本技术涉及印刷技术和图像处理，尤其涉及一种基于图像处理的印刷机实时监控方法及相关设备。
背景技术：
1、目前，印刷机监控技术已得到广泛应用，但主要集中在对印刷机械部件的运行状态和印刷材料的消耗进行监控。这些监控方法虽然能够提供一定的生产数据，但无法直接反映印刷品的质量情况。
2、现有的印刷机监控系统主要通过传感器收集机械部件的运行数据，如温度、压力、速度等，并结合预设的阈值进行判断，以实现对印刷机的状态监控。现有技术无法实时监控印刷品的印刷质量，无法及时发现并处理印刷过程中可能出现的质量问题，如色彩偏差、印刷错误等。
3、因此基于上述问题，现有技术还有待改进。
技术实现思路
1、本技术目的是提供一种基于图像处理的印刷机实时监控方法及相关设备，旨在解决无法实时监控印刷品的印刷质量，无法及时发现并处理印刷过程中可能出现的质量问题。
2、本技术目的一是提供一种基于图像处理的印刷机实时监控方法，包括：
3、在高速印刷生产线上，通过印刷机所设置的多类型图像采集设备，针对处于各个印刷阶段的印刷品，获取在不同角度和光线条件下有关该印刷品的静态图像以及动态视频流；
4、基于所述静态图像和所述动态视频流，进行筛选以获取采集图像；
5、对于复杂彩色印刷品，运用特定的图像增强技术和颜色空间转换技术，分别提升所述采集图像的清晰度与对比度，并将所述采集图像转换至相应的颜色空间；
6、采用深度学习中的目标检测算法，对所述印刷品上的元素进行初步识别和定位，再根据所述元素的特征自适应划分检测框，并且实时动态调整所述检测框的位置及大小；
7、针对预处理后的所述采集图像，使用多种边缘检测算法，相应获取多组边缘检测结果，通过融合策略获取相关边缘信息；
8、运用机器学习中的优化算法计算最优灰度阈值范围，依据所述最优灰度阈值范围，对印刷品在不同环境光下的印刷质量进行评估，以得出评估结果。
9、通过采用上述技术方案，通过实时监控和多维度的图像采集与分析，能够及时发现和纠正印刷过程中的质量问题，减少次品率，提高印刷品的整体质量。实时动态调整检测框以及快速评估印刷质量，有助于减少生产中的停顿和调整时间，实现高速印刷生产线的高效运行。针对复杂彩色印刷品的特殊处理技术，能够满足多样化和高质量的印刷要求，拓展业务范围。借助深度学习和机器学习算法，实现了自动化的质量检测和评估，降低了人工检测的误差和劳动强度。基于对印刷质量的评估结果，可以为印刷工艺的优化提供数据支持，不断改进生产流程，提高生产效益。
10、本技术在一种可能的实施方式中，该方法还涵盖：
11、构建检测系统与印刷机控制系统的实时通信链路；
12、当探测到所述印刷品的印刷质量超出预设阈值时，于大规模印刷生产场景中，发送预警信号并自动调适印刷机的相关参数。
13、通过采用上述技术方案，建立实时通信链路能确保检测系统与印刷机控制系统之间的即时信息传递，一旦发现质量问题，能迅速作出反应，避免问题的扩大化，最大程度减少次品的产生。当印刷质量超出阈值时自动调适参数，有助于维持印刷机的稳定运行，减少因质量波动导致的生产中断，保障大规模印刷生产的连续性和稳定性。自动发送预警信号和调整参数，减少了人工监测和干预的需求，降低了人力成本，同时避免了人为疏忽或误判导致的质量问题。及时的调整能够减少因质量问题而进行的返工和设备维修，提高了印刷机的有效工作时间，从而提升了整体生产效率。自动调整参数有助于保持印刷品质量的一致性，满足客户对于产品质量稳定性的高要求，增强客户满意度和信任度。通过及时的预警和调整，避免了因大量不合格产品的产生而造成的原材料、能源等资源的浪费。相关的数据记录和分析可以为后续的生产优化提供依据，帮助企业不断改进工艺和参数设置，实现更高效、更优质的生产。
14、本技术在一种可能的实施方式中，该方法还包括：
15、创建印刷品质量数据库，存储每次采集的图像、检测结果以及印刷机调节的相关参数；
16、对所述印刷品质量数据库中的数据展开定期分析，提取质量变化的趋势和规律，得出分析结果；
17、基于所述分析结果，识别影响印刷品质量的关键要素；
18、在获取到采集图像时，基于所述关键因素，自动生成印刷调节方案。
