一种随机纹理的检验装置、品检机和随机纹理的检验方法与流程

本发明属于防伪检验领域，具体地涉及一种随机纹理的检验装置、含有该检验装置的品检机以及随机纹理的检验方法。

背景技术：

现有技术中，在防伪级别要求高的相关领域已普遍采用包含有随机纹理防伪的防伪技术，随机纹理防伪的原理是，纹理，比如纤维，在其载体上的分布是随机的，使其如人类的指纹一样，其位置走向都是不同的，造假者无法为了伪造而去摆放每一根纤维，因为这样做的成本是极高的。但本专利的发明人在实践中发现，随机纹理的防伪性本身是存在差异的，其原因在于随机纹理的随机性使其具有高的防伪效果的同时，也使其具有了先天的缺陷。具体地，载体上的纹理(比如，纤维)的分布是随机布撒的，即，纹理(比如，纤维)的分布数量随机，这种随机性使得存在有某些载体上纹理(比如，纤维)的数量很少甚至为零，这种情况下，造假者可通过摆放来实现伪造，这样会极大地降低造假者的造假成本，从而极大地影响随机纹理防伪的防伪效果。

技术实现要素：

本发明提供了一种随机纹理的检验装置，用于检验载体上的随机纹理的纹理的实际纹理数量是否小于第一预设纹理数量，通过对小于第一预设纹理数量的随机纹理的识别，克服了由随机纹理的随机性带来的防伪性差异，使其防伪性不受到到随机性的影响，保证了随机纹理的高防伪性。本发明还提供了包括有该检验装置的品验机，以及随机纹理的检验方法，具有相同的有益技术效果。

技术方案：

一种随机纹理的检验装置，用于检验采集区域内载体上分布的所述随机纹理的实际纹理数量是否小于第一预设纹理数量，其特征在于，采集区域内分布有所述随机纹理的所述载体的图像由图像摄取单元摄取，所述检验装置包括有采集单元和计数单元，所述采集单元分别与所述图像摄取单元和所述计数单元相连，所述采集单元接收所述图像摄取单元传输的所述图像、对所述图像中的纹理进行采集生成采集结果并把采集结果传输给所述计数单元，所述计数单元接收所述采集结果并根据所述采集结果计数得到所述实际纹理数量。

所述采集单元的采集是指根据表征差异进行采集，所述表征差异是指所述纹理的颜色与 背景版面的颜色之间的色彩差异，所述根据表征差异进行采集是指利用所述色彩差异来提取纹理图像和/或纹理特征点，作为采集结果，所述背景版面的颜色包括所述载体的颜色和/或所述载体上的图案的颜色。

所述采集单元的采集是指根据表征差异进行采集，所述表征差异是指所述纹理的形态与所述背景版面的形态之间的形态差异，所述根据表征差异进行采集是指利用所述形态差异来提取纹理图像和/或纹理特征点作为采集结果，所述背景版面的形态包括空白载体或所述载体上的图案的形态。

所述纹理为纤维，所述纹理图像为纤维图像；所述纹理特征点为每根纤维上的一个或多个点，所述采集结果为纤维图像和/或每根纤维的一个或多个点。

还包括与所述计数单元相连的判断单元，所述判断单元预存有所述第一预设纹理数量，所述判断单元接收所述计数单元传输的实际纹理数量，并与所述第一预设纹理数量进行比对，当所述实际纹理数量小于所述第一预设纹理数量时生成处理指令。

所述载体上分布的所述纹理包括两类或两类以上的纹理，所述每类纹理具有一种或多种结构，所述计数单元对不同类的纹理分别计数得到各类纹理的实际纹理数量。

还包括与所述计数单元相连的判断单元，所述判断单元预存有各类纹理的第一预设纹理数量，所述判断单元接收所述计数单元传输的各类纹理的实际纹理数量，并与各类纹理的第一预设纹理数量进行逐一比对，当某一类纹理的实际纹理数量小于该类纹理的第一预设纹理数量时生成处理指令。

