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煙標業(yè)將迎殘酷洗牌煙標質(zhì)量控制刻不容緩

2017-09-01 15:49 來(lái)源：cpp114 覃子喻責編： S9

摘要：: 如果印刷質(zhì)量檢測能以機器檢測取代傳統的人工檢測，且涵蓋印前、印中、印后全過(guò)程，這無(wú)異于一場(chǎng)造福全球印刷業(yè)的質(zhì)量檢測技術(shù)革命

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需要指出的是，由于二維碼噴印工藝的增加使煙標印刷工藝變得更復雜，生產(chǎn)工藝鏈加長(cháng)，質(zhì)量管控成本會(huì )增加。因此，要根據全面質(zhì)量管理的原則，對生產(chǎn)工藝鏈進(jìn)行優(yōu)化，將大張檢品和噴碼結合起來(lái)是一種行之有效的方法。

但再優(yōu)的管理方案，如果不能?chē)娪〕鐾昝赖亩S碼也是“白搭”，事實(shí)上，這正是從業(yè)者最頭疼的問(wèn)題。華夏視科研發(fā)的缺陷數據的智能分類(lèi)技術(shù)在此大派用場(chǎng)。

傳統分類(lèi)方式存在諸多不足：對于缺陷形態(tài)的判斷比較簡(jiǎn)單，利用二值化后的圖像，只能通過(guò)缺陷的深淺程度和超差面積來(lái)對缺陷進(jìn)行判斷；無(wú)法利用缺陷的形態(tài)和統計特征，分類(lèi)的準確性不足60%；和人眼分類(lèi)的匹配度較差（諸如糊版，重影，墨臟等的識別能力），尤其對于淺色的缺陷識別能力較弱。

而華夏視科的智能分類(lèi)技術(shù)，通過(guò)原始的缺陷圖像輸入，根據缺陷形態(tài)和分布特征準確分類(lèi)，和人眼的匹配度接近90%；能準確識別由于紙張變形等干擾因素帶來(lái)的誤檢，提高檢測準確率；采用智能分類(lèi)基礎建立基于大數據的印刷質(zhì)量統計和分析；目前已經(jīng)建立了超過(guò)100萬(wàn)張的缺陷標記分類(lèi)數據庫，可作為在線(xiàn)分類(lèi)的基礎。