于求取可能的偏差和因此存在的印刷缺陷的最简单的方法之一。在此,参考图像是从开始就以数字形式存在的良好图像(可能由印刷准备阶段数据产生)还是经学习的被印刷的良好图像,对于根据本发明的方法没有影响。
在此,根据本发明的方法的另一优选的扩展方案在于,通过如下方式将每个经数字化的印刷品在空间上划分为具有偏差的区域:在分析处理差异图像时,将差异图像中具有偏差的区域隔离。在此,在差异图像中可以非常简单地识别出具有偏差的区域,从而可以非常有效地在空间上划分经数字化的印刷品。
在此,根据本发明的方法的另一优选的扩展方案在于,将差异图像中的具有带有低充填度的偏差的区域细分为各个更小的区域并且对其进行分析处理,和/或计算机在所检测的经数字化的印刷图像和/或参考图像中对这些区域执行位置补偿(Lageausgleich)。在此,通过差异图像中具有偏差的像素与在偏差的包围区域中的像素总数之比来定义充填度。因此,低充填度意味着:印刷图像中及参考图像中存在的对象仅略微不同或者说彼此仅略微有偏差。这通常是由于在被检测并被数字化的印刷图像中的对象相对于参考图像中的相同对象有微小移动,其中,可以借助位置补偿来去除所述移动。此外,由于在移动的情况下差异图像中的偏差非常广阔地显示出来(但是仅具有小面积,即低充填度),因此在这种情况下,还建议将差异图像中具有偏差的广阔区域分为各个更小的区域,并且单独分析处理这些更小的区域。
在此,根据本发明的方法的另一优选的扩展方案在于,对差异图像中的具有带有高充填度的偏差的区域不再进行分析处理,并且将所述偏差标记为印刷缺陷。相对地,如果出现这样的具有高充填度的区域,则这意味着在印刷图像与参考图像中的各个对象之间存在无法通过位置补偿来去除的非常严重的偏差。例如,如果将错误的参考图像或将参考图像的错误部分与相应的印刷图像进行比较,就可能发生这种情况。在这种情况下,无需在印刷缺陷方面进一步研究该偏差,因为清楚的是:要么涉及重大印刷缺陷,要么在错误的参考图像或者参考图像的错误部分的情况下,在图像检查系统或图像检查方法中存在重大缺陷。
在此,根据本发明的方法的另一优选的扩展方案在于,使计算机对所生产的印刷品的研究在两个方法步骤中执行,其中,第一步骤需要波动小的持续时间,而包含对所划分的区域的研究的第二步骤在所需的持续时间方面是强烈可变的,因此,仅对于第二步骤计算所述研究的时间花费。在此,在相对恒定长的第一步骤中,例如求出差异图像,并且执行图像检查方法的另外的部分。由于关于该第一部分的持续时间相应地恒定,因此在此对该持续时间进行计算是多余的,因为其总归是已知的。相反地,对差异图像或印刷图像和参考图像的所划分的区域的处理是非常强烈地可变的,相应地,可以根据本发明来计算所述处理。在此,除了在各个必须被相应地分析处理的区域中的偏差的类型之外,对于第二方法步骤的可变性起决定性作用的还有可用于借助计算机进行的分析处理的基础结构。例如,相比于借助GPU进行的并行处理,借助CPU进行的串行处理更容易并且计算更准确。因此,计算机的现有基础结构及其使用同样对根据本发明的方法的执行具有决定性影响。
在此,根据本发明的方法的另一优选的扩展方案在于,对每个至少一个图像传感器分开地执行该方法,其中,在一个图像传感器对经数字化的印刷品进行处理时产生的时间余量可由计算机可变地用于可能的其他图像传感器对经数字化的印刷品的处理。此外,由于待使用的图像检查系统或图像检测系统大多包括多个图像传感器或摄像机,并且必须对这些图像传感器中的每个分开地执行根据本发明的相应的方法,因此可能发生:视待研究的偏差的类型和可用的基础结构的类型而定,在处理由特定的像屏所检测的印刷图像时会产生时间余量,因为还没有充分利用全部可用的时间范围。如有必要,在执行根据本发明的方法时,就可以将所述时间余量用于其他图像传感器及其被检测并被数字化的印刷图像。在此,该时间余量的分配通过所使用的计算机实现。
在此,根据本发明的方法的另一优选的扩展方案在于,所述至少一个图像传感器是单张纸印刷机的内嵌(Inline)检查系统的一部分,并且该内嵌检查系统在单张纸印刷机中将所生产的印张作为印刷品研究,其中,借助废品分选器(Makulaturweiche)分选出标记为有缺陷的印张。根据本发明的方法优选地用于如下内嵌检查系统:其是单张纸印刷机的一部分并且将所印刷的相应印张作为印刷品进行分析处理。此外,这具有如下优点:还可以借助在这种单张纸印刷机中通常存在的废纸分选器立即自动化地分选出标记为缺陷的印张。当然,也可以在续纸器(Ausleger)中用简单的标记方式(例如借助条纹)来替代,其中,必须要么通过印刷工人手工要么在后置方法中自动化地分选出被相应地标记的印张。
附图说明
接下来根据至少一种优选的实施例参照所属的附图进一步描述本发明自身以及本发明在构造上和/或功能上有利的扩展方案。在附图中,相互相应的元素分别设有相同的附图标记。
附图示出:
图1:用于图像检查的图像检测系统的结构的示例;
图2:具有低充填度的差异图像的示例;
图3:具有高充填度的差异图像的示例;
图4:具有多个偏差的差异图像的示例;
图5:根据本发明的方法的示意性流程。
具体实施方式
