स्वचालित प्रिंटिंग दोष पहचान प्रणाली और इसके प्रौद्योगिकी अनुसंधान
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पिछले कुछ वर्षों में, प्रसंस्करण उद्योग में पहचान प्रणाली तेजी से विकसित हुई है। आज, 100% स्वचालित गलती पहचान प्रौद्योगिकी को महसूस किया गया है। आज, आप लगभग सभी उद्योगों में "गलती का पता लगाने" शब्द सुन सकते हैं। प्रिंटिंग और पैकेजिंग उद्योग में प्रयुक्त, यह हमें मुद्रित उत्पादों में सभी त्रुटियों की पहचान करने में मदद करता है और विभिन्न मुद्रण विधियों पर लागू किया जा सकता है।
मुद्रण गुणवत्ता निरीक्षण के मामले में, यूरोप, अमेरिका और जापान जैसे देशों ने बड़ी प्रगति की है। 1 9 70 के दशक के शुरू में, पहले से ही निर्माता थे जो दृश्य सूचना को डिजिटाइज करने के लिए छवि प्रसंस्करण प्रणालियों के उपयोग पर सक्रिय रूप से काम कर रहे थे, और कंप्यूटर के माध्यम से प्रिंट गुणवत्ता के "देखा" और "संज्ञान" प्राप्त करने के लिए, और उच्च गति, उच्च उत्पादन प्रेसिजन प्रिंट्स। 100% वास्तविक समय का पता लगाने, पूरी तरह से मानव त्रुटि को खत्म करने और एक एकीकृत और मात्रात्मक परीक्षण मानक स्थापित करने के लिए। वर्तमान में, हम स्वचालित प्रिंट गुणवत्ता निरीक्षण उपकरण जैसे स्विट्ज़रलैंड में बीओबीएसटी, अमेरिका में प्रोमेज, जापान में डीएसी और जापान में टोक्योइमसी प्रदान कर सकते हैं।
1. टाइप करें
वर्तमान में, पूरी तरह से स्वचालित प्रिंटिंग गलती पहचान तकनीक, अर्थात् 100% नमूना प्रकार और 100% व्यापक प्रकार के लिए दो बुनियादी प्रकार के पहचान प्रणाली हैं।
100% नमूना प्रणाली एक बार में प्रिंटिंग के एक हिस्से को बार-बार चुनने का संदर्भ देती है, और भाग की निगरानी 100% है, और पुनरावृत्ति समय कई सेकंड से कई मिनट तक हो सकता है। 100% बहुमुखी प्रणाली प्रेस 100% पर संसाधित उत्पाद के प्रत्येक भाग पर नज़र रखता है। दोनों प्रणालियां दो कैमरा प्रौद्योगिकियों का उपयोग करती हैं जो व्याप्त रूप से विरोध करती हैं: प्रगतिशील (रैखिक सीसीडी कैमरे का उपयोग करके) और ब्लॉक-बाय-ब्लॉक स्कैनिंग (एक सामान्य सीसीडी कैमरा का उपयोग करके)। ब्लॉक-दर-ब्लॉक स्कैनिंग के आधार पर 100% व्यापक निरीक्षण प्रणाली अपेक्षाकृत तकनीकी रूप से अपडेट की गई है, और प्रगतिशील स्कैन तकनीक की तुलना में कुछ पैकेजों पर बेहतर है।
100% नमूना प्रणाली केवल किसी विशेष पल में किसी विशेष पल में कैमरे द्वारा देखी गई त्रुटियों का पता लगाती है। विशेष रूप से, 100% नमूना प्रकार निरीक्षण प्रणाली में पूरे प्रिंट पर दोष खोजने की क्षमता नहीं है। उनके पास प्रसंस्करण गुणवत्ता, जैसे कि रंग, ओवरप्रिंट, स्ट्रिंग और दोहराव वाले दोषों के कुछ विशिष्ट गुणों की सटीक निगरानी करने में सक्षम होने का लाभ होता है। और 100% व्यापक पहचान