一种印刷异常检测及预警系统的制作方法

本发明涉及图像处理，具体涉及一种印刷异常检测及预警系统。

背景技术：

1、印刷机在印刷过程中，由于打印设备内部的墨水仓在出墨时，会受到周围环境的温度、湿度以及墨水浓度等因素的影响，使印刷品存在墨斑，从而使印刷品存在质量问题；因此需要对印刷品图像进行质量检测。

2、现有技术通常利用ca(context-aware)显著性检测算法对印刷品图像中的墨斑缺陷区域进行检测，但由于部分墨斑会与部分打印文字以及图案较为相似，导致属于墨斑缺陷区域的部分像素点会与部分正常的像素点之间的显著值较为相似，无法将墨斑缺陷区域有效检测出来，降低了检测墨斑缺陷区域的准确性，使部分正常像素点丢失。

技术实现思路

1、本发明提供一种印刷异常检测及预警系统，以解决现有的问题：由于部分墨斑会与部分打印文字以及图案较为相似，导致属于墨斑缺陷区域的部分像素点会与部分正常的像素点之间的显著值较为相似，无法将墨斑缺陷区域有效检测出来。

2、本发明的一种印刷异常检测及预警系统采用如下技术方案：

3、包括以下模块：

4、印刷品灰度图像采集模块，用于采集若干印刷品的印刷品灰度图像；

5、墨斑缺陷像素点识别模块，用于根据不同像素点之间灰度、梯度信息的关联情况以及对应位置的密集分布情况，得到每个像素点的印刷分界程度；根据每个像素点印刷分界程度对所有像素点进行划分，得到若干墨斑缺陷像素点；

6、异常检测模块，用于根据每个墨斑缺陷像素点的印刷分界程度，自适应调整超像素块大小，并进行印刷异常检测。

7、优选的，所述根据不同像素点之间灰度、梯度信息的关联情况以及对应位置的密集分布情况，得到每个像素点的印刷分界程度，包括的具体方法为：

8、对于任意一张印刷品灰度图像，使用sobel算子获取印刷品灰度图像中所有像素点的梯度幅值与梯度方向度数；预设一个窗口大小tl1，将任意一个像素点记为目标像素点，以目标像素点为中心，窗口大小为tl1×tl1的窗口区域作为目标像素点的参照邻域区域；将目标像素点的参照邻域区域中除目标像素点以外的每个像素点，记为目标像素点的参照像素点；

9、对于第l个参照像素点，根据目标像素点与第l个参照像素点之间的灰度值、梯度幅值以及梯度方向度数的差异，得到目标像素点与第l个参照像素点的印刷特征同向关联系数；

10、根据目标像素点与第l个参照像素点的印刷特征同向关联系数以及对应的距离，得到目标像素点与第l个参照像素点的印刷特征关联因子；对目标像素点与所有参照像素点的印刷特征关联因子进行线性归一化，将归一化后的每个印刷关联因子记为印刷关联程度；

11、根据目标像素点与所有参照像素点的印刷特征关联程度的分布规律情况，得到目标像素点的区域特征关联程度；获取每个像素点的区域特征关联程度；将所有像素点按照区域特征关联程度降序排列后的序列记为特征关联像素点序列；

12、根据特征关联像素点序列中相邻像素点之间特征关联程度与分布聚集情况，得到特征关联像素点序列中每个像素点的印刷分界权重系数；

13、根据特征关联像素点序列上第i1个像素点与特征关联像素点序列上两端像素点之间区域特征关联程度的差异对比情况，得到第i1个像素点的区域特征关联程度的选取合理程度；

14、根据特征关联像素点序列上相邻像素点之间区域特征关联程度的差异分布，以及特征关联像素点序列上第i1个像素点的印刷分界权重系数，得到第i1个像素点的印刷特征变化合理程度；

15、将第i1个像素点的区域特征关联程度的选取合理程度与第i1个像素点的印刷特征变化合理程度的乘积，作为第i1个像素点的印刷分界程度。

16、优选的，所述根据目标像素点与第l个参照像素点之间的灰度值、梯度幅值以及梯度方向度数的差异，得到目标像素点与第l个参照像素点的印刷特征同向关联系数，包括的具体方法为：

17、ε1＝|h-hl|×|a1-a1l|×|θ-θl|

18、式中，εl表示目标像素点与第l个参照像素点的印刷特征同向关联系数；h表示目标像素点的灰度值；hl表示第l个参照像素点的灰度值；a1表示目标像素点的梯度幅值；a1l表示第l个参照像素点的梯度幅值；θ表示目标像素点的梯度方向度数；θl表示第l个参照像素点的梯度方向度数；||表示取绝对值。