图1示出关于图像检测系统2的示例,其使用根据本发明的方法。该图像检测系统包括至少一个图像传感器5、通常是摄像机5,其集成到单张纸印刷机4中。所述至少一个摄像机5拍摄由印刷机4所产生的印刷图像并且将数据发送到计算机3、6以进行分析处理。计算机3、6可以是自己的单独的计算机6,例如一个或多个专用图像处理计算机6,或者也可以与印刷机4的控制计算机3是同一的。至少印刷机4的控制计算机3具有显示器7,将图像检查的结果在该显示器上显示给用户1。
在图5中示意性地示出根据本发明的方法。对于基本理解重要的是应注意:在印张检查时,在一些预处理步骤之后借助在参考图像8、8a、8b与摄像机图像9、9a、9b之间的差异图像10、10a、10b实际上总是辨别到偏差11、11a、11b。然后,对所有辨别出的偏差11、11a、11b大多进行局部位置补偿,以便消除归因于位置公差的伪误差。但是,由于可用于消除的持续时间有限,因此可能出现两个潜在的问题情况:
情况1:有一些非常大的偏差11、11a;例如由错误的参考图像8引起。然而,在借助图像处理计算机6的显卡上的GPU进行处理时,无法以有效地充分利用GPU的方式分布这几个大的偏差11、11a。
情况2:偏差11b的数量太大,以至于无法在预给定时间中消除;在大多数情况下,这涉及多个非常小的偏差11b。
两种情况的组合也是可能的。接下来首次单独考虑这两种情况。
在如情况1中的大的偏差11、11a的情况下,应区分两种情景:
情况1.a:使用了完全错误的主题。即产生多个具有高充填度的大的偏差11。在此,充填度是具有偏差11的像素与围绕偏差11的包围矩形的像素总数之比。
情况1.b:有未被正确地定向的一个或几个大的尖棱对象。即产生具有非常低的充填度的大的偏差11a;即在对象棱边上仅有薄的偏差。
现在,根据本发明的方法基于如下构思:对于情况1.a,不实施局部位置补偿,因为在这种情况下,局部位置补偿无论如何不会具有积极的效果。对于情况1.b,局部位置补偿可能具有积极的效果。根据本发明,现在通过偏差11、11a的充填度对这两种情况进行区分。接下来相应地根据关于每种情况的示例示出这一点。
情况1a示例:
如在图2中可见的是,在差异图像10中出现两个大的连续的偏差11(其在图2中也被标记),每个偏差本身具有高的充填度。差异图像10通过期望/参考图像8(在图2左上方示出)和由图像检测系统2所产生的真实印刷图像9(在图2右上方可见)相减产生。由于因错误主题而使局部位置补偿在此总归不是权宜之计,因此可以完全节省为此需要的非常长的计算时间。此处始终涉及到图像缺陷:在这种情况下,要么是所检测的错误的印刷图像9,要么是错误的参考图像8。
情况1b示例:
如在图3中可见的是,在差异图像10a中出现两个连续的大的偏差11a(其在此也被标记),每个偏差本身具有低的充填度。在这种情况下,局部位置补偿将导致偏差11a的所期望的消除。为了针对用于分析处理的GPU来优化1.b并且借此减少计算时间,将两个大的偏差11a划分为多个小的偏差,因为在GPU上并行处理多个小的偏差是更有效的。由此将情况1.b转变为情况2。对此替代地,也可以在图像检测计算机的CPU上计算这些经分割的偏差,因为CPU算法正是针对此类偏差(即位置0处的最佳统一)进行了优化。
因此清楚的是,在图像检查中出现的归入情况1的所有可能性都可以化为情况2(情况1b),或者根本不需要进一步处理(情况1.a)。
在图4中又示出关于主要待处理的情况2的示例,例如从开始就出现多个非常小的偏差11b。
现在,对于每个涉及的摄像机或者对于图像检测系统2的每个涉及的图像传感器5执行根据本发明的方法。为此充分利用:图像检查算法的第一部分需要相对恒定的时间。该部分位于图像检查算法的开始。但是,存在第二部分,在该部分中,计算持续时间极度波动。现在,构思是将该多变的部分划分成时间块段(Zeitblock)并且预先估计这些时间块段的计算持续时间。
对偏差消除的计算时间有影响的因素:
·偏差11、11a、11b的包围矩形的面积:AA
·偏差11、11a、11b的数量:n
·计算单元6的计算速度:m
对可用的计算持续时间有影响的因素:
·印刷速度
对此,从借助GPU的研究中已知两个认识:
对于串行工作系统,如单CPU,总时间tg将由n个偏差11、11a、11b的计算时间总和得出:
但是,对于并行工作系统,如GPU,如果不主动控制偏差11、11a、11b到GPU的各个计算内核上的分布,计算时间就比较难预测。因此,对于GPU来说,在偏差11、11a、11b随机分布到GPU计算内核上的情况下,仅可以实现对计算时间的非常粗略的估计。因此,由于所述事实,以多个步骤逼近实际的计算时间是有意义的。
在图5中示意地示出所述流程。检查算法的需要相对恒定时间的部分位于算法的开始。计算持续时间极度波动的第二部分跟随在其后,并且被计算机6划分成时间块段,其中,由计算机6估计这些时间块段的计算持续时间。然后观察:是否还剩余足够的时间给下一块段的处理。如果不是这样的情况,则中断算法,并且将剩余的偏差分类为真正的印刷缺陷。在此存在两种替代方案。可以要么估计所有偏差11、11a、11b并随后判定时间是否足够处理所有偏差11、11a、11b:假如不是,则可以判定应处理哪些偏差11、11a、11b。要么在时间需求方面分别估计下一偏差11、11a、11b,假如对其还存在足够时间,则对其进行分析,然后以下一偏差11、11a、11b继续进行所述算法。图5示出后一种变型方案。