所述处理指令包括对所述载体进行标记和/或剔除所述载体。

所述检验装置包括所述图像摄取单元，或所述图像摄取单元为独立于所述检验装置的外部设备。

还包括第二预设纹理数量，所述随机纹理的检验装置还用于检验采集区域内载体上分布的所述随机纹理的实际纹理数量是否大于第二预设纹理数量，所述第二预设纹理数量大于所述第一预设纹理数量。

一种品验机，其包括有送料单元和收料单元，分布有随机纹理的载体从所述送料单元传输到所述收料单元，还包括上述的随机纹理的检验装置，所述检验装置用于检验所述品验机中传输的采集区域内载体上分布的所述随机纹理的实际纹理数量是否小于第一预设纹理数量或是否大于第二预设纹理数量。

所述图像摄取单元位于所述载体从所述送料单元到所述收料单元的路径上的上方。

所述送料单元为卷筒纸自动送料单元，相应地，所述收料单元为卷筒纸自动收料单元；或者

所述送料单元为单张纸自动送料单元，相应地，所述收料单元为单张纸自动收料单元。

品验机还包括剔除单元，当采集区域内载体上分布的随机纹理的实际纹理数量小于第一预设纹理数量时或大于第二预设纹理数量时，所述剔除单元对所述载体进行标记和/或剔除所述载体。

所述剔除单元与所述检验装置的判断单元相连，所述剔除单元接收到判断单元的处理指令后对所述载体进行标记和/或剔除所述载体。

一种随机纹理的检验方法，用于检验采集区域内载体上分布的所述随机纹理的实际纹理数量是否小于第一预设纹理数量，其特征在于，包括根据采集区域内分布有所述随机纹理的载体的图像对所述图像中的纹理进行采集生成采集结果的步骤，和根据所述采集结果计数得到所述实际纹理数量的步骤。

对所述图像中的纹理进行采集生成采集结果的步骤中的所述采集是指根据表征差异进行采集，所述表征差异是指所述纹理的颜色与背景版面的颜色之间的色彩差异，所述生成采集结果是利用所述色彩差异来提取纹理图像和/或纹理特征点，所述背景版面的颜色包括所述载体的颜色和/或所述载体上的图案的颜色。

对所述图像中的纹理进行采集生成采集结果的步骤中的所述采集是指根据表征差异进行采集，所述表征差异是指所述纹理的形态与所述背景版面的形态之间的形态差异，所述生成采集结果是利用所述形态差异来提取纹理图像和/或纹理特征点，所述背景版面的形态包括空白载体或所述载体上的图案的形态。

所述纹理为纤维，所述纹理图像为纤维图像；所述纹理特征点为每根纤维上的一个或多个点，所述采集结果为纤维图像和/或每根纤维的一个或多个点。

还包括将所述实际纹理数量与所述第一预设纹理数量进行比对，当实际纹理数量小于第一预设纹理数量时生成处理指令的步骤，所述处理指令包括对所述载体进行标记和/或剔除所述载体。

所述载体上分布的所述纹理包括两类或两类以上的纹理，所述每类纹理具有一种或多种结构，所述根据所述采集结果计数得到所述实际纹理数量的步骤为根据采集结果对不同类的纹理分别计数得到各类纹理的实际纹理数量。

所述第一预设纹理数量为各类纹理的第一预设纹理数量，所述检验方法还包括将各类纹理的实际纹理数量与各类纹理的第一预设纹理数量进行逐一比对，当某一类纹理的实际纹理数量小于该类纹理的第一预设纹理数量时生成处理指令的步骤，所述处理指令包括对所述载体进行标记和/或剔除所述载体。

