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1、(10)申请公布号 CN 103837537 A (43)申请公布日 2014.06.04 CN 103837537 A (21)申请号 201410096986.7 (22)申请日 2014.03.17 G01N 21/84(2006.01) G01B 11/28(2006.01) (71)申请人 武汉大学 地址 430072 湖北省武汉市武昌区珞珈山武 汉大学 (72)发明人 易尧华 李聪 苏海 杨慧芳 申春辉 苗敏婧 陈聪梅 蔡华飞 周罗岚 李帅 (74)专利代理机构 武汉科皓知识产权代理事务 所 ( 特殊普通合伙 ) 42222 代理人 张火春 (54) 发明名称 一种无砂目金属喷墨印。
2、版网点面积率测量方 法 (57) 摘要 本发明公开了一种无砂目金属喷墨印版网点 面积率测量方法， 由于金属喷墨印版的主色相为 黄色， 用常规灰度化处理后印版网点的部分信息 容易丢失， 精度降低。 本发明采用基于颜色分割的 印版网点面积率测量方法， 首先将采集的测量区 域印版显微图像转换至 HSI 颜色空间， 统计分析 印版显微图像得到印版图像饱和度信息和色相信 息在 HSI 颜色空间的分布情况， 然后对印版显微 图像利用饱和度信息粗分割后再利用色相信息进 行细分割， 最后对分割后的印版显微图像进行数 学形态学去噪处理， 并根据印版的像素统计数据 计算网点面积率。本发明采用远心镜头和无影光 源来。
3、克服金属版反光弊端， 可以获得清晰的印版 图像， 准确计算金属喷墨印版网点面积率。 (51)Int.Cl. 权利要求书 2 页 说明书 5 页 附图 3 页 (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 权利要求书2页 说明书5页 附图3页 (10)申请公布号 CN 103837537 A CN 103837537 A 1/2 页 2 1. 一种无砂目金属喷墨印版网点面积率测量方法， 其特征在于， 包括以下步骤 ： 步骤 1 ： 采集待检测印版的网点图像， 将采集的网点图像输入到计算机印版检测系统 ； 步骤 2 ： 印版检测系统对步骤 1 所输入的网点图像进行分析计算， 得到网点。
4、面积率值。 2. 根据权利要求 1 所述的无砂目金属印版网点面积率测量方法， 其特征在于 ： 步骤 1 中所述的采集待检测印版上的网点图像， 采用的是装有远心镜头和无影光源的高分辨率相 机。 3. 根据权利要求 1 所述的无砂目金属印版网点面积率测量方法， 其特征在于 ： 步骤 2 中所述的印版检测系统对步骤 1 所采集得到的网点图像进行分析计算， 其具体实现包括以 下子步骤 ： 步骤2.1 ： 将待检测印版的网点图像从RGB颜色空间转换到HSI颜色空间， 从RGB 颜色空间转换到 HSI 颜色空间的变换过程为 ： 其中 ： 步骤 2.2 ： 将 HSI 颜色空间的色相分为六部分， 30 -9。
5、0为黄色， 90 -150为绿色， 150 -210为青色， 210 -270为蓝色， 270 -330为品红色， 330 -30为红色 ； 步骤 2.3 ： 将待检测印版网点图像记为 I(x,y)， I(x,y) 网点部分和空白部分的饱和度 分割阈值记作 T， 属于网点部分的像素数目占 I(x,y) 总像素的比例记为 0及平均饱和度 记为 0； 空白部分像素数目占 I(x,y) 总像素的比例为 1及平均饱和度为 1， I(x,y) 的 总平均饱和度记为 ， 类间方差记为 g， 设 I(x,y) 的大小为 mn， I(x,y) 中像素饱和度小 于阈值的像素数目记作 n0， 饱和度大于阈值的像素。
