CN116755647B - 一种防止印刷数据错误的印刷方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种防止印刷数据错误的印刷方法及系统,涉及印刷技术领域,包括如下步骤:获取待印刷的原稿;扫描原稿后获取电子版数据,并导入缓存区进行参数预配置;搭建模拟印刷平台,提取电子版数据,并模拟印刷;生成样张后进行审批;其技术要点为:在搭建模拟印刷平台之前进行参数预配置,考虑环境因素、印刷材料因素以及设备运转参数因素这类外在因素,初步完成对印刷异常的修复处理;而后进行对异常数据的分类、分析以及纠错处理,在保证外在因素稳定的前提下,通过控制校对次数这类内在因素,可满足系统对预测差错指数的要求,故本方案的整体设计不仅可以提高打印质量,在一定程度上可以提高印刷效率,并减少废品率。
Description
技术领域
本发明涉及印刷技术领域,具体为一种防止印刷数据错误的印刷方法及系统。
背景技术
印刷是将文字、图画、照片、防伪等原稿经制版、施墨、加压等工序,使油墨转移到纸张、纺织品、塑料品、皮革、PVC、PC等材料表面上,批量复制原稿内容的技术,印刷是把经审核批准的印刷版,通过印刷机械及专用油墨转印到承印物的过程,印刷在国际标准上的定义为:用模拟或数字的图像载体将呈色剂/色料(如油墨)转移到承印物上的复制过程。
在申请号为202010002944.8的中国发明申请中,公开了一种防止印刷数据错误的印刷方法及印刷系统,其中防止印刷数据错误的印刷方法,具体包括以下步骤:获取印刷品纸质版原稿,对印刷品纸质版原稿进行预处理;对预处理后生成的印刷品电子版原稿进行初步检查;从印刷品电子版原稿中获取符合印刷标准的印刷数据,并根据印刷数据进行模拟印刷;检查模拟印刷中是否出现错误;若未出现错误,则根据模拟印刷中的印刷数据执行印刷工序。
在以上发明申请中,只是根据印刷数据进行模拟印刷,并检查模拟印刷出现的错误,通过判断存储信息在对应时间间隔后到达概率的方式,来判断数据存储过程中是否出现错误,同步设计了评分标准和神经网络预测模型来辅助对印刷错误的判断,并未针对性的考虑印刷设备的外在因素和内在因素,通过多重检查虽然能够降低印刷错误几率,但对于整体的印刷效率无法起到促进作用,针对印刷质量方面也有待提升。
发明内容
(一)解决的技术问题
针对现有技术的不足,本发明提供了一种防止印刷数据错误的印刷方法及系统,通过搭建模拟印刷平台之前进行参数预配置,考虑环境因素、印刷材料因素以及设备运转参数因素这类外在因素,初步完成对印刷异常的修复处理;而后进行对异常数据的分类、分析以及纠错处理,在保证外在因素稳定的前提下,通过控制校对次数这类内在因素,可满足系统对预测差错指数的要求,解决了背景技术中提出的问题。
(二)技术方案
为实现以上目的,本发明通过以下技术方案予以实现:
一种防止印刷数据错误的印刷方法,包括如下步骤:
获取待印刷的原稿,进行数据验证,判定每一部分是否符合印刷规范,利用3D扫描技术检测原稿数据是否与规定值存在偏差,未存在偏差,则判定为符合要求,执行下一步,反之则不符合要求,可通过语音提醒的方式对客户进行提示若不符合要求,则提示客户进行更正,具体的,对待印刷的原稿进行初步验证,从源头上完成防止印刷数据错误的操作,避免因原稿错误而导致整个印刷过程均存在错误的问题出现;
扫描原稿后获取电子版数据,并导入缓存区进行参数预配置,该处的缓存区是设计的一块利用区块链技术的系统区域,可对获取的电子版数据进行实时存储,通过数字签名和加密操作,保证了数据的安全性和完整性;
搭建模拟印刷平台,提取电子版数据,并模拟印刷,实时监测印刷过程,通过图像分析技术自动检测识别,并对监测到的异常数据进行分类,分为文字异常和图像异常,由于印刷的主体为书籍,对于书籍的印刷通常只是记载文字和图片,对于本申请而言,存在异常的数据也只会存在文字异常和图像异常;
获取分类后的文字异常和图像异常,对两者进行单独分析,得到对应类型下的预测差错指数F,若是预测差错指数F<对应阈值,则执行下一步;若是预测差错指数F≥对应阈值,则进行纠错调整,将监测到的异常数据传输至模拟印刷平台中的印刷设备,印刷设备自动增加校对次数u,直至预测差错指数F<对应阈值;