还包括根据所述处理指令对所述载体进行标记和/或剔除所述载体的步骤。

还包括当所述实际纹理数量小于所述第一预设纹理数量时，对所述载体进行标记和/或剔除所述载体的步骤。

所述载体上分布的所述纹理包括两类或两类以上的纹理，所述每类纹理具有一种或多种结构，所述根据所述采集结果计数得到所述实际纹理数量的步骤为根据采集结果对不同类的纹理分别计数得到各类纹理的实际纹理数量，所述第一预设纹理数量为各类纹理的第一预设纹理数量，所述检验方法还包括当某一类纹理的实际纹理数量小于该类纹理的第一预设纹理数量时，对所述载体进行标记和/或剔除所述载体的步骤。

在所述根据采集区域内分布有所述随机纹理的载体的图像对所述图像中的纹理进行采集生成采集结果的步骤之前还包括对采集区域内分布有所述随机纹理的所述载体的图像进行摄取的步骤。

还包括第二预设纹理数量，所述随机纹理的检验方法还用于检验采集区域内载体上分布的所述随机纹理的实际纹理数量是否大于第二预设纹理数量，所述第二预设纹理数量大于所述第一预设纹理数量。

技术效果：

本发明提供了一种随机纹理检验装置，用于检验采集区域内载体上分布的所述随机纹理的实际纹理数量是否小于第一预设纹理数量以及是否大于第二预设纹理数量，包括有采集单元和计数单元，分别为对图像摄取单元摄取的图像进行采集，和根据采集结果进行计数得到实际纹理数量。通过对纹理采集并对纹理数量计数得到的实际纹理数量来得知随机纹理的实际纹理数量是否小于第一预设纹理数量以及是否大于第二预设纹理数量，解决了由于个别的随机纹理的纹理数量少或者数量过多导致的防伪性差，从而导致随机纹理存在的防伪性差异的问题，保证了随机纹理的高防伪性。

进一步地，随机纹理的检验装置还包括判断单元，将实际纹理数量与第一预设纹理数量以及第二预设纹理数量进行自动比对，当实际纹理数量小于第一预设纹理数量或者当实际纹理数量大于第二纹理数量时生成处理指令。这里的处理指令包括对所述载体进行标记和/或剔除所述载体。

本发明还提供了一种品验机，该品验机包括有所述随机纹理的检验装置，因此获得了同样有益的技术效果。

该品验机还包括有剔除单元，当采集区域内载体上分布的随机纹理的实际纹理数量小于第一预设纹理数量时或者实际纹理数量大于第二预设纹理数量时，剔除单元对所述载体进行标记和/或剔除所述载体；或者当接收到处理指令后对载体进行标记和/或剔除所述载体，这样品验机可对个别不合格随机纹理所在载体进行自动处理，比如标记和/或剔除。

本发明还提供了一种相应的随机纹理的检验方法，具有同样有益的技术效果。

附图说明

图1是一种纹理标识；

图2是另一种纹理标识；

图3是再一种纹理标识；

图4是又一种纹理标识；

图5是本发明提供的一种随机纹理的检验装置的一个实施例；

图6是本发明提供的一种随机纹理的检验装置的第二个实施例；

图7是本发明提供的一种随机纹理的检验装置的第三个实施例；

图8是本发明提供的一种随机纹理的检验装置的第四个实施例；

图9是本发明提供的一种品验机的一种实施例；

图10是本发明提供的一种品验机的另一种实施例；

图11是一种随机纹理的检验方法的一种实施例；

图12是一种随机纹理的检验方法的第二种实施例；

图13是一种随机纹理的检验方法的第三种实施例；

图14是一种随机纹理的检验方法的第四种实施例。

附图标记列示如下：

1－图像摄取单元；2－采集单元；3－计数单元；4－判断单元；5－随机纹理的检验装置；6－送料单元；7－收料单元；8－品验机；9－载体；10－二维码；11－随机纹理；12－纤维；13－图案；14-点。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

图1是一种纹理标识，在载体9上包括彼此相关联的左侧的二维码10和右侧的随机纹理11，虚线所示的区域a为采集区域，这里的虚线是为了指出区域范围，而实际上载体9上并没有该虚线；如图所示采集区域a内分布的随机纹理11的实际纹理数量为3，这里的随机纹理的纹理仅包括纤维12。此时，背景版面的颜色为载体9的颜色，背景版面的形态为空白载 体。