接下来是用于阐述的简短示例。在全印刷速度下,印张检查给每个摄像机5提供250ms的计算持续时间。计算的恒定部分为100ms。在GPU的计算速度m=16.5MPx/s的情况下,可以在剩余的150ms中计算大约5000个各具有100*220px2大小的偏差。
此外,可以进行其他优化。因此就可以借助简短的测试在图像检测系统2的每个开始阶段中确定常数m。因此就不需要将其限定为全局(global)常数。作为其他构思,可以使用摄像机5对于每个印张的计算时间的总和,以便给个别部分图像分配更多计算时间。
示例:借助摄像机“0”进行的第一计算由于较小的纸张规格(边缘裁切(Randbeschnitt))总共持续仅190ms而不是250ms。那么剩余的60ms可以添加给下一摄像机图像检查,所以对于该摄像机5有310ms可用。如果该检查在280ms后结束,那么剩余的30ms又转交到下一摄像机图像检查,直到所有四个摄像机图像都处理完毕。
附图标记列表:
1 用户
2 图像检测系统
3 控制计算机
4 印刷机
5 图像传感器/摄像机
6 图像处理计算机
7 显示器
8、8a、8b 数字期望/参考图像
9、9a、9b 所检测的数字印刷/摄像机图像
10、10a、10b 差异图像
11、11a、11b 偏差
Claims (10)
1.一种用于借助计算机(6)对处理承印物的机器(4)的印刷品进行检查的方法,其中,借助至少一个图像传感器(5)对所生产的印刷品进行检测和数字化,并且由所述计算机(6)在可能的缺陷方面进行研究,其中,所述计算机(6)通过将所检测的经数字化的印刷图像(9,9a,9b)与数字参考图像(8,8a,8b)进行比较并且对出现的偏差(11,11a,11b)进行分析处理来求取所述印刷品中的缺陷,并且相应地标记和分选出有缺陷的印刷品,
其特征在于,
所述计算机(6)将每个经数字化的印刷图像(9,9a,9b)在空间上划分为具有偏差(11,11a,11b)的区域,计算对每个这样的区域进行研究的时间花费,并且,如果用于研究所述区域的时间花费超过对于每个经数字化的印刷图像(9,9a,9b)的预给定时间值,则中断对经数字化的印刷图像(9,9a,9b)的研究。
2.根据权利要求1所述的方法,
其特征在于,
所述计算机(6)分别对于每个区域就在对该区域进行研究之前计算出研究每个区域的时间花费,如果超过所述预给定时间值,则中断对当前的经数字化的印刷图像(9,9a,9b)的研究,其中,将还未经研究的区域的偏差(11,11a,11b)标记为印刷缺陷。
3.根据权利要求1所述的方法,
其特征在于,
所述计算机(6)在开始研究之前就计算出用于研究所有区域的时间花费,并且仅研究当前的经数字化的印刷图像(9,9a,9b)中相对于所述预给定时间值有足够时间的区域,其中,将未经研究的区域的偏差(11,11a,11b)标记为印刷缺陷。
4.根据以上权利要求中任一项所述的方法,
其特征在于,
通过如下方式实现所检测的经数字化的印刷图像(9,9a,9b)与数字参考图像(8,8a,8b)的比较:在印刷图像(9,9a,9b)与参考图像(8,8a,8b)之间求出差异并且对如此生成的差异图像(10,10a,10b)进行分析处理。
5.根据权利要求4所述的方法,
其特征在于,
通过如下方式将每个经数字化的印刷图像(9,9a,9b)在空间上划分为具有偏差(11,11a,11b)的区域:在分析处理差异图像(10,10a,10b)时,将所述差异图像(10,10a,10b)中具有偏差(11,11a,11b)的区域隔离。
6.根据权利要求5所述的方法,
其特征在于,
将差异图像(10,10a,10b)中的具有带有低充填度的偏差(11,11a,11b)的区域细分为各个更小的区域并且对其进行分析处理,和/或所述计算机(6)对所检测的经数字化的印刷图像(9,9a,9b)和/或参考图像(8,8a,8b)中的这些区域执行位置补偿。
7.根据权利要求5或6所述的方法,
其特征在于,
对差异图像(10,10a,10b)中的具有带有高充填度的偏差(11,11a,11b)的区域不再进行分析处理,并且将所述偏差(11,11a,11b)标记为印刷缺陷。
8.根据以上权利要求中任一项所述的方法,
其特征在于,
使所述计算机(6)对所生产的印刷品的研究在两个方法步骤中执行,其中,第一步骤需要波动小的持续时间,而包含对所划分的区域的研究的第二步骤在所需的持续时间方面是强烈可变的,因此,仅对于所述第二步骤计算所述研究的时间花费。
9.根据以上权利要求中任一项所述的方法,
其特征在于,
对每个至少一个图像传感器(5)分开地执行所述方法,其中,在一个图像传感器(5)对经数字化的印刷图像(9,9a,9b)进行处理时产生的时间余量能够由所述计算机(6)可变地用于可能的其他图像传感器(5)对经数字化的印刷品(9,9a,9b)的处理。
10.根据以上权利要求中任一项所述的方法,
其特征在于,
所述至少一个图像传感器(5)是单张纸印刷机(4)的内嵌图像检测系统(2)的一部分,并且所述内嵌图像检测系统在所述单张纸印刷机(4)中将所生产的印张作为印刷品研究,其中,借助废品分选器分选出被标记为有缺陷的印张。
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
EP20157140.3 | 2020-02-13 | ||
