„Machine Vision Inspection“ Welche Vorteile bietet Machine Vision bei der Textqualitätsprüfung?

Während des Druckprozesses verwenden erfahrene Drucker Dichtemessgeräte und andere Messwerkzeuge, um die fertigen Produkte zu testen, was die Druckqualität des Produkts verbessern und die Ausschussrate reduzieren kann. Aber in der Hochgeschwindigkeits-Druckproduktion bedeutet eine solche Erkennung Zeitverschwendung. Gleichzeitig haben verschiedene Personen bei der Bewertung unterschiedliche Kontrollen über Qualitätsstandards, was ebenfalls zu inkonsistenten, instabilen und ungenauen Prüf- und Bewertungsergebnissen führt.

In dieser Situation, um eine schnelle Erkennung der Druckqualität und eine Verbesserung der objektiven Bewertungsindikatoren zu erreichen, und angesichts der Grenzen menschlicher Augen bei der Erkennung und Bewertung der Textdruckqualität, hat die Industrie maschinelle Bildverarbeitungstechnologie, Bildverarbeitungs-Mustererkennung und andere Mittel zur Erkennung und Bewertung der Textdruckqualität eingeführt, was dieses Problem weitgehend gelöst hat.

Das System zur Erkennung und Bewertung der Textdruckqualität besteht im Allgemeinen aus fünf Teilen: Textbild-Erfassungskarte, Bewertung der erfassten Bildqualität, Bildvorverarbeitung, Merkmalsextraktion und Qualitätsbewertung. Um sicherzustellen, dass die gesammelten Bilder eine hohe Auflösung haben, verwendet die Textdruckerkennungstechnologie eine industrielle 5-Megapixel-Digitalkamera, um Bilder von Druckerzeugnissen zu erfassen, dann ihre Informationsmerkmale zu extrahieren und in identifizierbare Codes umzuwandeln und diese Codes weiter zu Merkmalsvorlagen zu kombinieren. Während der Qualitätsbewertung erhält das Erkennungssystem seine charakteristische Vorlage und vergleicht sie mit Vorlagen, die bereits in der Datenbank vorhanden sind. Wenn der Standard erfüllt ist, wird der Druck fortgesetzt. Wenn der Standard nicht erfüllt ist, stoppt die Maschine zur Inspektion. Der Identifikations- und Erkennungsprozess ist in der Abbildung dargestellt.

Basierend auf dem System der maschinellen Bildverarbeitung können auch codierte Texte erkannt und detektiert werden. Zuerst werden Merkmale wie Schriftkontur, Gitter und Projektion extrahiert, und dann wird eine Beurteilung basierend auf statistischen Merkmalen vorgenommen. Schließlich, wenn die Schriftkonturmerkmale besonders ähnlich sind, werden lokale Merkmale der inneren Kante für eine zweite Beurteilung extrahiert. Diese Methode hat in industriellen Anwendungen gute Ergebnisse erzielt. Es gibt viele andere Anwendungen, die auf der Technologie der maschinellen Bildverarbeitung basieren, wie z. B. die Erkennung von Text, die Erkennung von Zeichen und die Erkennung von Tintenstrahltextfehlern, was die Überlegenheit der Technologie der maschinellen Bildverarbeitung vollständig widerspiegelt.