[发明专利]一种基于电子样稿的柔印首件检测方法

说明书

本发明提供一种基于电子样稿的柔印首件检测方法，该方法采用“粗‑精”匹配方法避免了单独使用全局匹配算法在匹配弱纹理或者重复纹理的区域时表现不佳的问题；粗匹配融合SuperPoint与GNN方法，由于注意力机制参照人比对两幅图像的思想，聚合自注意力与交叉注意力，使得匹配精度远超暴力匹配和快速最近邻搜索算法；精匹配完成了局部区域内容的微调，实现电子样稿与柔印首件两者的完全匹配，进而实现像素级的检测精度；将电子样稿分割结果作为约束条件的聚类算法，将柔印首件分割问题转换为与电子样稿二值图差异最小的优化问题，并采用遗传算法加速求解优化算法的时间，实现了首件图像的有效分割，提高了算法的速率与精度。

技术领域

本发明涉及纺织工业检测领域，更具体地，涉及一种基于电子样稿的柔印首件检测方法。

背景技术

柔性印刷是指使用柔性版通过网纹辊传递油墨的印刷方式。目前柔性印刷使用的水性油墨和UV油墨，都不含有毒性较强的苯、酯和酮，也不含对人体有害的重金属。柔性印刷的墨层厚度大约只有凹版印刷的一半，单位面积的油墨消耗量远小于凹版印刷的油墨消耗。此外，柔性印刷属于轻压力印刷，设备能耗低，制版过程对环境的危害小，超百万印次的耐印力减少了长版订单停机换版带来的材料损耗。因此，柔性印刷成为业界公认的绿色印刷方式之一。

由于显著的环保特性，柔性印刷在美国包装印刷市场中的占比达到70％以上，在西欧国家的占比大约为50％。20世纪80年代，随着快餐食品和化妆品等领域越来越多的外资企业进入中国，柔性印刷也被引入国内并逐步发展。目前，我国的柔性印刷在瓦楞纸箱、标签、无菌液体包装、纸杯纸袋、餐巾纸等领域已有相当广泛的应用，并逐渐占据主导地位。在软包装印刷和书刊印刷领域，柔性印刷也开始占据一席之地，表现出强劲的增长势头和发展潜力。对于企业厂家来说，产品质量是企业发展和竞争的基石，提高印刷质量对于柔印行业十分重要。

在柔印标签的批量生产前，工人每次换班、换产以及设备装调后，都必须经历柔印首检工艺，即印刷的第一件或前几件柔印产品都必须与电子样稿比对检查，以尽早发现印刷质量问题。柔印标签工艺流程如图1所示。当前柔印首检采用人工三检制：自检、互检和专检。可是，柔印标签上的印刷内容涉及世界各地语言(超过5000多种文字)，且印刷字符内容众多，平均每个标签超过200多个字符。这导致人工质检劳动强度大，耗时耗力，极易漏检，从而导致柔印标签成批超差、返修、报废，引起严重的经济损失。因此，高精度的柔印首件自动检测方法对于柔印工艺具有重要的现实意义。

虽然机器视觉已被广泛应用于织物印刷内容检测，但是以往研究更多以印刷正品为模板，检查批量印刷过程中所产生的印刷缺陷，针对柔印首件无法提供正品图像的特性。

现有技术技术中公开了一种基于机器视觉的柔印标签印刷首稿检测系统及其实现方法的专利，该方法建立柔印标签的PDF模板，使用二值化处理以确定待测柔印首件的内容区域；采集待测物体在直线运动过程中的被测图像；使用Surf算法和RANSAC算法将采集到的图像进行拼接处理；然后使用近似最近邻的快速词典查找法，对特征点对排序后选取若干组特征点对计算其变换矩阵，对拼接处理后的被测图像进行映射变换，从而得到首件图像；最后使用灰度模板匹配的方法微调电子样稿的字符位置，计算电子样稿与待测首件图像二值图之间的差值，由距离图确定缺陷位置；但电子样稿与柔印首件内容粗细不一、灰度特性差异大，且包含大量重复纹理，Surf算法提取的特征无法准确描述，必然出现大量误匹配情况，进而导致极高的漏检率与误检率。

发明内容

本发明提供一种精度较高的基于电子样稿的柔印首件检测方法。

为了达到上述技术效果，本发明的技术方案如下：

一种基于电子样稿的柔印首件检测方法，包括以下步骤：

S1：提取电子样稿和柔印首件的超点得到二者的关键点位置和视觉特征描述子，并完成电子样稿和柔印首件的粗匹配；；

S2：对完成步骤S1中粗匹配的电子样稿和柔印首件进行精匹配；