图2也是一种纹理标识，在载体9上包括彼此相关联的左侧的二维码10和右侧的随机纹理11，虚线所示的区域b为采集区域，这里的虚线是为了指出区域范围，而实际上载体9上并没有该虚线；如图所示采集区域b内分布的随机纹理11的实际纹理数量为9，这里的随机纹理的纹理仅包括纤维12。此时，背景版面的颜色为载体9的颜色，背景版面的形态为空白载体。

图3也是一种纹理标识，图3的纹理标识与图2的纹理标识的区别在于，图3的载体上还包括田字格式的图案13，田字格是由圆点构成的虚线田字格。此时，背景版面的颜色为载体9的颜色和/或图案13的颜色，背景版面的形态为图案13的形态，即圆点或田字格。

图4是又一种纹理标识，在载体9上包括彼此相关联的左侧的二维码10和右侧的随机纹理11，虚线所示的区域c为采集区域，这里的虚线是为了指出区域范围，而实际上载体9上并没有该虚线；如图所示采集区域c内分布的随机纹理11的纹理包括两类，一类是纤维12，另一类是点14，其中的纤维包括两种结构：一种是直纤维、另一种是弯曲纤维，纤维(直纤维加上弯曲纤维)的实际纹理数量为3，点的实际纹理数量为4。此时，背景版面的颜色为载体9的颜色，背景版面的形态为空白载体。

图1、图2、图3和图4的纹理标识仅是分布有随机纹理的载体的四个示意性的实施例，其中的二维码10不是必须的。

图5为本发明提供的一种随机纹理的检验装置5的一个实施例。该检验装置5包括有相连的采集单元2和计数单元3，所述采集单元2与检验装置5外部设备-图像摄取单元1相连，图像摄取单元1对采集区域内分布有随机纹理的载体的图像进行摄取，并把图像传递给采集单元2，采集单元2接收图像摄取单元1的图像，采集单元2与计数单元3相连，采集单元2对所述图像的纹理进行采集生成采集结果并把采集结果传输给计数单元3，计数单元3接收采集单元2的采集结果并根据采集结果计数得到实际纹理数量。

这样，根据得到的实际纹理数量和已知的第一预设纹理数量可得知实际纹理数量是否小于第一预设纹理数量或实际纹理数量是否大于第二预设纹理数量，可对小于第一预设纹理数量或大于第二预设纹理数量的随机纹理所在的载体9进行处理，比如标示和/或剔除，对个别的随机纹理的处理能有效解决随机纹理存在的防伪性差异的问题，保证了随机纹理的高防伪性。

其中，关于上述的图像摄取单元1对采集区域内分布有随机纹理的载体的图像进行摄取，比如，对图1中采集区域a中的分布有随机纹理11的载体9的图像进行摄取，本实施例中，纹理为纤维12；再比如，对图2中采集区域b中的分布有随机纹理11的载体9的图像进行 摄取，这里，纹理为纤维12；比如，对图3中采集区域b中的分布有随机纹理11的载体9的图像进行摄取，这里纹理为纤维12；又比如，对图4中采集区域c中分布有随机纹理11的载体8的图像进行摄取，这里纹理为纤维12和点14。

假设第一预设纹理数量为4，检验装置5计算得出的图1中的实际纹理数量为3，则实际纹理数量小于第一预设纹理数量，该随机纹理为不合格随机纹理，后续可对该载体进行处理，比如对其进行标示和/或剔除。

假设第一预设纹理数量为3，检验装置5计算得出的图1中的实际纹理数量为3，则实际纹理数量等于第一预设纹理数量，该随机纹理为合格随机纹理。

假设第一预设纹理数量为4，检验装置5计算得出的图2或图3中的实际纹理数量为9，则实际纹理数量大于第一预设纹理数量，该随机纹理为合格随机纹理。

假设第一预设纹理数量为3，检验装置5计算得出的图2或图3中的实际纹理数量为9，则实际纹理数量大于第一预设纹理数量，该随机纹理为合格随机纹理。

对于包括有两类或两类以上纹理的情况，例如，图4中包括有纤维和点两类纹理，其中的纤维包括直纤维和弯曲纤维两种结构，计数单元3对纤维纹理和点纹理分别计数得到纤维纹理的实际纹理数量为3，点纹理的实际纹理数量为4。

