DE19917899A1 - Verfahren zur Fehlererkennung und Fehlerbewertung - Google Patents

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Fehlererkennung und Fehlerbewertung von Druckprodukten wie bedruckten Bögen, Zuschnitten von Verpackungsmaterialien, Buchdecken und anderen in bogenverarbeitenden Maschinen, die nach Abschluss des Druckvorgangs einer Weiterverarbeitung zugeführt werden sollen und in der Anlage auf Fehlerfreiheit zu überprüfen sind. DOLLAR A Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde eine Lösung vorzuschlagen, welche es ermöglicht, im Zeitraum zwischen zwei Arbeitstakten einer bogenverarbeitenden Maschine, wie z. B. einer Stanzmaschine, ein Druckprodukt bei geringem Aufwand bezüglich seiner Lage auf dem Anlagetisch und eines fehlerfreien Druckbildes bewerten. DOLLAR A Dazu werden vollautomatisch für das Sujet repräsentative Meßpunkte ausgewählt und die an diesen Punkten ermittelten Helligkeitswerte eines Referenzprodukts, mit denen des zu untersuchenden Druckprodukts verglichen. Das erfolgt, indem die Differenzen der entsprechenden Helligkeitswerte für alle vergleichbaren Messpunkte gebildet und als linguistische Variable eines Fuzzy-Logic-Modells verarbeitet werden. DOLLAR A Die Erfindung ist besonders für einen inline-Einsatz in grafischen Maschinen geeignet. DOLLAR A Bei wechselnden Druckmotiven kann effizient die richtige drucktechnische Umsetzung jedes einzelnen Teilmotivs kontrolliert werden.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Fehlererkennung und Fehlerbewertung von Druckprodukten wie bedruckten Bögen, Zuschnitten von Verpackungsmaterialien, Buchdecken und anderen in bogenverarbeitenden Maschinen, die nach Abschluss des Druckvorgangs einer Weiterverarbeitung zugeführt werden sollen und in der Anlage einer Weiterverarbeitungsmaschine, insbesondere Stanzmaschine auf Fehlerfreiheit zu überprüfen sind, gemäß Oberbegriff des Patentanspruchs 1, sowie einer Vorrichtung gemäß Oberbegriff des Patentanspruchs 7.

Aus dem Stand der Technik sind Lösungen für die Anwendung in Stanzmaschinen bekannt, bei denen mit Hilfe der Auswertung zusätzlicher Kontrollelemente festgestellt wird, ob die zu bearbeitenden Druckbogen in der Anlage richtig positioniert sind. Dazu druckt man zusätzlich zum Druckbild im selben Druckgang die entsprechenden Kontrollelemente mit und untersucht den Druckbogen in der Anlage der Weiterverarbeitungsmaschine auf das Vorhandensein und die richtige Position dieser Kontrollelemente. Das geschieht z. B. indem man die Bereiche auf dem anliegenden Druckbogen, in denen sich die mitgedruckten Kontrollelemente befinden müssten, beleuchtet und mit Sensoren die Helligkeitswerte- oder -verläufe aufnimmt und mit denen vergleicht, die für einen repräsentativen, richtig positionierten Bogen ermittelt wurden. Beim Überschreiten von vorgegebenen Schwellwerten wird dann auf einen fehlerhaften Bogen geschlossen. Eine solche Lösung wird in der Offenlegungsschrift DE 197 11 782 A1 beschrieben.

Für die Fehlerbewertung von Druckbögen zur Optimierung des Druckprozesses kommen ebenfalls Kontrollelemente zum Einsatz, die zusätzlich zum eigentlichen Druckbild mitgedruckt werden. Diese sind zumeist so beschaffen, dass sie auch eine Bewertung der Farbgebung ermöglichen.

Derartige Kontrollelemente sind bekannt als Passermarken, Registermarken, Voll- oder Rastertonflächen oder allgemein als Druckkontrollstreifen.

