DE102008009302A1

DE102008009302A1 - Outlier identifying method for digital printing machine, involves determining median of measurement readings, and determining section in which median lies, where measured values lying outside determined section are identified as outliers

Info

Publication number: DE102008009302A1
Application number: DE102008009302A
Authority: DE
Inventors: Matthias Wecker
Original assignee: Eastman Kodak Co
Current assignee: Eastman Kodak Co
Priority date: 2008-01-08
Filing date: 2008-02-15
Publication date: 2009-07-16

Abstract

The method involves assigning measured values regarding size, such that a list of measurement readings arranged ascendingly or descendingly is formed. Difference between measured values is determined, where the values are sequential to each other. The measured values are divided into sections. Section boundaries are specified between sections sequential to each other. A median of the measurement readings is determined. The section in which the median lies is determined, where the measured values lying outside the determined section are identified as outliers.

Description

Die Erfindungsmeldung betrifft ein Verfahren zur Erkennung von Ausreißern in einer Reihe von Messwerten, sowie ein Verfahren zur Beseitigung derselben aus der Reihe von Messwerten. Bei den Messwerten handelt es sich insbesondere um Werte, die einer gemessenen Position einer Registermarke, die zur Kalibrierung einer digitalen Druckmaschine gedruckt wurde, entsprechen.The The invention relates to a method for detecting outliers in a set of readings, as well as a method of elimination the same from the series of measured values. The measured values are In particular, these are values that correspond to a measured position of a Register mark used to calibrate a digital press was printed, correspond.

In der Drucktechnik, insbesondere der digitalen Mehrfarbdrucktechnik ist es bekannt, dass Druckmaschinen kalibriert werden müssen, um einen registerhaltigen Druck zu ermöglichen. Zahlreiche automatische Kalibrierroutinen von digitalen Farbdruckmaschinen, wie beispielsweise NexPress 2100 oder 2500 basieren auf der Vermessung von Registermarken. Bei einer anschließenden Weiterverarbeitung der so ermittelten Messwerte werden Kalibrierwerte berechnet, welche für die Registerhaltigkeit nachfolgender Druckjobs von grundlegender Bedeutung sind.In the printing technology, especially digital multi-color printing technology It is known that printing presses need to be calibrated to to allow a register-pressure. Numerous automatic calibration routines from digital color presses such as NexPress 2100 or 2500 are based on the measurement of register marks. At a subsequent Further processing of the measured values thus determined becomes calibration values calculated which for the registration of subsequent print jobs from basic Meaning are.

Wie bei jeder maschinellen Datenverarbeitung kann das Ergebnis nur so gut sein, wie die Eingabedaten, hier die Messwerte, die in die Berechung der Kalibrierwerte eingehen. Sollten die Messwerte jedoch mit Störungen behaftet sein, die keine reellen Messergebnisse widerspiegeln, so werden die berechneten Kalibrierwerte nicht in jedem Fall optimal sein und ebenfalls mit einem Fehler behaftet sein.As with every machine data processing the result can only be so be good as the input data, here are the readings in the calculation enter the calibration values. However, if the measured values are subject to interference be that do not reflect real measurement results, so the calculated calibration values are not optimal in every case and also be flawed.

Typische Messungen von Prozessgrößen schließen eine Umwandlung der tatsächlichen zu messenden Größe mittels eines Sensors in eine entsprechende Repräsentation durch einen digitalen Zahlenwert ein, der nachfolgend als Messwert bezeichnet wird.typical Measurements of process variables include one Transformation of the actual by means of size a sensor into a corresponding representation by a digital Numerical value, which is referred to below as the measured value.

Als Beispiel wird nachfolgend ein in einer NexPress-Farbdruckmaschine vorhandener Registersensor betrachtet. Er wandelt mittels eines Referenzbildes messbare Positionen von einzelnen Farbauszüge in digitale Werte um, welche anschließend von der Maschinensteuerung für eine Kalibrierung der Farbdruckmaschine ausgewertet werden, wie es in der Technik bekannt ist. Die Genauigkeit der Kalibrierung hängt dabei einerseits von der Genauigkeit des Messsystems ab, die Messfehler innerhalb bestimmter Toleranzen zuläßt.When Example below becomes one in a NexPress color press considered existing register sensor. He transforms by means of a Reference image measurable positions of individual color separations in digital Values um, which are then from the machine control for a calibration of the color printing machine can be evaluated, such as it is known in the art. The accuracy of the calibration depends on it on the one hand on the accuracy of the measuring system, the measurement errors within certain tolerances.