生成样张后进行审批,获取样张上记载的内容,与纠错调整后的数据进行对比,若数据一致,则判定为:合格,并执行批量打印操作;若数据不一致,则判定为:不合格,并重新获取待印刷的原稿,与最初的步骤串联,形成闭环。
进一步的,进行数据验证时以印刷规范为标准,且验证操作的执行端为判定模块,用于判定待印刷原稿中的每一部分是否符合印刷规范。
进一步的,电子版数据导入缓存区后进行参数预配置的具体步骤为:
首先:于前置检测模块内检测并采集实际因素信息;
然后:将采集的实际因素信息与预设阈值范围进行对比,生成对应的指令;若采集的实际因素信息超过预设阈值范围,则生成修复指令;若采集的实际因素信息位于预设阈值范围内,则生成执行下一步操作的指令;
最后:执行修复指令时,调整实际因素信息,直至实际因素信息位于预设阈值范围内即可。
其中,上述说明的所述实际因素信息至少包含:环境因素、印刷材料因素以及设备运转参数因素;
具体的,环境因素为:印刷设备所处地的实际温度和湿度,通过配设温度传感器和湿度指示器直接检测获取;印刷材料因素为:油墨量和纸张平整度,通过视觉探头获取;设备运转参数因素为:设备运转功率,通过功率检测器获取;
举例而言:若是温度传感器监测到环境因素中的实际温度超过预设阈值范围,则生成修复指令,通过控制风扇组件的转速完成降温操作,直至实际温度位于预设阈值范围内即可,该处的预设阈值范围对应设备正常工作所允许的正常温度数值区间;若是湿度指示器监测到环境因素中的实际湿度超过预设阈值范围,则生成修复指令,通过控制设置于设备内的抽湿器完成抽湿操作,直至实际湿度位于预设阈值范围内即可,该处的预设阈值范围对应设备正常工作所允许的正常湿度数值区间;其余的各个实际因素信息均采用相同的原理,在执行修复指令期间中所使用到的组件不同;
对于各个组件的使用均为常规结构,针对油墨量而言,在进行修复时需要使用到带有墨盒的微型泵体组件,该泵体组件具有抽液和放液两种功能,根据实际需求进行自由切换工作;针对纸张平整度而言,在进行修复时,需要使用到压平模块,采用常规的气缸带动压板结构,使得纸张的平整度位于预设阈值范围内即可,该处的预设阈值范围对应打印纸张正常的平整度及其所允许的最小误差范围;针对运转功率而言,在进行修复时只需要控制设备转速即可,使用到差速传感器来完成对设备转速的调控,直至设备运转功率达到预设阈值范围内即可,该处的预设阈值范围对应设备正常运转时所对应的功率区间。
进一步的,结合模拟印刷平台,对获取的文字异常进行分析,分析过程为:
建立差错量影响参数数据集,获取数据集中的各个参数,包括:校对次数u、每次校对后发现的差错率vn、预测印刷差错率E以及文字总量G,关联形成预测差错指数F;
若每次校对后发现的差错率不同,则分别用v1、v2...vn代表一校、二校...n校发现的差错率,并关联形成预测印刷差错率E,预测差错指数E的获取公式如下:
预测差错指数F的获取公式如下:
其中,a、b为权重,其具体值由用户调整设置,C1为常数修正系数。
需要注意的是:获取的图像异常与文字异常的分析过程相同,分析图像异常时获取的参数中,文字总量G替换为图像总量K,其中数据集中的各个参数均相同。
进一步的,获取数据集中的各个参数时,每次校对后发现差错率v的获取公式如下:
其中,n校发现的错误量、文字总量G均是通过图像采集模块识别获取,该处图像采集模块具体采用的工具为:自动光学检测仪,其是基于光学原理来对打印操作中遇到的常见异常进行检测的设备,在进行自动检测时,检测仪通过摄像头自动扫描检测面,采集图像后与数据库中的合格的参数进行比较,经过图像处理,检查出异常位置,并通过显示器或自动标志模块将缺陷显示/标示出来。
进一步的,在进行纠错调整时使用到纠错模块,纠错模块用于获取印刷设备分析监测到的异常数据,并按照单次的频率依次增加校对次数u,当预测差错指数F<对应阈值时,停止增加校对次数u,该处的对应阈值指的是常规没有差错下对应的差错指数,同时增加校对次数u按照的单次频率具体为:第一次校对、第二次校对...以及第n次校对。
进一步的,生成样张后进行审批,获取样张上记载的内容,与纠错调整后的数据进行对比,若数据一致,则判定为:合格,并执行批量打印操作;若数据不一致,则判定为:不合格,并重新获取待印刷的原稿,与最初的步骤串联,形成闭环。