Nachteilig ist an diesen Lösungen, dass sich zum einen ein zusätzlicher Aufwand ergibt, weil die genannten Kontrollelemente zusätzlich in der Vorstufe mit montiert werden müssen. Das führt zu Problemen im Zusammenhang mit den Erfordernissen eines kompletten Workflows. Zum anderen ist man durch die Verwendung von Standardkontrollelementen nicht in der Lage, auf die Besonderheiten des einzelnen Sujets einzugehen. Eine Lösung, die dem Rechnung trägt, ist in der Offenlegungsschrift DE 43 21 179 A1 dargestellt. Sie schlägt vor, mittels einer Bildaufnahmeeinrichtung ein Bild der Oberfläche des Druckerzeugnisses aufzunehmen und die so gewonnenen Bildinformationen mit denen eines Referenzerzeugnisses zu vergleichen. Gegenstand dieses Vergleichs ist dabei nicht die gesamte Bildinformation sondern nur ein Teil derselben. Je nachdem, welche Parameter bestimmt werden sollen, werden für die Bestimmung ebendieser Parameter geeignete Bildbereiche (Messorte) ausgewählt. Solche Parameter können z. B. die Farbgebung, Feuchtführung oder Registerhaltigkeit sein. Die Patentanmeldung DE 43 21 179 A1 schlägt zur Bestimmung der Registerhaltigkeit als Meßort beispielhaft die Bereiche des Bildes, in denen sich die mitgedruckten Paßkreuze oder Registermarken befinden, vor oder andere für das Register signifikante Bereiche, wie dünne Linien oder scharfe Kanten.

Nachteilig ist bei diesem Verfahren, dass ausgehend von einer fehlerfreien drucktechnischen Umsetzung eines einzelnen oder einzelner im Vergleich zur Gesamtfläche des Druckbildes kleiner Bereiche auf die Fehlerfreiheit der drucktechnischen Umsetzung des gesamten Druckmotivs geschlossen wird.

Für eine Inline-Anwendung insbesondere im Bereich des Verpackungsdrucks ergeben sich aber eben daraus Probleme. Ausgehend von den Besonderheiten des jeweiligen Absatzgebietes, werden bei Beibehaltung wesentlicher Teile eines Druckmotivs einzelne Teilelemente, wie Textbestandteile oder Symbole, von Fall zu Fall wechseln. Ein Mangel des obengenannten Verfahrens besteht darin, dass durch seine Anwendung solche Besonderheiten unberücksichtigt bleiben. Dies um so mehr, wenn die wechselnden Einzelbestandteile des Druckmotivs an sich für die Bestimmung der interessierenden Parameter auf Grund ihrer Eigenart ungeeignet erscheinen, was zum Beispiel der Fall ist, wenn ein Bildelement keine dünnen Linien oder scharfen Kanten aufweist und wenig Farbinformationen enthält. Selbst wenn ein solches Bildelement durch ein anderes ersetzt wäre, würde das bei der obengenannten Lösung zu keiner Fehlermeldung führen. Zwar ist eine Möglichkeit der Einflussnahme in der Art vorgesehen, dass der Nutzer die Koordinaten der Messorte oder die Sollwerte vorgeben kann, das führt aber zu einer Bewertung in Abhängigkeit der vorgenommenen Einstellungen. Das Ergebnis des Verfahrens wird deshalb nicht für jeden Nutzer gleich ausfallen. Insbesondere wenn unter Anwendung der gängigen Qualitätmanagementstandards dem Abnehmer durch die Dokumentation einer lückenlosen Qualitätsprüfung der Nachweis über die Fehlerfreiheit des Produktes erbracht werden soll, erweist sich eine von subjektiven Faktoren abhängige Lösung als ungeeignet. Ein weiterer Mangel ergibt daraus, dass die ermittelten Werte mit festen Grenzwerten verglichen werden und ein Fehlersignal bei einem Abweichen von diesen Grenzwerten erzeugt wird. Durch dieses Vorgehen entsteht insbesondere bei einer Vielzahl von Einzelwerten ein hoher Rechenaufwand, der bei der kurzen Zeitspanne, die für eine Inline-Messung zur Verfügung steht, nur mit aufwendigsten Auswertungssystemen bewältigt werden kann. Die Festlegung fester Grenzwerte birgt, vor allem wenn sie nach subjektiven Kriterien vorgenommen wird, ferner die Gefahr, zu falschen Ergebnissen zu führen wenn, wie das hier der Fall ist, eine Vielzahl von Werten ermittelt und miteinander verknüpft werden müssen.

