KR20220003936A - Operation method and printing error prevention system using machine vision - Google Patents

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KR20220003936A
KR20220003936A KR1020200081808A KR20200081808A KR20220003936A KR 20220003936 A KR20220003936 A KR 20220003936A KR 1020200081808 A KR1020200081808 A KR 1020200081808A KR 20200081808 A KR20200081808 A KR 20200081808A KR 20220003936 A KR20220003936 A KR 20220003936A
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Abstract

The present invention relates to a printing error prevention operation method using machine vision, capable of detecting a printing error by scanning a printout through machine vision and comparing the scanned copy to the original, and a printing error detection system. More specifically, the printing error detection system includes: a machine vision part generating a scan image about a printout printed through a printing process; and a printing error detection part dividing a difference image between the generated scan image and the original image into the preset number of unit cells, and then, comparing each of the divided unit cells of the scan image to each corresponding unit cell of the original image to determine a cell as a printing error cell when a color matching rate is lower than a reference value.

Description

머신비전을 이용한 인쇄오류 방지 운용방법 및 인쇄오류 검출 시스템{Operation method and printing error prevention system using machine vision}Operation method and printing error prevention system using machine vision

본 발명은 인쇄출력물을 머신비전을 이용하여 스캔하고, 스캔이미지와 원본이미지를 비교하여 인쇄오류를 검출하는 머신비전을 이용한 인쇄오류 방지 운용방법 및 인쇄오류 검출 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a printing error prevention operation method and a printing error detection system using machine vision that scans a printed output using machine vision and detects a printing error by comparing a scanned image with an original image.

보다 구체적으로, 인쇄 공정을 통해 인쇄된 출력인쇄물에 대한 스캔 이미지를 생성하는 머신비전부 및 상기 생성된 스캔 이미지와 원본 이미지 간의 차이(difference) 이미지를 기설정 개수의 단위셀로 구분하고, 구분된 스캔 이미지의 각 단위셀을 대응되는 원본 이미지의 단위셀과 비교하여 색상매칭률이 기준값보다 작으면 인쇄오류셀로 판단하는 인쇄오류 검출부를 포함하는 것을 특징으로 하는 머신비전을 이용한 인쇄오류 방지 운용방법 및 인쇄오류 검출 시스템에 관한 것이다.More specifically, a machine vision unit that generates a scanned image for an output printed through a printing process and a difference image between the generated scanned image and the original image is divided into a preset number of unit cells, and the separated Printing error prevention operation method using machine vision, characterized in that it includes a printing error detection unit that compares each unit cell of the scanned image with the unit cell of the corresponding original image and determines that it is a printing error cell if the color matching rate is less than the reference value and a printing error detection system.

최근의 인쇄 산업은 고객들로부터 다양한 요구 조건에 부합하도록 다품종 소량 제작의 경향이 있다. 뿐만 아니라 기술의 발전으로 여러 산업 분야에서도 자동화가 이루어지고 있으며, 고객들이 보다 빠르게 인쇄된 결과물을 받고자 한다. 이와 같이, 인쇄 생산성은 중요한 부분이다.The recent printing industry tends to produce a variety of small batches to meet various requirements from customers. In addition, with the development of technology, automation is taking place in various industrial fields, and customers want to receive printed results faster. As such, printing productivity is an important part.

하지만, 인쇄 공정 중 인쇄오차가 발생되면, 오차 원인 파악 및 해결을 위한 시간이 소비되어 생산성이 저하된다. 이를 해결하기 위해, 종래에는 한국공개특허 제2004-0066414호와 같이 인쇄공정 중 인쇄오차를 예측하여 보정하였다. 하지만, 종래 인쇄공정 중 오차보정을 예측하여 보정하여도 실제 출력물에서 오류가 발생하는 경우가 있다.However, if a printing error occurs during the printing process, time is wasted for identifying and solving the cause of the error, thereby reducing productivity. In order to solve this problem, conventionally, as in Korean Patent Application Laid-Open No. 2004-0066414, a printing error during the printing process was predicted and corrected. However, there are cases in which an error occurs in the actual output even when the error correction is predicted and corrected during the conventional printing process.

