一、絲印套印誤差檢測原理

       絲印機套印是用多種顏色的油墨基于同一個參考點印刷疊色圖案的印刷技術，印品在印刷過程中需要通過多次著墨才能重現原來的顏色，這就要求每次著色都準確對齊。若幾種顏色沒有對準，印出來的印品就會面目

全非，即出現了套印誤差。

       在印刷過程中，是通過檢測印品特定位置上的標記來實現套印誤差的檢測，此標記即通常所說的Mark線(各色印刷標記線)，在不至于混淆的情況下，也簡稱為色標。

       傳統的目視檢測效率低下，且容易引入人為誤差，而隨著社會生產效率的提高，目視檢測的弊端也愈來愈明顯，而基于機器視覺的智能檢測技術已逐漸實用化。采用機器視覺做在線檢測不僅具有精度高、效率高等優

點，還可克服傳統目視檢測的諸多缺點。

二、機器視覺的概述

        機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷，即用計算機來模擬人的視覺功能，從客觀事物的圖像中提取信息，進行處理并加以理解，最終用于實際檢測、測量和控制。機器視覺技術最大的特點是速度快、信息

量大、功能多。機器視覺系統是指通過機器視覺產品（即圖像攝取裝置，分CMOS和CCD兩種）將被攝取目標轉換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統，根據像素分布和亮度、顏色等信息，轉變成數字化信號；圖像

系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征，進而根據判別的結果來控制現場的設備動作。

        機器視覺系統主要由工業級相機，鏡頭，光源，圖像分析和處理軟件四部分組成，而這四部分本身都自成一個專業領域，性能和規格相當多，要和應用匹配需要考慮的事情非常多。然而，每一部分都無法單獨決定

是否可適用于某一個應用，簡單地說，機器視覺的組成由于本身各部分牽涉的專業不同，且對于應用問題的達成不可分割，再加上應用本身有其另一種專業知識，這使得制作出的機器視覺系統的難度增加。

機器視覺系統的優點有：

       ①非接觸測量，對于觀測者與被觀測者都不會產生任何損傷，從而提高系統的可靠性。

       ②具有較寬的光譜響應范圍，例如使用人眼看不見的紅外測量，擴展了人眼的視覺范圍。

       ③長時間穩定工作，人類難以長時間對同一對象進行觀察，而機器視覺則可以長時間地作測量、分析和識別任務。

     隨著機器視覺產品和技術不斷在工業技術上的應用，機器視覺的概念已經不再像前幾年那么陌生，人們已經逐漸開始接受機器視覺檢測技術，并得到廣泛的應用。

三、影響絲網印刷套印精度的因素

       根據實際印刷的情況，影響印刷質量的因素很多，如：印前圖文信息設計處理、印版制作的影響、印刷套準的影響、板材質量的影響和油墨配色的影響等等。本文主要討論印刷套準精度對印刷質量的影響。

       由于用于彩色的套色版刮印時要分清墨色層次，一般來說應先印淺色后印深色，先印次要后印主要，色序在制作印版時就應安排好。

        從印刷套印方面來考慮影響絲網印刷質量的因素，主要概括有以下四點：①操作者的影響；②承印物及油墨的影響；③刮墨刀的影響；④絲印機的影響。

       根據絲印機的結構和運動方式，機器影響套印精度也是非常顯著的。尤其是機器的組成及運動方式。該絲印機是基于機器視覺技術來完成的。

四、工作原理及主要的工作過程

       根據該絲網印刷機的工作特性，即利用機器視覺技術來完成圖像的采取、信號轉換、工作臺的運動等一系列的動作，來實現套印精確。

1.工作原理

       根據運動矩陣來實現圖像的一個位置到另一個位置的移動。當圖像發生偏差時，要首先完成其旋轉運動，再實現其平動。具體如下：

      假設圖像由p1q1起始位置移至pq末位置，并且已知從開始位置至末位置剛體轉過了θ角。設自起始位置繞

P1點轉過θ角，到達p1q′位置，然后再由p1q′位置平移到末位置pq。

2.基于機器視覺技術的主要工作過程

  這個基于機器視覺技術的多色絲網印刷套印精度檢測與控制的主要工作過程如下：

      ①完成第一色的印刷，在這一步驟時，不需要套準精度的檢測與控制。

      ②圖像采集部分按照事先設定的程序和延時，分別向攝像機和照明系統發出啟動脈沖。

     ③在電腦信號的控制下，完成圖像的掃描。

     ④將采集到圖像信息通過A/D將其數字化或者是直接接收攝像機數字化后的數字視頻數據，并且圖像采集部分將數字圖像存放在處理器或計算機的內存中。

     ⑤處理器對圖像進行處理、分析、識別，獲得測量結果或邏輯控制值。

     ⑥處理結果控制工作臺的運動，實現圖像的套準以及糾正運動的誤差等。

       它與傳統方法相比，不僅具有精度高、速度快、自動化程度高等優點，還能克服傳統目視檢測容易引入人為誤差的缺點，并可提高生產的柔性和自動化程度。

        基于以上分析，若出現套印誤差，在印刷過程上就表現為CMYK四色分量沒有精確重合，表現在通過CCD采集的24位真彩圖像上即為圖案的RGB三分量沒有精確重合。因此我們的基于機器視覺的智能檢測就是把

待檢測產品的圖像和標準模板圖像分別分成R、G、B三個子圖，應用模板匹配的方法，在待檢測圖像上檢測R、G、B三個模板子圖的坐標，如果R、G、B三個模板子圖間的坐標誤差小于某個閾值，就可認為沒有套印誤

差，否則就認為出現套印誤差。一旦處理單元判斷出有套印誤差，則發出相應控制命令由執行設備將其糾正，從而來實現套印的準確。

       總而言之，機器視覺是一種比較復雜的系統。但由于機器視覺技術的優越性，人們越來越多的應用該技術。不僅可以節省人力，而且還可以提高精度，使其滿足人們的需求。因此，機器視覺系統的應用領域越來越

廣泛，不僅在工業、農業、國防、交通、醫療、金融甚至體育、娛樂等等得到了廣泛應用，也在絲網印刷技術上也得到了很好的應用，并且能更好的控制印刷過程，從而提高了印品的質量。