一种防止印刷数据错误的印刷系统,该系统包括:
数据验证模块,获取待印刷的原稿,进行数据验证,判定每一部分是否符合印刷规范,若不符合要求,则提示客户进行更正;若符合要求,则执行下一步;
印刷参数预配置模块,扫描原稿后获取电子版数据,并导入缓存区进行参数预配置,通过前置检测模块内检测并采集实际因素信息;将采集的实际因素信息与预设阈值范围进行对比,生成对应的指令;若采集的实际因素信息超过预设阈值范围,则生成修复指令;若采集的实际因素信息位于预设阈值范围内,则生成执行下一步操作的指令;执行修复指令时,调整实际因素信息,直至实际因素信息位于预设阈值范围内即可;
数据识别与纠错模块,搭建模拟印刷平台,提取电子版数据,并模拟印刷,实时监测印刷过程,通过图像分析技术自动检测识别,并对监测到的异常数据进行分类,分为文字异常和图像异常;
获取分类后的文字异常和图像异常,对两者进行单独分析,得到对应类型下的预测差错指数F,若是预测差错指数F<对应阈值,则执行下一步;若是预测差错指数F≥对应阈值,则进行纠错调整,将监测到的异常数据传输至模拟印刷平台中的印刷设备,印刷设备自动增加校对次数u,直至预测差错指数F<对应阈值;
审批质检模块,生成样张后进行审批,获取样张上记载的内容,与纠错调整后的数据进行对比,若数据一致,则判定为:合格,并执行批量打印操作,同步获取并记录实际因素信息,进行云存储;若数据不一致,则判定为:不合格,并重新获取待印刷的原稿,与最初的步骤串联,形成闭环。
(三)有益效果
本发明提供了一种防止印刷数据错误的印刷方法及系统,具备以下有益效果:
1、在搭建模拟印刷平台之前进行参数预配置,考虑环境因素、印刷材料因素以及设备运转参数因素这类外在因素,初步完成对印刷异常的修复处理;而后进行对异常数据的分类、分析以及纠错处理,在保证外在因素稳定的前提下,通过控制校对次数这类内在因素,可满足系统对预测差错指数的要求,故本方案的整体设计不仅可以提高打印质量,在一定程度上可以提高印刷效率,并减少废品率;
2、在印刷系统中生成审批质检模块,印刷前生成的样张,能够给用户带来实际的体验,利用图像扫描子模块和比对子模块,可完成对打印数据的合格验证,也方便用户自主性的查阅,有效地防止了印刷数据出现错误。
附图说明
图1为本发明防止印刷数据错误的印刷方法流程示意图;
图2为本发明防止印刷数据错误的印刷系统结构框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
实施例1:请参阅图1,本发明提供一种防止印刷数据错误的印刷方法,包括如下步骤:
步骤一、获取待印刷的原稿,进行数据验证,判定每一部分是否符合印刷规范,若不符合要求,则提示客户进行更正;若符合要求,则执行下一步;
进行数据验证时以印刷规范为标准,且验证操作的执行端为判定模块,用于判定待印刷原稿中的每一部分是否符合印刷规范,利用3D扫描技术检测原稿数据是否与规定值存在偏差,未存在偏差,则判定为符合要求,反之则不符合要求,可通过语音提醒的方式对客户进行提示。
上述步骤一中对待印刷的原稿进行初步验证,从源头上完成防止印刷数据错误的操作,避免因原稿错误而导致整个印刷过程均存在错误的问题出现。
步骤二、扫描原稿后获取电子版数据,并导入缓存区进行参数预配置,该处的缓存区是设计的一块利用区块链技术的系统区域,可对获取的电子版数据进行实时存储,通过数字签名和加密操作,保证了数据的安全性和完整性;
所述步骤二包括如下内容:
电子版数据导入缓存区后进行参数预配置的具体步骤为:
步骤201、于前置检测模块内检测并采集实际因素信息;
步骤202、将采集的实际因素信息与预设阈值范围进行对比,生成对应的指令;若采集的实际因素信息超过预设阈值范围,则生成修复指令;若采集的实际因素信息位于预设阈值范围内,则生成执行下一步操作的指令;
步骤203、执行修复指令时,调整实际因素信息,直至实际因素信息位于预设阈值范围内即可;
上述说明的实际因素信息至少包含:环境因素、印刷材料因素以及设备运转参数因素;
其中,环境因素为:印刷设备所处地的实际温度和湿度,通过配设温度传感器和湿度指示器直接检测获取;
印刷材料因素为:油墨量和纸张平整度,通过视觉探头获取;
