基于HALCON的大幅面柔性印刷品質(zhì)量檢測(cè)

周　陽(yáng), 王正家， 徐　偉， 鄔禮默， 羅　歡

(湖北工業(yè)大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院， 湖北 武漢 430068)

?

基于HALCON的大幅面柔性印刷品質(zhì)量檢測(cè)

周陽(yáng), 王正家， 徐偉， 鄔禮默， 羅歡

(湖北工業(yè)大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院， 湖北 武漢 430068)

一般印刷品表面質(zhì)量的檢測(cè)只需與樣品進(jìn)行完全對(duì)照，相異部分即可判定為缺陷，而大幅面柔性印刷品在生產(chǎn)線上與樣品存在一定的拉伸變形，但對(duì)幾個(gè)絲的劃痕、甚至零點(diǎn)幾個(gè)絲的套印不準(zhǔn)都必須檢出，這給視覺(jué)檢測(cè)帶來(lái)了很大的困難。對(duì)此設(shè)計(jì)了大幅圖像分區(qū)塊、區(qū)塊圖像檢測(cè)和整體圖像判定等算法， 并利用該方法對(duì)大幅面商標(biāo)印刷品的表面質(zhì)量進(jìn)行檢測(cè)，檢測(cè)結(jié)果表明了該方法的有效性與實(shí)用價(jià)值。

機(jī)器視覺(jué)；HALCON；大幅面印刷品；質(zhì)量檢測(cè)

大幅面印刷[1]能在多種承印材料(如感光性樹脂固體版、柔性塑料等)上印刷，并以生產(chǎn)高質(zhì)量的產(chǎn)品作為目標(biāo)。大幅面印刷并不單指幅面大，它還意味著在相同工作時(shí)間內(nèi)可以印刷出更大面積的半成品，經(jīng)過(guò)印后加工(如模切等工藝)，可以完成更多印刷成品的生產(chǎn)[2]。大幅面印刷技術(shù)的應(yīng)用日益廣泛，而對(duì)大幅面印刷品，尤其是對(duì)具有一定柔性的印刷品，檢測(cè)方法依然停留在傳統(tǒng)的人工檢測(cè)方法上。基于圖像處理的機(jī)器視覺(jué)技術(shù)為印刷品表面缺陷的自動(dòng)化檢測(cè)提供了良好的解決方案[3-7]，但這些方案都沒(méi)有涉及困擾生產(chǎn)實(shí)際的大幅面印刷品變形問(wèn)題。

由于大幅面柔性印刷品的不同部位會(huì)有不同程度的形變，且變形量通常很微小，人眼無(wú)法觀測(cè)到，這將導(dǎo)致利用機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)方法對(duì)該產(chǎn)品進(jìn)行檢測(cè)時(shí)匹配不準(zhǔn)或產(chǎn)生較大偏差。另外，印刷品上常常印刷有重復(fù)的小區(qū)域圖像(圖1)，這將會(huì)使得利用機(jī)器視覺(jué)方法檢測(cè)時(shí)無(wú)法找到與參考模板同位置的區(qū)域進(jìn)行配準(zhǔn)，因?yàn)樾螤钇ヅ渌阕又粫?huì)在整張大幅面印刷品中尋找到最佳的匹配區(qū)域，在檢測(cè)時(shí)最佳的匹配區(qū)域可能出現(xiàn)在第一個(gè)小區(qū)域圖像中，同樣也有可能出現(xiàn)在第二、第三、第四個(gè)小區(qū)域圖像中。對(duì)此本文提出了一種分區(qū)塊檢測(cè)大幅面印刷品圖像質(zhì)量的方法。該方法主要包括大幅圖像分區(qū)塊、區(qū)塊圖像檢測(cè)和整體圖像判定等。

圖 1　大幅面印刷品

1　檢測(cè)基本流程

針對(duì)上述大幅面柔性印刷品檢測(cè)的關(guān)鍵性問(wèn)題，提出的利用HALCON的檢測(cè)方法基本思路如圖2所示。首先需要對(duì)大幅面圖像進(jìn)行初步剪裁，去除與檢測(cè)無(wú)關(guān)的區(qū)域以縮小檢測(cè)范圍，提高檢測(cè)效率。由于大幅面圖像不同部位的變形量不同，采取分區(qū)域制作匹配模板，按照分區(qū)域匹配的原則進(jìn)行圖像檢測(cè)。