EP20157140.3A EP3865304B1 (de) | 2020-02-13 | 2020-02-13 | Deterministische bildinspektion |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113256554A true CN113256554A (zh) | 2021-08-13 |
CN113256554B CN113256554B (zh) | 2023-03-24 |
Family
ID=69582038
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202110185303.5A Active CN113256554B (zh) | 2020-02-13 | 2021-02-10 | 确定性的图像检查 |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US11288793B2 (zh) |
EP (1) | EP3865304B1 (zh) |
CN (1) | CN113256554B (zh) |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20060027768A1 (en) * | 2004-08-09 | 2006-02-09 | Quad/Tech, Inc. | Web inspection module including contact image sensors |
US20130148987A1 (en) * | 2011-12-13 | 2013-06-13 | Canon Kabushiki Kaisha | Inspection apparatus, inspection method, and computer-readable storage medium |
CN105894514A (zh) * | 2016-04-06 | 2016-08-24 | 广东工业大学 | 一种基于gpu并行运算的印刷品缺陷检测方法及系统 |
US20170177962A1 (en) * | 2014-09-22 | 2017-06-22 | Fujifilm Corporation | Image recording device, image defect detection device, and image defect detection method |
US20190001664A1 (en) * | 2016-03-09 | 2019-01-03 | Fujifilm Corporation | Printing result inspection apparatus and method |
Family Cites Families (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP5442305B2 (ja) * | 2009-04-13 | 2014-03-12 | 大日本スクリーン製造株式会社 | 欠陥検出装置及び欠陥検出方法 |
DE102016203392B3 (de) * | 2016-03-02 | 2017-06-22 | Heidelberger Druckmaschinen Ag | Bildinspektionsverfahren mit mehreren Kameras |
DE102017216260A1 (de) * | 2017-09-14 | 2019-03-14 | Heidelberger Druckmaschinen Ag | Bildinspektion von Druckerzeugnissen mit Fehlerklassen |
-
2020
- 2020-02-13 EP EP20157140.3A patent/EP3865304B1/de active Active
-
2021
- 2021-02-10 CN CN202110185303.5A patent/CN113256554B/zh active Active
- 2021-02-12 US US17/174,718 patent/US11288793B2/en active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20060027768A1 (en) * | 2004-08-09 | 2006-02-09 | Quad/Tech, Inc. | Web inspection module including contact image sensors |
US20130148987A1 (en) * | 2011-12-13 | 2013-06-13 | Canon Kabushiki Kaisha | Inspection apparatus, inspection method, and computer-readable storage medium |