19、通过采用上述技术方案，创建质量数据库能够完整保存每次采集的图像、检测结果和相关参数，便于对生产过程进行追溯和复盘，有助于查找问题根源。通过定期分析数据，提取质量变化的趋势和规律，可以提前预测质量问题的出现，采取预防措施，降低质量风险。基于分析结果识别关键影响要素，能够更准确地找到导致质量问题的根源，从而有针对性地进行改进和优化。在获取新的采集图像时，依据关键因素自动生成印刷调节方案，实现了快速、准确的生产调整，减少了人工决策的时间和误差。通过不断积累和分析数据，能够持续优化印刷过程，推动印刷品质量的稳步提升。精准的调节方案有助于减少因质量问题导致的材料浪费、设备损耗和能源消耗，降低生产成本。自动生成的调节方案可以根据不同的生产条件和要求进行快速适配，增强了企业应对多样化订单的能力。
20、本技术在一种可能的实施方式中，对于复杂彩色印刷品运用特定的图像增强技术和颜色空间转换技术之前，包含如下步骤：
21、获取不同类型、颜色和图案复杂度的印刷品图像；
22、对所述印刷品图像进行标注，得出标注数据，所述标注数据涵盖印刷品的类型、颜色特征、图案复杂度等信息；
23、搭建多层卷积神经网络模型，设置卷积层、池化层和全连接层，确定网络结构与参数；
24、使用所述标注数据对所述多层卷积神经网络模型进行训练，通过反向传播算法持续调整所述多层卷积神经网络模型的权重和偏置，优化模型性能；
25、使用验证集对训练完成的多层卷积神经网络模型进行评估，计算准确率、召回率等指标，若未满足要求则调整所述结构或参数，直至多层卷积神经网络模型评估结果良好；
26、将采集到的印刷品图像输入训练好的多层卷积神经网络模型，获取图像的分类结果，依照印刷品的类型、颜色、图案复杂度等属性对印刷品图像进行归类。
27、通过采用上述技术方案，通过获取丰富多样的印刷品图像并进行细致标注，为后续的模型训练提供了高质量的数据基础，有助于提高模型对复杂彩色印刷品的处理精度。搭建多层卷积神经网络模型并合理设置各层，能够有效地提取印刷品图像的特征，从而提升模型的性能和泛化能力。使用标注数据进行训练并通过反向传播算法调整权重和偏置，使模型能够更好地学习到印刷品图像的特征规律，不断优化模型性能。利用验证集进行评估，确保模型的准确率和召回率等指标达到良好水平，从而为后续的图像处理提供可靠的支持。将采集的印刷品图像输入训练好的模型进行分类和归类，能够快速、准确地按照相关属性对印刷品图像进行整理，提高工作效率。良好的分类和归类结果为后续运用特定的图像增强技术和颜色空间转换技术提供了准确的依据，使得这些技术能够更有针对性地应用，提升整体处理效果。能够处理不同类型、颜色和图案复杂度的印刷品图像，满足市场对于多样化印刷品的处理需求。自动化的分类和归类过程减少了人工处理的工作量，节省了大量的人力和时间成本。
28、本技术在一种可能的实施方式中，当探测到所述印刷品的印刷质量超出预设阈值时，包含如下步骤：
29、依照印刷品的质量标准和生产要求，预先设定印刷质量的阈值，包括各项关键指标的上限和下限；
30、持续对印刷品的印刷质量进行实时监测，将检测到的质量数据与预设阈值进行对比，当所述质量数据超出所述预设阈值时，触发预警机制；
31、当触发预警后，发送指令暂停所述印刷机的运行；
32、若印刷任务紧急，系统自动切换至预先设置好的备用印刷模式，此模式采用预设的印刷参数；
33、对已经印刷完成但质量不合格的产品进行自动标记，通过机械装置或传输系统将质量不合格产品与质量合格产品进行隔离，以便后续单独处理。
34、通过采用上述技术方案，预先设定印刷质量的阈值，包括各项关键指标的上下限，使质量标准清晰明确，为生产过程提供了准确的衡量基准。持续实时监测印刷质量并与预设阈值对比，能够及时发现质量超出阈值的情况，避免问题的进一步恶化。触发预警并暂停印刷机运行，能够有效阻止更多不合格产品的产生，降低次品率，节约成本。在印刷任务紧急时切换至备用印刷模式，确保生产任务的连续性，减少因质量问题导致的生产延误。自动标记和隔离不合格产品，便于后续单独处理，提高了质量管理的效率和准确性。避免了对不合格产品的后续加工和处理，节约了人力、物力和时间资源通过及时发现和处理质量问题，有助于不断改进生产工艺，提升印刷品的整体质量水平。整个流程使得印刷生产过程更加可控，提高了企业对生产质量的把控能力和应对突发情况的能力。
