一种多表柔印标签设计稿与印刷首稿的匹配方法组成比例

本发明专利技术提供一种多表柔印标签设计稿与印刷首稿的匹配方法，该方法采用由粗到精的匹配方法避免了单独使用SURF(Speeded Up Robust Features，加速稳健特征)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，同时，使用简单的粗匹配算法，也能够保证SURF算法的匹配效率；通过两次简单的粗匹配和一次精匹配使得算法能够兼容解决单表和多表问题，同时保证了算法的检测精度和速度，使得在实际生产过程中，能够满足生产速度要求的前提下提高了匹配的准确性；算法通过两次简单的粗匹配使得待测图像大致接近模板，然后通过在精匹配过程中设置匹配点对之间的行差阈值，从而剔除一些因为重复纹理而导致的误匹配，使得算法能够兼容解决单表和多表问题。决单表和多表问题。决单表和多表问题。

【技术实现步骤摘要】
一种多表柔印标签设计稿与印刷首稿的匹配方法


[0001]本专利技术涉及纺织工业检测领域，更具体地，涉及一种多表柔印标签设计稿与印刷首稿的匹配方法。

技术介绍

[0002]近年来，全世界众多国家都出台了自己的制造业产业升级计划，典型代表是德国的工业4.0。制造业在我国既是国民社会经济中的支柱产业，而且也是我国推动创新以及产业升级的主战场。我国已经是世界上的制造大国，但还不是制造强国，因此，实现由制造大国向制造强国的转变，是新时期我国经济发展所面临的重大课题。我国为了可以使制造业继续迅速高质量的发展，在2016年的时候同样提出了中国制造2025的制造业发展蓝图，并且以智能制造作为主要发展方向。工业4.0及中国制造2025的提出都预示着我国制造业将从传统的生产方式向着智能化生产发展转型，数字化、信息化、网络化、自动化和人工智能等技术高速发展，云计算、物联网、移动互联网、大数据和机器视觉等已经成为传统制造业向智能制造业转型升级过程中必备的关键技术。在中国制造2025这个战略中指出要更快的提高产品的质量，制定提升产品质量的实施计划。并且鼓励企业推广采用智能化检测设备。提高我国产品的鲁棒性、可靠性、适应性以及使用寿命，并具有国际同类产品竞争力。对于一个企业来说，产品质量是企业发展和竞争的基石，提高产品的质量对于企业十分重要。因此，在纺织工业、钢铁工业、汽车工业、智能制造、半导体以及高分子材料加工等众多的工业领域(Abucidda等，2021)，产品表面缺陷检测已经吸引了大量的研究人员对其进行深入的研究，本专利提出了一种由粗到精的匹配算法，从而更好的解决柔印标签表面印刷缺陷检测。
[0003]柔印标签是纺织印刷品之一，与大部分印刷品工艺流程类似，主要成分为油墨。柔印标签的生产过程中，客户下单以pdf为存档，再做菲林模板，将菲林安装至印刷设备指定位置，调试好设备后，可以开始批量生产。但因为菲林生产和安装过程中，容易出现不可控的因素，如菲林制作某处字符缺漏，内容与pdf不符，菲林安装过程，可能会有粉尘，如果印刷前不校验菲林印刷效果，容易出现大批量的次品，对工厂造成重大损失。目前柔印车间，一般采用双次校验，操作工人需要抽检，并且多台设备配一名QA质检人员，做印刷效果的复合。尽管如此，因为印刷标签上的语言涉及世界各地语言，超过5000种文字，且印刷唛头的材质，色泽变化大，印刷字体和图案变换多，字符小且密集，密集文档需要人工校核数千个非母语的文字印刷内容是否正确，造成印刷质检校核人员检查难度大，即使每五分钟检查一片，仍旧出现因为检查不当导致批量印刷错误，从而全部产品作废处理，并且每个季度出现近一次客诉。由于标签上字符密集且部分字符较小，对于人工检测来说存在一定的主观性，在长时间的检查过程中，人眼会出现疲劳，从而导致部分次品流入后工序，并且人工检测的效率极低，这对于想要实现流水线生产模式的企业并不适用，因此良好的检测方法显得至关重要。