तकनीक आपको पूरे प्रिंट की कमी खोजने में मदद कर सकती है, लेकिन इस प्रणाली का निवेश सामान्य प्रकार से तीन गुना अधिक है, ग्राहक को यह साबित करना चाहिए कि वास्तविक आवश्यकता है, निवेश में एक वास्तविक वापसी हो सकती है । निरीक्षण प्रणाली की वास्तविक खरीद से पहले, प्रिंटिंग निर्माता को कुछ जांच कार्य करना चाहिए। वर्तमान में सामना किए जा रहे प्रिंटिंग कचरे के प्रकारों और कारणों की जांच करना आवश्यक है, और अलग-अलग कारणों से उपयुक्त पहचान प्रणाली का चयन करना आवश्यक है, ताकि सही दवा पुरानी बीमारी का इलाज कर सके।
2. कार्य सिद्धांत
पूरी तरह से स्वचालित प्रिंटिंग गलती का पता लगाने प्रणाली एक नए प्रकार के सहायक उपकरण है जो मुद्रण प्रक्रिया के दौरान मुद्रित पृष्ठों पर संभावित समस्याओं की सक्रिय रूप से खोज करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। पूरी तरह से स्वचालित प्रिंटिंग गलती पहचान प्रणाली ऑपरेटर को प्रिंटिंग प्रक्रिया में उत्पाद की गुणवत्ता की निगरानी करने में मदद कर सकती है, यह सुनिश्चित करना कि मुद्रित हर उत्पाद एक अच्छा उत्पाद है। इसके द्वारा उपयोग की जाने वाली पहचान प्रणाली मुख्य रूप से एक मानक छवि को पकड़ने के लिए एक उच्च-परिभाषा, उच्च-गति कैमरा लेंस का उपयोग करती है, और फिर एक निश्चित मानक सेट करती है; फिर, पता लगाया गया चित्र लिया जाता है, और फिर दोनों की तुलना की जाती है। सीसीडी रैखिक सेंसर प्रत्येक पिक्सेल के प्रकाश की मात्रा में इलेक्ट्रॉनिक सिग्नल में परिवर्तन को परिवर्तित करता है। यदि तुलना की गई छवि तुलना के बाद मानक छवि से अलग है, तो सिस्टम नीचे की चित्रा 1 में दिखाए गए अनुसार, ज्ञात छवि को एक गैर-अनुरूप उत्पाद मानता है। मानक छवि की तुलना में मानक छवि की तुलना में धुंध, स्याही बिंदु क्रोमैटिक aberrations और जैसे की तुलना में मुद्रण प्रक्रिया में विभिन्न त्रुटियों कंप्यूटर के लिए केवल अलग हैं।
उनमें से, 100% नमूना प्रणाली रोलर अवलोकन प्रणाली के लिए एक समान तकनीक का उपयोग करती है। वास्तव में, इस प्रकार की निरीक्षण प्रणाली ड्रम देखने प्रणाली में केवल अतिरिक्त सॉफ्टवेयर जोड़ती है। एक वीडियो कैमरा एक इंजन-घुड़सवार बीम से जुड़ा हुआ है और एक फ्लैश डिवाइस से लैस है। प्रिंटिंग प्रक्रियाओं की एक श्रृंखला में, सिस्टम को लगातार स्कैन किया जा सकता है, फ्लैश लेने पर हर बार एक चिह्नित स्थिति से दूसरे स्थान पर जा सकता है। इस समय के दौरान, प्रत्येक स्थान के लिए मार्कर स्कैन किए जाते हैं, लेकिन फ्लैशिंग के बाद कैमरे द्वारा मार्करों का केवल एक छोटा सा हिस्सा पकड़ा जाता है। प्रत्येक चिह्न की मुद्रित छवि को स्मृति में मुख्य छवि से तुलना की जाती है। ऑपरेटर को रिपोर्ट करने के लिए स्क्रीन पर कोई अंतर प्रदर्शित किया जा सकता है और एक चेतावनी जारी की जाती है। रोलर छवि के अवलोकन के लिए सिस्टम बहुत अच्छा है, क्योंकि आखिरकार ऑपरेटर छवि को हर समय एक छोटे से क्षेत्र में देख सकता है। हालांकि, स्वचालित गुणवत्ता निरीक्षण प्रणाली के लिए, ऐसा लगता है कि कभी-कभी प्रिंटिंग में समस्याएं चुनना संभव होता है, कभी-कभी नहीं। दूसरे शब्दों में, यह प्रणाली intermittently काम करता है।
