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基于机器视觉的丝网印刷套准精度分析与研究

《广东印刷》2011年第2期 作者:王琳琳 徐宗磊 成刚虎 更新日期:2011-10-13

一、套印误差检测原理
套印是用多种颜色的油墨基于同一个参考点印刷叠色图案的印刷技术,印品在印刷过程中需要通过多次着墨才能重现原来的颜色,这就要求每次着色都准确对齐。若几种颜色没有对准,印出来的印品就会面目全非,即出现了套印误差。
在印刷过程中,是通过检测印品特定位置上的标记来实现套印误差的检测,此标记即通常所说的Mark线(各色印刷标记线),在不至于混淆的情况下,也简称为色标。一种常用的色标标记形式如图一所示,在套印准确的情况下,如(a)图,色标重合,图文清晰;(b)图所示的是套印误差较大的情况,两个色标线不重合,彼此错开,表明有较大的套印误差,由于套印不准确,图文整体上非常模糊。因此,通过观察各色标记线的重合程度就可以得到横向和纵向套印误差。
a 套印准确 b 套印不准确
图一
传统的目视检测效率低下,且容易引入人为误差,而随着社会生产效率的提高,目视检测的弊端也愈来愈明显,而基于机器视觉的智能检测技术已逐渐实用化。采用机器视觉做在线检测不仅具有精度高、效率高等优点,还可克服传统目视检测的诸多缺点。
二、机器视觉的概述
机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断,即用计算机来模拟人的视觉功能,从客观事物的图像中提取信息,进行处理并加以理解,最终用于实际检测、测量和控制。机器视觉技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。机器视觉系统是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置,分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
机器视觉系统主要由工业级相机,镜头,光源,图像分析和处理软件四部分组成,而这四部分本身都自成一个专业领域,性能和规格相当多,要和应用匹配需要考虑的事情非常多。然而,每一部分都无法单独决定是否可适用于某一个应用,简单地说,机器视觉的组成由于本身各部分牵涉的专业不同,且对于应用问题的达成不可分割,再加上应用本身有其另一种专业知识,这使得制作出的机器视觉系统的难度增加。
机器视觉系统的优点有:
①非接触测量,对于观测者与被观测者都不会产生任何损伤,从而提高系统的可靠性。
②具有较宽的光谱响应范围,例如使用人眼看不见的红外测量,扩展了人眼的视觉范围。
③长时间稳定工作,人类难以长时间对同一对象进行观察,而机器视觉则可以长时间地作测量、分析和识别任务。
随着机器视觉产品和技术不断在工业技术上的应用,机器视觉的概念已经不再像前几年那么陌生,人们已经逐渐开始接受机器视觉检测技术,并得到广泛的应用。
三、影响丝网印刷套印精度的因素
根据实际印刷的情况,影响印刷质量的因素很多,如:印前图文信息设计处理、印版制作的影响、印刷套准的影响、板材质量的影响和油墨配色的影响等等。本文主要讨论印刷套准精度对印刷质量的影响。
由于用于彩色的套色版刮印时要分清墨色层次,一般来说应先印浅色后印深色,先印次要后印主要,色序在制作印版时就应安排好。从印刷套印方面来考虑影响丝网印刷质量的因素,主要概括有以下四点:①操作者的影响;②承印物及油墨的影响;③刮墨刀的影响;④丝印机的影响。
根据丝印机的结构和运动方式,机器影响套印精度也是非常显著的。尤其是机器的组成及运动方式。该丝印机是基于机器视觉技术来完成的。
四、工作原理及主要的工作过程
根据该丝网印刷机的工作特性,即利用机器视觉技术来完成图像的采取、信号转换、工作台的运动等一系列的动作,来实现套印精确。
1.工作原理
根据运动矩阵来实现图像的一个位置到另一个位置的移动。当图像发生偏差时,要首先完成其旋转运动,再实现其平动。具体如下:
假设图像由p1q1起始位置移至pq末位置,并且已知从开始位置至末位置刚体转过了θ角。设自起始位置绕P1点转过θ角,到达p1q′位置,然后再由p1q′位置平移到末位置pq,如图:
图二
2.基于机器视觉技术的主要工作过程
一个基本的机器视觉简单系统如图所示:
图三
这个基于机器视觉技术的多色丝网印刷套印精度检测与控制的主要工作过程如下:
①完成第一色的印刷,在这一步骤时,不需要套准精度的检测与控制。
②图像采集部分按照事先设定的程序和延时,分别向摄像机和照明系统发出启动脉冲。
③在电脑信号的控制下,完成图像的扫描。
④将采集到图像信息通过A/D将其数字化或者是直接接收摄像机数字化后的数字视频数据,并且图像采集部分将数字图像存放在处理器或计算机的内存中。
⑤处理器对图像进行处理、分析、识别,获得测量结果或逻辑控制值。
⑥处理结果控制工作台的运动,实现图像的套准以及纠正运动的误差等。
它与传统方法相比,不仅具有精度高、速度快、自动化程度高等优点,还能克服传统目视检测容易引入人为误差的缺点,并可提高生产的柔性和自动化程度。
基于以上分析,若出现套印误差,在印刷过程上就表现为C M Y K四色分量没有精确重合,表现在通过CCD采集的24位真彩图像上即为图案的RGB三分量没有精确重合。因此我们的基于机器视觉的智能检测就是把待检测产品的图像和标准模板图像分别分成R、G、B三个子图,应用模板匹配的方法,在待检测图像上检测R、G、B三个模板子图的坐标,如果R、G、B三个模板子图间的坐标误差小于某个阈值,就可认为没有套印误差,否则就认为出现套印误差。一旦处理单元判断出有套印误差,则发出相应控制命令由执行设备将其纠正,从而来实现套印的准确。
总而言之,机器视觉是一种比较复杂的系统。但由于机器视觉技术的优越性,人们越来越多的应用该技术。不仅可以节省人力,而且还可以提高精度,使其满足人们的需求。因此,机器视觉系统的应用领域越来越广泛,不仅在工业、农业、国防、交通、医疗、金融甚至体育、娱乐等等得到了广泛应用,也在丝网印刷技术上也得到了很好的应用,并且能更好的控制印刷过程,从而提高了印品的质量。

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