6、数目记作 n1， 则有 ： 0=no(mn) 1=n1(mn) n0+n1=mn 0+1=mn =00+11 g=0(0-)2+1(1-)2 得到等价公式 ： g=01(0-1)2 当方差 g 最大时， 此时网点部分和空白部分差异最大， 即为进行饱和度粗分割的阈值 ； 步骤 2.4 ： 主色相分析， 方法是统计 I(x,y) 的粗分割时大于饱和度阈值的网点部分色 权 利 要 求 书 CN 103837537 A 2 2/2 页 3 相信息绘制直方图， 直方图中波峰部分即为 I(x,y) 主色相 ； 步骤 2.5 ： 获得主色相后分析其在分割后 HSI 颜色空间的色相角区间， 以 I(x,y) 。
7、主色 相所在的色相角区间为阈值， 对粗分割后 I(x,y) 进行精确分割， 即像素的色相在主色相角 区间范围内为网点像素， 将其像素值改为 0， 像素的色相不在主色相角区间范围内为空白像 素， 将其像素值改为 255， 得到颜色分割后的喷墨印版二值图像 ； 步骤 2.6 ： 对颜色分割后的喷墨印版二值图像进行去噪处理 ； 步骤 2.7 ： 网点面积率的计算， 统计网点部分像素的个数， 计算网点像素个数占总像素 的比例， 得到 I(x,y) 的网点面积率 ； 步骤 2.8 ： 将处理后的网点图像和计算得到的网点面积率值显示在显示设备上。 4.根据权利要求3所述的无砂目金属印版网点面积率测量方法，。
8、 其特征在于 ： 步骤2.6 中所述的对颜色分割后的喷墨印版二值图像进行去噪处理， 采用的方法是腐蚀和膨胀， 其 原理为 ： 腐蚀是用B表示结构元素扫描图像A的每一个像素， 用结构元素中的每一个像素与 其覆盖的像素做 “与” 操作， 如果都为 1， 则该像素为 1， 否则为 0， 这样消除物体边界点， 使目 标缩小， 消除小于结构元素的噪声点 ； 膨胀是用B表示结构元素遍历图像A中的每一个像素 点， 如果某个像素点的标记值为 1 则不做处理， 如果某个像素点的标记值为 0， 则取该像素 点的 3*3 领域的标记值， 即取周围 8 个相邻像素点的标记值， 如果其周围 8 个相邻像素点中 有一个或。
9、以上的标记值为 1， 则将该像素点的标记值修改为 1， 否则保持该像素点的标记值 不变， 这样是将与物体接触的所有背景点合并到物体中， 使目标增大， 填补目标中的空洞 ； 其中， 所述的结构元素的大小为 33。 权 利 要 求 书 CN 103837537 A 3 1/5 页 4 一种无砂目金属喷墨印版网点面积率测量方法 技术领域 0001 本发明属于印版质量检测领域， 涉及一种无砂目金属喷墨印版网点面积率测量方 法。 背景技术 0002 印刷中通过印版将图文信息转印到承印物上， 印版质量决定了印刷品质量， 印刷 过程中一般通过网点面积率来控制印版质量。传统网点面积率测量方法主要有两种 ： 人。
10、工 检测和通过密度计进行测量。人工测量易受人主观因素的影响， 不同人的检测结果会有一 定误差。通过密度计测量无法得到每个网点的实际大小和分布情况。随着机器视觉的迅速 发展， 基于机器视觉的印版检测技术得到了广泛的应用。 0003 基于机器视觉的印版网点测量方法的基本原理是 ： 通过 CCD 相机采集印版显微图 像， 进行数字图像处理后计算网点面积率。 这种方法要求能获取准确的印版显微图像， 对于 传统的 CTP 印版等， 其制版过程中在印版非图文部分会有砂目， 因此此种方法中在获取图 像的时候对整个采集系统的要求没过高要求和特别的方法即可获取满足测量要求的印版 图像， 之后既可以进行印版面积率。