35、本技术在一种可能的实施方式中，该方法涵盖：
36、从印刷品质量数据库中收集各类数据，包括图像数据、检测结果、印刷机参数、环境数据等，并进行整合与规范化处理；
37、剔除数据中的噪声、缺失值和异常值，保障数据的准确性和完整性；
38、从所述数据中提取特征，所述特征包括但不限于统计图像的颜色分布特征和印刷机参数的变化趋势特征；
39、选择预设的大数据分析模型并应用于数据挖掘任务，得出挖掘结果；
40、对所述挖掘结果进行分析和解读，得出潜在的质量问题模式、与质量相关的关键因素以及可能的改进方向；
41、将所述挖掘结果予以可视化展示。
42、通过采用上述技术方案，从质量数据库中收集各类相关数据并进行整合与规范化处理，打破了数据孤岛，使数据更具综合性和可用性。剔除噪声、缺失值和异常值，确保用于分析的数据准确完整，提高了分析结果的可靠性。从数据中提取丰富的特征，有助于发现潜在的规律和关联，为解决质量问题提供更深入的视角。选择合适的大数据分析模型进行数据挖掘，能够更有效地挖掘出有价值的信息和隐藏的模式。对挖掘结果进行分析解读，明确潜在质量问题模式和关键因素，使解决问题更具针对性。得出可能的改进方向，为优化印刷工艺和质量控制策略提供科学依据，促进持续改进。将挖掘结果可视化展示，使复杂的数据更易于理解和解读，为决策者提供直观清晰的信息，加速决策过程。
43、本技术在一种可能的实施方式中，该方法包括：
44、基于对印刷品质量数据库的分析结果和关键因素的识别，利用机器学习算法自动生成印刷机参数的调节方案；
45、通过人机交互界面或移动终端应用，将所述调节方案实时推送至印刷机操作人员终端，同时提供方案的详细说明和预期效果；
46、获取操作人员在印刷机控制系统上进行相应的参数调整和操作；
47、系统自动收集操作人员实施调节方案后的实际印刷质量数据和设备运行状态数据；
48、基于实际印刷质量数据和设备运行状态数据，结合对采集图像新的检测结果，对原有的调节方案进行优化和改进，提升方案的准确性和有效性；
49、伴随生产过程的持续推进和数据的不断积累，持续更新和完善质量反馈机制，以适应不同的生产条件和质量要求。
50、通过采用上述技术方案，基于数据库分析和关键因素识别自动生成调节方案，提高了方案制定的效率和科学性，减少了人工决策的主观性和误差。通过人机交互界面或移动终端应用实时推送调节方案及说明，确保操作人员能及时获取最新、最准确的指导，减少信息传递延迟。操作人员根据推送的方案进行参数调整和操作，保证了操作的规范性和一致性，有助于提高印刷质量的稳定性。系统自动收集实施后的相关数据，为方案的优化提供了实时、准确的依据，使调节方案能够不断自我完善。结合新检测结果对调节方案进行优化改进，显著提升了方案的准确性和有效性，更好地满足生产需求。持续更新和完善质量反馈机制，使其能够适应不同生产条件和质量要求，增强了整个系统的适应性和鲁棒性。通过不断优化调节方案和反馈机制，促进印刷质量的持续提升，提高产品竞争力。
51、本技术目的二是提供一种基于图像处理的印刷机实时监控系统，该系统包括：
52、静态图像及动态视频流获取模块：用于在高速印刷生产线上，通过印刷机所设置的多类型图像采集设备，针对处于各个印刷阶段的印刷品，获取在不同角度和光线条件下有关该印刷品的静态图像以及动态视频流；
53、静态图像及动态视频流筛选模块：基于所述静态图像和所述动态视频流，进行筛选以获取采集图像；
54、采集图像预处理模块：对于复杂彩色印刷品，运用特定的图像增强技术和颜色空间转换技术，分别提升所述采集图像的清晰度与对比度，并将所述采集图像转换至相应的颜色空间；
55、检测框划分及调节模块：采用深度学习中的目标检测算法，对所述印刷品上的元素进行初步识别和定位，再根据所述元素的特征自适应划分检测框，并且实时动态调整所述检测框的位置及大小；