이에, 사용자가 인쇄된 출력물을 자체적으로 검토하여 오류 원인을 판단하고, 발생된 오류를 해결하였다. 하지만 이러한 방식은 불편함과 시간측면에서 비효율적이여서, 인쇄 생산성이 떨어진다는 문제점이 있다.Accordingly, the user independently reviewed the printed output to determine the cause of the error and resolved the error. However, since this method is inefficient in terms of inconvenience and time, there is a problem in that printing productivity is lowered.

이에, 인쇄오류를 판단하기 위한 자동화 방안에 대한 요구가 증대되고 있다. 이러한 문제점 해결을 위해, 최근 머신비전을 이용한 인쇄오류 검출이 연구되고 있다. 하지만, 머신비전은 대품종 대량생산에 적합하며 대부분 외산 솔루션으로 인해 비용부담이 크다는 문제점이 있다.Accordingly, there is an increasing demand for an automated method for determining a printing error. In order to solve this problem, recently, the detection of printing errors using machine vision has been studied. However, machine vision has a problem in that it is suitable for mass production of large types and the cost burden is large due to most foreign solutions.

이에, 본 출원인은 머신비전을 기반하되 장비를 간소화하면서 생산성 및 인쇄품질을 향상시킬 수 있는 인쇄오류 검출시스템을 제안하고자 한다.Accordingly, the present applicant intends to propose a printing error detection system that can improve productivity and print quality while simplifying equipment based on machine vision.

1. 한국공개특허 제2004-0066414호(2004.07.27.공개)1. Korea Patent Publication No. 2004-0066414 (published on July 27, 2004)

본 발명의 목적은, 머신비전 기반으로 스캔이미지와 원본이미지의 차이 이미지를 이용하여 인쇄오류를 검출함으로써 정확한 오류검출을 수행할 수 있는 머신비전을 이용한 인쇄오류 방지 운용방법 및 인쇄오류 검출 시스템을 제공하는 데 있다.An object of the present invention is to provide a printing error prevention operation method and a printing error detection system using machine vision that can perform accurate error detection by detecting a printing error using a difference image between a scanned image and an original image based on machine vision is to do

상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시 예에 따른 머신비전 기반의 인쇄오류검출시스템은 인쇄 공정을 통해 인쇄된 출력인쇄물에 대한 스캔 이미지를 생성하는 머신비전부 및 상기 생성된 스캔 이미지와 원본 이미지 간의 차이(difference) 이미지를 기설정 개수의 단위셀로 구분하고, 구분된 스캔 이미지의 각 단위셀을 대응되는 원본 이미지의 단위셀과 비교하여 색상매칭률이 기준값보다 작으면 인쇄오류 셀로 판단하는 인쇄오류 검출부를 포함할 수 있다.A machine vision-based printing error detection system according to an embodiment of the present invention for achieving the above object includes a machine vision unit that generates a scanned image for an output printed matter printed through a printing process, and the generated scanned image The difference between the image and the original image is divided into a preset number of unit cells, and each unit cell of the divided scan image is compared with the unit cell of the corresponding original image. It may include a printing error detection unit to determine.

또한, 상기 머신비전부는, 상기 출력인쇄물을 스캔하는 CIS(Contact Image Sensor) 및 상기 CIS에 의해 생성된 스캔 이미지를 상기 인쇄오류 검출부에서 영상처리가능한 신호로 변환시키는 신호변환부를 포함할 수 있다.The machine vision unit may include a contact image sensor (CIS) that scans the output printed matter and a signal converter that converts the scanned image generated by the CIS into a signal that can be processed by the printing error detection unit.

또한, 상기 인쇄오류 검출부는, 상기 스캔 이미지를 원본 이미지에 매칭되는 사이즈로 재조정하는 사이즈 조절부, 상기 스캔 이미지의 얼라인을 조정하는 얼라인부 및 상기 얼라인 조정된 스캔 이미지와 상기 원본 이미지의 차이 이미지를 생성하고, 생성된 차이 이미지와 상기 원본 이미지를 비교하여 RGB 색상 매칭률을 산출하여 합격 또는 불합격 판단을 수행하는 오류판단부를 포함할 수 있다.In addition, the printing error detection unit includes a size adjustment unit that readjusts the scanned image to a size matching the original image, an alignment unit that adjusts the alignment of the scanned image, and a difference between the aligned scanned image and the original image It may include an error determination unit that generates an image, compares the generated difference image with the original image, calculates an RGB color matching rate, and determines pass or fail.