设备运转参数因素为:设备运转功率,通过功率检测器获取;
使用时,结合步骤201及203中的内容:
在搭建模拟印刷平台之前进行参数预配置,考虑环境因素、印刷材料因素以及设备运转参数因素这类外在因素,初步完成对印刷异常的修复处理。
在具体应用场景中:
若是温度传感器监测到环境因素中的实际温度超过预设阈值范围,则生成修复指令,通过控制风扇组件的转速完成降温操作,直至实际温度位于预设阈值范围内即可,该处的预设阈值范围对应设备正常工作所允许的正常温度数值区间;若是湿度指示器监测到环境因素中的实际湿度超过预设阈值范围,则生成修复指令,通过控制设置于设备内的抽湿器完成抽湿操作,直至实际湿度位于预设阈值范围内即可,该处的预设阈值范围对应设备正常工作所允许的正常湿度数值区间;其余的各个实际因素信息均采用相同的原理,在执行修复指令期间中所使用到的组件不同;
例如:针对油墨量而言,在进行修复时需要使用到带有墨盒的微型泵体组件,该泵体组件具有抽液和放液两种功能,根据实际需求进行自由切换工作;针对纸张平整度而言,在进行修复时,需要使用到压平模块,采用常规的气缸带动压板结构,使得纸张的平整度位于预设阈值范围内即可,该处的预设阈值范围对应打印纸张正常的平整度及其所允许的最小误差范围;针对运转功率而言,在进行修复时只需要控制设备转速即可,使用到差速传感器来完成对设备转速的调控,直至设备运转功率达到预设阈值范围内即可,该处的预设阈值范围对应设备正常运转时所对应的功率区间。
步骤三、搭建模拟印刷平台,提取电子版数据,并模拟印刷,实时监测印刷过程,通过图像分析技术自动检测识别,并对监测到的异常数据进行分类,分为文字异常和图像异常,由于印刷的主体为书籍,对于书籍的印刷通常只是记载文字和图片,故存在异常的数据也只会存在文字异常和图像异常;
获取分类后的文字异常和图像异常,对两者进行单独分析,得到对应类型下的预测差错指数F,若是预测差错指数F<对应阈值,则执行下一步;若是预测差错指数F≥对应阈值,则进行纠错调整,将监测到的异常数据传输至模拟印刷平台中的印刷设备,印刷设备自动增加校对次数u,直至预测差错指数F<对应阈值,该处的对应阈值指的是常规没有差错下对应的差错指数;
所述步骤三包括如下内容:
步骤301、结合模拟印刷平台,对获取的文字异常进行分析,分析过程为:
建立差错量影响参数数据集,获取数据集中的各个参数,包括:校对次数u、每次校对后发现的差错率vn、预测印刷差错率E以及文字总量G,关联形成预测差错指数F;
若每次校对后发现的差错率不同,则分别用v1、v2...vn代表一校、二校...n校发现的差错率,并关联形成预测印刷差错率E,预测差错指数E的获取公式如下:
获取数据集中的各个参数时,每次校对后发现差错率v的获取公式如下:
其中,n校发现的错误量、文字总量G均是通过图像采集模块识别获取,该处图像采集模块具体采用的工具为:自动光学检测仪;
预测差错指数F的获取公式如下:
其中,a、b为权重,其具体值由用户调整设置,C1为常数修正系数;
需要说明的是:获取的图像异常与文字异常的分析过程相同,分析图像异常时获取的参数中,文字总量G替换为图像总量K,其余的参数均不变;
步骤302、在进行纠错调整时使用到纠错模块,纠错模块用于获取印刷设备分析监测到的异常数据,并按照单次的频率依次增加校对次数u,当预测差错指数F<对应阈值时,停止增加校对次数u;
使用时,结合步骤301及302中的内容:
进行对异常数据的分类、分析以及纠错处理,在保证步骤二中提及外在因素稳定的前提下,通过控制校对次数这类内在因素,可满足系统对预测差错指数的要求,故本方案的整体设计不仅可以提高打印质量,在一定程度上可以提高印刷效率,并减少废品率;其中,纠错模块的使用可减少人工干预和避免错误发生,达到了提高印刷效率的目的。
步骤四、生成样张后进行审批,若合格,则进行批量打印操作,生成样张进行审批合格后,同步获取并记录实际因素信息,并自动进行质检操作,生成质检报告后切换进入搭建的意见反馈平台,生成反馈意见;若不合格,则重新获取待印刷的原稿,即返回步骤一进行重新操作,形成闭环;
在印刷系统中生成审批质检模块,印刷前生成的样张,能够给用户带来实际的体验,利用图像扫描子模块和比对子模块,可完成对打印数据的合格验证,也方便用户自主性的查阅,有效地防止了印刷数据出现错误。