11、测量。 0004 但是， 金属喷墨印版在空白部分没有砂目， 用普通相机进行图像采集时有强烈的 反光， 导致图像失真。另外， 金属喷墨印版的主色相为黄色， 用常规灰度化处理后印版网点 的部分信息容易丢失， 检测精度降低。 发明内容 0005 为了解决上述的技术问题， 本发明提出一种无砂目金属印版网点面积率测量方 法。 0006 本发明所采用的技术方案是 ： 一种无砂目金属喷墨印版网点面积率测量方法， 其 特征在于， 包括以下步骤 ： 0007 步骤 1 ： 采集待检测印版的网点图像， 将采集的网点图像输入到计算机印版检测 系统 ； 0008 步骤 2 ： 印版检测系统对步骤 1 所输入的网点图像。
12、进行分析计算， 得到网点面积率 值。 0009 作为优选， 步骤 1 中所述的采集待检测印版上的网点图像， 采用的是装有远心镜 头和无影光源的高分辨率相机。 0010 作为优选， 步骤 2 中所述的印版检测系统对步骤 1 所采集得到的网点图像进行分 析计算， 其具体实现包括以下子步骤 ： 0011 步骤 2.1 ： 将待检测印版网点图像从 RGB 颜色空间转换到 HSI 颜色空间， 从 RGB 颜 色空间转换到 HSI 颜色空间的变换过程为 ： 0012 说 明 书 CN 103837537 A 4 2/5 页 5 0013 其中 ： 0014 0015 0016 步骤 2.2 ： 将 HSI。
13、 颜色空间的色相分为六部分， 30 -90为黄色， 90 -150为 绿色， 150 -210为青色， 210 -270为蓝色， 270 -330为品红色， 330 -30为红 色 ； 0017 步骤 2.3 ： 将待检测印版网点图像记为 I(x,y)， I(x,y) 网点部分和空白部分的 饱和度分割阈值记作 T， 属于网点部分的像素数目占 I(x,y) 总像素的比例记为 0及平 均饱和度记为 0； 空白部分像素数目占 I(x,y) 总像素的比例为 1及平均饱和度为 1， I(x,y) 的总平均饱和度记为 ， 类间方差记为 g， 设 I(x,y) 的大小为 mn， I(x,y) 中像素 饱和度。
14、小于阈值的像素数目记作 n0， 饱和度大于阈值的像素数目记作 n1， 则有 ： 0018 0=no(mn) 0019 1=n1(mn) 0020 n0+n1=mn 0021 0+1=mn 0022 =00+11 0023 g=0(0-)2+1(1-)2 0024 得到等价公式 ： 0025 g=01(0-1)2 0026 当方差 g 最大时， 此时网点部分和空白部分差异最大， 即为进行饱和度粗分割的 阈值 ； 0027 步骤 2.4 ： 主色相分析， 方法是统计 I(x,y) 的粗分割时大于饱和度阈值的网点部 分色相信息绘制直方图， 直方图中波峰部分即为 I(x,y) 主色相 ； 0028 步。
15、骤 2.5 ： 获得主色相后分析其在分割后 HSI 颜色空间的色相角区间， 以 I(x,y) 主色相所在的色相角区间为阈值， 对粗分割后 I(x,y) 进行精确分割， 即像素的色相在主色 相角区间范围内为网点像素， 将其像素值改为 0， 像素的色相不在主色相角区间范围内为空 白像素， 将其像素值改为 255， 得到颜色分割后的喷墨印版二值图像 ； 0029 步骤 2.6 ： 对颜色分割后的喷墨印版二值图像进行去噪处理 ； 0030 步骤 2.7 ： 网点面积率的计算， 统计网点部分像素的个数， 计算网点像素个数占总 像素的比例， 得到 I(x,y) 的网点面积率 ； 0031 步骤 2.8 ：。
16、 将处理后的网点图像和计算得到的网点面积率值显示在显示设备上。 0032 作为优选， 步骤 2.6 中所述的对颜色分割后的喷墨印版二值图像进行去噪处理， 采用的方法是腐蚀和膨胀， 其原理为 ： 腐蚀是用 B 表示结构元素扫描图像 A 的每一个像素， 说 明 书 CN 103837537 A 5 3/5 页 6 用结构元素中的每一个像素与其覆盖的像素做 “与” 操作， 如果都为 1， 则该像素为 1， 否则 为 0， 这样消除物体边界点， 使目标缩小， 消除小于结构元素的噪声点 ； 膨胀是用 B 表示结构 元素遍历图像 A 中的每一个像素点， 如果某个像素点的标记值为 1 则不做处理， 如果某个。