Zusätzlich können aber auch Fehlmessungen auftreten, welche keine reellen Messungen repräsentieren. Solche Fehlmessungen werden nachfolgend als Ausreißer bezeichnet. Ein Merkmal von Ausreißern ist, dass sie im Messbereich des Messsystems liegen und einzeln für sich betrachtet nicht als Fehlmessung erkannt werden können. Erst im Vergleich mit unmittelbar davor und danach aufgenommenen Messwerten sind sie als Fehlmessung zu erkennen. Um aus einer Reihe von Messwerten eine gute Kalibrierung zu erhalten, wird versucht solche Ausreißer vor der Weiterverarbeitung der Messwerte zu entfernen.In addition, however, can also erroneous measurements occur, which represent no real measurements. Such incorrect measurements are referred to below as outliers. A feature of outliers is that they are within the measuring range of the measuring system and individually for themselves considered can not be recognized as erroneous measurement. First in comparison with measurements taken immediately before and after they are to be recognized as erroneous measurements. To get out of a series of readings To get a good calibration, such outliers are tried before the further processing of the measured values.

Es gibt unterschiedliche Ansätze Ausreißer in einer Reihe von Messwerten zu ermitteln, wie beispielsweise ein statistisches Verfahren, welches auf der Basis statistischer Kennzahlen die Messwerte innerhalb einer Sequenz daraufhin überprüft, ob sie als Ausreißer zu betrachten sind oder nicht. Eine positive Eigenschaft dieses Verfahrens liegt darin, dass er bei einer großen Anzahl von Messwerten Ausreißer auf einfache Weise recht sicher erkennt. Für eine kleine Anzahl von Messwerten, beispielsweise im Bereich von 10, kann das Verfahren bei der Erkennung der Ausreißer aber leicht versagen.It are different approaches Runaway in a series of metrics, such as a statistical procedure, which is based on statistical indicators The readings within a sequence then check to see if they are outliers are or not. A positive feature of this method lies in that he is at a big one Number of readings outliers recognizes quite easily in a simple way. For a small number of readings, For example, in the range of 10, the method may be used in detection the runaway but fail easily.

Bei einem alternativen Verfahren zur Bestimmung von Ausreißern werden alle Messwerte außerhalb eines bestimmten Bereiches von der weiteren Auswertung ausgeschlossen. Voraussetzung für die gute Wirksamkeit ist eine ausreichend genaue Kenntnis des Bereiches von gültigen Messwerten im Voraus. Ansonsten würde der Bereich zu groß ausfallen und die Erkennung von Ausreißern wäre eingeschränkt. Wird der Bereich hingegen zu klein gewählt, werden möglicherweise gültige Messwerte irrtümlich als Ausreißer erkannt. Im Extremfall lägen sogar alle Messwerte außerhalb des vorgegebenen Bereiches, und für die folgende Auswertung wä ren keine Daten mehr vorhanden. Dieser Fall kann sehr leicht auftreten, wenn der tatsächliche Mittelwert der Messwerte nicht in den vorab angenommenen Bereich fällt.at an alternative method of determining outliers all readings outside one certain area excluded from further evaluation. requirement for the good effectiveness is a sufficiently accurate knowledge of the area from valid Readings in advance. Otherwise the area would be too big and the detection of outliers would be restricted. Becomes however, the range chosen too small may become valid Readings mistakenly as an outlier recognized. In extreme cases even all readings outside of the given range, and none would be available for the following evaluation Data more available. This case can occur very easily, though the actual Mean value of the measured values not in the preselected range falls.

Im betrachteten Anwendungsfall der Kalibrierung anhand von Registermarken ist der Mittelwert der Messwerte gerade die interessierende Größe, welche bei der Auswertung zu ermitteln ist. Somit verbietet es sich von selbst, nur einen kleinen Bereich vorzugeben, in dem gültige Messwerte liegen sollten. Dementsprechend schlecht ist die Erkennung von Ausreißern mit dem obigen Verfahren, welches einen bestimmten, vorgegebenen Bereich nutzt, um unerwünschte Werte auszuschließen.in the considered application of calibration based on register marks the mean of the measurements is just the quantity of interest, which to be determined during the evaluation. Thus, it prohibits of even to specify only a small area in which valid readings should lie. Accordingly bad is the detection of outliers with the above method, which defines a specific, predetermined range uses to unwanted To exclude values.

Der vorliegenden Erfindung liegt daher die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren zur Erkennung von Ausreißern in einer Reihe von Messwerten vorzusehen, das auch bei einer geringen Anzahl von Messwerten und ohne Kenntnis des Bereichs, in dem gültige Messwerte liegen, eine zuverlässige Erkennung von Ausreißern ermöglicht.The present invention is therefore based on the object, a method for detecting off to provide for a range of readings that allow reliable detection of outliers, even with a small number of readings and without knowledge of the range in which valid readings are taken.

Erfindungsgemäß wird diese Aufgabe durch ein Verfahren nach Anspruch 1 oder 5 gelöst. Weitere Ausführungsformen der Erfindung ergeben sich aus den Unteransprüchen.According to the invention this Problem solved by a method according to claim 1 or 5. Further embodiments The invention will become apparent from the dependent claims.