Aufgabe der Erfindung ist es, ein Verfahren und eine Vorrichtung vorzuschlagen, die im Zeitraum zwischen zwei Arbeitstakten einer bogenverarbeitenden Maschine ein Druckprodukt bei geringerem Aufwand bezüglich seiner Lage auf dem Anlagetisch und eines fehlerfreien Druckbildes bewerten. Die Aufgabe wird erfindungsgemäß dadurch gelöst, dass zunächst von einem fehlerfreien, richtig angelegten bedruckten Bogen (Referenzbogen) in der Anlage mittels einer schwarz/weiß Bilderfassungseinrichtung die Bildinformation des bedruckten Teils der Oberfläche digitalisiert wird. Damit liegt entsprechend der Auflösung der Bilderfassungseinrichtung eine Vielzahl von Helligkeitswerten vor, denen jeweils bestimmte Ortskoordinaten zugeordnet sind. Um diese Datenmenge zu reduzieren und die relevanten Daten zu ermitteln, wird vorgeschlagen, mit einer Auswertungseinrichtung anschließend die Helligkeitsverläufe zu analysieren. Das geschieht, indem die Orte der größten Helligkeitssprünge im Druckbild bestimmt werden, die die Konturen der einzelnen Bildobjekte bilden.

Danach werden in vorgegebenem Abstand zu den Orten der größten Helligkeitssprünge Messpunkte als für diese Charge von bedruckten Bögen repräsentative Messpunkte automatisch festgelegt und die Helligkeitswerte mit den zugehörigen Ortskoordinaten für alle so ermittelten Messpunkte (Konturpunkte) gespeichert. Der Abstand zwischen den Orten der größten Helligkeitssprünge und den Messpunkten ist dabei so bestimmt, dass er in der Größenordnung dem Wert der zulässigen Stanzpassertoleranz entspricht. Bei der Festlegung der Messpunkte fließt dabei der Konturverlauf mit ein, so dass bei im Rahmen der zulässigen Druckpassertoleranz bedruckten Druckbögen bei richtiger Positionierung in der Anlage der Messpunkt einen Helligkeitswert hat, der verglichen mit dem Umfeld einen Maximal- oder Minimalwert annimmt. Damit liegen in Form der Helligkeitswerte für alle Konturpunkte die relevanten Informationen für jedes einzelne Bildelement innerhalb des gesamten Druckbildes vor. Der Vorteil dieser Auswahl besteht darin, dass bereits mit einer im Vergleich zur gesamten digitalisierten Bildinformation kleinen Datenmenge jedes einzelne Bildelement zumindest hinsichtlich seines Vorhandenseins und seiner Positionierung, wie auch die Positionierung des bedruckten Bogens in der Anlage, untersucht werden kann. Dies geschieht, indem von den zu untersuchenden Bögen während der Arbeitsphase für alle durch Auswertung des Referenzbogens als relevant ermittelten Messpunkte die Helligkeitswerte ermittelt werden und eine Auswertungseinrichtung für jeden Messpunkt die Differenz zwischen den Helligkeitswerten für den Referenzbogen und dem anliegenden Bogen bildet und auswertet. Neben den Konturpunkten werden gleichmäßig über das Druckbild verteilt, noch weitere Messpunkte (Umfeldreferenzpunkte) festgelegt und die Helligkeitswerte für diese Punkte ermittelt. Die Auswertungseinrichtung bildet auch für jeden Umfeldreferenzpunkt die Differenz zwischen den Helligkeitswerten für den Referenzbogen und dem anliegenden Bogen und wertet diese Differenzen aus.