假设纤维纹理的第一预设纹理数量为4、点纹理的第一预设纹理数量为4，纤维纹理的实际纹理数量小于纤维纹理的第一预设纹理数量、点纹理的实际纹理数量等于点纹理的实际纹理数量，该随机纹理为不合格随机纹理，后续可对该载体进行处理，比如对其进行标示和/或剔除。

假设纤维纹理的第一预设纹理数量为3、点纹理的第一预设纹理数量为3，纤维纹理的实际纹理数量等于纤维纹理的第一预设纹理数量、点纹理的实际纹理数量大于点纹理的第一预设纹理数量，该随机纹理为合格随机纹理。

包括有两类或两类以上纹理的情况不限于图4所示的情况，图4仅是其中的一个例子，比如包括有两类纹理：纤维和点，其中纤维包括有两种结构：直纤维、弯曲纤维，其中点包括三种不同结构的点(不同直径)，此时，计数单元3对纤维纹理和点纹理分别计数得到纤维纹理的实际纹理数量和点纹理的实际纹理数量。将得到的纤维纹理的实际纹理数量与纤维纹理的第一预设纹理数量进行比对，点纹理的实际纹理数量与点纹理的第一预设纹理数量进行比对，当某一类纹理的实际纹理数量小于该类纹理的第一预设纹理数量时，该随机纹理为不合格随机纹理，后续可对该载体进行处理，比如对其进行标示和/或剔除。

采集单元2的采集是指根据表征差异进行采集。

作为一种优选的情况，所述表征差异是指纹理的颜色与背景版面的颜色之间的色彩差异， 通过所述色彩差异来提取纹理图像和/或纹理特征点，作为采集结果。所述背景版面的颜色包括所述载体的颜色和/或所述载体上的图案的颜色。对于图1的情况，背景版面的颜色就是载体9的颜色，采集单元2利用纤维12的颜色与载体9的颜色的色彩差异来提取纤维图像和/或每根纤维的一个或多个点作为采集结果，比如，纤维12为红色而载体9的颜色为白色，通过纤维12和载体9的色彩差异可提取纤维12的图像，和/或每根纤维12上的一个或多个点，其中每根纤维12上的一个或多个点可以是每根纤维的一个端点、两个端点、一个中点、甚至任意的一个点或任意的几个点；对于图2的情况，背景版面的颜色就是载体9的颜色，采集单元2利用纤维12的颜色与载体9的颜色之间的色彩差异来提取纤维图像和/或每根纤维的一个或多个点作为采集结果，比如，纤维12为黄色而载体9的颜色为红色，通过纤维12和载体9的色彩差异可提取纤维12的图像，和/或每根纤维12上的一个或多个点，其中每根纤维12上的一个或多个点可以是每根纤维的一个端点、两个端点、一个中点、甚至任意的一个点或任意的几个点；对于图3的情况，背景版面的颜色包括载体9的颜色和/或田字格式的图案13的颜色，采集单元2利用纤维12的颜色与载体9的颜色之间的色彩差异和/或利用纤维12的颜色与图案13的颜色之间的色彩差异来提取纤维图像和/或每根纤维的一个或多个点作为采集结果，比如，纤维12为黄色而载体9的颜色为红色以及图案13的颜色为黑色，通过纤维12和载体9之间的色彩差异和/或纤维12和图案13之间的色彩差异可提取纤维12的图像，和/或每根纤维12上的一个或多个点，其中每根纤维12上的一个或多个点可以是每根纤维的一个端点、两个端点、一个中点、甚至任意的一个点或任意的几个点。背景版面的图案不局限于田字格式，还可以是任意其他颜色和形状的图案。对于图4的情况，背景版面的颜色就是载体9的颜色，采集单元2利用纤维12和点14的颜色与载体9的颜色的色彩差异来提取纹理图像(点14的图像和/或每个点14的一个或多个点、以及纤维12图像和/或每根纤维12的一个或多个点)作为采集结果，比如，纤维12为红色、点14为黄色、而载体9的颜色为白色，通过纤维12和载体9的色彩差异可提取纤维12的图像，和/或每根纤维12上的一个或多个点，通过点14与载体9的色彩差异可提取点14的图像，和/或点14上的一个或多个点，其中每根纤维12上的一个或多个点可以是每根纤维的一个端点、两个端点、一个中点、甚至任意的一个点或任意的几个点。

