2026-08-22
أثناء عملية الطباعة، يستخدم عمال الطباعة ذوو الخبرة مقاييس الكثافة وأدوات القياس الأخرى لاختبار المنتجات النهائية، مما يمكن أن يحسن جودة طباعة المنتج ويقلل من معدل الخردة. ولكن في إنتاج الطباعة عالي السرعة، فإن مثل هذه الوسائل للكشف هي مضيعة للوقت. في الوقت نفسه، عند تقديم التقييمات، يختلف الأفراد المختلفون في التحكم في معايير الجودة، مما سيؤدي أيضًا إلى نتائج اختبار وتقييم غير متسقة وغير مستقرة وغير دقيقة.
في ظل هذا الوضع، وبهدف تحقيق الكشف السريع عن جودة الطباعة وتحسين مؤشرات التقييم الموضوعية، ونظرًا لقيود العين البشرية في اكتشاف وتقييم جودة طباعة النصوص، قدمت الصناعة تقنية الرؤية الآلية، ومعالجة الصور، والتعرف على الأنماط، وغيرها من الوسائل لاكتشاف وتقييم جودة طباعة النصوص، مما حل هذه المشكلة إلى حد كبير.
يتكون نظام اكتشاف وتقييم جودة طباعة النصوص بشكل عام من خمسة أجزاء: بطاقة التقاط صور النصوص، تقييم جودة الصورة الملتقطة، المعالجة المسبقة للصور، استخراج الميزات، وتقييم الجودة. لضمان أن الصور المجمعة تتمتع بدقة عالية، تستخدم تقنية اكتشاف طباعة النصوص كاميرا رقمية صناعية بدقة 5 ميجابكسل لالتقاط صور للمواد المطبوعة، ثم تستخرج ميزات معلوماتها وتحولها إلى رموز قابلة للتعرف، وتجمع هذه الرموز بشكل أكبر في قوالب ميزات. أثناء تقييم الجودة، يحصل نظام التعرف على قالب الميزات الخاص به ويقارنه بالقوالب الموجودة بالفعل في قاعدة البيانات. إذا تم استيفاء المعيار، ستستمر الطباعة. إذا لم يتم استيفاء المعيار، ستتوقف الآلة للفحص. يوضح الشكل عملية التعرف والاكتشاف.
بناءً على نظام الرؤية الآلية، يمكن أيضًا التعرف على النصوص المشفرة واكتشافها. أولاً، يستخرج ميزات مثل مخطط الخط، والشبكة، والإسقاط، ثم يتخذ قرارًا بناءً على الميزات الإحصائية. أخيرًا، إذا كانت ميزات مخطط الخط قريبة جدًا، يتم استخراج الميزات المحلية للحافة الداخلية لإجراء حكم ثانٍ. حققت هذه الطريقة نتائج جيدة في التطبيقات الصناعية. هناك العديد من التطبيقات الأخرى القائمة على تقنية الرؤية الآلية في طباعة النصوص، واكتشاف الأحرف، واكتشاف عيوب نصوص نفث الحبر، مما يعكس تمامًا تفوق تقنية الرؤية الآلية.