100% व्यापक प्रणाली एक पूरी तरह से अलग दृष्टिकोण का उपयोग करता है। इसे अभी भी एक इंजन के साथ एक बीम की आवश्यकता है और ड्रम की लंबाई में कई कैमरे स्थायी रूप से घुड़सवार होते हैं। ये कैमरे आमतौर पर लाइन स्कैन प्रकार के होते हैं। इसका मतलब है कि एक फ्लैश के साथ प्रिंट के आयताकार स्नैपशॉट लेने के बजाय, कैमरे एक सतत रोशनी प्रणाली के माध्यम से एक समय में रोल की लंबाई का नमूना नमूना दे सकता है। जैसे रोल रोल और प्रिंटिंग पूरी हो जाती है, सिस्टम नमूने की अगली पंक्ति का नमूना देता है। पुनर्प्राप्त नमूना जानकारी लगातार स्मृति में संग्रहीत मुख्य छवि की तुलना में की जाती है। मुख्य छवि प्रिंट की गई जानकारी से बना है जिसमें प्रिंट की लंबाई और ड्रम की समान लंबाई की चौड़ाई होती है। एक बार जब पता लगाने की प्रणाली एक निश्चित गलती का पता लगाती है, तो वे न केवल ड्रम की लंबाई दिशा में मेल खाते हैं, बल्कि प्रिंटिंग प्रेस की चलती गति के साथ सिंक्रनाइज़ेशन में भी, यह हमेशा इसी स्थिति में पिक्सल की गुणवत्ता का पता लगा सकता है।
इसके अलावा, पूरी तरह से स्वचालित प्रिंटिंग गलती पहचान प्रणाली द्वारा पाई गई गलती जानकारी को चेतावनी और अलार्म के साथ-साथ गलती रिपोर्टिंग और डेटा संग्रह के लिए भी उपयोग किया जा सकता है। जानकारी आम तौर पर डेटाबेस में एकत्र की जाती है और प्रिंटर से डेटा का विश्लेषण करने के लिए एक मौजूदा पीसी नेटवर्क में एक इंटरफेस के माध्यम से पहुंचाया जाता है। स्क्रीन ड्रम की पार्श्व दिशा में गलती की गति और स्थान के साथ-साथ कैप्चर की गई गलती के प्रकार को दिखाती है। स्क्रॉल बार ऑपरेटरों को प्रारंभिक डेटा और पिछले डेटा को देखने में सहायता करते हैं। प्रिंट के अंत में, प्रिंट रिपोर्ट स्वचालित रूप से बनाई जाती है।
3. पहचान सटीकता
मुद्रित पदार्थ की गुणवत्ता निरीक्षण के लिए उपयोग की जाने वाली सबसे पुरानी तकनीक ग्रेस्केल में मिली छवि के साथ मानक छवि की तुलना करना है। अब अधिक उन्नत एक आरजीबी तीन प्राथमिक रंगों पर आधारित है। पूरी तरह से स्वचालित मशीन परीक्षण और मानव आंख का पता लगाने के बीच क्या अंतर है? उदाहरण के तौर पर मानव आंखें लेते हुए, जब हम एक निश्चित प्रिंट पर ध्यान केंद्रित करते हैं, तो मुद्रित पदार्थ का विपरीत रंग मजबूत होता है, तो मानव आंखों द्वारा पाया जा सकता है कि सबसे छोटी खाम 0.3 मिमी से कम नहीं है , लेकिन