Die Auswertung erfolgt mit Hilfe eines Fuzzy-Logic-Modells. Die Differenzen der Helligkeitswerte zwischen Referenzbogen und anliegendem Bogen werden für alle vergleichbaren Messpunkte dabei als linguistische Variablen des Fuzzy-Logic-Modells verarbeitet. Diese Form der Verarbeitung ermöglicht es, die Unsicherheiten der Meßwerte zu berücksichtigen und auf die Festlegung eines festen Schwellwertes für die Differenzen der Helligkeitswerte zu verzichten. Bei einer herkömmlichen Logikschaltung wäre die Festlegung eines solchen festen Schwellwertes zur Auswertung der Differenz der Helligkeitswerte vergleichbarer Punkte unerläßlich. In Abhängigkeit davon, ob der auszuwertende Wert, z. B. die Differenz der Helligkeitswerte, diesen Schwellwert über- oder unterschreitet, kommt eine herkömmliche Logikschaltung zu zwei unterschiedlichen Ergebnissen. Dabei bleibt unberücksichtigt, in welchem Maß der auszuwertende Wert den Schwellwert über- oder unterschreitet. Durch die Anwendung eines Fuzzy-Logic-Modells wird diesem Mangel abgeholfen und die Differenz zwischen auszuwertendem Wert und Schwellwert über Zugehörigkeitsfunktionen neben anderen Größen in die weitere Auswertung mit einbezogen. Durch die Zugehörigkeitsfunktionen wird den technischen Werten, hier den Werten, die die Differenz der Helligkeitswerte für jeden vergleichbaren Messpunkt annehmen kann, ein Zugehörigkeitsgrad zu den Termen der linguistischen Variablen, zugeordnet.

Die linguistischen Variablen kombinieren eine Vielzahl subjektiver Kategorien, die den gleichen Kontext beschreiben. Kontext ist im vorliegenden Fall der Zusammenhang zwischen den gemessenen Werten und dem Vorliegen eines fehlerfrei bedruckten Bogens, der richtig positioniert ist.

Dabei können bestimmte Gruppen der ermittelten Meßwerte zu einzelnen linguistischen Variablen zusammengefasst werden. Als besonders vorteilhaft hat sich erwiesen, die Helligkeitswerte der Konturreferenzpunkte und die Helligkeitswerte der Umfeldreferenzpunkte als je eine linguistische Variable zu verarbeiten. Vorteilhaft ist ferner die Verwendung einer weiteren linguistischen Variablen, die die Anzahl von Fehlern in einzelnen gleichgroßen Segmenten zum Inhalt hat. Dazu wird das Druckbild in gleichgroße Flächensegmente unterteilt und von allen in diesem Segment angeordneten Messpunkten die Anzahl derjenigen bestimmt, für die durch Auswertung mit Fuzzy-Logik ein Fehler ermittelt wurde. Dieser Verfahrensschritt ermöglicht es mit Hilfe der Meßwerte das Druckbild auch auf das Auftreten von Druckfehlern hin auszuwerten, die flächenmäßig begrenzt sind und z. B. durch Butzenbildung oder Beschädigung der Papieroberfläche entstanden sind.

Das erfindungsgemäße Verfahren soll anhand des nachfolgenden Ausführungsbeispiels näher erläutert werden. Das zu bewertende Druckprodukt ist dabei ein bedruckter Bogen, der sich in der Anlage einer Stanzmaschine befindet und auf einwandfreien Ausdruck sowie richtige Anlage untersucht werden soll.

Dabei zeigt

Fig. 1 die Helligkeiten von 36 ausgewählten Messpunkten der Oberfläche des Referenzbogens,

Fig. 2 die normierten Helligkeitswerte für 36 Messpunkte der Oberfläche des Referenzbogens,

Fig. 3 zeigt die Helligkeiten von 36 Messpunkten der Oberfläche des Folgebogens 1,

Fig. 4 die normierten Helligkeitswerte für 36 Messpunkten der Oberfläche des Folgebogens 1,

Fig. 5 die Differenzen der normierten Helligkeitswerte für 36 Messpunkte der Oberfläche des Referenzbogens und der Oberfläche des Folgebogens 1,