作为一种优选的情况，所述表征差异是指纹理的形态与背景版面的形态之间的形态差异，通过所述形态差异来提取纹理图像和/或纹理特征点作为采集结果，所述背景版面的形态包括空白载体或所述载体上的图案的形态。对于图1的情况，采集单元2利用纤维12的形态(长条状)与空白载体9(载体上没有图案)之间的形态差异来提取纤维图像和/或每根纤维的一个或多个点作为采集结果，比如，根据纤维12的长条状来提取纤维12的图像和/或每根纤维 12上的一个或多个点，其中每根纤维12上的一个或多个点可以是每根纤维12的一个端点、两个端点、一个中点、甚至任意的一个点或任意的几个点；对于图2的情况，采集单元2根据纤维12的形态(长条状)与空白载体9(载体上没有图案)之间的形态差异来提取纤维图像和/或每根纤维的一个或多个点作为采集结果，比如，根据纤维12的长条状来提取纤维12的图像和/或每根纤维12上的一个或多个点，其中每根纤维12上的一个或多个点可以是每根纤维12的一个端点、两个端点、一个中点、甚至任意的一个点或任意的几个点；对于图3的情况，采集单元2根据纤维12的形态(长条状)与载体9上的图案13的形态之间的形态差异来提取纤维图像和/或每根纤维的一个或多个点作为采集结果，比如，根据纤维12的长条状与载体9上的田字格式的图案13的形态(构成田字格的圆点)之间的形态差异来提取纤维12的图像和/或每根纤维12上的一个或多个点，或者根据纤维12的长条状与载体9上的田字格式的图案13的形态(田字格)之间的形态差异来提取纤维12的图像和/或每根纤维12上的一个或多个点，其中每根纤维12上的一个或多个点可以是每根纤维12的一个端点、两个端点、一个中点、甚至任意的一个点或任意的几个点。对于图4的情况，采集单元2利用纤维12的形态(长条状：包括直条和弯曲条)与空白载体9(载体上没有图案)之间的形态差异来提取纤维图像和/或每根纤维的一个或多个点作为采集结果，利用点14的形态(点)与空白载体9(载体上没有图案)之间的形态差异来提取点图像和/或每个点14的一个或多个点作为采集结果，其中每根纤维12上的一个或多个点可以是每根纤维12的一个端点、两个端点、一个中点、甚至任意的一个点或任意的几个点。

作为一种优选的情况，本实施例中的图像摄取单元1可以采用线阵摄像头、面阵摄像头等。

本实施例中的纹理不局限于纤维和点，还可以是不同颜色的点、不同形状的片及颗粒物等。

作为一种优选的情况(如上文提到)，还包括第二预设纹理数量，所述随机纹理的检验装置还用于检验采集区域内载体上分布的所述随机纹理的实际纹理数量是否大于第二预设纹理数量，其检验同检验是否小于第一预设纹理数量相同，其中的第二预设纹理数量大于第一预设纹理数量，以防止采集区域内纹理数量过大，影响肉眼和机器识别。

图6为本发明提供的一种随机纹理的检验装置5的另一个实施例。本实施例与图5中所示的检验装置5的实施例的区别仅在于，图5中的图像摄取单元1是独立于检验装置5的外部设备，而本实施例的检验装置5包括图像摄取单元1。对图5所示的实施例的其余描述均 适用于本实施例。

