印刷检测设备在医药标签印刷中的应用
发布时间：2024-05-04 点击：96
引言
我国的标签印刷产业在近十年来取得了长足的发展，根据相关资料统计，近年来我国标签市场的年增长率高达15%-20%，已经远远高于国民经济的平均增长速度。而医药类标签印刷作为印刷产业中一个重要的分支，伴随着我国的医药卫生事业的发展和医药产业的现代化、国际化趋势，其产品生产要求也已经由高产高效转向了高质高效。在某些保健类药品的标签印刷中，其印刷图案更为精美、多样，质量要求也较传统药品高出许多。同时，由于行业竞争的加剧，医药类标签印刷企业的利润越来越薄，而人工成本却越来越高。对于一个致力于满足更高客户要求和长远发展的医药包装印刷企业而言，这些转变和发展是不容忽视的。
在传统的质量控制工序中，印刷品质的检测依靠人工用肉眼完成。其中的弊端存在两个方面：其一是人工检测受情绪、身体健康状况、劳累程度以及周围环境干扰等因素的影响，检测标准得不到很好的把握和执行，质量控制的一致性差；其二是对于某些特殊缺陷（如反光、透明材料上的某些瑕疵），人眼在某一个固定位置观察时很难发现，而必需不断调整观察位置或视角方向才能发现这些缺陷，增加了人工的疲劳程度，同时也更加难以保证检测的结果。笔者接触的很多印刷企业，因为客诉的压力，品检部门不得不采用同一种产品人工多次检测来保证检测结果的方法，但由于人工检测的不稳定性等因素导致效果并不理想。
机器视觉印刷质量检测是一种模拟人工检测方法和判断逻辑，但同时又具有更高检测精度和更好一致性的自动化检测方法。既能满足现代药品标签印刷的高质高效要求，又具备良好的柔性调节功能，满足标签客户的个性化检测等级要求；同时，从企业生产管理的角度而言，其特殊的检测结果存储、分析以及通讯功能可以很方便地嵌入企业erp系统，实现人工检测根本无法实现的数字化质量管理。
一、机器视觉检测的特点
1、机器视觉检测技术简介
机器视觉，简而言之就是利用机器代替人工进行目标识别、判断与测量。它是现代光学、电子学、软件工程、信号处理与系统控制技术等多学科的交叉与融合。下图是机器视觉检测的工作流程：
图1机器视觉检测工作流程
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光学采集设备：由工业摄像机、光源及配套图像采集卡等硬件组成。主要作用是获取通过采集位置的标签的数字图像，为后续的分析与处理提供素材，相当于人工检测的眼睛。
判断识别：由工业控制计算机及植入的图像处理与分析软件、控制软件构成。是视觉检测的核心部分，最终形成缺陷的判断并能向后续执行机构发出指令。
自动控制：最终将检测系统的结果变换成具体操作的硬件，比如常见的声光报警器、废品剔除装置或作标记的装置（如喷墨机、贴标机等）。
除此之外，印刷检测设备还必须有一套稳定的机械传输控制平台，对于安装在印刷机上的在线检测系统而言，传输平台就是印刷机；而对于离线检测系统，则需要单独配置传输平台，如复卷机、单张传输平台等。[next]
2、印刷缺陷检测原理
印刷缺陷检测主要依靠图像比对的方法进行。如图2所示，上部图像是通过相机采集到的实时图像，而下部图像为事先采集并存储下来的标准图像。检测时，首先将两幅图像通过定位等方法使其重合，然后进行逐点（逐像素）对比颜色（或亮度差异）。当他们之间的差异超出事先设定的范围时即判为缺陷。
图2 缺陷检测原理图
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图中有两个可能被找出来的瑕疵点（1和2），但由于2的面积小并且亮度差异小于事先设定的差值， 故不判为缺陷。
3、机器视觉检测特点
一套高品质的机器视觉检测系统，必须具备以下几个必备条件：
1）高品质的成像系统
成像系统被称为视觉检测设备的“眼睛”，因此“眼睛”识别能力的好坏是评价成像系统的最关键指标。通常，成像系统的评价指标主要体现在三个方面：
能否发现存在的缺陷
基于图像方法进行的检测，所能够依据的最原始也是唯一的资料即是所采到的图像上的颜色（或者亮度）变化，除此之外，没有其他资料可供参考。所以，一个高品质的成像系统首先应该是一个能充分表现被检测物表面颜色变化的成像系统。因此除了选择具有高清晰度的相机与镜头之外，用以营造成像环境的光照设计也显得非常重要，有时候甚至会出现为特殊缺陷专门设计的光照系统。我们经常所说的100%质量检测系统，实际上指的是在能够充分表现各种缺陷的图像中的100%全检。
能够发现的缺陷的最小尺寸
数字图像的最小计量单位是像素（pixel），它本身并不代表被摄物实际的尺寸大小。相应的，
被摄物实际尺寸大小与像素之间的关联是通过一个叫做分辨力的物理量来完成的。分辨力指的是每单位像素代表的实际物体尺寸。分辨力数值越小，图像的精细程度就越高，检测系统能够发现的缺陷尺寸就越小，检测精度就越高。
能否足够快地摄取图像
如同人眼看运动物体一样，当物体运动的足够快时，人眼就不能再清晰的观察到物体的全部。机器视觉检测系统的“眼睛”-摄像机也有一个拍摄速度上限，即相机主频。当被摄物的运行速度超出了摄像机的主频上限时，摄像机就不能获得清晰、完整的图像，检测就不能正常地继续下去。摄像机主频越高，采集速度也就越快，检测才能保持高效进行。因此，是否采用了足够高主频的摄像机也是评价一个成像系统是否高品质的关键因素。