56、相关边缘信息获取模块：针对预处理后的所述采集图像，使用多种边缘检测算法，相应获取多组边缘检测结果，通过融合策略获取相关边缘信息；
57、印刷质量评估模块：运用机器学习中的优化算法计算最优灰度阈值范围，依据所述最优灰度阈值范围，对印刷品在不同环境光下的印刷质量进行评估，以得出评估结果。
58、通过采用上述技术方案，通过多个模块协同工作，实现了对印刷品在不同阶段、不同角度和光线条件下的全面监控，确保了对印刷质量评估的准确性和全面性。采集图像预处理模块能够显著改善复杂彩色印刷品的图像质量，为后续的检测和评估提供更清晰、准确的基础，减少误判。检测框划分及调节模块可以准确识别和定位印刷品上的元素，提高了检测的精度和效率。相关边缘信息获取模块利用多种边缘检测算法和融合策略，获取更全面、准确的边缘信息，有助于发现细微的质量问题。印刷质量评估模块运用优化算法计算最优灰度阈值范围，使质量评估更具科学性和客观性，为质量控制提供有力依据。实时监控和评估能够及时发现印刷过程中的质量问题，便于迅速采取措施进行调整和改进，减少次品产生高效、准确的监控系统减少了因质量问题导致的生产中断和返工，提高了印刷生产线的整体运行效率。基于评估结果，可以针对性地优化印刷工艺参数，提升印刷品质量的稳定性和一致性。减少次品、提高生产效率以及优化工艺参数等方面的改进有助于降低生产成本，提高企业的经济效益。
59、本技术目的三是提供一种基于图像处理的印刷机实时监控设备，该设备包括：
60、存储器和处理器，所述存储器上存储有能够被处理器加载并执行上述一种基于图像处理的印刷机实时监控方法的计算机程序。
61、本技术目的四是提供一种存储介质。
62、本技术的上述申请目的四是通过以下技术方案得以实现的：
63、一种存储介质，其中，存储有能够被处理器加载并执行上述一种基于图像处理的印刷机实时监控方法的计算机程序。
64、综上所述，本技术包括以下至少一种有益技术效果：
65、1. 实现了印刷生产过程的全流程实时监控和质量评估，显著提高了印刷品质量的稳定性和一致性。大幅减少了人工检测的工作量和误差，降低了人力成本，提高了检测效率和准确性。能够及时发现和解决印刷过程中的质量问题，有效减少次品的产生，降低了生产成本和资源浪费。基于大数据和机器学习算法的应用，为印刷工艺的优化和改进提供了科学依据，促进了技术创新和产业升级。自适应的检测和调节功能，使得系统能够灵活应对不同类型、复杂程度的印刷任务和生产环境变化。完善的质量反馈机制有助于企业积累生产经验和质量数据，为长期发展和市场竞争提供有力支持。智能化的印刷机监控系统提升了整个印刷行业的生产水平和自动化程度，推动了行业的智能化发展。
1.一种基于图像处理的印刷机实时监控方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求 1 所述的一种基于图像处理的印刷机实时监控方法，其特征在于，该方法还涵盖：
3.根据权利要求 2 所述的一种基于图像处理的印刷机实时监控方法，其特征在于，该方法还包括：
4.根据权利要求 1 所述的一种基于图像处理的印刷机实时监控方法，其特征在于，对于复杂彩色印刷品运用特定的图像增强技术和颜色空间转换技术之前，包含如下步骤：
5.根据权利要求 3 所述的一种基于图像处理的印刷机实时监控方法，其特征在于，当探测到所述印刷品的印刷质量超出预设阈值时，包含如下步骤：
6.根据权利要求 3 所述的一种基于图像处理的印刷机实时监控方法，其特征在于，该方法涵盖：
7.根据权利要求 3 所述的一种基于图像处理的印刷机实时监控方法，其特征在于，该方法包括：
8.一种基于图像处理的印刷机实时监控系统，其特征在于，包括：
9.一种基于图像处理的印刷机实时监控设备，其特征在于，包括：存储器和处理器，所述存储器上存储有能够被处理器加载并执行上述权利要求1-7任一一种基于图像处理的印刷机实时监控方法的计算机程序。
10.一种存储介质，其特征在于，存储有能够被处理器加载并执行上述权利要求1-7任一一种基于图像处理的印刷机实时监控方法的计算机程序。