实施例2:请参阅图2,本发明提供一种防止印刷数据错误的印刷系统,该系统包括数据验证模块、印刷参数预配置模块、数据识别与纠错模块以及审批质检模块;其中,
在数据验证模块中获取待印刷的原稿,进行数据验证,判定每一部分是否符合印刷规范,若不符合要求,则提示客户进行更正;若符合要求,则执行下一步;
使用印刷参数预配置模块,扫描原稿后获取电子版数据,并导入缓存区进行参数预配置;通过前置检测模块内检测并采集实际因素信息;将采集的实际因素信息与预设阈值范围进行对比,生成对应的指令;若采集的实际因素信息超过预设阈值范围,则生成修复指令;若采集的实际因素信息位于预设阈值范围内,则生成执行下一步操作的指令;执行修复指令时,调整实际因素信息,直至实际因素信息位于预设阈值范围内即可;
在数据识别与纠错模块内搭建模拟印刷平台,提取电子版数据,并模拟印刷,实时监测印刷过程,通过图像分析技术自动检测识别,并对监测到的异常数据进行分类,分为文字异常和图像异常;
获取分类后的文字异常和图像异常,对两者进行单独分析,得到对应类型下的预测差错指数F,若是预测差错指数F<对应阈值,则执行下一步;若是预测差错指数F≥对应阈值,则进行纠错调整,将监测到的异常数据传输至模拟印刷平台中的印刷设备,印刷设备自动增加校对次数u,直至预测差错指数F<对应阈值;
使用审批质检模块生成样张后进行审批,通过图像扫描子模块获取样张上记载的内容,而后进入比对子模块中与纠错调整后的数据进行对比,若数据一致,则判定为:合格,并执行批量打印操作,同步获取并记录实际因素信息,进行云存储;若数据不一致,则判定为:不合格,并重新获取待印刷的原稿,与最初的步骤串联,形成闭环。
上述实施例,可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或其他任意组合来实现。当使用软件实现时,上述实施例可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。本领域普通技术人员可以意识到,结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤,能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行,取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
以上所述,仅为本申请的具体实施方式,但本申请的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内,可轻易想到变化或替换,都应涵盖在本申请的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种防止印刷数据错误的印刷方法,其特征在于:包括如下步骤:
获取待印刷的原稿,进行数据验证,判定每一部分是否符合印刷规范,若不符合要求,则提示客户进行更正;若符合要求,则执行下一步;
扫描原稿后获取电子版数据,并导入缓存区进行参数预配置;
搭建模拟印刷平台,提取电子版数据,并模拟印刷,实时监测印刷过程,通过图像分析技术自动检测识别,并对监测到的异常数据进行分类,分为文字异常和图像异常;
获取分类后的文字异常和图像异常,对两者进行单独分析,得到对应类型下的预测差错指数F,若是预测差错指数F<对应阈值,则执行下一步;若是预测差错指数F≥对应阈值,则进行纠错调整,将监测到的异常数据传输至模拟印刷平台中的印刷设备,印刷设备自动增加校对次数u,直至预测差错指数F<对应阈值;
其中,结合模拟印刷平台,对获取的文字异常进行分析,分析过程为:
建立差错量影响参数数据集,获取数据集中的各个参数,包括:校对次数u、每次校对后发现的差错率vn、预测印刷差错率E以及文字总量G,关联形成预测差错指数F;
若每次校对后发现的差错率不同,则分别用v1、v2...vn代表一校、二校...n校发现的差错率,并关联形成预测印刷差错率E,预测差错指数E的获取公式如下:
预测差错指数F的获取公式如下:
其中,a、b为权重,其具体值由用户调整设置,C1为常数修正系数;