또한, 상기 얼라인부는, 상기 스캔이미지로부터 모서리 영역에서 색상이 급변하는 영역을 검출하여 절단면을 표식하고, 절단면 표식을 기준으로 에지영역을 생성하고, 생성된 에지영역을 기준으로 얼라인하는 에지 얼라인부를 포함할 수 있다.In addition, the aligning unit detects an area where the color changes rapidly in the corner area from the scan image to mark the cut surface, generates an edge area based on the cut surface mark, and aligns the edge area based on the generated edge area. may include workers.

또한, 상기 얼라인부는, 상기 에지영역을 기준으로 기설정 개수의 단위셀로 상기 스캔이미지를 구분하여 좌표값을 설정하고, 원본 이미지 좌표와 비교하여 바디 얼라인을 수행하는 바디 얼라인부를 더 포함할 수 있다.In addition, the aligning unit further includes a body aligning unit configured to classify the scanned image into a preset number of unit cells based on the edge region, set coordinate values, and perform body alignment by comparing it with the original image coordinates. can do.

또한, 상기 오류판단부는, 상기 얼라인된 스캔이미지와 상기 원본 이미지의 텍스트 비교를 추가수행하여 텍스트 누락을 검출하여 최종 인쇄오류를 검출할 수 있다.In addition, the error determination unit may detect a final printing error by additionally performing a text comparison between the aligned scanned image and the original image to detect text omission.

이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명의 머신비전 기반의 인쇄오류검출시스템은 머신비전 기반으로 스캔이미지와 원본이미지의 차이 이미지를 이용하여 인쇄오류를 검출함으로써 정확한 오류검출을 수행할 수 있다.As described above, the machine vision-based printing error detection system of the present invention can perform accurate error detection by detecting a printing error using the difference image between the scanned image and the original image based on machine vision.

또한, 머신비전에 CIS(Contact Image Sensor)를 적용함으로써, 일축으로 컨베이어 이동을 하는 방식으로 하드웨어 구성이 간단하고 소형화가 가능하여 생산성 및 비용측면에서 효율적이다. 이에, 다품종 소량생산이 용이하다.In addition, by applying CIS (Contact Image Sensor) to machine vision, the hardware configuration is simple and miniaturization is possible by uniaxial conveyor movement, which is effective in terms of productivity and cost. Accordingly, it is easy to produce a variety of small quantities.

또한, 에지 얼라인을 수행함으로써 원본 비교 시간을 단축시킬 수 있다. 또는, 에지얼라인을 기준으로 바디얼라인을 수행하여 정밀한 얼라인을 수행할 수 있다.In addition, the original comparison time can be shortened by performing edge alignment. Alternatively, precise alignment may be performed by performing body alignment based on edge alignment.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 머신비전기반의 인쇄오류검출시스템의 개략적인 구성을 나타내는 블록 구성도이다.
도 2는 도 1의 얼라인부의 에지영역 생성을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 도 1의 얼라인부의 바디 얼라인을 설명하기 위한 도면이다.
도 4 및 도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차이 이미지 설명을 위한 도면이다.1 is a block diagram showing a schematic configuration of a machine vision-based printing error detection system according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a view for explaining generation of an edge region of the alignment part of FIG. 1 .
FIG. 3 is a view for explaining body alignment of the alignment unit of FIG. 1 .
4 and 5 are diagrams for explaining a difference image according to an embodiment of the present invention.

명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 안 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.The terms or words used in the specification and claims should not be construed as being limited to their ordinary or dictionary meanings, and the inventor may properly define the concept of the term in order to best describe his invention. Based on the principle, it should be interpreted as meaning and concept consistent with the technical idea of the present invention.

따라서 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일실시예에 불과할 뿐이고 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.Accordingly, the embodiments described in this specification and the configurations shown in the drawings are only the most preferred embodiment of the present invention and do not represent all of the technical spirit of the present invention, so various equivalents that can be substituted for them at the time of the present application It should be understood that there may be water and variations.