圖 2　檢測(cè)基本思路

先根據(jù)參考小區(qū)塊選取配準(zhǔn)區(qū)域，然后利用形狀匹配算法在待檢測(cè)的區(qū)塊搜尋到對(duì)應(yīng)區(qū)域，建立參考小區(qū)塊與對(duì)應(yīng)小區(qū)塊間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，最后利用配準(zhǔn)模板實(shí)現(xiàn)圖像配準(zhǔn)并利用檢測(cè)模板來(lái)檢測(cè)缺陷(圖3)。根據(jù)每一小區(qū)塊的檢測(cè)結(jié)果可以知道整幅圖的質(zhì)量狀況，進(jìn)而進(jìn)行最終的評(píng)定。

圖 3　區(qū)塊檢測(cè)流程

2　大幅圖像預(yù)處理

現(xiàn)在利用HALCON對(duì)一幅大幅面商標(biāo)印刷品(圖4)進(jìn)行檢測(cè)，其基本流程如圖2和圖3所示。

2.1獲取并顯示圖像

在HALCON中調(diào)用read_image算子，輸入圖片在計(jì)算機(jī)中的存儲(chǔ)位置，通過(guò)dev_display算子即可以將讀取到的圖像顯示在窗口中。

圖 4　一幅大幅面印刷品

2.2初步縮小圖像區(qū)域

需要檢測(cè)的圖像通常是印刷在膠印紙上，由于膠印紙與待檢測(cè)印刷區(qū)域灰度值存在較大的差異，所以可以通過(guò)全局閾值分割方法來(lái)縮小檢測(cè)區(qū)域。在HALCON中可以用threshold算子找到膠印紙的區(qū)域，通過(guò)smallest_rectangle1算子即可以計(jì)算出膠印紙的最小外接矩形區(qū)域，最后通過(guò)crop_part算子裁剪出該區(qū)域。

2.3圖像區(qū)域分塊

由于圖像不同部位有不同的變形量，需要將圖像按區(qū)域進(jìn)行分塊，使后續(xù)的匹配步驟能在限定的區(qū)域中進(jìn)行，這是大幅面印刷檢測(cè)中的關(guān)鍵。在gen_rectangle1算子中輸入分塊區(qū)域的左上角坐標(biāo)和右下角坐標(biāo)即可在圖像中得到矩形框(圖5)。通過(guò)reduce_domain算子就可以裁剪出該小區(qū)塊，依次對(duì)余下部分進(jìn)行分塊就得到了區(qū)塊1，區(qū)塊2，區(qū)塊3，……，接下來(lái)的圖像檢測(cè)就是在對(duì)應(yīng)的小區(qū)塊中進(jìn)行的。

圖 5　圖像區(qū)域分塊

3　區(qū)塊檢測(cè)

以第1區(qū)塊的檢測(cè)為例，說(shuō)明區(qū)塊檢測(cè)的方法。

3.1制作配準(zhǔn)模板

在參考小區(qū)塊中調(diào)用gen_rectangle1算子框選印刷品上的特定標(biāo)志，調(diào)用reduce_domain算子將框選的特定區(qū)域裁剪下來(lái)，但其圖像像素依然和原始圖像一樣大，此時(shí)調(diào)用crop_domain算子可獲得只有特定標(biāo)志的圖像。在HALCON中，調(diào)用create_shape_model算子即可方便地將上述只有特定標(biāo)志的圖像制作成為匹配模板(圖6)，最后調(diào)用get_shape_model算子以獲得特定標(biāo)志的輪廓邊緣。

3.2形狀匹配

采用基于形狀的圖形匹配算子find_shape_model在待檢測(cè)小區(qū)塊中搜索配準(zhǔn)模板，得到待檢測(cè)圖像中特征標(biāo)志的相似度、中心坐標(biāo)和角度等信息數(shù)據(jù)(圖7)，為后續(xù)的仿射變換做準(zhǔn)備。

圖 6　配準(zhǔn)模板制作

圖 7　模板搜尋

3.3仿射變換

結(jié)合參考區(qū)塊圖像中的特征標(biāo)志中心坐標(biāo)和待檢測(cè)區(qū)塊圖像中的特征區(qū)域匹配找到的特征標(biāo)志中心坐標(biāo)數(shù)據(jù)，采用vector_angle_to_rigid算子進(jìn)行仿射變換，建立待檢測(cè)區(qū)塊圖像與參考區(qū)塊圖像之間的變換矩陣，最后采用affine_trans_image算子將變換矩陣應(yīng)用到待檢測(cè)圖像上，使待檢測(cè)圖像與標(biāo)準(zhǔn)圖像在坐標(biāo)系中具有相同的方位。