[0004]CN201911165609.3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。该
方法通过建立柔印标签的pdf模板，对模板图像使用二值化处理，确定待测画稿的内容区域；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算法将采集到的被测图像进行拼接处理；然后根据待测画稿的内容区域，对拼接处理后的被测图像进行匹配，从而确定待测物体的印刷品画稿；最后根据印刷品画稿，对待测画稿进行缺陷检测，确定缺陷位置；该专利为了节约成本，通过相机采集图像，导致不能一次性采集完图像，从而需要对待测图像进行拼接处理，拼接过程不仅浪费时间，而且这种粗拼接会对后续匹配算法的精度造成一定的影响，进而使得缺陷检测精度降低；匹配过程仅使用SURF算法，因此在面对重复纹理的时候算法会出现错误，出现一点和多点配对情况。在实际的生产过程中，为了提高生产效率，对于较小的标签会一次进行多表的生产，因此在使用SURF之前必须进行预处理，使得算法能够剔除一些重复匹配的点对。CN201910105678.9一种面向重复纹理及非刚性形变的像对高效稠密匹配方法。该方法通过降采样待匹配像对，获得稀疏匹配点集，而后随机抽样一致方法剔除匹配点集中的外点，再利用上一步得到的匹配结果估计相机位姿及缩放比例确定每个点对稠密化过程中的邻域，提取内点所在邻域的HOG描述符，并对其进行卷积得到分数矩阵，最后通过归一化后的分数矩阵筛选出新增匹配点集的相对坐标，并将其还原为匹配像对上的绝对坐标来达到稠密匹配；该专利算法在DM的基础上对匹配点集进行稠密化，并通过降采样的方式降低时间成本，但是在实际的生产过程中，该算法所需的时间成本仍然是难以接受的，而且在实际生产过程中对模板和待测图进行稠密的匹配并不是必要的；算法通过最初的稀疏匹配点集获取每个点对的邻域，对于我们解决重复纹理匹配有一定的借鉴意义，但是后续的稠密化处理如求HOG描述符和分数矩阵需要消耗大量的时间成本，相比于我们的算法此方法并不适用于实际生产过程。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供一种多表柔印标签设计稿与印刷首稿的匹配方法，该方法能够满足生产速度要求的前提下提高了匹配的准确性。
[0006]为了达到上述技术效果，本专利技术的技术方案如下：
[0007]一种多表柔印标签设计稿与印刷首稿的匹配方法，包括以下步骤：
[0008]S1：采集画稿图和待测图并进行图像预处理；
[0009]S2：对画稿图和待测图进行第一次匹配；
[0010]S3：对画稿图和待测图进行第二次匹配；
[0011]S4：对画稿图和待测图进行第三次匹配；
[0012]S5：对画稿图和待测图进行缺陷检测。
[0013]进一步地，所述步骤S1中，画稿图和待测图分别通过截图和扫描仪采集的方式获得，首先是对画稿图和待测图进行二值化操作，将其内容区域变为白色，背景变为黑色；然后采用圆结构元对两张图进行闭运算，找到两幅的内容区域。
[0014]进一步地，所述步骤S2中，首先找画稿图和待测图内容区域的最小外接矩形，根据最小外接矩形的四个点构建一个变换矩阵，然后根据这个变换矩阵对待测图的内容区域进行变换，使得待测图内容区域与画稿图内容区域的形状尺寸一致。
[0015]进一步地，所述步骤S3中，通过计算第一次匹配之后的待测图与画稿图在垂直和水平方向上的投影，然后根据函数进行化，得到垂直和水平方向的偏移，最后根据偏移量，
对待测图再进行一次修正，使得二者更为接近。