이하, 도면을 참조하여 설명하기에 앞서, 본 발명의 요지를 드러내기 위해서 필요하지 않은 사항 즉 통상의 지식을 가진 당업자가 자명하게 부가할 수 있는 공지 구성에 대해서는 도시하지 않거나, 구체적으로 기술하지 않았음을 밝혀둔다.Hereinafter, prior to the description with reference to the drawings, it is not shown or specifically described for the known components that are not necessary to reveal the gist of the present invention, that is, a known configuration that can be obviously added by those skilled in the art. reveal the sound

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 머신비전기반의 인쇄오류검출시스템의 개략적인 구성을 나타내는 블록 구성도이다. 도 1을 참고하면, 본 발명의 머신비전기반의 인쇄오류검출시스템(이하, 인쇄오류검출시스템이라 함)은 머신비전부(100) 및 인쇄오류검출부(200)를 포함할 수 있다.1 is a block diagram showing a schematic configuration of a machine vision-based printing error detection system according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 1 , a machine vision-based printing error detection system (hereinafter, referred to as a printing error detection system) of the present invention may include a machine vision unit 100 and a printing error detection unit 200 .

또한, 머신비전부(100)는 CIS(110) 및 신호변환부(120)를 포함하고, 인쇄오류검출부(200)는 사이즈 조절부(210), 얼라인부(220) 및 오류판단부(230)를 포함할 수 있다.In addition, the machine vision unit 100 includes a CIS 110 and a signal conversion unit 120 , and the printing error detection unit 200 includes a size adjustment unit 210 , an alignment unit 220 , and an error determination unit 230 . may include

본 발명의 일 실시 예에 따른 인쇄오류검출시스템은 인쇄출력물 스캔, 신호변환, 이미지 사이즈 조절, 얼라인, 인쇄오류판단 과정을 통해 인쇄오류를 검출하며, 각 단계에서 진행이 불가하면 무효한 것으로 판단하여 알고리즘 진행이 중단될 수 있다.A printing error detection system according to an embodiment of the present invention detects a printing error through printing output scanning, signal conversion, image size adjustment, alignment, and printing error determination process, and if it is impossible to proceed in each step, it is determined to be invalid Therefore, the algorithm may be stopped.

CIS(110)는 프린트 등과 같은 인쇄출력장치(미도시)를 통해 출력된 인쇄출력물이 이송컨베이너(미도시)를 통해 이송되거나 수동적으로 삽입되면 300 또는 600 dpi급 센서를 통해 인쇄출력물을 스캔하여 스캔이미지를 생성할 수 있다.The CIS 110 scans the printed output through a 300 or 600 dpi sensor when the printed output output through a printing output device (not shown) such as a printer is transported or manually inserted through a transport conveyor (not shown). You can create a scanned image.

신호변환부(120)는 CIS(110)에서 생성된 스캔이미지를 인식하여 기설정된 방식에 따라 디지털화하고, 인쇄오류 검출부(200)에서 영상처리를 할 수 있는 신호로 변환하여 인쇄오류검출부(200)로 전송할 수 있다. 즉, 신호변환부(120)는 PC 등에서 영상처리를 할 수 있도록 신호를 바꿔주는 이미지보드 등이 될 수 있으며, 인쇄오류검출부(200)는 PC 등에 설치된 오류검출 소프트웨어가 될 수 있다.The signal conversion unit 120 recognizes the scanned image generated by the CIS 110, digitizes it according to a preset method, converts it into a signal capable of image processing in the printing error detection unit 200, and the printing error detection unit 200 can be sent to That is, the signal conversion unit 120 may be an image board that changes signals so that image processing can be performed in a PC, etc., and the printing error detection unit 200 may be error detection software installed in a PC or the like.

사이즈 조절부(210)는 신호변환된 스캔 이미지와 원본 이미지가 매칭되도록, 원본 이미지 사이즈에 맞춰 스캔이미지의 사이즈를 조절하여 정합성을 높일 수 있다. 이때, 생산성과 효율성을 고려하여 300dpi 또는 600dpi를 선택하여 사이즈 조절을 수행할 수 있다. 이때, 스캔이미지 및 원본이미지는 PDF 이미지를 이용할 수 있다.The size adjustment unit 210 may increase the consistency by adjusting the size of the scanned image according to the size of the original image so that the signal-converted scanned image and the original image are matched. In this case, size adjustment may be performed by selecting 300 dpi or 600 dpi in consideration of productivity and efficiency. In this case, a PDF image may be used as the scanned image and the original image.

얼라인부(220)는 에지 얼라인부(221) 및 바디 얼라인부(222)를 포함할 수 있다. 사용자의 선택에 따라 에지 얼라인부(221)만 실행되도록 제어하거나, 에지 얼라인부(221) 및 바디 얼라인부(222)가 순차실행되도록 제어할 수 있다.The alignment unit 220 may include an edge alignment unit 221 and a body alignment unit 222 . According to a user's selection, only the edge aligner 221 may be controlled to be executed, or the edge aligner 221 and the body aligner 222 may be controlled to be sequentially executed.