17、 像素点的标记值为 0， 则取该像素点的 3*3 领域的标记值， 即取周围 8 个相邻像素点的标记 值， 如果其周围 8 个相邻像素点中有一个或以上的标记值为 1， 则将该像素点的标记值修改 为 1， 否则保持该像素点的标记值不变， 这样是将与物体接触的所有背景点合并到物体中， 使目标增大， 填补目标中的空洞 ； 其中， 所述的结构元素的大小为 33。 0033 本发明采用远心镜头和无影光源来克服金属版反光弊端， 能获得清晰地图像。由 于金属喷墨印版的主色相为黄色， 用常规灰度化处理后印版网点的部分信息容易丢失， 精 度降低。本发明采用基于颜色分割的印版网点面积率测量方法， 首先将采集的测量区。
18、域印 版显微图像转换至 HSI 颜色空间， 统计分析印版显微图像得到印版图像饱和度信息和色相 信息在 HSI 颜色空间的分布情况， 然后对印版显微图像利用饱和度信息粗分割后再利用色 相信息进行细分割， 最后对分割后的印版显微图像进行数学形态学去噪处理， 并根据印版 的像素统计数据计算网点面积率。 采用本发明所述的方法， 可以获得清晰的印版图像， 准确 计算金属喷墨印版网点面积率。 附图说明 0034 图 1 ： 是本发明实施例的流程图。 0035 图 2 ： 是本发明实施例的图像采集系统所采集到的印版图像。 0036 图 3 ： 是本发明实施例的颜色分割后的印版图像。 0037 图 4 ： 是。
19、本发明实施例的数学形态学处理后的印版图像。 具体实施方式 0038 为了便于本领域普通技术人员理解和实施本发明， 下面结合附图及实施例对本发 明作进一步的详细描述， 应当理解， 此处所描述的实施示例仅用于说明和解释本发明， 并不 用于限定本发明。 0039 请见图 1， 本发明所采用的技术方案是 ： 一种无砂目金属喷墨印版网点面积率测 量方法， 包括以下步骤 ： 0040 步骤 1 ： 请见图 2， 采用装有远心镜头和无影光源的高分辨率相机采集待检测印版 上的网点图像 （图像颜色为黄色） ， 将采集的网点图像输入到计算机印版检测系统 ； 无影光 源的光路结构能够改变光源的光路， 使得光线从各个。
20、方向入射， 消除投影， 并且减小反光强 度， 能够得到清晰的图像 ； 远心镜头， 能够消除由于被测物体 （或 CCD 芯片） 离镜头距离的远 近不一致造成获取图像畸变的问题， 获得清晰无畸变的图像。 0041 步骤 2 ： 印版检测系统对步骤 1 所输入的网点图像进行分析计算， 得到网点面积率 值， 其具体实现包括以下子步骤 ： 0042 步骤 2.1 ： 将待检测印版网点图像从 RGB 颜色空间转换到 HSI 颜色空间， 从 RGB 颜 色空间转换到 HSI 颜色空间的变换过程为 ： 说 明 书 CN 103837537 A 6 4/5 页 7 0043 0044 其中 ： 0045 004。
21、6 0047 步骤 2.2 ： 根据目前主流的印版色相信息处理方法， 将 HSI 颜色空间的色相 （色相 范围为 0-360） 分为六部分， 30 -90为黄色 （Y） ， 90 -150为绿色 （G） ， 150 -210 为青色 （C） ， 210 -270为蓝色 （B） ， 270 -330为品红色 （M） ， 330 -30为红色 （R） 。 0048 步骤 2.3 ： 将待检测印版网点图像记为 I(x,y)， I(x,y) 网点部分和空白部分的 饱和度分割阈值记作 T， 属于网点部分的像素数目占 I(x,y) 总像素的比例记为 0及平 均饱和度记为 0； 空白部分像素数目占 I(x,。