Fig. 6 die Helligkeiten von 36 Messpunkten der Oberfläche des Folgebogens 2,

Fig. 7 die normierten Helligkeitswerte für 36 Messpunkte der Oberfläche des Folgebogens 2,

Fig. 8 die Differenzen der normierten Helligkeitswerte für 36 Messpunkte der Oberfläche des Referenzbogens und der Oberfläche des Folgebogens 2,

Fig. 9 Fehler als Funktion der Differenz der Helligkeitswerte nach Bool'scher Logik,

Fig. 10 Fuzzy-Logic Zugehörigkeitsfunktion für Eingangsgröße

Fig. 11 Fuzzy-Logic Zugehörigkeitsfunktion Defuzzyfizierung Folgebogen 1

Fig. 12 Fuzzy-Logic Zugehörigkeitsfunktion Defuzzyfizierung Folgebogen 2.

In einem ersten Verfahrensschritt der Lernphase werden mittels einer nicht dargestellten, mit dem Rahmen der Stanzmaschine fest verbundenen, Kamera die Meßwerte der Helligkeit der Oberfläche, des in der Anlage einer Stanzmaschine befindlichen bedruckten Bogens digitalisiert. Die verwendete Kamera berücksichtigt nur Helligkeitswerte des Druckbildes. Diese werden mit 256 Helligkeitsstufen mit den dazugehörigen Ortskoordinaten in einer Auswertungseinrichtung gespeichert und bilden Helligkeitsverläufe. Als Auswertungseinrichtung kommt ein Industrie-PC zum Einsatz. In an sich bekannter Weise wird anschließend nach den Orten auf dem Druckbild gesucht, an denen in den Helligkeitsverläufen die größten Helligkeitssprünge, wie sie für Körperkanten signifikant sind, auftreten.

Von diesen Orten werden die Koordinaten gespeichert. Ausgehend von diesen Koordinaten und unter Berücksichtigung des Kantenverlaufs werden dann im Abstand der zulässigen Stanzpassertoleranz Messpunkte für die weitere Auswertung festgelegt. Der Kantenverlauf wird dabei analysiert um den Winkel zu bestimmen, in dem ausgehend vom Ort der größten Dichtesprünge im obengenannten Abstand der jeweilige Messpunkt festgelegt wird. Neben diesen Messpunkten (Konturpunkte) werden noch weitere Messpunkte, im folgenden als Umfeldpunkte bezeichnet, festgelegt. Die Umfeldpunkte sind im gleichmäßigen Abstand zueinander, in der Art eines Punktrasters über das Druckbild verteilt angeordnet. Damit sind aus der Menge aller mit der Kamera erfassbaren Punkte, die für die weitere Auswertung relevanten Messpunkte bestimmt. Es hat sich als sinnvoll erwiesen, diese Datenmenge noch weiter zu reduzieren. Das kann z. B. erfolgen, indem in an sich bekannter Weise analysiert wird, ob und welche der festgelegten Messpunkte entlang einer geraden Kante des Druckmotivs liegen. Ergibt diese Analyse das Vorhandensein solcher stetiger Kantenverläufe, kann ein Teil der entlang dieser Kanten festgelegten Messpunkte bei der weiteren Auswertung unberücksichtigt bleiben, da die verbleibenden Punkte die an dieser Stelle relevante Information bereits in Form von Meßwerten beinhalten.

Die den Messpunkten zugehörigen Messwerte des Referenzbogens werden anschließend von der Auswertungseinrichtung gespeichert. Damit ist die Lernphase abgeschlossen.

Im Folgenden soll beispielhaft anhand von 36 ausgewählten Messpunkten, die für eine größere Zahl von Messpunkten stehen und sowohl Kontur- als auch Umfeldmesspunkte sein können, die nachfolgende Auswertung dargestellt werden.

In Fig. 1 sind für diese 36 Messpunkte auf dem Referenzbogen vorliegenden Helligkeiten, symbolisiert durch unterschiedliche optische Dichten dargestellt. Die Fig. 2 zeigt korrespondierend dazu die an diesen Messpunkten ermittelten Helligkeitswerte, die im Werte zwischen 0 und 255 annehmen können.