获取的图像异常与文字异常的分析过程相同,分析图像异常时获取的参数中,文字总量G替换为图像总量K;获取数据集中的各个参数时,每次校对后发现差错率v的获取公式如下:
其中,n校发现的错误量、文字总量G均是通过图像采集模块识别获取;
生成样张后进行审批,获取样张上记载的内容,与纠错调整后的数据进行对比,若数据一致,则判定为:合格,并执行批量打印操作;若数据不一致,则判定为:不合格,并重新获取待印刷的原稿。
2.根据权利要求1所述的一种防止印刷数据错误的印刷方法,其特征在于:进行数据验证时以印刷规范为标准,且验证操作的执行端为判定模块,用于判定待印刷原稿中的每一部分是否符合印刷规范。
3.根据权利要求1所述的一种防止印刷数据错误的印刷方法,其特征在于:电子版数据导入缓存区后进行参数预配置的具体步骤为:
首先:于前置检测模块内检测并采集实际因素信息;
然后:将采集的实际因素信息与预设阈值范围进行对比,生成对应的指令;若采集的实际因素信息超过预设阈值范围,则生成修复指令;若采集的实际因素信息位于预设阈值范围内,则生成执行下一步操作的指令;
最后:执行修复指令时,调整实际因素信息,直至实际因素信息位于预设阈值范围内。
4.根据权利要求3所述的一种防止印刷数据错误的印刷方法,其特征在于:所述实际因素信息至少包含:环境因素、印刷材料因素以及设备运转参数因素;
其中,环境因素为:印刷设备所处地的实际温度和湿度,通过配设温度传感器和湿度指示器直接检测获取;
印刷材料因素为:油墨量和纸张平整度,通过视觉探头获取;
设备运转参数因素为:设备运转功率,通过功率检测器获取。
5.根据权利要求1所述的一种防止印刷数据错误的印刷方法,其特征在于:在进行纠错调整时使用到纠错模块,纠错模块用于获取印刷设备分析监测到的异常数据,并按照单次的频率依次增加校对次数u,当预测差错指数F<对应阈值时,停止增加校对次数u。
6.根据权利要求3所述的一种防止印刷数据错误的印刷方法,其特征在于:生成样张进行审批合格后,同步获取并记录实际因素信息,并进行云存储。
7.一种防止印刷数据错误的印刷系统,其特征在于:该系统包括:
数据验证模块,获取待印刷的原稿,进行数据验证,判定每一部分是否符合印刷规范,若不符合要求,则提示客户进行更正;若符合要求,则执行下一步;
印刷参数预配置模块,扫描原稿后获取电子版数据,并导入缓存区进行参数预配置;
数据识别与纠错模块,搭建模拟印刷平台,提取电子版数据,并模拟印刷,实时监测印刷过程,通过图像分析技术自动检测识别,并对监测到的异常数据进行分类,分为文字异常和图像异常;
获取分类后的文字异常和图像异常,对两者进行单独分析,得到对应类型下的预测差错指数F,若是预测差错指数F<对应阈值,则执行下一步;若是预测差错指数F≥对应阈值,则进行纠错调整,将监测到的异常数据传输至模拟印刷平台中的印刷设备,印刷设备自动增加校对次数u,直至预测差错指数F<对应阈值;
其中,结合模拟印刷平台,对获取的文字异常进行分析,分析过程为:
建立差错量影响参数数据集,获取数据集中的各个参数,包括:校对次数u、每次校对后发现的差错率vn、预测印刷差错率E以及文字总量G,关联形成预测差错指数F;
若每次校对后发现的差错率不同,则分别用v1、v2...vn代表一校、二校...n校发现的差错率,并关联形成预测印刷差错率E,预测差错指数E的获取公式如下:
预测差错指数F的获取公式如下:
其中,a、b为权重,其具体值由用户调整设置,C1为常数修正系数;
获取的图像异常与文字异常的分析过程相同,分析图像异常时获取的参数中,文字总量G替换为图像总量K;获取数据集中的各个参数时,每次校对后发现差错率v的获取公式如下:
其中,n校发现的错误量、文字总量G均是通过图像采集模块识别获取;
审批质检模块,生成样张后进行审批,通过图像扫描子模块获取样张上记载的内容,而后进入比对子模块中与纠错调整后的数据进行对比,若数据一致,则判定为:合格,并执行批量打印操作,同步获取并记录实际因素信息,进行云存储;若数据不一致,则判定为:不合格,并重新获取待印刷的原稿。
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