얼라인부(220)는 사이즈 조절된 스캔이미지를 원본 이미지와의 비교를 위해 얼라인하는 과정이 될 수 있다. 이때, 에지 얼라인만 수행하여 얼라인 시간을 단축시킬 수 있으며, 바디 얼라인까지 수행하여 정밀한 얼라인을 수행할 수도 있다.The alignment unit 220 may be a process of aligning the size-adjusted scanned image for comparison with the original image. In this case, the alignment time may be shortened by performing only the edge alignment, and precise alignment may be performed by performing the body alignment as well.

에지 얼라인부(221)는 스캔이미지로부터 모서리 영역에서 색상이 급변하는 영역을 검출하여 절단면을 표식하고, 절단면 표식을 기준으로 에지영역을 생성한 후 에지영역을 기준으로 얼라인할 수 있다.The edge aligning unit 221 may mark a cut surface by detecting a color change area in the edge area from the scan image, generate an edge area based on the cut surface mark, and then align the edge area based on the edge area.

이때, 도 2를 참고하면, 절단면 표식은 모서리 영역에서 색상 급변 위치를 기준으로 표식(a,b)을 생성하며, 표식(a,b)의 연장에 의해 에지영역을 생성할 수 있다. 생성된 에지영역을 기반으로 스캔 이미지의 인쇄면 위치를 판단할 수 있다.In this case, referring to FIG. 2 , the cut surface mark may generate marks (a, b) based on the position of the sudden color change in the corner region, and may create an edge region by extending the marks (a, b). The position of the printing surface of the scanned image may be determined based on the generated edge area.

바디 얼라인부(222)는 에지영역을 기준으로 기설정 개수의 단위셀로 상기 스캔이미지를 구분하여 좌표값을 설정하고, 원본 이미지 좌표와 비교하여 바디 얼라인을 수행할 수 있다.The body aligning unit 222 may classify the scanned image into a preset number of unit cells based on the edge region, set coordinate values, and perform body alignment by comparing with the original image coordinates.

도 3을 참고하면, 에지영역을 기준으로 얼라인된 스캔이미지(10)와 원본 이미지(20)를 기설정개수의 동일한 단위셀로 구분하여 좌표값 (0,0) 부터 (m,n)까지 설정할 수 있다. 동일 좌표값의 단위셀간 비교를 통해 바디얼라인을 수행함으로써 정밀한 얼라인을 수행할 수 있다.Referring to FIG. 3 , the scanned image 10 and the original image 20 aligned based on the edge area are divided into a preset number of identical unit cells, and the coordinate values from (0,0) to (m,n) are can be set. Precise alignment can be performed by performing body alignment through comparison between unit cells of the same coordinate value.

오류판단부(230)는 에지 얼라인 또는 바디 얼라인 완료된 스캔이미지와 원본 이미지의 차이 이미지를 생성하고, 생성된 차이 이미지와 상기 원본 이미지를 비교하여 RGB 색상 매칭률을 산출하여 합격 또는 불합격 판단을 수행할 수 있다. 도 4 및 도 5를 통해 설명할 수 있다.The error determination unit 230 generates a difference image between the edge alignment or body alignment completed scanned image and the original image, and compares the generated difference image with the original image to calculate an RGB color matching rate to determine pass or fail. can be done This can be explained with reference to FIGS. 4 and 5 .

도 4 및 도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차이 이미지 설명을 위한 도면이다. 도 4는 설명의 이해를 위한 도면으로, 오류판단부(230)는 원본 이미지와 스캔이미지를 랩핑하여 차이(difference) 이미지를 생성할 수 있다. 이때, 차이 이미지는 RGB 색상차 이미지가 될 수 있다.4 and 5 are diagrams for explaining a difference image according to an embodiment of the present invention. 4 is a diagram for understanding the description, and the error determination unit 230 may generate a difference image by wrapping the original image and the scanned image. In this case, the difference image may be an RGB color difference image.