In der Arbeitsphase erfolgt für jeden zu untersuchenden Bogen die Bestimmung der Helligkeitswerte. Besonders vorteilhafte Wirkungen lassen sich hierbei durch den Einsatz einer adressierbaren Kamera erzielen. Eine solche Kamera ist in der Lage einzelne ausgewählte, durch Koordinaten bestimmte Bereiche zu digitalisieren. Dadurch werden nur die relevanten Daten der Auswertungseinrichtung zugeführt, was im Zusammenhang mit dem kleinen Zeitintervall von ca. 0,2 Sekunden, das zur Bewertung des anliegenden Bogens zwischen zwei Arbeitszyklen der Stanzmaschine zur Verfügung steht, von großer Bedeutung ist. Die Messzeit selber ist dabei kleiner als 30 Millisekunden. In Fig. 3 sind für die 36 mit dem Referenzdruckprodukt zu vergleichenden Messpunkte, die auf dem Folgebogen 1 auftretenden Helligkeiten, dargestellt. Die Fig. 4 zeigt korrespondierend dazu die an diesen Messpunkten ermittelten Helligkeitswerte, die ebenfalls die Werte zwischen 0 und 255 annehmen können.

Damit liegen, in Form von in der Auswertungseinrichtung abgespeicherten Werten, alle Daten für eine weitere Auswertung vor. Die Auswertungseinrichtung bildet anschließend die Differenz der Helligkeitswerte aller vergleichbaren Messpunkte von Referenzbogen und Folgebogen 1. Die ermittelten Differenzen sind in Fig. 5 für jeden der 36 Messpunkte dargestellt. Es wird ersichtlich, dass nur an zwei Messpunkten die Differenzen zum Referenzbogen größer Null sind.

In den Fig. 6, 7 und 8 sind analog zu den Darstellungen für Folgebogen 1, die Helligkeiten, die ermittelten Helligkeitswerte und die Differenzen zwischen den Helligkeitswerten jeweils für den Folgebogen 2 abgebildet. Fig. 8 zeigt, dass sich an 7 Messpunkten Differenzen zum Referenzbogen ergeben, die größer als Null sind. Diese Differenzen werden von der Auswertungseinrichtung als Zugehörigkeiten zu linguistischen Variablen eines Fuzzy-Logik-Modells weiterverarbeitet. Dazu wird, entsprechend der in Fig. 10 dargestellten Zugehörigkeitsfunktion, ausgehend vom Zahlenwert jeder einzelnen Differenz, die Zugehörigkeit zu jeder der drei möglichen Terme der linguistischen Variablen ermittelt. Diese sogenannte Fuzzyfizierung dient der Umwandlung der Zahlengrößen der Eingangswerte in unscharfe, normierte Werte. Die linguistische Variable, kann wie in Fig. 10 dargestellt, die Terme "klein", "mittel" oder "groß" annehmen. Am Beispiel des Folgebogens 1 ergibt sich für die Differenzwerte an 34 Messpunkten die größte Zugehörigkeit zu dem linguistischen Term "klein" und für 2 Messpunkte die größte Zugehörigkeit zu dem linguistischen Term "mittel". Im Fall des Folgebogens 2 ergibt sich für die Differenzwerte an 29 Messpunkten die größte Zugehörigkeit zu dem lingistischen Term "klein" und für 7 Messpunkte die größte Zugehörigkeit zu dem linguistischen Term "mittel".

Vergleichend ist in Fig. 9 eine Fehlerfunktion an Abhängigkeit der Differenz der Helligkeitswerte nach boolscher Logik abgebildet. Bei einer Auswertung nach dieser Funktion wird die Auswertungseinrichtung immer dann eine Fehlermeldung ausgeben, wenn eine der Differenzen für einen Messpunkt größer 30 ist. Unberücksichtigt bleibt dabei, in welchem Maß die einzelne Differenz größer oder kleiner als der vorgegebene Schwellwert 30 ist. Am Beispiel der Werte für Folgebogen 1 und 2 heißt das, dass sowohl Folgebogen 1 als auch Folgebogen 2 als fehlerfrei beurteilt werden würden.