Bei einem erfindungsgemäßen Verfahren zur Erkennung von Ausreißern werden die Messwerte zunächst hinsichtlich ihrer Größe derart geordnet, dass sie eine aufsteigend oder absteigend geordnete Messwertreihe bilden. Anschließend wird die jeweiligen Differenz zwischen aufeinander folgenden Messwerten der geordneten Messwertreihe ermittelt, und die Messwerte werden in Abschnitte eingeteilt. Die Einteilung der Messwerte in Abschnitte erfolgt durch Zuordnen des ersten Messwerts der geordneten Messwertreihe zu einem ersten Abschnitt, wobei der erste Messwert eine Grenze des ersten Abschnitts definiert, Vergleichen der Differenz zum nächsten Messwert in der geordneten Messwertreihe mit einem Schwellenwert, Zuordnen des nächsten Messwerts in denselben Abschnitt wie den vorhergehenden Messwert, wenn die Differenz den Schwellenwert nicht übersteigt und Zuordnen des nächsten Messwerts in einen neuen Abschnitt, wenn die Differenz den Schwellenwert übersteigt sowie Wiederholen des Vergleichs- und des darauf basierenden Zuordnungsschritts, bis der letzte Messwert der geordneten Messwertreihe erreicht ist, wobei der letzte Messwert eine Grenze des Abschnitts definiert, dem er zugeordnet wurde. Nachfolgend werden Abschnittsgrenzen zwischen aufeinander folgenden Abschnitten festgelegt, wobei die Grenzen auf einen Wert gelegt werden, der durch einen Mittelwert zwischen zwei benachbarten Messwerten definiert ist, die in jeweiligen aufeinander folgenden Abschnitten liegen. Mit anderen Worten wird die Grenze auf einen Wert gelegt der durch den Mittelwert zwischen den zwei Messwerten definiert ist, die die aufeinander folgenden Abschnitten zueinander begrenzen, d. h. die Messwerte, die in aufeinander folgenden Abschnitten aufeinander folgen. Anschließend wird ein Medianwert der geordneten Messwertreihe ermittelt und ermittelt in welchem Abschnitt der Medianwert liegt, wobei die außerhalb des ermittelten Abschnitts liegenden Messwerte als Ausreißer erkannt werden.at a method according to the invention to detect outliers the readings are first in terms of their size so ordered that they are an ascending or descending order of measurement series form. Subsequently will be the difference between successive readings of the ordered measured value series, and the measured values become divided into sections. The division of the measured values into sections takes place by assigning the first measured value of the ordered measured value series to a first section, where the first measured value is a limit defined in the first section, comparing the difference to the next measured value in the ordered measured value series with a threshold value, Assign the next Measured value in the same section as the previous measured value, if the difference does not exceed the threshold and assign the next reading into a new section if the difference exceeds the threshold and repeating the comparison and the matching step based thereon, until the last measured value of the ordered measured value series has been reached, where the last reading defines a boundary of the section to which he was assigned. Below are section boundaries between successive sections, with the limits be set to a value by an average between two adjacent measured values is defined, which in each successive following sections. In other words, the limit set to a value by the mean between the two Measurements is defined, which are the consecutive sections to limit each other, d. H. the readings in successive Sections follow each other. Subsequently, a median value of ordered measured value series determined and determined in which section the median is located, with the outside of the determined section lying readings as outliers be recognized.

Als Medianwert wird in der vorliegenden Beschreibung ein Wert gesehen, der so liegt, dass die Anzahl der unter dem Medianwert liegenden Messwerte gleich der Anzahl der über dem Medianwert liegenden Messwerte ist. Bei einer ungeraden Anzahl von Messwerten entspricht der Medianwert einem bestimmten Messwert, nämlich dem Mittleren in der geordneten Reihe. Bei einer geraden Anzahl von Messwerten liegt der Medianwert dagegen offensichtlich zwischen zwei Messwerten. Bei einer Ausführungsform der Erfindung wird der Medianwert auf den Mittelwert dieser zwei Messwerte gelegt.When Median is considered a value in the present description, which is such that the number of medians below Measured values equal to the number of over is the median value. With an odd number of measured values, the median value corresponds to a specific measured value, namely the middle one in the orderly rank. With an even number By contrast, the median value of readings is obviously intermediate two readings. In one embodiment According to the invention, the median value is based on the mean of these two Measured values.

Durch das obige Verfahren können sich die folgenden Vorteile ergeben:

– Die Ausreißer in einer Messsequenz, welche während einer automatischen Kalibrierung einer Digitalen Druckmaschine aufgenommen wurde, werden sichtbar besser erkannt.
– Kalibrierungen, deren Messsequenzen stark mit Ausreißern behaftet sind, liefern signifikant bessere Kalibrierwerte, da die Ausreißer bei deren Berechnung nicht mehr mit eingehen. Daher wird die Wahrscheinlichkeit, dass auf die Kalibrierung folgende Druckjobs durch von Ausreißern verfälschte Kalibrierwerte beeinträchtigt werden, stark verringert.
– Für die verbesserte Erkennung von Ausreißern ist eine Erhöhung der Anzahl von Messwerten nicht erforderlich. Folglich sind keine zusätzlichen, nur mit einem Testbild bedruckte und dadurch unverkäufliche Bögen notwendig.
– Der beschriebene Algorithmus ist sehr flexibel bei der Anwendung auf Messdaten unterschiedlicher Mittelwerte. Lediglich ein Parameter (Schwellwert für die Differenz von Messwerten) ist vorzugeben.