图7为本发明提供的一种随机纹理的检验装置5的第三个实施例。本实施例与图5中所示的实施例的区别在于，检验装置5还包括判断单元4，判断单元4与计数单元3相连，计数单元3将实际纹理数量传输给判断单元4，判断单元4预存有第一预设纹理数量，将接收到的实际纹理数量和第一预设纹理数量进行比对，当实际纹理数量小于第一预设纹理数量时生成处理指令。另外，判断单元4还可预存有第二预设纹理数量，将接收到的实际纹理数量和第二预设纹理数量进行比对，当实际纹理数量大于第二预设纹理数量时生成处理指令。

也就是说与图5中所示的实施例相比，本实施例的检验装置5可以自动比对，并当发现不合格的随机纹理时，生成处理指令。对图5所示的实施例的其余描述均适用于本实施例。

假设第一预设纹理数量为4，检验装置5计算得出的图1中的实际纹理数量为3，判断单元4将接收到的实际纹理数量与预存的第一预设纹理数量进行比对，得到实际纹理数量小于第一预设纹理数量，此时生成处理指令。

假设第一预设纹理数量为3，检验装置5计算得出的图1中的实际纹理数量为3，判断单元4将接收到的实际纹理数量与预存的第一预设纹理数量进行比对，得到实际纹理数量等于第一预设纹理数量，该随机纹理为合格随机纹理。

假设第一预设纹理数量为4，检验装置5计算得出的图2或图3中的实际纹理数量为9，判断单元4将接收到的实际纹理数量与预存的第一预设纹理数量进行比对，得到实际纹理数量大于第一预设纹理数量，该随机纹理为合格随机纹理。

假设第一预设纹理数量为3，检验装置5计算得出的图2或图3中的实际纹理数量为9，判断单元4将接收到的实际纹理数量与预存的第一预设纹理数量进行比对，得到实际纹理数量大于第一预设纹理数量，该随机纹理为合格随机纹理。

对于图4的情况，计数单元3将各类纹理的实际纹理数量传输给判断单元4，判断单元4预存有各类纹理的第一预设纹理数量，将接收到的各类纹理的实际纹理数量和各类纹理的第一预设纹理数量进行比对，当某一类的实际纹理数量小于该类纹理的第一预设纹理数量时生成处理指令。

假设纤维纹理的第一预设纹理数量为4、点纹理的第一预设纹理数量为4，检验装置5的计数单元3计算得出的图4中纤维纹理的实际纹理数量为3，点纹理的实际纹理数量为4，判断单元4将接收到的纤维纹理和点纹理的实际纹理数量分别与预存的纤维纹理和点纹理的第一预设纹理数量进行比对，得到纤维纹理的实际纹理数量小于纤维纹理的第一预设纹理数量、 点纹理的实际纹理数量等于点纹理的实际纹理数量，此时生成处理指令。

假设纤维纹理的第一预设纹理数量为3、点纹理的第一预设纹理数量为3，检验装置5的计数单元3计算得出的图4中纤维纹理的实际纹理数量为3，点纹理的实际纹理数量为4，判断单元4将接收到的纤维纹理和点纹理的实际纹理数量与预存的纤维纹理和点纹理的第一预设纹理数量进行比对，得到纤维纹理的实际纹理数量等于纤维纹理的第一预设纹理数量、点纹理的实际纹理数量大于点纹理的实际纹理数量，该随机纹理为合格随机纹理。

作为一种优选的情况，这里的处理指令包括对载体9进行标记和/或剔除该载体9。

图8为本发明提供的一种随机纹理的检验装置5的第四个实施例。本实施例与图7中所示的实施例的区别仅在于，图7中的图像摄取单元1是独立于检验装置5的外部设备，而本实施例的检验装置5包括图像摄取单元1。对图7所示的实施例的其余描述均适用于本实施例。

