印刷网点是组成印制品图文信息的基本单元,如图 1所示,左侧为实际的印刷版图样,右侧是显微放大后的网点图(以三成网点为例),网点的大小及密度在印刷中起到决定印品色彩、层次和图像轮廓的作用,所以为了能保证印刷工艺取得较好的效果,以及能忠实地再现原稿的色彩,在制版时要准确掌握网点的参数,包括网点距离、网点角度以及网点密度。

图 1

Fig. 1

图 1 印品放大前后对比图 Fig. 1 Comparison of printing before and after magification

测版仪是测量网点参数的一种仪器,是印版过程中控制质量的重要工具。传统的测版仪以光学测量为基础,通过测量光照密度间接得到网点面积,其测量原理如图 2所示。

图 2

Fig. 2

图 2 传统密度计原理图 Fig. 2 Schematic of traditional densimeter

图中,光源垂直照射到印刷品的丝印层上,反射光会聚在接收器上,按照光学密度定义:P=I_反/I_入,可通过入射光强和反射光强获得密度值。再利用光照密度P计算网点密度D_T的值:

然后采用经验公式玛瑞-戴维斯公式(2)或修正型尤尔-尼尔森公式(3)计算得出网点面积。

式中:a是一个网点所占面积的百分比;D和d是网点面积为a处的网点密度和实地密度。式(3)相对于式(2)多了一个参数n,n值用于修正纸张和墨膜由于光渗透产生的漫反射及加网线数等因素的影响。

由此看来,传统的光学测版仪在测量网点参数时,会引入多种误差源,包括:理论误差(间接测量推导和经验公式)、测量误差(光强度测量)、仪器误差以及环境影响带来的误差(光照均匀性)等,最终造成测量精度下降,影响产品质量。

为克服上述传统测版仪的问题,提高精度,设计了基于Blackfin处理器的嵌入式图像识别的便携式测版仪(型号为QYF01),此测板仪的硬件结构简单,体积小,携带方便且操作简单。系统采用Blackfin核心处理器不但运算能力强,且集成度高,由图像传感器直接获取印刷版材的显微图像,并通过图像识别的方式获得网点的各种参数值。将传统间接测量转为直接测量,大大减少了测量过程带来的误差。针对网点灰度图提出的图像处理算法,经多次试验,得到的二值化阈值分割网点图像效果良好,进一步提高了参数测量精度和处理器运算速度。

测版仪的系统框图如图 3所示,其基本工作原理是:图像传感器采集带测样版的显微放大图像,传输给DSP处理器进行二值化等图像处理,并将处理结果显示在系统液晶模块上,或者通过串口将数据传输到PC机等外围设备上。

图 3

Fig. 3

图 3 测版仪系统框图 Fig. 3 Structureof measuring instrument

为了摄取清晰的网点图像,在显微镜头前端设计一个LED照明光源。在采集图像的过程中发现,如果光照不均匀,采集的图片会有一些较亮或者较暗的区域,二值化处理以后,较暗的区域会被处理成黑色,从而影响网点参数测量的最终结果。因此,在设计照明光源时,为了使光照均匀,经多次试验,我们决定采用6个白色LED均匀分布在360°的圆周上,且均以45°角照射到待测网点上,另外,在灯罩下方平铺一块亚克力均匀光板,这样使得图像清晰度更高,更有利于后续的图像处理及参数测量。LED光源结构示意图如图 4所示。

图 4

Fig. 4

图 4 光源结构图 Fig. 4 Structure of light source

采集模块的CMOS采用OmniVision Technolo-gies公司推出的30万像素的摄像头芯片OV7725图像传感器,其最大成像点阵列为640*480。该产品体积小、工作电压低,提供单片VGA 摄像头和影像处理器的所有功能,用户可以完全控制图像质量、数据格式和传输方式。

由于网点参数计算是针对二值化后的网点图,对于普通的图像传感器首先需要将彩色图像转换成灰度图,但是OV7725支持输出灰度图像,因此设计中DSP处理器通过SCCB总线对OV7725寄存器进行配置,控制图像数据格式和传输方式,使得图像Y分量以8位数据格式输出,而UV分量所在通道则为高阻态。SCL和SDA为SCCB总线的时钟线和数据线,分别与BF533的IO端口PF0和PF1连接,通过IO端口模拟总线时序,实现图像数据采集,并将采集到的数据存储到SDRAM中。

该部分实现了整个系统图像采集的流程控制,也是实现图像处理算法的硬件平台。为了满足图像处理的高速度与高精度,本文设计的DSP采用ADI公司推出的ADSP-BF533作为核心微处理器。Blackfin处理器是ADI公司的一类新型嵌入式处理器,是专门应用在图像处理领域的,其运算速度快,具有多种外设接口,可以方便的进行各种扩展。