The above procedure may have the following advantages:

The outliers in a measurement sequence taken during an automatic calibration of a digital press are visibly better recognized.
- Calibrations, whose measurement sequences are strongly affected by outliers, provide significantly better calibration values, since the outliers are no longer included in their calculation. Therefore, the likelihood that print jobs following calibration will be affected by outlier calibrated calibration values is greatly reduced.
- For the improved detection of outliers, an increase in the number of measured values is not required. Consequently, no additional, only printed with a test image and thus unsellable sheets are necessary.
- The algorithm described is very flexible when applied to measurement data of different mean values. Only one parameter (threshold value for the difference between measured values) must be specified.

Die Erfindung wird nachfolgend anhand der Zeichnungen näher erläutert; in den Zeichnungen zeigt:The Invention will be explained in more detail with reference to the drawings; in the drawings shows:

1 eine beispielhafte Kurve von Messwerten betreffend die Position von gedruckten Registermarken; 1 an exemplary curve of measured values concerning the position of printed register marks;

2 eine weitere beispielhafte Kurve von Messwerten betreffend die Position von gedruckten Registermarken; 2 another exemplary curve of measured values concerning the position of printed register marks;

3A und 3B Flußdiagramme, die eine Ausführungsform für ein Verfahren zur Erkennung von Ausreißern in einer Reihe von Messwerten gemäß der Erfindung darstellt. 3A and 3B Flowchart illustrating an embodiment of a method for detecting outliers in a series of measurements according to the invention.

Die 1 und 2 zeigen jeweils eine beispielhafte Kurve von Messwerten, welche die Position von gedruckten Registermarken bezüglich eines Referenzpunktes markieren. Die Figuren zeigen jeweils den Abstand einer Registermarke zu dem Referenzpunkt in μm (vertikale Achse) sowie die Nummer des Messwerts (horizontale Achse), die in zeitlicher Abfolge gemessen wurden. Die Kurven enthalten jeweils elf Messwerte.The 1 and 2 each show an exemplary curve of measured values which mark the position of printed register marks with respect to a reference point. The figures each show the Ab a register mark to the reference point in microns (vertical axis) and the number of the measured value (horizontal axis), which were measured in chronological order. The curves each contain eleven measured values.

Wie in 1 zu erkennen ist, liegt der Großteil der Messwerte in einem Bereich zwischen 3500 und 3700 μm und nur der zehnte Messwert weicht von diesem Bereich wesentlich ab und ist als eine impulsförmige Störung zu erkennen, die einen Ausrei ßer darstellt. Auch in der 2 liegt der Großteil der Messwerte in einem Bereich zwischen 3500 und 3700 μm, wobei diesmal der vierte, der siebte und der elfte Messwert wesentlich von diesem Bereich abweichen und jeweils einen Ausreißer darstellen.As in 1 As can be seen, the majority of the measured values lie in a range between 3500 and 3700 μm, and only the tenth measured value deviates substantially from this range and can be recognized as a pulse-shaped disturbance which represents an escape. Also in the 2 the majority of the measured values lie in a range between 3500 and 3700 μm, whereby this time the fourth, the seventh and the eleventh measured value differ substantially from this range and each represent an outlier.

Während bei einer Messwertreihe gemäß 1 eventuell auch ein statistisches Verfahren den zehnten Wert als Ausreißer identifizieren könnte, ist dies bei einer Messwertreihe gemäß 2 nicht zu erwarten, da gemessen an der Anzahl der Messwerte ein nicht unerheblicher Anteil Ausreißer darstellt.While in a series of measurements according to 1 If a statistical method could also identify the tenth value as an outlier, this is the case for a series of measured values 2 not to be expected, since measured by the number of measured values, a not inconsiderable proportion is outliers.