Im Rahmen einer Auswertung mit Fuzzy-Logic wird im Folgenden über die ermittelten Zugehörigkeiten zu den Termen Werte "klein, "mittel" oder "groß" eine weitere Auswertung möglich. Auf die Festlegung eines Schwellwertes kann verzichtet werden. Neben der Fuzzyfizierung der Differenzen der Helligkeitswerte erfolgt analog dazu eine Fuzzyfizierung der Anzahl der Meßwerte. Dazu wird eine weitere linguistische Variable "Anzahl" verwendet. Die Terme dieser Variablen sind "keine", "wenig" oder "viele". Damit ist die Fuzzyfizierung der technischen Werte abgeschlossen. Als Ergebnis dieser Fuzzyfizierung liegt für alle Werte ein Zugehörigkeitsgrad zu der Termen der linguistischen Variablen vor, der zwischen 0 und 1 liegt. Die Anzahl von 36 Meßwerten ist dabei nur beispielhaft, und für jeden Typ der zu untersuchenden Bögen, wird sich eine andere Anzahl ergeben, die ein Vielfaches beträgt und nach oben durch die kurze Auswertezeitspanne begrenzt wird. Ebenso erfolgt die Auswertung auf einer Basis von mehr als 2 linguistischen Variablen. Die Verknüpfung dieser Werte (Inferenz) erfolgt gemäß dem in der Fuzzy-Regelbasis niedergelegten Informationen. Eine solche Regelbasis könnte im einfachen Fall des Ausführungsbeispiels folgende Regeln beinhalten:
wenn viele kleine Fehler und keine mittleren Fehler und keine großen Fehler, dann Bogen gut,
wenn viele kleine Fehler und wenig mittlere Fehler und keine großen Fehler, dann Bogen gut,
wenn viele kleine Fehler und viele mittlere Fehler und keine großen Fehler, dann Bogen schlecht,
wenn keine kleinen Fehler und keine mittleren Fehler und wenige großen Fehler, dann Bogen schlecht,
wenn viele kleine Fehler und keine mittleren Fehler und keine große Fehler, dann Bogen gut,
wenn viele kleine Fehler und keine mittleren Fehler und keine großen Fehler, dann Bogen gut.

Dabei werden nur die Regeln wirksam, die mit Zugehörigkeiten größer 0 erfüllt sind. Nur diese beeinflussen damit das Endergebnis. Die Verknüpfung dieser wirksamen Regeln erfolgt nach der Methode der Flächenschwerpunktsberechnung. Andere Berechnungsmethoden, wie die der höchsten Werte, sind aber ebenfalls denkbar. Als Ergebnis erhält man entsprechend der Anzahl und der Werte der ermittelten Helligkeitsdifferenzen einen Zahlenwert, der entsprechend der Fig. 11 und 12 wieder defuzzyfiziert wird. Dazu erfolgt eine Zuordnung zu den Termen "gut" oder "schlecht". Der Term, für den die größte Zugehörigkeit ermittelt wurde, wird anschließend ausgegeben.

In Fig. 11 ist das Ergebnis der Auswertung für Folgebogen 1 dargestellt. Die Defuzzyfizierung ergibt hier entsprechend der größeren Zugehörigkeit zu dem Term "gut" einen Endwert "gut".

Das ist anders im Fall des Folgebogens 2, dargestellt in Fig. 12. Hier ist eine größere Zugehörigkeit zu dem Term "schlecht" das Ergebnis der Auswertung, welches vom Ergebnis der Auswertung mit boolscher Logik abweicht.

Analog zu der vereinfachten Darstellung der Auswertung mit einer oder zwei linguistischen Variablen, werden bei dem vorgeschlagenen Verfahren aus der Menge aller Messpunkte mehrere Gruppen gebildet, die für sich einzelne linguistische Variable darstellen. Die Fuzzyfizierung erfolgt dabei in mehreren Stufen.

