基于机器视觉的钢印印刷质量检测装置的研究

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1、基于机器视觉的钢印印刷质量检测装置的研究[摘要]近年来卷接机的生产速度得到了极大的提高，对烟支钢印的印刷质量提出了更高的要求，通过人工抽检的方式已经不能满足现场生产的需求，为避免有瑕疵的烟支流入到市场上，本文提出一种基于机器视觉方法的钢印印刷质量检测装置，同时通过实际证实其有效性及可靠性。[关键词]钢印检测，印刷质量，机器视觉中图分类号：TG233文献标识码：A文章编号：1009-914X（2014）37-0241-021引言现代卷烟生产技术得到了飞速的发展，卷接机的生产速度达到了7000～20000支/分钟[1]，不少烟支需要在螺纹卷烟纸上印刷上烟支的牌号、生产机台等

2、参数，需要在机台上安装一个或者两个钢印轮，采用的是油墨印刷的方式将钢印轮上的钢印印刷到螺纹卷烟纸上，这种方式会造成油墨脱甩，浓淡不均，钢印轮跑偏等缺陷，目前烟厂普遍的做法是进行人工抽检的方式，这种方法耗时又耗力，效果也不明显[2][3]。5本文针对此现象，提出一种基于机器视觉的钢印印刷质量检测装置，并通过在我厂的实验情况，证实了这种方法的可靠性。2实施方案通过研究卷接机钢印轮的结构发现，不同品牌的烟支钢印轮有共同点：钢印轮转动一圈，卷接机生产4根烟。为了保证能检测到所有烟支的全部范围，准备采用线阵相机采集图像，通过与钢印轮同步转动的编码器提供触发信号，保证图像的完整性，

3、整个设备的结构示意图如下：由图1中可以看出，钢印轮转动会带动编码器转动，编码器转动的过程中会提供同步采集信号，采集卡接受到同步信号后触发相机采集图像，并将采集到的图像反馈给计算机，计算机对采集到的图像进行处理，判断钢印是否有印刷缺陷，对检测到有印刷缺陷的计算机会发出一个剔除信号，卷接机接受到剔除信号后，发送剔除命令，移位输出剔除信号，并控制电磁阀剔除不合格烟支。同时为了成像的稳定，本文在整个检测系统中添加了线性光源，整个线性光源系统采用聚光镜原理设计，能将光的发散范围控制在5mm之内。5整个系统的检测精度分析：通过测量发现钢印轮的直径为76.3mm，这样每支烟所用螺纹卷

4、烟纸的长度为76.3X3.14/4≈60mm，采用500P的编码器，对编码器A、B相的上升沿、下降沿同时采集图像，这样每支烟采集的图像长度为500X4/4=500，这样在长度方向的检测精度为60/500=0.12mm/像素，在宽度方向要达到同样的检测精度，26.5/0.12=221，其中26.5mm为螺纹卷烟纸的宽度，这样在宽度方向需要的最小像素为221，本文选用e2v的线扫描相机，其采样频率为98KHz，单行512像素。以卷接机10000支/分钟的速度计算，其需要的采样频率为：10000/60X500=83.3KHz，这样所选相机完全满足现场需求。整个算法流程：其中最

5、重要的图像处理对象是模板匹配[4]，在此情况下是将相机已知模式到另一幅图中寻找相应模式的处理方法，其检测原理是：先提取一副较小的无缺陷图像作为模板，整个匹配的过程就是在一副大图像中搜索目标，已知该图中有要找的目标，且该目标同模板有相同的尺寸、方向和图像，通过一定的算法可以在图中找到目标，确定其坐标位置。以8位灰度图像为例，模板T（m×n个像素）叠放在被搜索图S（w×h个像素）上平移，模板覆盖被搜索图的那块区域叫子图。i，j为子图左上角在被搜索图S上的坐标。搜索范围是：通过比较T和的相似性，完成模板匹配过程。衡量模板T和子图Si，j的匹配程度，可用下列两种测度：（1）或者

6、5（2）展开公式（1）有：（3）（3）式右边的第三项表示模板的总能量，是一个常数，与（i，j）无关。第一项是模板覆盖下那块子图像的能量，它随（i，j）位置而缓慢改变。第二项是子图像和模板的互相关函数，随（i，j）变化而迅速改变。模板T和子图匹配时这一项的值最大，因此可以用下列相关函数来反应匹配程度：（4）或者归一化为：（5）通过设定相关的匹配度阈值来判断匹配是否成功，同时为了减少算法的运算时间，采用提取局部图像，在较小的区域中进行模板匹配，达到实时检测的效果。3检测效果：采用机器视觉的方法能准确检测出钢印轮印刷的浓淡不均、钢印污点（野墨）、钢印缺失、钢印错误、钢印跑偏等

7、缺陷，下表是现场能检测的实际缺陷。4实施需求与后续改进：5此种方法经过检验，效果明显，但此种方法对计算机的硬件要求较高，成本较大，受Cameralink传输线的限制，布线不能超过10米。后续可以研究通过FPGA图像处理板的方法改进，改方法布置灵活，处理速度高，成本较低。5参考文献[1]董祥云YJ17-YJ27卷接机组[M]北京：中国科学技术出版社，2001.8.[2]朱洪武烟草行业烟支钢印在线检测中的视觉技术应用[J]上海计量测试2009.2.[3]谢玉宝高速摄像机技术在烟支钢印检测系统中的应用[J]烟草科技2010.1.[4]杨少荣译机