또한, 도 5를 참고하면, 오류 판단부(230)는 차이 이미지(30)를 얼라인 과정에서와 동일하게 기설정개수의 단위셀로 구분할 수 있으며, 각 단위셀(31)별 R,G,B 색상값을 추출할 수 있다.In addition, referring to FIG. 5 , the error determination unit 230 may classify the difference image 30 into a preset number of unit cells in the same way as in the alignment process, and R, G, B color values can be extracted.

오류 판단부(230)는 차이 이미지(30)의 각 단위셀(31)의 RGB 색상값과 원본 이미지(20)의 대응되는 단위셀의 RGB 색상값을 비교하여 색상차이 비율을 산출하고, 산출된 색상차이 비율을 색상매칭비율로 환산할 수 있다.The error determination unit 230 compares the RGB color value of each unit cell 31 of the difference image 30 with the RGB color value of the corresponding unit cell of the original image 20 to calculate the color difference ratio, The color difference ratio can be converted into a color matching ratio.

즉, 차이 이미지(30)의 특정 단위셀(31)의 RGB 색상값과 원본 이미지(20)의 특정 단위셀의 RGB 색상값의 차이를 %로 변환하면 색상차이비율이 될 수 있다. 이때, 색상차이비율은 색상매칭비율과 반비례될 수 있다. 즉, 색상차이비율이 클수록 색상매칭비율은 낮아지고, 색상차이비율이 낮을수록 색상매칭비율이 높아진다.That is, when the difference between the RGB color value of the specific unit cell 31 of the difference image 30 and the RGB color value of the specific unit cell of the original image 20 is converted into %, the color difference ratio can be obtained. In this case, the color difference ratio may be inversely proportional to the color matching ratio. That is, the higher the color difference ratio, the lower the color matching ratio, and the lower the color difference ratio, the higher the color matching ratio.

오류판단부(230)는 환산된 색상매칭비율이 기준값보다 작으면 해당 단위셀은 인쇄오류인 것으로 판단할 수 있다. 이에, 인쇄 피드백하여 오류정정을 수행할 수 있다.If the converted color matching ratio is less than the reference value, the error determination unit 230 may determine that the unit cell is a printing error. Accordingly, error correction can be performed by printing feedback.

오류판단부(230)는 색상차이를 이용한 단위셀별 오류 검출에 더하여, 추가적인 텍스트 검사를 수행할 수 있다. 이때, 오류판단부(230)는 얼라인부(220)에서 얼라인된 스캔이미지와 원본 이미지의 텍스트(문자, 숫자, 기호 등)를 검출하여 비교함으로써 텍스트 누락을 판단하여 최종 인쇄오류를 검출할 수 있다. 최종 인쇄오류 검출된 정보는 인쇄 피드백을 통해 정정함으로써 오류없는 최종 인쇄물을 획득할 수 있다.The error determining unit 230 may perform an additional text check in addition to detecting an error for each unit cell using a color difference. At this time, the error determination unit 230 detects and compares the scanned image aligned by the alignment unit 220 with text (letters, numbers, symbols, etc.) of the original image to determine the text omission to detect a final printing error. have. The final print error-free final printout may be obtained by correcting the detected information of a final print error through print feedback.

한편, 상기에서 도 1 내지 도 5를 이용하여 서술한 것은, 본 발명의 주요 사항만을 서술한 것으로, 그 기술적 범위 내에서 다양한 설계가 가능한 만큼, 본 발명이 도 1 내지 도 5의 구성에 한정되는 것이 아님은 자명하다.On the other hand, what has been described using FIGS. 1 to 5 above describes only the main points of the present invention, and as much as various designs are possible within the technical scope, the present invention is limited to the configuration of FIGS. 1 to 5 It is clear that it is not

100 : 머신비전부
110 : CIS
120 : 신호변환부
200 : 인쇄오류검출부
210 : 사이즈 조절부
220 : 얼라인부
221 : 에지 얼라인부
222 : 바디 얼라인부
230 : 오류판단부100: machine vision unit
110: CIS
120: signal conversion unit
200: print error detection unit
210: size adjustment unit
220: align part
221: edge alignment unit
222: body alignment part
230: error judgment unit

Claims (5)