Damit wird deutlich, dass sich mit einer Fuzzy-Logik-Auswertung Vorteile erzielen lassen, die sich vor allem daraus ergeben, dass lediglich über Angabe einer vergleichbar kleinen Zahl von Regeln durch Approximation nicht nur ähnliche Fälle, sondern alle möglichen Fälle, mit erfaßt werden. Damit müssen nicht für alle erdenklichen Möglichkeiten Schwellwerte aufgestellt und Regeln formuliert werden. Besonders im Fall wechselnder Druckmotive und damit mit wechselnden Anzahlen von Messpunkten und unterschiedlichsten Helligkeitsverläufen kommen diese Vorteile zum Tragen. Der Rechenaufwand wird auf ein Minimum reduziert, woraus sich die Möglichkeit ergibt, im Maschinentakt eine umfassende Fehlerbewertung auch großflächiger Druckbögen mit geringem Auswerteaufwand durchführen zu können.

Die Defuzzyfizierung kann auch in der Art erfolgen, dass statt nur eine Fehlergröße zu ermitteln, auch Steuergrößen ermittelt und ausgegeben werden. Solche Steuergrößen können eine automatische Abschaltung der Maschine bewirken oder die Ausrichtung des Druckbogens in der Anlage beeinflussen.

Claims (7)

1. Verfahren zur Fehlererkennung und Fehlerbewertung von Druckprodukten in bogenverarbeitenden Maschinen mit einer Lernphase und einer Arbeitsphase, wobei von Druckprodukten mit einer Bilderfassungseinrichtung digitalisierte Bilder erzeugt und diese durch eine nachgeordnete Auswertungseinrichtung ausgewertet werden, dadurch gekennzeichnet, dass in der Lernphase von einem Referenzprodukt die Helligkeitsverläufe ermittelt und die Koordinaten der Orte mit den größten Helligkeitssprüngen bestimmt werden, die Werte der Helligkeit für die in vorgegebenem Abstand zu den Orten mit den größten Helligkeitssprüngen befindlichen Punkte als Konturreferenzpunktwerte mit den dazugehörigen Koordinaten gespeichert werden, an allen anderen Orten des Bildes rasterartig in gleichmäßigem Abstand zueinander die Werte für die Helligkeit als Umfeldreferenzpunktwerte mit den zugehörigen Koordinaten gespeichert werden und dass bei der Arbeitsphase von jedem zu bewertenden Druckprodukt für alle Konturpunkte und Umfeldpunkte die Werte für die Helligkeit ermittelt und die Differenzen zu den jeweiligen Referenzwerten des Referenzprodukts gebildet werden und als linguistische Variable eines Fuzzy-Logik Modells in der Art weiterverarbeitet werden dass ein Fehlerwert gebildet und ausgegeben wird.

2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass unter Anwendung linguistischer Variablen und Regeln eine Einordnung der angelegten Druckprodukte in fehlerhafte und fehlerfreie Druckprodukte erfolgt.

3. Verfahren nach Anspruch 1 und 2, dadurch gekennzeichnet, dass durch Verwendung linguistischer Variablen und Regeln eine Klassifizierung der fehlerhaften Druckprodukte in fehlerhaft bedruckte Druckprodukte, oder fehlerhaft angelegte Druckprodukte erfolgt.

4. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass das zu untersuchende digitalisierte Bild in gleichgroße Segmente unterteilt wird, und die Anzahl von Fehlerwerten je Segment als linguistische Variable im Fuzzy-Logik-Modell verarbeitet wird.

5. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass Werte für die Helligkeit der Konturreferenzpunkte als linguistische Variable in einem Fuzzy-Logik-Modell verarbeitet werden.

6. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass in der Arbeitsphase von jedem zu bewertenden Druckprodukt nur für die in der Lernphase ermittelten Konturpunkte und Umfeldpunkte eine Digitalisierung des Bildes erfolgt.

7. Vorrichtung zur Durchführung des Verfahrens nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass als Bilderfassungseinrichtung eine adressierbare Kamera verwendet wird.