3 zeigt ein Flußdiagramm einer Ausführungsform der Erfindung für eine Erkennung von Ausreißern in einer Reihe von Messwerten, wobei die 3A den Gesamtablauf zeigt und 3B einen Teilbereich, wie nachfolgend noch näher erläutert wird. Die Erkennung von Ausreißern in einer Reihe von Messwerten wird nachfolgend unter Bezugnahme auf das Flußdiagramm gemäß 3 näher erläutert, wobei davon ausgegangen wird, dass die Messwerte gemäß 2 vorliegen, die nachfolgend auch tabellarisch angegeben sind: Nummer des Messwerts Messwert (Abstand der Registerlinie in μm zu Referenzposition) Nummer des Messwerts Messwert (Abstand der Registerlinie in μm zu Referenzposition) 1 3620 7 2820 2 3640 8 3610 3 3600 9 3590 4 2860 10 3600 5 3580 11 2960 6 3590 Tabelle 1 „Messwerte gemäß Fig. 2" 3 FIG. 3 shows a flow diagram of an embodiment of the invention for detecting outliers in a series of measured values, wherein the 3A shows the whole process and 3B a subarea, as will be explained in more detail below. The detection of outliers in a series of measurements will be described below with reference to the flow chart of FIG 3 explained in more detail, it being assumed that the measured values in accordance with 2 present, which are also tabulated below: Number of the measured value Measured value (distance of register line in μm to reference position) Number of the measured value Measured value (distance of register line in μm to reference position) 1 3620 7 2820 2 3640 8th 3610 3 3600 9 3590 4 2860 10 3600 5 3580 11 2960 6 3590 Table 1 "Measured values according to FIG. 2"

Im Block 100 gemäß 3A startet das Verfahren. Im Block 102 werden dann zunächst die Messwerte, die hinsichtlich Ausreißer untersucht werden sollen erfasst. Die kann beispielsweise die eigentliche Messung der Messwerte beinhalten oder auch die Bereitstellung derselben aus einem Speicher. Anschließend werden die Messwerte im Block 104 hinsichtlich Ihrer Größe in eine Messwertreihe geordnet, wobei wir im vorliegenden Fall von einer aufsteigenden Ordnung ausgehen. Messwerte mit gleicher Größe werden beliebig hintereinander in der Reihe angeordnet. In dem vorliegenden Beispiel würde die Messwertreihe wie in der folgenden Tabelle dargestellt aussehen: Stelle in der Messwertreihe Messwert (Abstand der Registerlinie in μm zu Referenzposition) Stelle in der Messwertreihe Messwert (Abstand der Registerlinie in μm zu Referenzposition) 1 2820 7 3600 2 2860 8 3600 3 2960 9 3610 4 3580 10 3620 5 3590 11 3640 6 3590 Tabelle 2 „nach Größe geordnete Messwerte" In the block 100 according to 3A starts the procedure. In the block 102 First, the measured values that are to be investigated for outliers are recorded. This may, for example, include the actual measurement of the measured values or else the provision of the same from a memory. Subsequently, the measured values in the block 104 ordered in terms of their size in a series of measurements, where we assume in the present case of an ascending order. Measured values of the same size are arranged arbitrarily one behind the other in the row. In this example, the series of measurements would look like the following table: Position in the measured value series Measured value (distance of register line in μm to reference position) Position in the measured value series Measured value (distance of register line in μm to reference position) 1 2820 7 3600 2 2860 8th 3600 3 2960 9 3610 4 3580 10 3620 5 3590 11 3640 6 3590 Table 2 "Measured values ordered by size"

Nun werden im Block 106 die Differenzen zwischen den aufeinander folgenden Messwerten in der geordneten Messwertreihe ermittelt. Dies würde sich bei dem obigen Beispiel wie folgt darstellen: Differenz zwischen Differenzwert (in μm) Differenz zwischen Differenzwert (in μm) 1–2 40 7–8 0 2–3 100 8–9 10 3–4 620 9–10 10 4–5 10 10–11 20 5–6 0 6–7 10 Tabelle 3 „Differenz zwischen aufeinander folgenden Messwerten der geordneten Messwertreihe" Now in the block 106 determines the differences between the successive measured values in the ordered measured value series. This would be as follows in the above example: Difference between Difference value (in μm) Difference between Difference value (in μm) 1-2 40 7-8 0 2-3 100 8-9 10 3-4 620 9-10 10 4-5 10 10-11 20 5-6 0 6-7 10 Table 3 "Difference between successive measured values of the ordered measured value series"

Im Block 108 wird dann der größte Differenzwert mit einem Schwellenwert verglichen, der beispielsweise durch die Messgenauigkeit des Messsystems und die zu erwartenden Messabweichungen bestimmt sein kann. Im vorliegenden Fall gehen wir von einem Wert von 200 μm aus. Da jeweils die Differenzwerte zwischen größenmäßig aufeinanderfolgenden Messwerten mit dem Schwellenwert verglichen werden, ist der Messbereich der als gültig angesehene Messungen enthält, nicht fest vorgegeben, wie für den Fachmann ersichtlich ist. Insbesondere ist der Messbereich nicht auf das doppelte des Schwellenwerts festgelegt. Wenn im Block 110 festgestellt wird, dass die größte Differenz kleiner ist als der Schwellenwert oder gleich dem Schwellenwert ist, dann geht das Verfahren zum Block 112, wo das Verfahren beendet wird, da davon ausgegangen wird, dass keine Ausreißer vorliegen.In the block 108 Then, the largest difference value is compared with a threshold, which may be determined for example by the measurement accuracy of the measuring system and the expected measurement errors. In the present case we assume a value of 200 μm. Since each of the difference values between successive measured values are compared with the threshold value, the measuring range contains the measurements regarded as valid, not fixed, as will be apparent to those skilled in the art. In particular, the measurement range is not set to twice the threshold. If in the block 110 it is determined that the largest difference is less than or equal to the threshold, then the method goes to the block 112 where the procedure is terminated because it is assumed that there are no outliers.