3.4對(duì)比差異分析

將仿射變換后的待檢測(cè)小區(qū)塊與參考小區(qū)塊圖像進(jìn)行對(duì)比差異分析，采用abs_diff_image算子即可以算出兩幅圖像的絕對(duì)差異，圖8用亞像素輪廓顯示差異邊緣。

圖 8　區(qū)塊檢測(cè)結(jié)果

3.5缺陷分析

前述絕對(duì)差異圖像即是灰度圖，對(duì)圖像的缺陷分析即是對(duì)絕對(duì)差異圖中的圖像灰度值進(jìn)行處理和分析。采用connection算子進(jìn)行分割處理操作后，可以采用形態(tài)學(xué)相關(guān)的算法和設(shè)置合理的閾值可對(duì)差異區(qū)域進(jìn)行分析。area_center算子可以計(jì)算各區(qū)域的面積，tuple_max算子即可求得最大面積，通過(guò)分析差異區(qū)域的面積大小等對(duì)該區(qū)塊圖像質(zhì)量的影響程度來(lái)判定該檢測(cè)圖片是否合格。

4　整體圖像判定

根據(jù)上述小區(qū)塊圖像的分析檢測(cè)，可以判定整幅圖像的質(zhì)量狀況：若小區(qū)塊的圖像檢測(cè)均合格，則認(rèn)為該大幅面印刷品質(zhì)量合格；若有任一一小區(qū)塊圖像檢測(cè)為不合格，則可認(rèn)為該大幅面圖像存在質(zhì)量問(wèn)題。

5　結(jié)束語(yǔ)

大幅面柔性印刷品圖像質(zhì)量檢測(cè)是新興的領(lǐng)域。相較傳統(tǒng)人工檢測(cè)方法，本文所提出的基于HALCON機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的圖像質(zhì)量檢測(cè)方法在印刷品質(zhì)量檢測(cè)的速度和精度上具有重大的改進(jìn)。隨著生產(chǎn)自動(dòng)化程度的提高和生產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)大，機(jī)器視覺(jué)技術(shù)將會(huì)在印刷品質(zhì)量檢測(cè)中得到更廣泛的應(yīng)用和發(fā)展[3]。

[1]凌曦.大幅面印刷引領(lǐng)包裝行業(yè)未來(lái) [J].數(shù)碼印刷,2012.(3):53.

[2]趙連沖.大塊頭有大智慧——淺析大幅面印刷[J].廣東印刷, 2009(1):32-33.

[3]張瓊,沈海宏,沈民奮等, 基于HALCON的無(wú)標(biāo)記印刷品圖像質(zhì)量檢測(cè)[J].汕頭大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)學(xué)報(bào)), 2011,26(2):54.

[4]孫懷遠(yuǎn),廖躍華,周夫之等.基于HALCON的藥品包裝瓶批號(hào)檢測(cè)技術(shù)研究[J].包裝工程.2008.29(8):71-73.

[5]張強(qiáng).基于機(jī)器視覺(jué)的產(chǎn)品檢測(cè)技術(shù)研究[D].鄭州：中國(guó)人民解放軍信息工程大學(xué)，2005.

[6]康啟來(lái).大幅面印刷工藝的分析和技術(shù)控制[J].中國(guó)包裝,2010.5.

[7]王秀麗.基于機(jī)器視覺(jué)的印刷品全畫面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)的研究[D].汕頭：汕頭大學(xué)，2011.

[責(zé)任編校： 張眾]

A Study of Large Format Print Quality Testing Based on HALCON

ZHOU Yang, WANG Zhengjia, XU Wei，WU Limo, Luo Huan

(TheSchoolofMechanicalEngineering,HubeiUniversityofTechnology，Wuhan430068,China)

Compared with general products’ surfaces testing, the flexible large format prints’ inspection is different. While the general need to be in contrast with the sample and the distinct portions are determined to be defective, it demands detecting of the nicks and erroneous chromatography due to its tensile deformation compared with samples on the product line. And this makes it difficult for the Visual Inspection. For this, this paper holds a method which consists of image blocking, image detection in different areas, overall image determination and so on. And the result proves its effectiveness and value in use through inspections.

machine vision; HALCON; large format prints; quality inspection

2016-04-12

國(guó)家自然科學(xué)基金(51275158)； 重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放基金(DMETKF2014015)

周陽(yáng)(1993-)， 男， 湖北武漢人，湖北工業(yè)大學(xué)本科生，研究方向?yàn)闄C(jī)器視覺(jué)

1003-4684(2016)04-0014-03

TS807

A