在标签和票据等印刷过程中，经常会出现漏印、异物、飞墨等现象；如果印刷可变标签和票据（变化的一般是数字、字母等组成的编号和条形码、二维码），也有可能出现漏号、错号等。常规的手工抽检方式已无法满足客户对印刷质量以及越来越快的印刷速度的要求，尤其对于条形码和二维码这类适合机器阅读的符号。因此，稳定、高速的自动在线缺陷检查和印刷字符、条码识别、检查是非常有必要的。本文介绍一种基于图像分析技术的印后缺陷检查系统。

　　在现代化的生产之中，视觉检测往往是不可缺少的环节。比如，标签和票据印刷是否正确、纺织品是否存在缺陷、产品是否存在杂质等都需要众多的检测工人通过肉眼或结合显微镜进行观测检验。大量的人工检测不仅影响生产的效率，而且带来不可靠的因素，直接影响产品质量与成本。除此以外，还要求检测过程是客观的和可重复的，多次检测同一数据结果差异不大。这些都是人工检测很难完成的，需要借助于图像分析技术。自动化中的图像识别、检测和分析技术一般称为机器视觉。在工业领域，机器视觉已经取得了十分广泛的应用。

　　一个典型的机器视觉系统由图像获取系统、图像分析系统和反馈控制系统等三部分组成。

　　工业相机 图像采集卡 照明 触发传感器

　　图像获取系统，它主要由照明、工业摄像头和相应的镜头和图像采集卡等硬件组成。照明的作用是通过添加人工光源使得所采集到的图像具有最佳的效果，并且保证在高速拍摄的情况下仍然能拍出高对比度的图像。工业摄像头和相应的镜头能在高速情况下仍然拍出稳定的图像。图像采集卡将摄像机获取的信息转换成计算机能处理的数字信息。另外，还需要一个触发传感器，告诉采集卡什么时候采集图像。图像分析系统由一系列图像处理和分析的算法组成，根据具体的应用需求，对采集到的图像进行分析，得到检查或者识别结果。反馈控制系统，利用图像分析的最终结果，利用机械控制装置进行控制或者发出停机的信号。整个系统通过一台电脑连接起来，形成一个整体。

　　基于图像分析的印刷后检查系统也是由这三部分组成的。与一般机器视觉系统的不同主要在图像分析系统。

　　第一，根据实际问题的需要，系统实际上需要处理两大类问题:第一类，标签上的不可变部分是否有存在印刷问题；第二类，标签上可变的编号、条码是否印刷正确？是否存在漏印的情况。这个时候，可变的部分要么是有规律的，要么是数据库提供的。

　　第二，根据标签、票据印刷的实际需要，这套系统必须具有高速度、高识别率、准确定位能力、支持多工位等特点。

　　第三，作为选项，需要支持图像压缩备份的功能和数据管理功能，对于某些应用，这些可能是非常必要的。

　　下面简要介绍一下图像分析系统的基本原理：对于不可变部分，系统需要用户首先登录一个标准模板；系统运行时，对每一幅要处理的图像先通过定位算法将新的图像和标准模板逐点对应起来，然后比较对应点的颜色差异；差异的程度和面积超过用户设置值的部分就可以判定为缺陷。对于可变的序列号、条码，首先通过字符识别和条码识别算法识别出来，然后和对应位置的正确值进行比较。正确的值可以是保存在数据库中的，也可以是符合某种规律的序列。

　　FV-PrintOCR是法视特（上海）图像科技有限公司开发的满足上述要求的一款在线印刷符号在线检测软件，可以准确、快速地检查标签印刷缺陷，识别各种字体的数字、英文字母，各种条形码（EAN13码、128码、39码、39扩展码等）和二维码（QR码、PDF417码等）。FV-PrintCOR具有下面几个特点：

　　高速：检查一个不可变标签的印刷缺陷，大约需要20-50毫秒；根据所选功能，识别特定的几行文字，每秒能处理30－100幅图像；识别一个条形码，每秒能处理50－100幅图像；识别一个QR码，每秒处理20－50幅图像。对于普通相机，检查速度取决于图像采集的速度。可以同时识别图像中的多个条码、二维码。稳定：对于大部分常见的情况，字符识别和条形码识别识别率 。使用简单：可同时进行多个指定位置的字符和条码识别；参数设置简单、明了，易操作；具有快速的图像压缩存储、程序间实时通信等辅助功能。

　　将图像采集系统安装到标签、票据印刷机械上，就可以实现对印刷出来的每一个标签和票据进行实时检查。这套系统的优点是：速度快；客观、可靠、可重复：不受人主观因素（例如疲劳）的影响；精确，可以将整个生产管理起来。

 

[时间：2007-03-16  来源：中国标签]