Wenn im Block 110 jedoch festgestellt wird, dass die größte Differenz größer ist als der Schwellenwert, dann geht das Verfahren zum Block 114 über. In unserem Beispiel beträgt die größte Differenz 620 μm und liegt somit deutlich über dem Schwellenwert, sodass das Verfahren vom Block 110 zum Block 114 fortschreiten würde. Im Block 114 werden die Messwerte dann in Abschnitte eingeteilt, die auch als Bins bezeichnet werden können. Wie die Messwerte in die Abschnitte eingeteilt werden wird nachfolgend Anhand der 3B näher erläutert. Anschließend wird im Block 116 ein Medianwert für die Messwerte der geordneten Messwertreihe ermittelt. Als Medianwert wird in der vorliegenden Beschreibung ein Wert gesehen, der so liegt, dass die Anzahl der unter dem Medianwert liegenden Messwerte gleich der Anzahl der über dem Medianwert liegenden Messwerte ist. Bei einer ungeraden Anzahl von Messwerten entspricht der Medianwert einem bestimmten Messwert, nämlich dem Mittleren in der geordneten Reihe. Bei einer geraden Anzahl von Messwerten liegt der Medianwert dagegen auf einem Mittelwert zwischen zwei Messwerten. Bei dem vorliegenden Beispiel würde der Medianwert also bei 3590 μm liegen, d. h. dem sechsten Wert aus der geordneten Reihe aus elf Werten. Im Block 118 wird dann abschließend festgestellt, in welchem der Abschnitte der Medianwert liegt. Die in diesem Abschnitt liegenden Messwerte werden dann für eine weitere Verarbeitung, wie beispielsweise eine Kalibrierung einer Druckmaschine weiter verwertet, während die außerhalb des Abschnitts liegenden Messwerte als Ausreißer angesehen werden.If in the block 110 however, if it is determined that the largest difference is greater than the threshold, then the method goes to the block 114 above. In our example, the largest difference is 620 μm, which is well above the threshold, so the method of the block 110 to the block 114 would progress. In the block 114 The measurements are then divided into sections, which can also be referred to as bins. How the measurements are divided into the sections is explained below 3B explained in more detail. Subsequently, in the block 116 a median value for the measured values of the ordered measured value series is determined. In the present description, a median value is considered to be a value such that the number of measured values below the median value is equal to the number of measured values above the median value. For an odd number of measurements, the median value corresponds to a particular measurement, the middle one in the ordered series. On the other hand, with an even number of readings, the median value is an average between two readings. In the present example, the median value would therefore be 3590 μm, ie the sixth value from the ordered series of eleven values. In the block 118 then it is finally determined in which of the sections the median value lies. The readings in this section are then further utilized for further processing, such as a press calibration, while the off-section readings are considered as outliers.

Die Einteilung der Messwerte in Abschnitte wird nachfolgend anhand der 3B, die den Block 114 in 3A näher erläutert, beschrieben.The division of the measured values into sections is described below on the basis of the 3B that the block 114 in 3A explained in more detail.

Wie im Block 200 angedeutet ist, wird zunächst der erste Messwert der geordneten Messwertreihe einem ersten Abschnitt zugeordnet und definiert dabei gleich einen Grenzwert dieses Abschnitts. Der Grenzwert kann gleich dem ersten Messwert sein, wenn auf dem Grenzwert liegende Werte als zum Abschnitt gehörend angesehen werden (wovon wir in unserem Beispiel ausgehen), oder er kann bezüglich des ersten Grenzwerts so versetzt sein, dass der erste Grenzwert sicher in den ersten Abschnitt fällt. In unserem obigen Beispiel würde somit der Messwert 2820 μm dem ersten Abschnitt zugeordnet und definiert dabei gleichzeitig die untere Grenze. Anschließend wird, wie im Block 202 angezeigt, die Differenz zum nächsten Messwert in der geordneten Messwertreihe mit dem zuvor genannten Schwellenwert verglichen. In unserem Beispiel beträgt die Differenz zwischen erstem und zweitem Messwert 40 μm und der Schwellenwert beträgt 200 μm. Wenn im Block 204 nun festgestellt wird, dass die Differenz unter dem Schwellenwert liegt, geht das Verfahren zum Block 206 über, in dem der nächste Schwellenwert (hier jetzt der zweite) dem selben Abschnitt (hier dem ersten) zugeordnet wird, in den auch der vorhergehende Messwert (hier der erste) zugeordnet wurde.As in the block 200. is indicated, the first measured value of the ordered measured value series is first assigned to a first section and defines a limit value of this section. The limit value may be equal to the first measurement value if values lying on the limit value are considered to belong to the section (which we assume in our example), or it may be offset with respect to the first limit value such that the first limit value safely enters the first section falls. In our example above, the measured value 2820 μm would thus be assigned to the first section and at the same time defines the lower limit. Subsequently, as in the block 202 displayed, the difference compared to the next measured value in the ordered measured value series with the aforementioned threshold value. In our example, the difference between the first and second measured values is 40 μm and the threshold value is 200 μm. If in the block 204 now it is determined that the difference is below the threshold, the method goes to the block 206 in which the next threshold value (here now the second one) is assigned to the same section (here the first one) in which the previous measured value (here the first one) was assigned.