22、y) 总像素的比例为 1及平均饱和度为 1， I(x,y) 的总平均饱和度记为 ， 类间方差记为 g， 设 I(x,y) 的大小为 mn， I(x,y) 中像素 饱和度小于阈值的像素数目记作 n0， 饱和度大于阈值的像素数目记作 n1， 则有 ： 0049 0=no(mn) 0050 1=n1(mn) 0051 n0+n1=mn 0052 0+1=mn 0053 =00+11 0054 g=0(0-)2+1(1-)2 0055 得到等价公式 ： 0056 g=01(0-1)2 0057 当方差 g 最大时， 此时网点部分和空白部分差异最大， 即为进行饱和度粗分割的 阈值。 0058 步骤 2.。
23、4 ： 主色相分析， 方法是统计 I(x,y) 的粗分割时大于饱和度阈值的网点部 分色相信息绘制直方图， 直方图中波峰部分即为 I(x,y) 主色相。 0059 步骤 2.5 ： 获得主色相后分析其在分割后 HSI 颜色空间的色相角区间， 以 I(x,y) 主色相所在的色相角区间为阈值， 对粗分割后 I(x,y) 进行精确分割， 即像素的色相在主色 相角区间范围内为网点像素， 将其像素值改为 0， 像素的色相不在主色相角区间范围内为空 白像素， 将其像素值改为 255， 请见图 3， 得到颜色分割后的喷墨印版二值图像。 0060 步骤 2.6 ： 采用腐蚀和膨胀的方法对颜色分割后的喷墨印版二值。
24、图像进行去噪处 理 ； 腐蚀和膨胀的方法原理为 ： 腐蚀是用 B 表示结构元素 （本实施例是 33 的大小） 扫描图 像 A 的每一个像素， 用结构元素中的每一个像素与其覆盖的像素做 “与” 操作， 如果都为 1， 说 明 书 CN 103837537 A 7 5/5 页 8 则该像素为 1， 否则为 0， 这样消除物体边界点， 使目标缩小， 消除小于结构元素的噪声点 ； 膨胀是用 B 表示结构元素 （本实施例是 33 的大小） 遍历图像 A 中的每一个像素点， 如果某 个像素点的标记值为 1 则不做处理， 如果某个像素点的标记值为 0， 则取该像素点的 3*3 领 域的标记值， 即取周围8个。
25、相邻像素点的标记值， 如果其周围8个相邻像素点中有一个或以 上的标记值为 1， 则将该像素点的标记值修改为 1， 否则保持该像素点的标记值不变， 这样 是将与物体接触的所有背景点合并到物体中， 使目标增大， 填补目标中的空洞。 请见图4， 经 过腐蚀和膨胀运算， 得到网点明确的印版图像。 0061 步骤 2.7 ： 网点面积率的计算， 统计网点部分像素的个数， 计算网点像素个数占总 像素的比例， 得到 I(x,y) 的网点面积率 （35.70） 。 0062 步骤 2.8 ： 对以上步骤重复二次， 得到网点面积率 （35.20、 35.204） ， 验证该方法的 稳定性。 0063 步骤 2.。
26、9 ： 将处理后的网点图像和计算得到的网点面积率值显示在显示设备上。 0064 应当理解的是， 上述针对较佳实施例的描述较为详细， 并不能因此而认为是对本 发明专利保护范围的限制， 本领域的普通技术人员在本发明的启示下， 在不脱离本发明权 利要求所保护的范围情况下， 还可以做出替换或变形， 均落入本发明的保护范围之内， 本发 明的请求保护范围应以所附权利要求为准。 说 明 书 CN 103837537 A 8 1/3 页 9 图 1 说 明 书 附 图 CN 103837537 A 9 2/3 页 10 图 2 说 明 书 附 图 CN 103837537 A 10 3/3 页 11 图 3 图 4 说 明 书 附 图 CN 103837537 A 11 。