本设计采用的液晶屏为16bit 480*272尺寸真彩TFT液晶屏,其背光亮度通过调整输出PWM脉冲的脉宽来改变。由于BF533只有一个PPI口,因此设计中CMOS和LCD共用一个PPI接口,采用CPLD来切换PPI时钟。当选通摄像头时将PPI_SET1-0位设置为00,当设置为01时则选通液晶屏。LCD和CMOS与BF533的硬件连接示意图如图 5所示。

图 5

Fig. 5

图 5 BF533与LCD和CMOS的硬件连接示意图 Fig. 5 Hardware connection of BF533 with LCD and CMOS

由OV7725传感器采集到的彩色图像为了方便后续的图像处理,在数据输出时仅保留了亮度信息,所以处理器只需对图像进行二值化等处理。图像处理算法的主要任务是得到目标像素与背景像素明确分离的二值化网点图,实验通过分析网点图像灰度直方图获取二值化阈值进行图像分割,处理后的图像会产生一些孤立的小黑点,采用图像腐蚀和图像膨胀算法去除噪声,此时得到的网点图像即是利于网点参数计算的二值化网点图。

假设一幅网点图像的像素总数为N,其中网点所占的像素总数为M,因此网点面积P可由下列公式计算:

由上式可以看出,印刷网点的面积即为二值化处理后所有黑色像素点占总的面积的比例。

首先,计算每个网点的面积,由于每个网点的区域包含了该网点的所有黑色像素点。遍历区域内的所有像素点,计算出黑色像素点的数量N_i,N_i即为当前网点i的面积大小。

计算出所有网点的面积S后,求出整幅图像网点的平均值A

式中:n为所有网点的总数。

由于网点数目比较多,如果每两个相邻网点间的距离和角度全部计算,则计算工作量巨大,所以我们首先采用区域标记的方法来确定网点的中心点,然后计算每个网点到中心点的距离,选出距离最短的三点,即为中心点附近彼此相邻的三个网点,如图 6所示。因为网点横向和纵向的距离基本一致,所以我们选取这三个点来反映整幅网点图的信息。根据三点的坐标可以得到三个不同的向量BA、CB、AC,其中BA、CB的模长较短,这两个向量就是网点排列的两个不同的方向,它们的夹角约为90°。这两个向量的模代表了两个方向上网点的距离。计算结果显示,|BA|≈|CB|,表明两个方向上的距离大致相同,因此网点的距离L的值为

图 6

Fig. 6

图 6 网点距离示意图 Fig. 6 Schematic diagram of network distance

网点角度计算示意图如图 7所示,水平方向与网点的排列方向的最小夹角,就是需要测量的网点角度。按照图 6所示的三个网点计算网点角度,由于BA、CB代表了网点的两个排列方向,其与水平方向的夹角不同,则其中小于90°的夹角即为网点的角度。因此,若两个向量与水平方向的夹角分别为θ,φ,则网点的角度为

图 7

Fig. 7

图 7 网点角度示意图 Fig. 7 Schematic diagram of network angle

具体处理和计算流程图如图 8所示。

图 8

Fig. 8

图 8 参数计算流程图 Fig. 8 Flowchart of parameter calculation

待测样本采用印刷网点标准版,由于不同面积的网点,网点大小及距离均有不同,因此我们仅将网点面积的测量值进行对比,试验中分别用德国德强(Techkon) 公司的DMS910与自制测板仪QYF01(如图 9所示)测量网点面积,并对QYF01的测量值加以修正,得出的测量结果如表 1所示。

图 9

Fig. 9

图 9 QYF01及其操作界面 Fig. 9 QYF01 and operation interface

表 1Table 1)

表 1 仪器测试结果对比 Tab. 1 Contrast of instrument test results 标称值/% 1 2 3 4 5 10 20 30 40 50 测 试 值 DMS910/% 0.9 1.7 2.7 3.7 4.5 9.4 18.4 28.7 39.4 50.7 QYF01/% 0.9 1.9 3.0 3.7 4.7 10.1 19.8 30.4 40.5 51.2 标称值/% 60 70 80 90 95 96 97 98 99 测 试 值 DMS910/% 65.2 74.2 83.2 91.5 95.6 97.1 97.4 98.6 99.3 QYF01/% 59.9 70.9 79.8 90.8 95.3 96.6 97.3 98.5 99.3

表 1 仪器测试结果对比 Tab. 1 Contrast of instrument test results

从实验结果可知,QYF01仪器在硬件结构和软件算法上均达到了网点参数测量的目的。分析表中数据得知,对于1%到99%的全阶调网点,QYF01测板仪的测量结果与标称值的测量结果的差值波动范围基本在2%~3%,测量精度相比较DMS910有了明显提高。