Anschließen wird im Block 208 geprüft, ob noch ein weiterer Messwert in der geordneten Messwertreihe vorhanden ist. Wenn dies der Fall ist, das heißt es wurden noch nicht alle Messwerte in Abschnitte geordnet, dann geht das Verfahren wieder zum Block 202 zurück, in dem nun die Differenz zum nächsten Messwert (jetzt die Differenz zwischen zweitem und dritten Messwert) in der geordneten Messwertreihe mit dem Schwellenwert verglichen wird. Anschließend wird im Block 204 wieder festgestellt, ob die Differenz über oder unter dem Schwellenwert liegt. Da die Differenz zwischen zweitem und drittem Messwert in unserem Beispiel wiederum unter dem Schwellenwert liegt, würde sich die obige Schleife über die Blöcke 206, 208 zum Block 202 wiederholen und auch der dritte Messwert dem ersten Abschnitt wiederholen. Wenn allerdings im Block 204 festgestellt wird, dass die Differenz über dem Schwellenwert liegt, dann geht dass Verfahren zum Block 210 über. Im Block 210 wird nun der „nächste" Messwert einem neuen Abschnitt zugeordnet. In unserem Beispiel liegt die Differenz zwischen drittem und viertem Messwert über dem Schwellenwert, sodass der vierte Messwert einem zweiten Abschnitt zugeordnet würde. Anschließend wird wiederum im Block 208 festgestellt, ob noch weitere Messwerte vorhanden sind, die noch keinen Abschnitten zugeordnet sind. Wenn dies der Fall ist, geht das Verfahren wieder zum Block 202 und von dort weiter. In unserem Beispiel würden so die Messwerte eins bis drei einem ersten Abschnitt zugeordnet, während die Messwerte vier bis elf dem zweiten Abschnitt zugeordnet würden.Connecting will be in the block 208 Checked whether there is another measured value in the ordered measured value series. If this is the case, that is, not all measurements have been ordered into sections yet, then the procedure returns to the block 202 back, in which now the difference to the next measured value (now the difference between the second and third measured value) in the ordered measured value series with the threshold value is compared. Subsequently, in the block 204 again determined whether the difference is above or below the threshold. Again, because the difference between the second and third readings is below the threshold in our example, the above loop would go over the blocks 206 . 208 to the block 202 repeat and also repeat the third reading of the first section. If, however, in the block 204 If it is determined that the difference is above the threshold, then the method goes to the block 210 above. In the block 210 Now, the "next" metric is assigned to a new section, in our example the difference between the third and fourth metric is above the threshold, so the fourth metric would be assigned to a second section 208 Determines whether there are any other measured values that are not yet assigned to any sections. If so, the process returns to the block 202 and from there on. In our example, the measured values one to three would thus be assigned to a first section, while the measured values four to eleven would be assigned to the second section.

Wenn im Block 208 festgestellt wird, dass alle Messwerte zugeordnet sind, (im Beispiel nach der Zuordnung des elften Messwerts) geht das Verfahren zum Block 212 über, wo zunächst der letzte Messwert eine Grenze des letzten Abschnitts definiert, und zwar in der selben Art und Weise wie der erste Messwert eine Grenze des ersten Abschnitts definiert. In unserem Beispiel würde somit der Wert 3640 μm die obere Grenze des zweiten Abschnitts definieren. Anschließend werden im Block 214 noch die Grenzen zwischen den Abschnitten festgelegt, und zwar jeweils auf den Mittelwert der benachbarten Messwerte von aufeinander folgenden Abschnitten. In dem Beispiel der Mittelwert zwischen drittem und viertem Messwert, i. e. 3270 μm, sodass sich der erste Abschnitt von 2820 μm bis 3270 μm erstreckt, während sich der zweite Abschnitt von 3270 μm bis 3640 erstreckt. Der Schritt der Festlegung der Grenzen zwischen Abschnitten könnte natürlich auch nach dem Block 210 erfolgen, d. h. zu dem Zeitpunkt, zu dem ein weiterer Abschnitt durch entsprechende Zuordnung eines Messwerts entsteht.If in the block 208 If it is determined that all measured values are assigned (in the example after the assignment of the eleventh measured value), the method goes to block 212 where the last reading defines a boundary of the last section, in the same way as the first reading defines a boundary of the first section. Thus, in our example, the 3640 μm value would define the upper bound of the second section. Subsequently, in the block 214 the limits between the sections are fixed, in each case on the mean value of the adjacent measured values of successive sections. In the example, the mean value between the third and fourth measured values, ie 3270 μm, so that the first section extends from 2820 μm to 3270 μm, while the second section extends from 3270 μm to 3640 mm. Of course, the step of defining the boundaries between sections could also be after the block 210 take place, ie at the time at which a further section is created by corresponding assignment of a measured value.

