雙色印鐵機印刷質(zhì)量控制系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、隨著生活水平的提高，人們對印刷品質(zhì)量提出了更高的要求，而雙色印鐵機中印刷質(zhì)量控制系統(tǒng)是決定印刷品質(zhì)量好壞的關(guān)鍵因素，因此具有很高的研究價值。針對目前國內(nèi)雙色印鐵機印刷質(zhì)量控制系統(tǒng)存在的不足，本課題采用圖像處理和模式識別技術(shù)設計了雙色印鐵機印刷質(zhì)量控制系統(tǒng)，主要研究內(nèi)容包括以下幾個方面:
　　根據(jù)金屬薄板印刷品質(zhì)量的控制需求，搭建一套基于機器視覺的彩色印刷品網(wǎng)點圖像采集裝置。結(jié)合采集彩色印刷品圖像的大小和精度要求完成CCD數(shù)碼相機、

2、圖像采集卡等硬件的合理選型。
　　根據(jù)不同顏色空間特性的不同，選擇了合適的顏色空間f1f2f3;設計并制作了包含9種顏色模式信息的印刷品網(wǎng)點圖像的標準樣本，在此基礎(chǔ)上提出了采用各向異性權(quán)重的模糊C均值聚類法(AWFCM)采集各顏色模式類的數(shù)據(jù)樣本;最后，采用了一種基于競爭學習的算法用于圖像信息的壓縮。
　　針對彩色印刷品網(wǎng)點圖像顏色模式的復雜性和多樣性，首先利用極限學習機(ELM)構(gòu)建的粗分器對網(wǎng)點圖像顏色模式進行初步識別，

3、然后利用神經(jīng)網(wǎng)絡組構(gòu)建的精分器對網(wǎng)點圖像顏色模式做進一步分類，其中各子網(wǎng)絡對像素的顏色模式單獨識別，再通過信息融合中的模糊積分法對各子網(wǎng)絡的輸出結(jié)果進行整合，從而進一步提高了分類精度。
　　本文提出了一種經(jīng)過改進的PID神經(jīng)元網(wǎng)絡算法對印鐵機的墨鍵開度進行調(diào)節(jié)，并利用MATLAB進行了仿真分析，仿真結(jié)果證明該進后的PID神經(jīng)元網(wǎng)絡算法具有較好的穩(wěn)定性以及收斂速度，能夠滿足印刷品質(zhì)量系統(tǒng)控制的要求。最后采用C＃語言對印刷質(zhì)量控制系統(tǒng)