2）成熟的图像处理与分析算法
图像处理与分析算法在整个检测系统中相当于人工检测时人脑的判断思维，由于机器视觉是一个实践性很强的学科，评价一个算法的好坏
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在传统的质量控制工序中，印刷品质的检测依靠人工用肉眼完成。其中的弊端存在两个方面：其一是人工检测受情绪、身体健康状况、劳累程度以及周围环境干扰等因素的影响，检测标准得不到很好的把握和执行，质量控制的一致性差；其二是对于某些特殊缺陷（如反光、透明材料上的某些瑕疵），人眼在某一个固定位置观察时很难发现，而必需不断调整观察位置或视角方向才能发现这些缺陷，增加了人工的疲劳程度，同时也更加难以保证检测的结果。笔者接触的很多印刷企业，因为客诉的压力，品检部门不得不采用同一种产品人工多次检测来保证检测结果的方法，但由于人工检测的不稳定性等因素导致效果并不理想。
机器视觉印刷质量检测是一种模拟人工检测方法和判断逻辑，但同时又具有更高检测精度和更好一致性的自动化检测方法。既能满足现代药品标签印刷的高质高效要求，又具备良好的柔性调节功能，满足标签客户的个性化检测等级要求；同时，从企业生产管理的角度而言，其特殊的检测结果存储、分析以及通讯功能可以很方便地嵌入企业erp系统，实现人工检测根本无法实现的数字化质量管理。
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1、机器视觉检测技术简介
机器视觉，简而言之就是利用机器代替人工进行目标识别、判断与测量。它是现代光学、电子学、软件工程、信号处理与系统控制技术等多学科的交叉与融合。下图是机器视觉检测的工作流程：
图1机器视觉检测工作流程
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光学采集设备：由工业摄像机、光源及配套图像采集卡等硬件组成。主要作用是获取通过采集位置的标签的数字图像，为后续的分析与处理提供素材，相当于人工检测的眼睛。
判断识别：由工业控制计算机及植入的图像处理与分析软件、控制软件构成。是视觉检测的核心部分，最终形成缺陷的判断并能向后续执行机构发出指令。
自动控制：最终将检测系统的结果变换成具体操作的硬件，比如常见的声光报警器、废品剔除装置或作标记的装置（如喷墨机、贴标机等）。
除此之外，印刷检测设备还必须有一套稳定的机械传输控制平台，对于安装在印刷机上的在线检测系统而言，传输平台就是印刷机；而对于离线检测系统，则需要单独配置传输平台，如复卷机、单张传输平台等。[next]
2、印刷缺陷检测原理
印刷缺陷检测主要依靠图像比对的方法进行。如图2所示，上部图像是通过相机采集到的实时图像，而下部图像为事先采集并存储下来的标准图像。检测时，首先将两幅图像通过定位等方法使其重合，然后进行逐点（逐像素）对比颜色（或亮度差异）。当他们之间的差异超出事先设定的范围时即判为缺陷。
图2 缺陷检测原理图
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图中有两个可能被找出来的瑕疵点（1和2），但由于2的面积小并且亮度差异小于事先设定的差值， 故不判为缺陷。
3、机器视觉检测特点
一套高品质的机器视觉检测系统，必须具备以下几个必备条件：
1）高品质的成像系统
成像系统被称为视觉检测设备的“眼睛”，因此“眼睛”识别能力的好坏是评价成像系统的最关键指标。通常，成像系统的评价指标主要体现在三个方面：
能否发现存在的缺陷
基于图像方法进行的检测，所能够依据的最原始也是唯一的资料即是所采到的图像上的颜色（或者亮度）变化，除此之外，没有其他资料可供参考。所以，一个高品质的成像系统首先应该是一个能充分表现被检测物表面颜色变化的成像系统。因此除了选择具有高清晰度的相机与镜头之外，用以营造成像环境的光照设计也显得非常重要，有时候甚至会出现为特殊缺陷专门设计的光照系统。我们经常所说的100%质量检测系统，实际上指的是在能够充分表现各种缺陷的图像中的100%全检。
能够发现的缺陷的最小尺寸
数字图像的最小计量单位是像素（pixel），它本身并不代表被摄物实际的尺寸大小。相应的，
被摄物实际尺寸大小与像素之间的关联是通过一个叫做分辨力的物理量来完成的。分辨力指的是每单位像素代表的实际物体尺寸。分辨力数值越小，图像的精细程度就越高，检测系统能够发现的缺陷尺寸就越小，检测精度就越高。
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如同人眼看运动物体一样，当物体运动的足够快时，人眼就不能再清晰的观察到物体的全部。机器视觉检测系统的“眼睛”-摄像机也有一个拍摄速度上限，即相机主频。当被摄物的运行速度超出了摄像机的主频上限时，摄像机就不能获得清晰、完整的图像，检测就不能正常地继续下去。摄像机主频越高，采集速度也就越快，检测才能保持高效进行。因此，是否采用了足够高主频的摄像机也是评价一个成像系统是否高品质的关键因素。
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