[0016]进一步地，所述步骤S4中，对通过前两次匹配之后的待测图与画稿图使用加速稳健特征算法SURF，计算特征点和特征向量；然后使用快速最近邻搜索包FLANN计算二者的匹配点对；由于多表的情况，会导致图像中存在重复纹理，因为使得匹配点对出现一对多的情况；引入一个阈值，由于之前的两次匹配，使得待测图和画稿图十分接近，所以当匹配点对之间的行差超过这个阈值时，则认为是一个误匹配并剔除；最后对剩余的匹配点对使用随机抽样一致算法RANSAC求变换矩阵，并对待测图进行变换，从而得到精确的匹配结果。<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多表柔印标签设计稿与印刷首稿的匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：采集画稿图和待测图并进行图像预处理；S2：对画稿图和待测图进行第一次匹配；S3：对画稿图和待测图进行第二次匹配；S4：对画稿图和待测图进行第三次匹配；S5：对画稿图和待测图进行缺陷检测。2.根据权利要求1所述的多表柔印标签设计稿与印刷首稿的匹配方法，其特征在于，所述步骤S1中，画稿图和待测图分别通过截图和扫描仪采集的方式获得，首先是对画稿图和待测图进行二值化操作，将其内容区域变为白色，背景变为黑色；然后采用圆结构元对两张图进行闭运算，找到两幅的内容区域。3.根据权利要求2所述的多表柔印标签设计稿与印刷首稿的匹配方法，其特征在于，所述步骤S2中，首先找画稿图和待测图内容区域的最小外接矩形，根据最小外接矩形的四个点构建一个变换矩阵，然后根据这个变换矩阵对待测图的内容区域进行变换，使得待测图内容区域与画稿图内容区域的形状尺寸一致。4.根据权利要求3所述的多表柔印标签设计稿与印刷首稿的匹配方法，其特征在于，所述步骤S3中，通过计算第一次匹配之后的待测图与画稿图在垂直和水平方向上的投影，然后根据函数进行化，得到垂直和水平方向的偏移，最后根据偏移量，对待测图再进行一次修正，使得二者更为接近。5.根据权利要求4所述的多表柔印标签设计稿与印刷首稿的匹配方法，其特征在于，所述步骤S4中，对通过前两次匹配之后的待测图与画稿图使用加速稳健特征算法SURF，计算特征点和特征向量；然后使用快速最近邻搜索包FLANN计算二者的匹配点对；由于多表的情况，会导致图像中存在重复纹理，因为使得匹配点对出现一对多的情况；引入一个阈值，由于之前的两次匹配，使得待测图和画稿图十分接近，所以当匹配点对之间的行差超过这个阈值时，则认为是一个误匹配并剔除；最后对剩余的匹配点对使用随机抽样一致算法RANSAC求变换矩阵，并对待测图进行变换，从而得到精确的匹配结果。6.根据权利要求5所述的多表柔印标签设计稿与印刷首稿的匹配方法，其特征在于，所述步骤S5中，对匹配后的待测图与模板图使用差影法，检测待测图中存在的印刷缺陷。7.根据权利要求6所述的多表柔印标签设计稿与印刷首稿的匹配方法，其特征在于，所述步骤S1的具体过程是：首先画稿图记为图P
ori
是黑白分明的图片，图像为8位图，所以可直接采用中间灰度值128为阈值，将画稿变为二值画稿图记为图P
Bin
，将内容区域变为白色灰度值255，背景变为黑色灰度值0，再根据画稿二值化的结果，通过搜索某个区域70
‑
150之间的灰度阈值间隔为5，找其中二值化待测图记待测原图为图S
ori
与二值化画稿内容差值最小的数值作为待测图的二值化阈值，采用该阈值得到...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡念，肖盟，肖盼，林建发，邓宇宏，王晗，
申请(专利权)人：广东工业大学，
类型：发明
国别省市：