मानव पर भरोसा करना निरंतर, स्थिर दृश्य प्रभाव को बनाए रखना मुश्किल है। अन्य मामलों में, यदि एक ही रंग प्रणाली के प्रिंट में एक दोष पाया जाता है, खासकर एक हल्के रंग प्रणाली में, जो मानव आंख को पा सकता है वह कम से कम 20 ग्रे स्तर के अंतर की आवश्यकता होती है। स्वचालित मशीनें आसानी से 0.1 मिमी आकार के दोष पा सकते हैं, भले ही दोष मानक छवि से केवल एक ग्रेस्केल अंतर हो।
हालांकि, व्यावहारिक उपयोग के संदर्भ में, यहां तक कि एक ही पूर्ण रंग के विपरीत प्रणाली में रंगीन विचलनों को अलग करने की अलग-अलग क्षमता होती है। कुछ सिस्टम contours और रंगीन aberrations में बड़े बदलाव के साथ दोषों का पता लगाने में सक्षम हैं, जबकि अन्य बहुत छोटे दोषों की पहचान कर सकते हैं। सफेद कार्डबोर्ड और कुछ सरल-शैली के प्रिंटों के लिए, जैसे कि जापानी केंट सिगरेट लेबल, यूएस मार्लोबोर सिगरेट लेबल, सरल परीक्षण पर्याप्त हो सकता है, और अधिकांश घरेलू प्रिंट, विशेष रूप से विभिन्न लेबलों में कई विशेषताएं हैं। सोने, चांदी के गत्ते, गर्म मुद्रांकन, एम्बॉसिंग या ग्लेज़िंग जैसे बहुत से फ्लैश तत्वों के साथ, गुणवत्ता गुणवत्ता उपकरणों के लिए बहुत छोटे भूरे रंग के मतभेदों को खोजने की पर्याप्त क्षमता होती है, शायद 5 ग्रे स्तर स्तर अंतर, शायद एक और कड़े एक ग्रे स्तर अंतर। घरेलू लेबल बाजार के लिए यह महत्वपूर्ण है।
मानक छवि और मुद्रित उत्पाद की छवि के बीच सटीक तुलना निरीक्षण उपकरणों में एक महत्वपूर्ण मुद्दा है। आमतौर पर, पहचान डिवाइस लेंस के माध्यम से छवि एकत्र करता है। लेंस रेंज के मध्य भाग में, छवि बहुत स्पष्ट है, लेकिन किनारे भाग की छवि आभासी हो सकती है। छाया, और प्रेत भाग का पता लगाने के परिणाम पूरे परीक्षण की सटीकता को सीधे प्रभावित करते हैं। इस दृष्टिकोण से, यदि केवल पूर्ण क्षेत्र का विपरीत कुछ अच्छे प्रिंटों के लिए उपयुक्त नहीं है। यदि प्राप्त छवि को फिर से विभाजित किया जा सकता है, उदाहरण के लिए, छवि 1024 डीपीआई × 40 9 6 डीपीआई या 2048 डीपीआई × 40 9 6 डीपीआई में विभाजित है, तो पहचान सटीकता में काफी सुधार किया जाएगा, और पहचान का परिणाम अधिक स्थिर है क्योंकि भूत किनारे का हिस्सा टाला जाता है।
4. पहचान पैरामीटर
गुणवत्ता निरीक्षण पैरामीटर सेट किए जाने के बाद, क्या उच्च गति, स्वचालित गुणवत्ता निरीक्षण उपकरण अत्यधिक स्क्रैप दरों का नेतृत्व करेंगे? स्क्रैप दर में वृद्धि निस्संदेह मुनाफे में कमी का कारण बन जाएगी। लेकिन वास्तव में सभी गुणवत्ता मानदंड रिश्तेदार हैं, जैसे आम तौर पर अस्वीकार्य मामूली दोष, यदि यह कुछ क्षेत्रों (आकार, भागों को खाने) में स्वीकार्य है। मैन्युअल पहचान के मामले में, एक उचित आराम से और लचीला मानक स्वचालित रूप से बनाया जा सकता है। तर्कसंगत और डेटा-आधारित पहचान