19、优选的，所述根据目标像素点与第l个参照像素点的印刷特征同向关联系数以及对应的距离，得到目标像素点与第l个参照像素点的印刷特征关联因子，包括的具体方法为：

20、将目标像素点与第l个参照像素点的印刷特征同向关联系数，与目标像素点与第l个参照像素点的欧氏距离的比值，作为目标像素点与第l个参照像素点的印刷特征关联因子。

21、优选的，所述根据目标像素点与所有参照像素点的印刷特征关联程度的分布规律情况，得到目标像素点的区域特征关联程度，包括的具体方法为：

22、将目标像素点与所有参照像素点的印刷特征关联程度的标准差，作为目标像素点的区域特征关联程度。

23、优选的，所述根据特征关联像素点序列中相邻像素点之间特征关联程度与分布聚集情况，得到特征关联像素点序列中每个像素点的印刷分界权重系数，包括的具体方法为：

24、对于特征关联像素点序列中任意两个相邻的像素点，将第一个像素点与第二像素点之间特征关联程度的差值记为第一差值，将第一个像素点与第二像素点之间的欧氏距离记为第一距离，将第一差值与第一距离的比值记为第一个像素点的印刷分界权重系数。

25、优选的，所述根据特征关联像素点序列上第i1个像素点与特征关联像素点序列上两端像素点之间区域特征关联程度的差异对比情况，得到第i1个像素点的区域特征关联程度的选取合理程度，包括的具体方法为：

26、

27、式中，ε1i1表示第i1个像素点的区域特征关联程度的选取合理程度；q1表示特征关联像素点序列上第一个像素点的区域特征关联程度；qi1表示第i1个像素点的区域特征关联程度；q2表示特征关联像素点序列上最后一个像素点的区域特征关联程度；exp()表示以自然常数为底的指数函数；||表示取绝对值。

28、优选的，所述根据特征关联像素点序列上相邻像素点之间区域特征关联程度的差异分布，以及特征关联像素点序列上第i1个像素点的印刷分界权重系数，得到第i1个像素点的印刷特征变化合理程度，包括的具体方法为：

29、

30、式中，ε2i1表示第i1个像素点的印刷特征变化合理程度；τi1表示第i1个像素点的印刷分界权重系数；b表示是特征关联像素点序列上所有像素点的数量；qb表示第b个像素点的区域特征关联程度；qb+1表示第b+1个像素点的区域特征关联程度；||表示取绝对值。

31、优选的，所述根据每个像素点印刷分界程度对所有像素点进行划分，得到若干墨斑缺陷像素点，包括的具体方法为：

32、将特征关联像素点序列中印刷分界程度最大的像素点记为第一目标像素点，将第一目标像素点之前的每个像素点记为墨斑缺陷像素点。

33、优选的，所述根据每个墨斑缺陷像素点的印刷分界程度，自适应调整超像素块大小，并进行印刷异常检测，包括的具体方法为：

34、预设一个超像素块大小tl2，将每个墨斑缺陷像素点的印刷分界程度与tl2的乘积，作为每个墨斑缺陷像素点的自适应超像素块大小；根据每个墨斑缺陷像素点的自适应超像素块大小，通过ca显著性检测算法获取每个墨斑缺陷像素点的显著值；

35、预设一个显著性阈值tl3，将显著值大于tl3的墨斑缺陷像素点所占的图像区域记为墨斑缺陷区域；若任意一张印刷品灰度图像中含有墨斑缺陷区域，将印刷品灰度图像记为存在质量问题的印刷品灰度图像。

36、本发明的技术方案的有益效果是：本发明通过不同像素点之间灰度、梯度信息的关联情况以及对应位置的密集分布情况，得到每个像素点的印刷分界程度，从而筛选出若干墨斑缺陷像素点，进而自适应调整超像素块大小进行异常检测；首先根据不同像素点之间灰度、梯度信息的关联情况以及对应位置的密集分布情况，得到每个像素点的印刷分界程度，其中印刷分界程度用于描述特征关联像素点序列上不同像素点之前像素点整体的印刷特征变化趋势趋向于墨斑缺陷的特征变化趋势的程度，降低了正常区域对像素点识别墨斑缺陷区域的干扰；本发明通过分析不同像素点之间灰度、梯度信息的关联情况以及对应位置的密集分布情况，获取印刷分界程度，并根据印刷分界程度自适应调整每个像素点对应超像素块的大小，从而自适应调整每个像素点的显著性，提高了检测结果的准确性，降低了正常像素点的丢失。