Wie ersichtlich ist, können in der obigen Art und Weise mehrere Abschnitte gebildet werden, je nachdem, wie viele Differenzen zwischen aufeinander folgenden Messwerten über dem Schwellenwert liegen. Nach Beendigung der Zuordnung aller Messwerte in Abschnitte, was dem Block 114 in 3A entspricht, wird dann wie zuvor beschrieben der Medianwert der Messwerte ermittelt (Block 116) und geprüft in welchem Abschnitt der Medianwert liegt, was den Abschnitt kennzeichnet, in dem die gültigen Messwerte liegen. In unserem Beispiel liegt der Medianwert bei 3590 μm und somit im zweiten Abschnitt, sodass alle im zweiten Abschnitt liegenden Messwerte als gültig angesehen werden, während die restlichen Messwerte als Ausreißer erkannt und verworfen werden.As can be seen, multiple sections may be formed in the above manner, depending on how many differences between successive measurements are above the threshold. After completing the mapping of all readings into sections, giving the block 114 in 3A Then, as described above, the median value of the measured values is determined (block 116 ) and in which section the median value lies, which marks the section in which the valid measured values lie. In our example, the median value is 3590 μm, and thus in the second section, so that all readings in the second section are considered valid, while the remainder of the readings are detected as outliers and discarded.

Für den Fall das der Medianwert auf einen Grenzwert zwischen zwei Abschnitten fällt, so wird der kleinere der beiden Abschnitte als gültig angesehen. Alternativ ist es aber auch möglich, dass die Messwerte beider Abschnitte als gültig angesehen werden.In the case that's the median to a threshold between two sections falls so the smaller of the two sections is considered valid. alternative but it is also possible that the measurements of both sections are considered valid.

Die Erfindung wurde zuvor anhand einer speziellen Ausführungsform näher erläutert, ohne auf die konkrete Ausführung beschränkt zu sein. So könnte zum Beispiel der Vergleich gemäß den Blöcken 108, 110 in 3A entfallen, was dazu führt, dass bei der Einteilung der Messwerte in Abschnitte nur ein einziger Abschnitt entsteht, wenn keine Differenz über dem Schwellenwert liegt. Das erfindungsgemäße Verfahren kann als Art einer Vorfilterung der Messwerte eingesetzt werden, dem sich andere Filterverfahren, wie beispielsweise das zuvor beschriebene statistische Verfahren anschließen können. Das Verfahren ist speziell für Kalibrierzwecke in digitalen Druckmaschinen konzipiert, kann aber auch in anderen Gebieten, in denen eine Reihe von Messwerten Ausreißer enthält, eingesetzt werden.The invention has been explained in detail above with reference to a specific embodiment, without being limited to the specific embodiment. So for example the comparison according to the blocks could 108 . 110 in 3A This means that when the measured values are divided into sections, only a single section is created if there is no difference above the threshold value. The method according to the invention can be used as a type of prefiltering of the measured values, which can be followed by other filter methods, such as the statistical method described above. The method is specifically designed for calibration purposes in digital presses, but can also be used in other fields where a range of readings contains outliers.

Claims

Method for detecting outliers in a series of measured values, comprising the following steps: a. Ordering the measured values in terms of their size such that an ascending or descending order of measured values is formed; b. Determining the respective difference between successive measured values of the ordered measured value series; c. Dividing the measured values into sections by i. Assigning the first measured value of the ordered measured value series to a first section, wherein the first measured value defines a boundary of the first section; ii. Comparing the difference to the next measured value in the ordered measured value series with a threshold value; iii. Mapping the next metric to the same section as the previous metric if the Difference does not exceed the threshold and assigning the next measurement to a new section if the difference exceeds the threshold; iv. Repeating steps ii and iii until the last measured value of the ordered series of measurements is reached, the last measured value defining a boundary of the segment to which it was assigned; v. Defining section boundaries between successive sections; d. Determining a median of the ordered series of measurements; and e. Determine in which section the median value lies, whereby the measured values lying outside of the determined section are recognized as outliers.

Method according to claim 1, characterized in that that the section boundaries between successive sections be set to a value by an average between two adjacent measured values is defined in the respective consecutive sections.

Method according to claim 1 or 2, characterized that between steps b. and c. the largest in step a. identified Difference is compared with the threshold, in which case if the difference is smaller than the threshold there are no outliers and the process is terminated.

Procedure for eliminating outliers a series of readings, with the outliers first following one of the preceding ones claims detected and then be discarded.

Method according to one of the preceding claims, characterized characterized in that the measured values are positions of register marks in a digital printing press.