印刷品瑕疵檢測技術(shù)探究

隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，智能化檢測技術(shù)也表現(xiàn)出明顯優(yōu)勢。本文列舉了印刷品瑕疵檢測中的常見問題，并分析了關(guān)于深度學(xué)習(xí)檢測系統(tǒng)的具體解決方案，以期更好的運用智能化解決問題，助力行業(yè)發(fā)展。

目前，包裝印刷品的質(zhì)量控制已成為印刷企業(yè)的核心關(guān)注點，對此，部分企業(yè)均已應(yīng)用視覺檢測設(shè)備進行質(zhì)量檢測，但是傳統(tǒng)機器視覺檢測方法是基于模板匹配的，雖然在一定程度上實現(xiàn)了自動化，在實際應(yīng)用中仍存在明顯局限。筆者團隊與高校合作建立課題小組，聯(lián)合開發(fā)的深度學(xué)習(xí)檢測系統(tǒng)，通過多角度打光技術(shù)和算法優(yōu)化，在實際應(yīng)用中，檢測精度提升了8倍以上，質(zhì)量成本降低了約150萬元。

印刷品瑕疵檢測常見問題

筆者在實際印刷項目中通過多番測試發(fā)現(xiàn)，由于生產(chǎn)車間設(shè)備振動導(dǎo)致的圖像形變問題，使得檢測精度下降了約12%。特別是一些高光鏡面材料，例如高端化妝品包裝，其表面瑕疵往往會因為反光問題出現(xiàn)20%左右的漏檢。

在商業(yè)印刷品中，不同的承印材料、印刷工藝，都會造成不同類型的瑕疵。因此，在實際生產(chǎn)過程中需要采用差異化的檢測策略，以應(yīng)對不同類型的問題。以常見的黑點缺陷為例，如圖所示，其像素灰度值通常低于背景，面積分布在1～100平方像素之間。對此，在實際檢測中，團隊創(chuàng)新性地采用了局部灰度突變分析算法，將檢測準(zhǔn)確率提升了近35%。

圖 黑點缺陷

深度學(xué)習(xí)檢測系統(tǒng)具體解決方案

經(jīng)過多次試驗驗證，團隊最終選定工業(yè)mAP值（平均精度均值）達到85.3%，比基準(zhǔn)模型提升了6.8%。利用深度學(xué)習(xí)檢測系統(tǒng)，對10000張藥品標(biāo)簽測試圖像進行檢測，誤檢率低于1%，漏檢率小于0.5%。

結(jié)語

筆者認(rèn)為，隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，印刷品缺陷檢測將朝著更加智能化、集成化的方向不斷演化。特別是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的應(yīng)用，將推動檢測系統(tǒng)實現(xiàn)更大程度的集成化。對此，建議企業(yè)在推進智能化檢測時注意以下幾點：首先，要重視前期數(shù)據(jù)采集的質(zhì)量控制；其次，需要根據(jù)具體產(chǎn)品特性選擇合適的檢測算法；最后，建議分階段實施，先在小范圍試運行，再逐步推廣。

目前我公司正與高校合作，致力于開發(fā)新一代檢測算法，以更好地適應(yīng)復(fù)雜背景紋理和多樣缺陷形態(tài)，同時，通過模型輕量化技術(shù)滿足實時檢測需求。我們相信，隨著技術(shù)的不斷成熟和應(yīng)用場景的拓展，智能化檢測技術(shù)將為印刷行業(yè)帶來更大的價值。產(chǎn)品質(zhì)量檢測技術(shù)的革新不僅提升了產(chǎn)品質(zhì)量，更推動了整個行業(yè)向智能化、高效化方向發(fā)展。在“十五五”期間，技術(shù)創(chuàng)新、智能化應(yīng)用將成為印刷企業(yè)保持競爭力的必由之路 。