कैसे पता लगाती है? प्रिंटर के लिए मुद्रित मामले के लिए उप-क्षेत्रीय और पदानुक्रमित गुणवत्ता निरीक्षण मानक सेटिंग अपनाने के लिए अंतिम उपयोगकर्ता के साथ एक समझौते तक पहुंचना अधिक उचित है। यह केवल एक कठोर नियम है और यह एक मापनीय मानक होना चाहिए जो सभी पार्टियों के लिए परिचालन और स्वीकार्य है। इसके अलावा, इन मानकों को उपयोगकर्ता द्वारा निर्धारित विभिन्न प्रकार के डेटा होना चाहिए, जैसे क्षेत्र का पता लगाना, प्रत्येक क्षेत्र का पता लगाने का स्तर, और प्रत्येक पहचान स्तर द्वारा निष्पादित पहचान मानक। उदाहरण के लिए, पहले हम मुद्रित पदार्थ को परीक्षण करने के लिए विभाजित करेंगे, जैसे मुद्रित पदार्थ को सबसे कड़े निरीक्षण क्षेत्र में विभाजित करना - मुद्रित पदार्थ (ट्रेडमार्क, उत्पाद) का सबसे महत्वपूर्ण हिस्सा, सख्त पहचान क्षेत्र - महत्वपूर्ण हिस्सा ( उत्पाद), आम निरीक्षण क्षेत्र - पृष्ठभूमि, उपेक्षित क्षेत्र। - छुपा हिस्सा (शीर्ष रबर विंग, पेस्ट हिस्सा)। फिर, प्रत्येक पहचान स्तर सेट है। यह बहुत ही महत्वपूर्ण है और दोषों का पता लगाने की क्षमता को सीधे प्रभावित करेगा। यह सीधे स्क्रैप दर से भी संबंधित है। इसलिए, ग्राहकों को अनिवार्य रूप से स्वीकार्य और उचित सहनशीलता सीमा की आवश्यकता होगी, जिसमें स्वीकार्य और गलती आकार शामिल हैं। रेंज सहिष्णुता, स्वीकार्य, गलती ग्रेस्केल सहिष्णुता।
5. लाभ
5.1 निरंतर, सक्रिय अवलोकन - 100% रोलर, 100% समय।
5.2 सुनिश्चित करें कि ऑपरेटर अनुभव या शिफ्ट परिवर्तनों के बावजूद लगातार गुणवत्ता देखी जाती है।
5.3 प्रेस की गति और गुणवत्ता स्तर को अनुकूलित करके उत्पादकता में सुधार करें।
5.4 आगामी दोषों के लिए प्रारंभिक चेतावनियां प्रदान करें।
5.5 गलती को इंगित करने के लिए स्क्रीन पर रंग प्रदर्शित होता है, और गलती की प्रकृति और स्रोत को तुरंत पहचाना जा सकता है।
5.6 महंगे मुद्रित सामग्रियों को मुद्रित करते समय, प्रिंटिंग की मात्रा को अधिकतम करें और ओवरप्रिंट की मात्रा को कम करें।
5.7 महंगा मुद्रण सामग्री के अपशिष्ट को कम करें, इसके उपयोग को कम करें, लागत कम करें, और ग्राहक बारी-बारी से दर में सुधार करें।
5.8 कंपनी की छवि में सुधार करें और इसे प्रतिस्पर्धी बनाएं।
5.9 आईएसओ 9000 मानक की आवश्यकताओं के अनुसार इस्तेमाल किया जा सकता है।
5.10 उच्च दक्षता वाले अल्पकालिक उत्पादों का उत्पादन करना आसान है।
मौजूदा उपकरणों में से अधिकांश को बनाने में मदद करता है।
आज, पूरी तरह से स्वचालित प्रिंटिंग गलती का पता लगाना एक अपेक्षाकृत परिपक्व तकनीक है, लेकिन कैमरे और कंप्यूटर सिस्टम के आगे के विकास और वर्कफ़्लो के नेटवर्किंग और डेटा प्रबंधन कार्यों के एकीकरण के साथ, यह तकनीक नई विकास, मुद्रण गुणवत्ता और दक्षता के लिए बाध्य है बहुत सुधार हुआ।