US20170177962A1 (en) * | 2014-09-22 | 2017-06-22 | Fujifilm Corporation | Image recording device, image defect detection device, and image defect detection method |
US20190001664A1 (en) * | 2016-03-09 | 2019-01-03 | Fujifilm Corporation | Printing result inspection apparatus and method |
CN105894514A (zh) * | 2016-04-06 | 2016-08-24 | 广东工业大学 | 一种基于gpu并行运算的印刷品缺陷检测方法及系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN113256554B (zh) | 2023-03-24 |
EP3865304A1 (de) | 2021-08-18 |
US20210256678A1 (en) | 2021-08-19 |
US11288793B2 (en) | 2022-03-29 |
EP3865304B1 (de) | 2022-01-05 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6753264B2 (ja) | 検査装置、検査方法及びプログラム | |
EP4095800A1 (en) | Inspection apparatus and inspection program | |
US9937706B2 (en) | Device for inspecting print material, method of inspecting print material, and program | |
CN111007076B (zh) | 图像检查装置、图像检查方法以及记录介质 | |
JP5228459B2 (ja) | 検査群データ管理システム | |
CN104943421B (zh) | 用于使图像检测系统自动地选择检验参数的方法 | |
CN109507207A (zh) | 废页管理和具有缺陷类型的印刷品的图像检测 | |
US8654369B2 (en) | Specific print defect detection | |
JP2018032400A (ja) | 絵画の真贋の評価方法およびそれに対応する使用方法 | |
JP7350637B2 (ja) | 画像検査のための高速画像歪み補正 | |
JP4622252B2 (ja) | 検査装置、検査プログラム、検査方法、制御装置、制御プログラム、及び、制御方法 | |
US20100039510A1 (en) | Method and DEVICE for PRINT INSPECTION | |
CN113386459A (zh) | 借助缺陷分类的检查 | |
CN109141829B (zh) | 一种靶线清晰度计算及工业相机后截距的检测方法 | |
CN113256554B (zh) | 确定性的图像检查 | |
CN110569004A (zh) | 图像处理装置、图像处理系统及计算机能读取的记录介质 | |
CN110634124A (zh) | 一种区域检测的方法及设备 | |
CN109767544B (zh) | 有价证券的图像分析方法及图像分析系统 | |
CN110588167B (zh) | 用于图像监测的方法及设备 | |
EP2302582A1 (en) | Correcting defects in an image | |
US11941901B2 (en) | Smartphone or tablet comprising a device for generating a digital identifier of a copy, including at least one print image of a printed product produced in a production system, and method for using this device | |
EP4038573A1 (en) | Inspection method and apparatus | |
AU2017332227B2 (en) | Method and device for detecting color fading on a value document, in particular a banknote, and value-document processing system | |
US12039209B2 (en) | Image processing apparatus, printing system, image processing method, and non-transitory computer-readable storage medium | |
JP4760258B2 (ja) | 印刷品質検査装置および印刷品質検査方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |