RU2688239C1 - Method for video control quality of repetition of quasi-identical objects based on high-speed algorithms for comparing flat periodic structures of a rolled sheet - Google Patents
Method for video control quality of repetition of quasi-identical objects based on high-speed algorithms for comparing flat periodic structures of a rolled sheet Download PDFInfo
- Publication number
- RU2688239C1 RU2688239C1 RU2018128818A RU2018128818A RU2688239C1 RU 2688239 C1 RU2688239 C1 RU 2688239C1 RU 2018128818 A RU2018128818 A RU 2018128818A RU 2018128818 A RU2018128818 A RU 2018128818A RU 2688239 C1 RU2688239 C1 RU 2688239C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- image
- period
- objects
- defect
- values
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 54
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 title claims abstract description 46
- 230000007547 defect Effects 0.000 claims abstract description 76
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 claims abstract description 12
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 12
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 9
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 5
- 239000012634 fragment Substances 0.000 claims description 37
- 238000003908 quality control method Methods 0.000 claims description 17
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 16
- 239000013074 reference sample Substances 0.000 claims description 14
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 11
- 238000007639 printing Methods 0.000 claims description 10
- 230000002950 deficient Effects 0.000 claims description 6
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 claims description 5
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 5
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 5
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 5
- 238000003705 background correction Methods 0.000 claims description 4
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 claims description 3
- 238000005311 autocorrelation function Methods 0.000 claims description 3
- 238000005286 illumination Methods 0.000 claims description 3
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 claims description 3
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 3
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 claims description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 11
- 239000000047 product Substances 0.000 description 10
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 5
- 230000008859 change Effects 0.000 description 4
- 238000007650 screen-printing Methods 0.000 description 3
- 229920002799 BoPET Polymers 0.000 description 2
- 229920004936 Lavsan® Polymers 0.000 description 2
- 239000005041 Mylar™ Substances 0.000 description 2
- 239000004744 fabric Substances 0.000 description 2
- 239000000463 material Substances 0.000 description 2
- 239000005020 polyethylene terephthalate Substances 0.000 description 2
- 230000001681 protective effect Effects 0.000 description 2
- 230000003252 repetitive effect Effects 0.000 description 2
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- 206010003830 Automatism Diseases 0.000 description 1
- 229910000831 Steel Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 1
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 239000012467 final product Substances 0.000 description 1
- 239000011521 glass Substances 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 238000001465 metallisation Methods 0.000 description 1
- 239000004745 nonwoven fabric Substances 0.000 description 1
- 238000007645 offset printing Methods 0.000 description 1
- 239000000123 paper Substances 0.000 description 1
- 238000003359 percent control normalization Methods 0.000 description 1
- 230000010363 phase shift Effects 0.000 description 1
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 1
- 238000007789 sealing Methods 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 239000010959 steel Substances 0.000 description 1
- 239000000758 substrate Substances 0.000 description 1
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 1
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/40—Extraction of image or video features
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0004—Industrial image inspection
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
Abstract
Description
Область техникиTechnical field
Изобретение относится к анализу и обработке цифровых изображений, конкретно видеоконтроля качества повтора идентичных объектов на основе скоростных алгоритмов сравнения плоских периодических структур рулонного полотна.The invention relates to the analysis and processing of digital images, specifically the video quality control of repetition of identical objects based on high-speed algorithms for comparing flat periodic structures of a rolled web.
Уровень техникиThe level of technology
При производстве продукции очень важным является организовать сквозной контроль качества на всех этапах производства, что уменьшает ее себестоимость и повышает конкурентоспособность. Много видов продукции на основе подложки из бумажного полотна или нетканых материалов производится практически на всех этапах производства в рулонном виде. Очень важно своевременно обнаружить брак и устранить причину его появления. Для решения задачи по обнаружению брака в виде дефектов светлых и темных пятен используют системы он-лайн видеоконтроля качества. Типовые системы видеоконтроля включают в себя подсветки на просвет и отражение, сканирующие устройства в виде CCD-линейных или матричных камер, вычислители, устройства оповещения и отображения информации. Видеоконтроль качества рулонной продукции осуществляют на высоких скоростях до 1000 м/мин., что требует скоростной обработки большого объема видеоинформации, поступающей со сканирующих устройств. Рулонная продукция в виде защищенного бумажного полотна со сплошным водяным знаком, запечатанного трафаретной или офсетной печатью бумажного полотна, металлизированного нетканого полотна с нанесенным голографическим рисунком или диметаллизированным текстом имеет свойство периодичности.In the production of products it is very important to organize end-to-end quality control at all stages of production, which reduces its cost and increases competitiveness. Many types of products based on the substrate of paper web or nonwovens are made at almost all stages of production in roll form. It is very important to detect a marriage in time and eliminate the reason for its occurrence. To solve the problem of detecting defects in the form of defects in light and dark spots, they use online video quality control systems. Typical video monitoring systems include lights for light and reflection, scanning devices in the form of CCD-linear or matrix cameras, calculators, notification devices and information display. Video quality control of roll products is carried out at high speeds up to 1000 m / min., Which requires high-speed processing of a large amount of video information received from scanning devices. Roll products in the form of a protected paper web with a continuous watermark, sealed with a screen or offset printing of a paper web, metallized non-woven web with a printed holographic pattern or dimetallised text have the property of periodicity.
В патентной заявке ФРГ DE 102010053759 (A1) Method for automatically checking periodic structures of e.g. twisted wire, involves providing image area larger such that periods of structures of commodities are detected, and determining parameters of commodities by evaluation unit (МПК G01B 11/04; G01B 11/10; G01B 11/24; G01N 21/89, опубликована 2012-06-14) описан способ, представляющий аппаратную реализацию выделения элементов периодической структуры с фазовой синхронизацией с помощью дополнительной камеры (управляющей затвором основной).In the German patent application DE 102010053759 (A1) Method for automatically checking the periodic structures of e.g. It has been established that it has adopted an evaluation unit (IPC
При этом объекты могут являться не периодическими, а идентичными повторяющимися через различные промежутки времени, следовательно, нет возможности использования скорости движения плоского образца для управления затвором основной камеры при контроле идентичных объектов, если не привязываться к фазе, значит, изначально использование зафазированного эталонного образца при автоматическом контроле качества. Данный патент представляет аппаратный метод выделения повторяющегося изображения объекта (с фазовой синхронизацией с помощью дополнительной камеры) для дальнейшего контроля качества (каким методом не указано), для предлагаемого способа он не только избыточен аппаратно, но и вреден, так, как изначально основная камера должна захватывать фрагмент изображения больше длины периода для 100% контроля, что, и подчеркнуто в описании патентной заявки, а в предлагаемом способе основным критерием контроля качества является длина периода, с отсутствием необходимости в фазовой синхронизации с объектом контроля.In this case, objects may not be periodic, but identical repeating at different time intervals, therefore, it is not possible to use the speed of movement of a flat sample to control the main camera shutter while monitoring identical objects, if not tied to the phase, this means that initially using a phase-in reference sample with an automatic quality control. This patent represents a hardware method for isolating a repetitive image of an object (with phase synchronization using an additional camera) for further quality control (which method is not specified), for the proposed method it is not only redundant in hardware, but also harmful, since the primary camera should initially capture the fragment of the image is longer than the period for 100% control, which is emphasized in the description of the patent application, and in the proposed method the main quality control criterion is the length of the period, with no iem necessary in phase synchronization with the object of control.
В патентной заявке США US2015036915 (A1) Inspection method (МПК G06T7/00, опубликована 2015-02-05), как и в патентной заявке США US2009129682 (A1) Method and system for the optical inspection of a periodic structure (МПК G06K 9/62, опубликована 2009-05-21) - для контроля качества текущего периодического фрагмента изображения используется эталонное изображение (целостный объект).In US patent application US2015036915 (A1) Inspection method (IPC G06T7 / 00, published 2015-02-05), as in US patent application US2009129682 (A1) (IPC G06K 9 / 62, published on 2009-05-21) —to control the quality of the current periodic image fragment, a reference image (integral object) is used.
Но в заявке US 2015036915 (А1) отсутствует понятие периодичности, а есть работа с регулярными повторяющимися изображениями объектов. Также предложены способы условно быстрого позиционирования на объект по «реперным» точкам (здесь нет новизны), а остальное все сходно со способом в патентной заявке США US 2009129682 (А1), включая и недостатки относительно нового предлагаемого способа.But in the application US 2015036915 (A1) there is no concept of periodicity, but there is work with regular repetitive images of objects. Methods of conditionally fast positioning on an object by “reference” points (there is no novelty) are also proposed, and the rest is all similar to the method in US patent application US 2009129682 (A1), including the disadvantages of the relatively new proposed method.
В патентной заявке США US 2009129682 Method and system for the optical inspection of a periodic structure сделан упор на опорный образец, которым может выступать как эталонный или как взятый из текущего изображения (что ближе к предлагаемому способу, особенно опорный образец ближнего расположения).In the US patent application US 2009129682, an emphasis is placed on a reference sample, which can act as a reference or taken from the current image (which is closer to the proposed method, especially the reference sample of the near location).
Первым недостатком способа из патентной заявки США US 2009129682 можно считать то, что опорный образец должен быть безупречным (значит, предварительно подготовленным оператором или системой контроля - а это дополнительное время, вычислительные ресурсы, понижение автоматизма контроля и т.д.), а если опорный образец взять просто из текущего изображения без подготовки, то есть вероятность попадания на дефектный опорный образец.The first disadvantage of the method from US patent application US 2009129682 can be considered that the reference sample must be flawless (that is, a pre-prepared operator or control system - and this is additional time, computing resources, reduction of control automatism, etc.), and if reference The sample is taken simply from the current image without preparation, that is, the probability of hitting the defective reference sample.
Второй недостаток (очень существенный) - для каждой проверки выделенных областей, необходимой для опорного образца, определяется фазовый угол для точного наложения изображения (хотя бы один раз, в начале проверки для последовательно расположенных инспекционных участков), а это для точного позиционирования, как минимум корреляционные алгоритмы, что также требует дополнительного времени и ресурсов.The second drawback (very significant) - for each inspection of the selected areas required for the reference sample, the phase angle is determined for precise overlapping of the image (at least once, at the beginning of the test for sequential inspection areas), and this is for accurate positioning, at least correlation algorithms, which also requires additional time and resources.
Третий недостаток - при длинных последовательно расположенных инспекционных участках, из-за малейшего отличия размеров опорного образца от текущих при последовательном наложении образцов произойдет набег фазы или ошибочное, особенно начальное для последовательно расположенных инспекционных участков, фазовое позиционирование опорного образца (например, из-за большого дефекта) приведет к поточному браку рулонной продукции.The third drawback - with long consecutive inspection areas, due to the slightest difference in the sizes of the reference sample from the current ones during the sequential overlap of the samples, a phase or incorrect (especially initial for consecutive inspection sites) phase positioning of the reference sample will occur (for example, due to a large defect ) will lead to continuous marriage of roll products.
Также общий недостаток использования эталонных образцов при контроле рулонной продукции заключается в том, что материал рулона полотна - бумага, лавсан, ткань и т.п. при колебаниях натяжения полотна, температуры, влажности может немного менять свои размеры, а следовательно, и форму фрагментов изображений, и при точном контроле по эталонному образцу можно получить выбраковку годной, ошибочно забракованной продукции.Also, a common disadvantage of using reference samples in controlling roll products is that the material of the web roll is paper, lavsan, cloth, etc. with fluctuations in the web tension, temperature, humidity, it can slightly change its dimensions and, consequently, the shape of image fragments, and with precise control using a reference sample, we can get a rejection of suitable, mistakenly rejected products.
К предлагаемому способу ближе всего в качестве прототипа подходит изобретение в РСТ-заявке WO 03052674 (МПК G06T 7/00; G06T 7/40; G09G 3/00; G02F 1/13; (IPC 1-7): G06K 9/00, опубл. 2003-06-26) Method for optically detecting local defects in a periodic structure - способ оптического определения локальных дефектов в периодической структуре (или по сути сходства с предлагаемым изобретением: способ видеоконтроля качества повтора квазиидентичных объектов плоской структуры, периодической по длине), содержащий обнаружение дефектов в указанной периодической структуре с квазипостоянным периодом длины повтора указанных объектов по 2-м перпендикулярным осям - х, у, одна из которых совпадает с направлением движения указанной периодической структуры относительно зоны сканирования оптического блока видеосистемы, переводящей оптические данные периодической структуры в цифровую форму и далее в режиме реального времени он-лайн процедуру вычитания величин параметра интенсивности или яркости элементов изображений объектов, отстоящих друг от друга на длину периода и относящихся к изображениям указанных объектов в соседних периодах, по любой из 2-х указанных осей с использованием предопределенного порога допуска различий указанных величин параметра интенсивности или яркости для принятия решения о наличии или отсутствии дефекта объекта.The proposed method is the closest as a prototype suitable invention in PCT application WO 03052674 (IPC
К первому недостатку прототипа при контроле рулонной продукции можно отнести определение опорного образца для текущего периода по медиане (средней величине) интенсивности или яркости квазиидентичных фрагментов предыдущих периодов, что не позволяет мелкие (меньше длины периода) обнаруженные дефекты классифицировать по типу (темное или светлое пятно, непропечатка или помарка, дефект металлизации или деметализации), а также понижает защищенность контроля от случайных помех, так как осуществляется выбраковка только «по входу» в дефект.The first drawback of the prototype when controlling roll production can be attributed to determining the reference sample for the current period by the median (average) intensity or brightness of quasi-identical fragments of previous periods, which does not allow small (less than the length of the period) defects detected by type (dark or bright spot, non-printing or blotting, a defect of metallization or demetalization), and also lowers the security of the control against accidental interference, since the screening is done only “at the entrance” to the defect.
Ко второму недостатку способа прототипа при контроле рулонной продукции можно отнести отсутствие автоматической адаптации длины периода при вытяжке/усадке полотна в процессе производства, что может периодически приводить к выбраковке годной продукции.The second disadvantage of the prototype method when controlling roll products is the lack of automatic adaptation of the length of the period during drawing / shrinking of the web during the production process, which can periodically lead to rejection of suitable products.
Раскрытие изобретенияDISCLOSURE OF INVENTION
Предлагаемый способ лишен всех этих недостатков прототипа и аналогов, а именно:The proposed method is devoid of all these drawbacks of the prototype and analogues, namely:
- не используется фазовое позиционирование, а задается только длина периода (повторяющееся расстояние между двумя одинаковыми последовательными фрагментами периодического изображения) и при сравнении каждый текущий фрагмент изображения является опорным образцом для последующего;- phase positioning is not used, but only the length of the period is set (repeating distance between two identical successive fragments of a periodic image) and when comparing each current image fragment is a reference sample for the next one;
- учитывается то свойство, что каждый фрагмент периодического изображения при сравнении контролируется два раза, как текущий и опорный, при появлении дефекта он повторится дважды с разными знаками: при сравнении текущего фрагмента с предыдущим одного знака - «вход» (вхождение) в дефект, а - с последующим инверсного (противоположного) - «выход» из дефекта. Следовательно, по изменению знаков можно определить место дефекта и тип (светлое или темное пятно). Также данное свойство понижает уровень случайного шумового фактора от флаттера полотна, так, как требуется наличие знака выхода из дефекта (а появление разовых дефектов игнорируется);- the property is taken into account that each fragment of a periodic image is controlled twice during the comparison, both current and reference, when a defect appears it will repeat twice with different signs: when comparing the current fragment with the previous one one sign, the “input” (occurrence) in the defect, and - with the subsequent inverse (opposite) - “exit” of the defect. Therefore, by changing the signs, you can determine the location of the defect and the type (light or dark spot). Also, this property lowers the level of random noise factor from the web flutter, as required by the sign of an exit from the defect (and the appearance of one-time defects is ignored);
- предлагаемый способ адаптируется к набегу фазы периодического изображения из-за наличия погрешности между длиной заданного и текущего периодов изображения.- the proposed method is adapted to the phase shift of the periodic image due to the presence of an error between the length of the specified and the current image periods.
Первая задача предлагаемого способа - упрощение процедуры контроля качества периодических квазиидентичных плоских объектов (преимущественно печатных образов) рулонного полотна при сохранении приемлемых высоких показателей надежности контроля и возможности определения типа и местоположения дефекта с учетом особенностей высокоточной и мелкой печати на рулонном полотне и высокой скорости движения полотна относительно зоны сканирования оптического блока видеосистемы, что требует высокоскоростных алгоритмов он-лайн обработки больших массивов цифровых данных дискретизированных изображений периодических объектов.The first objective of the proposed method is to simplify the quality control procedure for periodic, quasi-identical flat objects (mainly printed images) of the roll web while maintaining acceptable high reliability indicators of control and the ability to determine the type and location of the defect, taking into account the features of high-precision and fine print on the roll web and high speed of the web motion relative to the scanning zone of the optical unit of the video system, which requires high-speed algorithms for on-line processing of large x arrays of digital data sampled images of periodic objects.
Вторая задача предлагаемого способа - учет возможных колебаний величины периода повтора печатных образов из-за возможной вытяжки/усадки полотна.The second objective of the proposed method is to take into account possible fluctuations in the magnitude of the repetition period of printed images due to possible drawing / shrinking of the web.
Технический результат - существенное улучшение автоматизированных систем видеоконтроля качества запечатанного полотна с значительно более надежным и менее затратным обнаружением дефектов на ранней стадии, снижение нагрузки на персонал, что в конечном итоге способствует уменьшению технологических отходов при производстве и сокращению времени готовности конечного продукта, а значит и к уменьшению его себестоимости и повышения качества.The technical result is a significant improvement in automated video quality control systems of the sealed web with a much more reliable and less costly detection of defects at an early stage, reducing the load on personnel, which ultimately helps to reduce process waste during production and reduce the availability of the final product, and hence to reduce its cost and improve quality.
Главным в решении поставленной задачи стал критерий периодичности повторения элементов (фрагментов) изображения. То есть, изображение можно воспринимать как воображаемую сетку с периодами по взаимно перпендикулярным осям х и у с множеством сходных изображений, находящихся в ячейках данной сетки.The criterion for the periodicity of the repetition of the elements (fragments) of the image became central to the solution of the task. That is, an image can be perceived as an imaginary grid with periods along mutually perpendicular x and y axes with many similar images located in the cells of this grid.
Предлагаемый способ видеоконтроля качества повтора квазиидентичных объектов плоской структуры, периодической по длине, содержит обнаружение дефектов в указанной периодической структуре с квазипостоянным периодом длины повтора указанных объектов по 2-м перпендикулярным осям х, у, одна из которых совпадает с направлением движения указанной периодической структуры относительно зоны сканирования оптического блока видеосистемы, переводящей оптические данные периодической структуры в цифровую форму и далее в режиме реального времени он-лайн процедуру вычитания величин параметра интенсивности или яркости элементов изображений объектов, отстоящих друг от друга на длину периода и относящихся к изображениям указанных объектов в соседних периодах, по любой из 2-х указанных осей с использованием предопределенного порога допуска различий указанных величин параметра интенсивности или яркости для принятия решения о наличии или отсутствии дефекта объекта. При этом каждому контролируемому элементу изображения объекта на периоде с условным матричным номером двумерных индексов l, k указанной периодической структуры присваивают биполярное бинаризованное значение (-1; 0; +1) параметра определения дефекта Мl,k, определяемое по следующим математическим формулам:The proposed method of video monitoring of the repetition of quasi-identical objects of a flat structure, periodic in length, contains the detection of defects in the specified periodic structure with a quasi-permanent period of the repetition length of these objects along the 2nd perpendicular x axes, one of which coincides with the direction of motion of the specified periodic structure relative to the zone scanning an optical block of a video system that converts optical data of a periodic structure into digital form and then in real time about -line procedure for subtracting the values of the intensity parameter or brightness of image elements of objects spaced apart from each other by the length of the period and related to the images of specified objects in adjacent periods, on any of the 2 specified axes using a predefined tolerance threshold for differences of specified values of the intensity or brightness parameter to decide on the presence or absence of an object defect. Moreover, each controlled element of the image of an object on a period with a conditional matrix number of two-dimensional indices l, k of the specified periodic structure is assigned a bipolar binarized value (-1; 0; +1) of the parameter for determining the defect М l, k , determined by the following mathematical formulas:
где L - порог бинаризации по максимальному отклонению разности уровней интенсивности или яркости элементов изображений объектов периодической структуры, max dev - максимальное отклонение значений разности элементов изображений объектов в соседних периодах, F - двухмерный линейный оператор фильтрации результатов разности значений элементов изображений объектов в соседних периодах размерностью, задаваемой в настройках системы, как площадь минимально допустимого дефекта, Il,k(х, у) - уровень интенсивности или яркости элемента изображения объекта на текущем периоде с условным матричным номером l, k и расположенным в координатной плоскости х, у воображаемой периодической сетки, Il,k+1(x, y) - уровень интенсивности или яркости соответствующего, отстоящего на период, сравниваемого элемента изображения объекта с условным матричным номером l,k+1 и расположенного в координатной плоскости х, у воображаемой периодической сетки в соседнем периоде. При сравнении каждый элемент изображения текущего объекта является опорным образцом для соответствующего элемента изображения последующего объекта; каждый элемент изображения объекта при сравнении контролируют два раза как текущий и как опорный и при появлении дефект повторится дважды в ненулевых значениях параметра определения дефекта Мl,k с разными знаками: при сравнении элемента изображения объекта текущего периода с соответствующим элементом изображения объекта предыдущего периода одного знака, а с элементом изображения объекта последующего периода - противоположного знака. Вследствие чего по комбинациям изменений знаков ненулевых значений параметра определения дефекта Мl,k определяют тип дефекта: светлое или темное пятно на объекте и местоположение дефекта.where L is the binarization threshold according to the maximum deviation of the difference of intensity levels or brightness of the image elements of objects of a periodic structure, max dev is the maximum deviation of the values of the difference between the image elements of objects in adjacent periods, F is the two-dimensional linear filtering operator of the results of the difference between the values of image elements of objects in adjacent periods of dimension defined in the system settings as minimum defect area, I l, k (x, y) - the brightness or intensity level of the pixel EKTA at the current period with the conventional matrix numbered l, k and located at coordinates x, y plane imaginary periodical grid, I l, k + 1 (x, y) - the level of intensity or brightness of the corresponding, spaced at period compared object picture element with conditional matrix number l, k + 1 and located in the x, y coordinate plane of the imaginary periodic grid in the neighboring period. When comparing each element of the image of the current object is a reference sample for the corresponding element of the image of the subsequent object; each element of the image of the object, when compared, is monitored twice as current and as a reference, and when a defect appears, it will repeat twice in non-zero values of the parameter for determining the defect M l, k with different signs: when comparing the image element of the object of the current period with the corresponding image element of the object of the previous period , and with the element of the image of the object of the subsequent period - the opposite sign. As a result, the combination of changes in the signs of nonzero values of the parameter for determining a defect M l, k determines the type of defect: a bright or dark spot on the object and the location of the defect.
С учетом возможных допустимых малых колебаний величины периода повтора указанных квазиидентичных объектов из-за возможной вытяжки/усадки рулонного полотна введена непрерывная фоновая коррекция величины заданного периода в диапазоне значений Т±Δ, для чего используется для быстрых он-лайн вычислений линейная автокорреляционная формула вида:Taking into account the possible allowable small fluctuations of the repetition period of the indicated quasi-identical objects due to the possible extraction / shrinkage of the roll web, a continuous background correction of the magnitude of the specified period was introduced in the range of T ± Δ, which is used for fast on-line calculations of a linear autocorrelation formula
где
где величины значений N и М определяются допустимой ошибкой между вычисленной и реальной длиной периода повтора объектов.where the values of N and M are determined by the allowable error between the calculated and the real length of the repetition period of objects.
Способ реализован в аппаратно-программной системе видеоконтроля рулонной печати. Аппаратная часть системы включает: - оптический сканирующий блок, состоящий из CCD-линейных камер и подсветок на просвет и отражение; - сервер; - рабочее место оператора. Программная часть системы включает: - алгоритмы управления периферией и настройки системы; - алгоритмы формирования единого изображения по всей ширине полотна; - алгоритмы обработки цифрового изображения. При этом в указанной системе при обнаружении отклонений или дефектов, превышающих заданные допуски, сервер выдает команду на маркирование дефектного участка полотна и сигнализирует об обнаруженном дефекте; видеоинформацию об обнаруженных в процессе контроля технологических отклонениях и дефектах отражают на мониторе рабочего места оператора в виде трендов и фрагментов изображений брака, а также регистрируют в базе данных на сервере для дальнейшей статистической обработки. Также периодически или по запросу на рабочее место оператора поступают стоп-кадры изображения просветных и зеркальных характеристик полотна, отображаясь на мониторе оператора для анализа с помощью электронного инструментария: линейки, измерительной рамки, окна масштабирования, аналогового среза и интерактивной настройки технологических параметров контроля.The method is implemented in a hardware-software video control system for roll printing. The hardware part of the system includes: - an optical scanning unit consisting of CCD-line cameras and illumination for illumination and reflection; - server; - operator's workplace. The software part of the system includes: - control algorithms for peripherals and system settings; - Algorithms for the formation of a single image across the entire width of the canvas; - digital image processing algorithms. At the same time, in the specified system, upon detection of deviations or defects exceeding the specified tolerances, the server issues a command to mark the defective part of the web and signals a detected defect; The video information on technological deviations and defects found in the process of control is reflected on the monitor of the operator’s workplace in the form of trends and fragments of defective images, and is also recorded in the database on the server for further statistical processing. Also, periodically or on request, the operator’s workplace receives still images of the images of the translucent and mirror characteristics of the canvas, being displayed on the operator’s monitor for analysis using electronic tools: ruler, measuring frame, zoom window, analog slice and interactive setting of technological control parameters.
Перечень чертежейList of drawings
Фиг. 1 - изображение фрагмента запечатанного бумажного полотна с простейшим печатным образом, выполненным на машине трафаретной печати;FIG. 1 is an image of a fragment of a sealed paper web with the simplest printed image made on a screen printing machine;
Фиг. 2 - изображение фрагмента запечатанного бумажного полотна с воображаемой периодической сеткой по взаимно перпендикулярным осям x и y с множеством квазиидентичных изображений, находящихся в ячейках данной сетки;FIG. 2 shows a fragment of a sealed paper web with an imaginary periodic grid along mutually perpendicular x and y axes with a multitude of quasi-identical images located in the cells of this grid;
Фиг. 3 - три фрагмента изображений запечатанного полотна (1, 2, 3) в фиксированные квазистатические промежутки времени t1<<t2<<t3;FIG. 3 - three fragments of images of the sealed canvas (1, 2, 3) at fixed quasistatic time intervals t 1 << t 2 << t 3 ;
Фиг. 4 - фрагмент запечатанного бумажного полотна с увеличенным изображением печатного элемента, на котором присутствует дефект непропечатки в виде светлого пятна на темном фоне;FIG. 4 - a fragment of a sealed paper web with an enlarged image of a printing element, on which there is a non-reproduction defect in the form of a bright spot on a dark background;
Фиг. 5 - фрагмент запечатанного бумажного полотна с увеличенным изображением печатного элемента, в зоне которого присутствует дефект красочной помарки в виде темного пятна на светлом фоне.FIG. 5 - a fragment of a sealed paper web with an enlarged image of a printing element, in the zone of which there is a defect of a colorful blot in the form of a dark spot on a light background.
Фиг. 6 - фотографии с отбраковкой отдельных фрагментов изображений печатных образов (зоны дефектов выделены округлостями);FIG. 6 - photos with rejection of individual fragments of images of printed images (defect areas are highlighted by roundness);
Фиг. 7 - фотографии с отбраковкой отдельных фрагментов изображений сплошного водяного знака (зоны дефектов выделены кругами);FIG. 7 - photos with rejection of individual fragments of images of a solid watermark (the zone of defects is highlighted in circles);
Фиг. 8 - фотографии с отбраковкой отдельных фрагментов изображений защитных металлизированных нитей на лавсановой основе с деметаллизированным текстом (зоны дефектов выделены кругами).FIG. 8 - photos with rejection of individual fragments of images of protective metallized fillets on mylar base with demetallized text (zones of defects are highlighted in circles).
Осуществление изобретенияThe implementation of the invention
Данный способ дал возможность создать скоростные алгоритмы он-лайн контроля качества сложных «печатных» образов при «рулонной печати» (под «рулонной печатью» подразумевается: печать на бумажном полотне, производство бумажного полотна со сплошным водяным знаком, деметаллизация изображений на металлизированном лавсановом полотне). Данный способ контроля также хорошо себя зарекомендовал в поиске дефектов при производстве промышленного бумажного полотна (так как это полотно - без рисунка, то в настройках задавался условный период повторения изображения, который должен иметь длину не менее минимальных размеров предполагаемых дефектов). Данный способ контроля также можно применить при контроле качества производства: тканей, проката стального листа, стекла.This method made it possible to create high-speed algorithms for on-line quality control of complex “printed” images with “roll printing” (“roll printing” means: printing on paper web, paper web production with a continuous watermark, demetallization of images on a metallized mylar canvas) . This method of control has also proven itself in the search for defects in the production of industrial paper web (since this canvas is without a pattern, then the conditional repetition period of the image, which should have a length of at least the minimum dimensions of the alleged defects, was set in the settings). This method of control can also be applied in quality control of production: fabrics, rolled steel sheet, glass.
Аппаратная часть аппаратно-программного комплекса системы в себя включает: - блок CCD-линейных камер; - блок подсветок на просвет и отражение; - серверный блок; - рабочее место оператора со следующими основными техническими параметрами контроля: - разрешение от 0,1 мм; - скорость до 600 м/мин; - скорость формирования потока данных до 1 ГБ/с.The hardware part of the hardware-software complex of the system includes: - a block of CCD-line cameras; - A block of lights for light and reflection; - server unit; - operator's workplace with the following main technical parameters of control: - resolution from 0.1 mm; - speed up to 600 m / min; - The speed of formation of the data stream up to 1 GB / s.
Программная часть в себя включает: - алгоритмы управления периферией и настройки системы; - алгоритмы формирования единого изображения по всей ширине бумажного полотна; - алгоритмы обработки изображения. Самыми критичными в разработке программной части являются алгоритмы обработки изображения, так как от них напрямую зависит качество и скорость контроля системой бумажного полотна.The software part includes: - control algorithms for peripherals and system settings; - Algorithms for the formation of a single image across the entire width of the paper web; - image processing algorithms. The most critical in the development of the software part are image processing algorithms, since the quality and speed of control of the paper web system directly depends on them.
Функционирование системы заключается в следующем: видеоинформация, поступающая с CCD-линейных камер, строчная развертка которых синхронизируется датчиком движения полотна, обрабатывается сервером, который на основе полученных данных формирует кадр изображения просветных и зеркальных характеристик полотна и выполняет контроль технологических параметров и дефектов полотна. При обнаружении технологических отклонений или дефектов, превышающих заданные допуски, сервер выдает команду на маркирование дефектного участка полотна и сигнализирует оператору об обнаруженном дефекте. Видеоинформация об обнаруженных в процессе анализа технологических отклонениях и дефектах передается на рабочее место оператора и отражается на мониторе, а также регистрируются в базе данных на сервере для дальнейшей статистической обработки. Также периодически или по запросу на рабочее место оператора поступают стоп-кадры изображения просветных и зеркальных характеристик полотна, отображаясь на мониторе оператора с наложением шаблона и измерением текущих отклонений, которые показываются на мониторе виде трендов.The operation of the system is as follows: the video information coming from CCD-line cameras, the line scan of which is synchronized by the web motion sensor, is processed by the server, which, on the basis of the received data, forms a frame of the image of the translucent and mirror characteristics of the web and performs monitoring of the technological parameters and web defects. If any technological deviations or defects exceeding the specified tolerances are detected, the server issues a command for marking the defective section of the web and signals the operator about the detected defect. Video information about technological deviations and defects found during the analysis is transmitted to the operator’s workplace and is reflected on the monitor, and is also recorded in the database on the server for further statistical processing. Also, periodically or on request, the operator’s workplace receives still images of the images of the translucent and mirror characteristics of the canvas, being displayed on the operator’s monitor with overlapping of the pattern and measurement of current deviations, which are shown on the monitor as trends.
Пример видеоконтроля качества бумажного полотна с простейшим печатным образом, выполненным на машине трафаретной печати, - на фиг. 1 представлен фрагмент такого запечатанного бумажного полотна со следующими технологическими допусками:An example of video quality control of a paper web with the simplest printed image made on a screen printing machine is shown in FIG. Figure 1 shows a fragment of such a sealed paper web with the following process tolerances:
- правильность формы прямоугольников ±0,3 мм;- correctness of the shape of rectangles ± 0.3 mm;
- непропечатки ±0,2×0,2 мм;- reprints ± 0.2 × 0.2 mm;
- периодичность повторения элементов ±0,2 мм;- the frequency of repetition of the elements ± 0,2 mm;
- колебание амплитуды контраста ±10%;- fluctuation of amplitude of contrast ± 10%;
- красочные пятна на незапечатанном полотне ±0,6×0,6 мм.- colorful spots on unprinted canvas ± 0.6 × 0.6 mm.
Главным в решении поставленной задачи стал критерий периодичности повторения элементов изображения. То есть, изображение можно воспринимать как сетку с периодами по x и по y с множеством сходных изображений, находящихся в ячейках данной сетки (см. фиг. 2). Соблюдение периодичности касается только направления, по которому осуществляется сравнение периодических фрагментов изображения.The main thing in the solution of the task was the criterion of the periodicity of repetition of the elements of the image. That is, the image can be perceived as a grid with periods of x and y with many similar images located in the cells of this grid (see Fig. 2). Compliance with the periodicity concerns only the direction in which the periodic image fragments are compared.
Естественно полагать, что сходность изображений, находящихся в смежных ячейках сетки, будет сохраняться при плавном изменении фазового угла положения печатных элементов относительно данной сетки ϕ11>ϕ21>ϕ31, при этом ϕ11≈ϕ12, ϕ21≈ϕ22, ϕ31≈ϕ32 (см. фиг. 3), что исключает необходимость синхронизации фазового угла текущего периода контроля с периодом повторения печатных образов.It is natural to assume that the similarity of images located in adjacent grid cells will be maintained with a smooth change in the phase angle of the position of the printed elements relative to the given grid ϕ 11 > ϕ 21 > ϕ 31 , while ϕ 11 ≈ϕ 12 , ϕ 21 ϕ 22 , ϕ 31 ≈ ϕ 32 (see FIG. 3), which eliminates the need to synchronize the phase angle of the current monitoring period with the repetition period of the printed images.
Любая система видеоконтроля имеет сканирующее устройство с предельным разрешением (размер пикселя), в данном примере 0,10 мм, следовательно, заданная длина периода (T) всегда будет отличаться от реальной (T*) с максимальной ошибкой Δ=T*-T в половину разрешения системы, в данном примере Δ=±0,05 мм, что с течением времени (t) будет приводить к набегу фазового угла, и исключать возможность применения для контроля качества эталонных образцов, которые требуют синхронизацию фазовых углов при сравнении, что может достигаться с помощью медленных двухмерных корреляционных алгоритмов. Но набегом фазового угла изображений, находящихся в смежных ячейках сетки, можно пренебречь, так как он не будет превышать ошибки между заданной (T) и реальной (T*) длиной периода, в данном примере Δ=±0,05 мм, а минимальный контролируемый размер дефекта в данном примере равен 0,2×0,2 мм. На фиг. 3 продемонстрировано три фрагмента (1, 2, 3) запечатанного полотна, в фиксированные квазистатические промежутки времени t1<<t2<<t3, изменение фазового угла положения печатных элементов относительно воображаемой периодической сетки при положительной ошибке (Δ) длины периода (T), на трех фрагментах изображения фазовые углы будут различны ϕ11>ϕ21>ϕ31, при этом углы смежных ячеек будут приблизительно равны на фрагменте 1: ϕ11≈ϕ12, на фрагменте 2: ϕ21≈ϕ22, на фрагменте 3: ϕ31≈ϕ32, в данном примере ошибка составляет Δ<0,05 мм, что исключает необходимость синхронизации фазового угла, текущего со смежным периодом контроля изображения.Any video monitoring system has a scanning device with a maximum resolution (pixel size), in this example, 0.10 mm, therefore, the specified period length (T) will always differ from the actual (T *) with the maximum error Δ = T * -T in half the resolution of the system, in this example, Δ = ± 0.05 mm, which over time (t) will lead to a phase angle incursion, and exclude the use of reference samples for quality control, which require synchronization of phase angles during comparison, which can be achieved with using slow two-dimensional correlation algorithms. But the onset of the phase angle of images in adjacent grid cells can be neglected, since it will not exceed the error between the specified (T) and real (T *) length of the period, in this example Δ = ± 0.05 mm, and the minimum controlled the size of the defect in this example is 0.2 × 0.2 mm. FIG. 3, three fragments (1, 2, 3) of the printed web are shown, at fixed quasistatic time intervals t 1 << t 2 << t 3 , changing the phase angle of the position of printed elements relative to the imaginary periodic grid with a positive error (Δ) period length (T ), on three fragments of the image, the phase angles will be different ϕ 11 > ϕ 21 > ϕ 31 , while the angles of adjacent cells will be approximately equal on fragment 1: ϕ 11 ≈ ϕ 12 , on fragment 2: ϕ 21 ≈ ϕ 22 , on fragment 3 : φ 31 ≈φ 32 in this example is error Δ <0,05 mm that excludes neobhodimos s synchronization phase angle of the current image with adjacent control period.
При вытяжке/усадке бумажного полотна и нетканых материалов под воздействием, влажности, температуры, а также колебаниях натяжения полотна в производстве, длина реального периода повторения элементов изображения (T*) с течением времени колеблется вокруг заданного значения (T) с допустимой погрешностью ±Δ, следовательно при t1<<t2<<t3 длины периодов Т*11≠Т*21≠Т*31. Часто допустимая погрешность ±Δ превышает допустимый размер дефекта, для данного примера допустимая погрешность длины периода при вытяжке влажного бумажного полотна после запечатывания может достигать Δ=+0,4 мм, что в два раза превышает размер допустимого дефекта. В квазистатические промежутки времени смежные периоды приблизительно равны на фрагменте 1: Т*11≈Т*12, на фрагменте 2: Т*21≈Т*22, на фрагменте 3: Т*31≈Т*32. Для решения данной проблемы в способ видеоконтроля дополнительно введена непрерывная фоновая коррекция заданной длины периода (T) в диапазоне допустимой погрешности Δ, на основе быстрого линейного автокорреляционного алгоритма в соответствии с формулой.During drawing / shrinking of paper web and nonwoven materials under the influence of humidity, temperature, as well as variations in web tension in production, the length of the real repetition period of image elements (T *) fluctuates around a given value (T) with a tolerance of ± Δ, therefore, when t 1 << t 2 << t 3, the lengths of the periods T * 11 ≠ T * 21 T * 31 . Often, the tolerance of ± Δ exceeds the allowable size of the defect, for this example, the allowable error of the length of the period when drawing a wet paper web after sealing can reach Δ = + 0.4 mm, which is twice the size of the allowable defect. In quasistatic intervals, adjacent periods are approximately equal on fragment 1: T * 11 ≈ T * 12 , on fragment 2: T * 21 ≈ T * 22 , on fragment 3: T * 31 ≈ T * 32 . To solve this problem, a continuous background correction of a given period length (T) in the range of permissible error Δ was added to the video control method, based on a fast linear autocorrelation algorithm in accordance with the formula.
Здесь
Текущую рабочую длину периода
Количество периодов N и линий среза М определяется допустимой погрешностью вычисления текущего периода
При непрерывном (попиксельном) вычитании изображений последующей ячейки периодической сетки из текущей с заданной фильтрацией, будем получать параметр определения дефекта - некую характеристическую функцию, которая от ячейки к ячейке повторяется с небольшими относительными колебаниями вокруг нулевого значения. При сравнении максимального отклонения получаемой характеристики с заданным порогом (±L) по формуле, каждой ячейке (Ml,k) воображаемой периодической сетки изображений будет присваиваться одно из следующих значений: -1; 0; +1:When continuous (pixel-by-pixel) subtraction of images of a subsequent cell of a periodic grid from the current one with a given filtering, we will get the defect definition parameter - a certain characteristic function that repeats from cell to cell with small relative fluctuations around the zero value. When comparing the maximum deviation of the obtained characteristic with a given threshold (± L) by the formula, one of the following values will be assigned to each cell (M l, k ) of an imaginary periodic grid of images: -1; 0; +1:
Здесь: L - порог бинаризации по максимальному отклонению разности уровней интенсивности или яркости элементов изображений объектов периодической структуры, max dev - максимальное отклонение значений разности элементов изображений объектов в соседних периодах, F - двухмерный линейный оператор фильтрации результатов разности значений элементов изображений объектов в соседних периодах размерностью, задаваемой в настройках системы, как площадь минимально допустимого дефекта, Il,k(x, y) - уровень интенсивности или яркости элемента изображения объекта на текущем периоде с условным матричным номером l,k и расположенным в координатной плоскости х, у воображаемой периодической сетки, Il,k+1(x>y) - уровень интенсивности или яркости соответствующего, отстоящего на период, сравниваемого элемента изображения объекта с условным матричным номером l,k+1 и расположенного в координатной плоскости x, у воображаемой периодической сетки в соседнем периоде.Here: L is the binarization threshold according to the maximum deviation of the difference of intensity levels or brightness of image elements of objects of a periodic structure, max dev is the maximum deviation of values of the difference of image elements of objects in adjacent periods, F is a two-dimensional linear filtering operator of results of the difference of values of image elements of objects in adjacent periods of dimension specified in the system settings, as the area of the minimum allowable defect, I l, k (x, y) - the level of intensity or brightness of the image element o the object on the current period with the conditional matrix number l, k and located in the coordinate plane x, y of an imaginary periodic grid, I l, k + 1 (x> y) is the level of intensity or brightness of the corresponding image element of conditional matrix number l, k + 1 and located in the x coordinate plane, with an imaginary periodic grid in the neighboring period.
Получаемая непрерывная по длине полотна двухмерная матрица из значений -1; 0; +1, представленная на фиг. 4 и фиг. 5, построчно анализируется для выделения и классификации обнаруженных дефектов на элементах печатного образа, где непрерывная последовательность элементов со значениями (-1; +1) определяет дефект, как светлое пятно, а непрерывная последовательность элементов со значениями (+1; -1) определяет дефект, как темное пятно. Единичные значения последовательности -1 или +1 являются шумовым фактором.The resulting two-dimensional continuous along the length of the web from the values -1; 0; +1 represented in FIG. 4 and FIG. 5, is analyzed line by line to isolate and classify detected defects on elements of a printed image, where a continuous sequence of elements with values (-1; +1) defines a defect as a bright spot, and a continuous sequence of elements with values (+1; -1) defines a defect like a dark spot. Unit values of -1 or +1 are noise factors.
На фиг. 4 изображен фрагмент запечатанного бумажного полотна 4 с увеличенным изображением печатного элемента 5, на котором присутствует дефект не пропечатки в виде светлого пятна на темном фоне. Этот фрагмент изображения запечатанного полотна преобразуется по формуле 6 в фрагмент двухмерной матрицы (М) 7 с элементами (Мl,k), где элементы со значениями (-1; +1) определяют дефект на печатном элементе, как -1 - «вход» в светлое пятно, а +1 - «выход» из светлого пятна.FIG. 4 shows a fragment of a sealed
На фиг. 5 изображен фрагмент запечатанного бумажного полотна 8 с увеличенным изображением печатного элемента 9, в зоне которого присутствует дефект красочной помарки в виде темного пятна на светлом фоне. По формуле 10 фрагмент изображения запечатанного полотна преобразуется в фрагмент матрицы (М) 11 с элементами (Мl,k), где значения (+1; -1) определяют дефект в зоне печатного элемента, как +1 - «вход» в темное пятно, а значение -1 «выход» из темного пятна.FIG. 5 shows a fragment of a sealed
Результаты контроля качества печатных образов данным способом в виде отбраковки системой отдельных фрагментов изображений (фиг. 6), где способ обнаруживает отклонения формы контролируемого элемента более ±0,3 мм (12, 13) и не пропечатки размером более 0,2 мм (14). При больших дефектах, превышающих период печатного элемента, дефект будет классифицироваться, как светлое или темное пятно, по смене знаков при «вхождении» в дефект и «выходе» из дефекта.The results of quality control of printed images by this method in the form of a system of rejection of individual image fragments (Fig. 6), where the method detects deviations of the shape of the element under test more than ± 0.3 mm (12, 13) and not prints of more than 0.2 mm (14) . In case of large defects that exceed the period of the printed element, the defect will be classified as a light or dark spot, according to the change of characters when “entering” into the defect and “exiting” from the defect.
Этот способ применим и для задачи контроля качества сплошного водяного знака, а именно, обнаружения дефектов слабого контраста, маскирующихся колебаниями амплитуды контраста сплошного водяного знака. Данный метод был адаптирован в систему видеоконтроля, где получены весьма хорошие результаты контроля качества сплошного водяного знака (фиг. 7), где обнаруживались дефекты в виде светлых (15) и темных (16) пятен и засветления (17), нарушающие регулярность периодического рисунка. Предлагаемый способ также автоматически адаптировался к монотонному изменению формы элементов сплошного водяного знака и винтовому искривлению формы сеточного цилиндра по длине образующей.This method is applicable to the problem of quality control of a continuous watermark, namely, the detection of weak contrast defects masked by fluctuations of the contrast amplitude of a continuous watermark. This method was adapted to the video monitoring system, where very good results were obtained for the quality of a continuous watermark (Fig. 7), where defects in the form of light (15) and dark (16) spots and lightning (17) were found, breaking the periodicity of the periodic pattern. The proposed method also automatically adapted to the monotonous change in the shape of the elements of a continuous watermark and the helical curvature of the shape of the grid cylinder along the length of the generator.
Данный способ был успешно применен также для контроля качества производства защитных металлизированных нитей на лавсановой основе с деметаллизированным текстом (фиг. 8), где способ реагирует на мельчайшие (от 0,1 мм) дефект полотна в деметализированной зоне в виде светлого пятна (18), нарушение деметализации (подрез текста 19) и образование деметализированной перемычки (20).This method has also been successfully applied to control the quality of the production of protective metallized lavsan filaments with demetallized text (Fig. 8), where the method responds to the smallest (from 0.1 mm) web defect in the demetalized zone in the form of a bright spot (18), violation of demetalizatsiya (undercut text 19) and the formation of demetalizirovannoy jumpers (20).
Таким образом, основными достоинствами предлагаемого способа видеоконтроля являются:Thus, the main advantages of the proposed method of video monitoring are:
- высокая скорость работы;- high speed;
- возможность обнаруживать мелкие дефекты на печатных образах сложной формы без использования эталонного образца;- the ability to detect minor defects on printed images of complex shape without using a reference sample;
- не требуется синхронизация фазового угла текущего периода контроля с периодом повторения изображения;- synchronization of the phase angle of the current monitoring period with the image repetition period is not required;
- адаптивность к монотонности изменения контраста и формы печатных образов при вытяжке/усадке полотна.- adaptability to the monotony of changes in the contrast and shape of printed images during drawing / shrinking of the canvas.
- простота настройки (задание длины периода повторения печатных образов и размеров контролируемых дефектов).- ease of setup (setting the length of the repetition period of printed images and the size of the defects being controlled).
Исследования работы метода контроля в процессе эксплуатации систем подтвердили, что качество контроля периодических печатных образов данным способом ограничено только разрешением системы и точностью размеров предыдущего и последующего (соседних) повторяющихся печатных образов. Способ контроля осуществляет обработку полученного изображения и с методом получения изображения он не связан, однако, чем выше разрешение изображения, тем качественнее контроль.Studies of the method of control during the operation of systems have confirmed that the quality of control of periodic printed images in this way is limited only by the resolution of the system and the dimensional accuracy of the previous and subsequent (neighboring) repeated printed images. The control method processes the received image and it is not related to the image acquisition method, however, the higher the image resolution, the better the control.
Данный способ видеоконтроля представлен в реализации, которая обнаруживает все несоответствия (геометрические, амплитудные) сравнения предыдущего с последующим фрагментом изображения, а для реального контроля качества задаются допустимые технологические отклонения формы, контраста изображений, допустимые размеры дефектов в виде темных и светлых пятен (допустимые параметры задаются в настройках), что требует дополнительных алгоритмов фильтрации, сортировки и т.д., чтобы не браковать годную продукцию, соответствующую жестким требованиям технических условий.This method of video control is presented in the implementation, which detects all inconsistencies (geometric, amplitude) comparisons of the previous and subsequent image fragments, and for actual quality control, the permissible technological deviations of the form, the image contrast, the acceptable sizes of defects in the form of dark and bright spots are set (the permissible parameters are set in the settings), which requires additional algorithms for filtering, sorting, etc., so as not to reject suitable products that meet the strict requirements technical specifications.
Claims (9)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2018128818A RU2688239C1 (en) | 2018-08-07 | 2018-08-07 | Method for video control quality of repetition of quasi-identical objects based on high-speed algorithms for comparing flat periodic structures of a rolled sheet |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2018128818A RU2688239C1 (en) | 2018-08-07 | 2018-08-07 | Method for video control quality of repetition of quasi-identical objects based on high-speed algorithms for comparing flat periodic structures of a rolled sheet |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2688239C1 true RU2688239C1 (en) | 2019-05-21 |
Family
ID=66636772
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2018128818A RU2688239C1 (en) | 2018-08-07 | 2018-08-07 | Method for video control quality of repetition of quasi-identical objects based on high-speed algorithms for comparing flat periodic structures of a rolled sheet |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2688239C1 (en) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116559183A (en) * | 2023-07-11 | 2023-08-08 | 钛玛科（北京）工业科技有限公司 | Method and system for improving defect judging efficiency |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2003052674A1 (en) * | 2001-12-15 | 2003-06-26 | Basler Ag | Method for optically detecting local defects in a periodic structure |
| US20090129682A1 (en) * | 2006-01-07 | 2009-05-21 | Enis Ersue | Method and system for the optical inspection of a periodic structure |
| RU2446464C2 (en) * | 2010-05-06 | 2012-03-27 | Корпорация "САМСУНГ ЭЛЕКТРОНИКС Ко., Лтд." | Method and system for embedding and extracting hidden data in printed documents |
| US20150036915A1 (en) * | 2012-02-16 | 2015-02-05 | Hseb Dresden Gmbh | Inspection Method |
| RU2628266C1 (en) * | 2016-07-15 | 2017-08-15 | Общество с ограниченной ответственностью "Аби Девелопмент" | Method and system of preparing text-containing images to optical recognition of symbols |
| RU2653461C2 (en) * | 2014-01-21 | 2018-05-08 | Общество с ограниченной ответственностью "Аби Девелопмент" | Glare detection in the image data frame |
-
2018
- 2018-08-07 RU RU2018128818A patent/RU2688239C1/en active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2003052674A1 (en) * | 2001-12-15 | 2003-06-26 | Basler Ag | Method for optically detecting local defects in a periodic structure |
| US20090129682A1 (en) * | 2006-01-07 | 2009-05-21 | Enis Ersue | Method and system for the optical inspection of a periodic structure |
| RU2446464C2 (en) * | 2010-05-06 | 2012-03-27 | Корпорация "САМСУНГ ЭЛЕКТРОНИКС Ко., Лтд." | Method and system for embedding and extracting hidden data in printed documents |
| US20150036915A1 (en) * | 2012-02-16 | 2015-02-05 | Hseb Dresden Gmbh | Inspection Method |
| RU2653461C2 (en) * | 2014-01-21 | 2018-05-08 | Общество с ограниченной ответственностью "Аби Девелопмент" | Glare detection in the image data frame |
| RU2628266C1 (en) * | 2016-07-15 | 2017-08-15 | Общество с ограниченной ответственностью "Аби Девелопмент" | Method and system of preparing text-containing images to optical recognition of symbols |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116559183A (en) * | 2023-07-11 | 2023-08-08 | 钛玛科（北京）工业科技有限公司 | Method and system for improving defect judging efficiency |
| CN116559183B (en) * | 2023-07-11 | 2023-11-03 | 钛玛科（北京）工业科技有限公司 | Method and system for improving defect judging efficiency |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US6930772B2 (en) | Method and device for inspecting defect of sheet-shaped transparent body | |
| DE69030046T2 (en) | Ball pressure hardness tester | |
| US5642198A (en) | Method of inspecting moving material | |
| JP6117398B1 (en) | Steel plate surface defect inspection apparatus and surface defect inspection method | |
| EP1867979B1 (en) | Method and apparatus for recognizing repeating patterns | |
| KR101800597B1 (en) | Apparatus for inspecting surface defects of a hot-dip coated steel sheet and method for inspecting surface defects | |
| KR20150021049A (en) | Method and device for inspecting surfaces of an examined object | |
| JP6973623B2 (en) | Trained model generation method, trained model, surface defect detection method, steel material manufacturing method, pass / fail judgment method, grade judgment method, surface defect judgment program, pass / fail judgment program, judgment system, and steel material manufacturing equipment. | |
| CA2586672A1 (en) | Automatic judging device and automatic judging method | |
| Boukouvalas et al. | ASSIST: automatic system for surface inspection and sorting of tiles | |
| JP2007132757A (en) | Visual examination method and device | |
| RU2688239C1 (en) | Method for video control quality of repetition of quasi-identical objects based on high-speed algorithms for comparing flat periodic structures of a rolled sheet | |
| JPH06148098A (en) | Surface defect inspection apparatus | |
| JP3013789B2 (en) | Woven cloth inspection device and inspection method | |
| JP6035124B2 (en) | Defect inspection apparatus and defect inspection method | |
| JP2003156451A (en) | Defect detecting device | |
| Wang et al. | Yarn break detection using an optical method in real time | |
| WO2024070101A1 (en) | Surface defect detecting method and surface defect detecting device | |
| JP2004125629A (en) | Defect detection apparatus | |
| RU2812804C1 (en) | Method and testing device for optical surface testing | |
| JP6901774B2 (en) | Test chart | |
| JP2006058185A (en) | Filament inspection method and device | |
| JP2019113477A (en) | Defect inspection equipment and defect inspection method | |
| JP3210846B2 (en) | Sheet-shaped object dent detection method and sheet-shaped object dent detection device | |
| JP3314251B2 (en) | Defect inspection method |