인쇄 공정을 통해 인쇄된 출력인쇄물에 대한 스캔 이미지를 생성하는 머신비전부; 및
상기 생성된 스캔 이미지와 원본 이미지 간의 차이(difference) 이미지를 기설정 개수의 단위셀로 구분하고, 구분된 스캔 이미지의 각 단위셀을 대응되는 원본 이미지의 단위셀과 비교하여 색상매칭률이 기준값보다 작으면 인쇄오류 셀로 판단하는 인쇄오류 검출부를 포함하는 것을 특징으로 하고,
상기 머신비전부는,
상기 출력인쇄물을 스캔하는 CIS(Contact Image Sensor); 및
상기 CIS에 의해 생성된 스캔 이미지를 상기 인쇄오류 검출부에서 영상처리가능한 신호로 변환시키는 신호변환부를 포함하는 것을 특징으로 하는 머신비전을 이용한 인쇄오류 방지 운용방법 및 인쇄오류 검출 시스템.a machine vision unit that generates a scanned image of an output printed through a printing process; and
The difference image between the generated scanned image and the original image is divided into a preset number of unit cells, and each unit cell of the divided scan image is compared with the unit cell of the corresponding original image so that the color matching rate is higher than the reference value. It is characterized in that it includes a printing error detection unit that determines that it is a printing error cell if it is small,
The machine vision unit,
CIS (Contact Image Sensor) for scanning the printed matter; and
and a signal conversion unit for converting the scanned image generated by the CIS into a signal capable of image processing by the printing error detection unit. 제1항에 있어서,
상기 인쇄오류 검출부는,
상기 스캔 이미지를 원본 이미지에 매칭되는 사이즈로 재조정하는 사이즈 조절부;
상기 스캔 이미지의 얼라인을 조정하는 얼라인부; 및
상기 얼라인 조정된 스캔 이미지와 상기 원본 이미지의 차이 이미지를 생성하고, 생성된 차이 이미지와 상기 원본 이미지를 비교하여 RGB 색상 매칭률을 산출하여 합격 또는 불합격 판단을 수행하는 오류판단부를 포함하는 것을 특징으로 하는 머신비전을 이용한 인쇄오류 방지 운용방법 및 인쇄오류 검출 시스템.According to claim 1,
The printing error detection unit,
a size adjustment unit that readjusts the scanned image to a size matching the original image;
an alignment unit for adjusting alignment of the scanned image; and
and an error determination unit for generating a difference image between the aligned scanned image and the original image, and calculating an RGB color matching rate by comparing the generated difference image with the original image to determine pass or fail. Printing error prevention operation method and printing error detection system using machine vision. 제2항에 있어서,
상기 얼라인부는,
상기 스캔이미지로부터 모서리 영역에서 색상이 급변하는 영역을 검출하여 절단면을 표식하고, 절단면 표식을 기준으로 에지영역을 생성하고, 생성된 에지영역을 기준으로 얼라인하는 에지 얼라인부를 포함하는 것을 특징으로 머신비전을 이용한 인쇄오류 방지 운용방법 및 인쇄오류 검출 시스템.3. The method of claim 2,
The alignment part,
An edge aligning unit for marking a cut surface by detecting an area where the color changes rapidly in the corner area from the scan image, generating an edge area based on the cut surface mark, and aligning the generated edge area based on the Printing error prevention operation method and printing error detection system using machine vision. 제3항에 있어서,
상기 얼라인부는,
상기 에지영역을 기준으로 기설정 개수의 단위셀로 상기 스캔이미지를 구분하여 좌표값을 설정하고, 원본 이미지 좌표와 비교하여 바디 얼라인을 수행하는 바디 얼라인부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 머신비전을 이용한 인쇄오류 방지 운용방법 및 인쇄오류 검출 시스템.4. The method of claim 3,
The alignment part,
Machine vision according to claim 1, further comprising: a body aligning unit configured to classify the scanned image into a preset number of unit cells based on the edge region, set a coordinate value, and compare it with the original image coordinate to perform body alignment Printing error prevention operation method and printing error detection system using 제2항에 있어서,
상기 오류판단부는,
상기 얼라인된 스캔이미지와 상기 원본 이미지의 텍스트 비교를 추가수행하여 텍스트 누락을 검출하여 최종 인쇄오류를 검출하는 것을 특징으로 하는 머신비전을 이용한 인쇄오류 방지 운용방법 및 인쇄오류 검출 시스템.3. The method of claim 2,
The error determination unit,
A printing error prevention operation method and a printing error detection system using machine vision, characterized in that a final printing error is detected by detecting text omission by additionally performing a text comparison between the aligned scanned image and the original image.
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