图9为本发明提供的一种品验机8的一种实施例，包括随机纹理的检验装置5、图像摄取单元1、送料单元6、和收料单元7，其中，检验装置5为如图5或图7所示的实施例中的检验装置5，图像摄取装置1与检验装置5相连，且图像摄取单元1位于载体9从送料单元6到收料单元7的路径上的上方，在载体9从送料单元6到收料单元7的过程中进行摄取图像。本实施例中，送料单元6为卷筒纸自动送料单元，相应地，收料单元7为卷筒纸自动收料单元。

该品验机8的实施例中，检验装置5还可以为如图6或图8所示的检验装置5，此时，品验机包括随机纹理的检验装置5、送料单元6、和收料单元7，其中，检验装置5的图像摄取单元1位于载体9从送料单元6到收料单元7的路径上的上方，在载体9从送料单元6到收料单元7的过程中进行摄取图像。本实施例中，送料单元6为卷筒纸自动送料单元，相应地，收料单元7为卷筒纸自动收料单元。

作为一种优选的情况，品验机8还包括剔除单元(图中未示出)，当实际纹理数量小于第一预设纹理数量时或者大于第二预设纹理数量时，剔除单元对该载体9进行标记和/或剔除该载体9。这样，不合格的个别的随机纹理所在的载体被标记和/或直接剔除，以保证剩余的随机纹理的高防伪性。

其中，实际纹理数量可为各类纹理的实际纹理数量，第一预设纹理数量可以为各类纹理的第一预设纹理数量，第二预设纹理数量可以为各类纹理的第二预设纹理数量，当某一类纹理的实际纹理数量小于该类纹理的第一预设纹理数量时或当某一类纹理的实际纹理数量大于 该类纹理的第二预设纹理数量时，剔除单元对该载体9进行标记和/或剔除该载体9。

作为进一步地一种优选，当品验机的检验装置5为图7或图8中所示的检验装置时，品验机8的剔除单元与检验装置5的判断单元4相连，判断单元4向剔除单元传输处理指令，剔除单元接收到判断单元4传输的处理指令后，对该载体9进行标记和/或剔除该载体9。这样，不合格的个别的随机纹理所在的载体9被自动地标记和/或直接剔除，以保证剩余的随机纹理的高防伪性。

图10本发明提供的一种品验机8的又一种实施例，图10中的实施例与图9中所示的实施例的区别在于，送料单元6为单张纸自动送料单元，相应地，收料单元7为单张纸自动收料单元。对图9所示的实施例的其余描述均适用于本实施例。

图11为一种随机纹理的检验方法的一种实施例，该方法包括：根据采集区域内分布有所述随机纹理的载体的图像对所述图像中的纹理进行采集生成采集结果的步骤，和根据采集结果计数得到实际纹理数量的步骤(当载体上分布的纹理包括两类或两类以上纹理，每类纹理具有一种或多种结构时，根据采集结果分别计数得到各类纹理的实际纹理数量的步骤)。利用采集和计数来检验采集区域内载体上分布的所述随机纹理的实际纹理数量是否小于第一预设纹理数量或大于第二预设纹理数量(当纹理包括两类或两类以上的纹理，每类纹理具有一种或多种结构时，根据采集结果分别计数得到各类纹理的实际纹理数量，利用采集和计数来检验采集区域内载体上分布的各类纹理的实际纹理数量是否小于各类纹理的第一预设纹理数量或各类纹理的实际纹理数量是否大于各类纹理的第二预设纹理数量)。对不合格的个别的随机纹理所在的载体9的采集和检出，能够保证剩余随机纹理的高防伪性。该方法可采用图5中所示的检验装置5以及相应的品验机来实施。

图12为一种随机纹理的检验方法的第二种实施例，该方法包括：根据采集区域内分布有所述随机纹理的载体的图像对所述图像中的纹理进行采集生成采集结果的步骤；和根据采集结果计数得到实际纹理数量的步骤(当载体上分布的纹理包括两类或两类以上纹理，每类纹理具有一种或多种结构时，根据采集结果分别计数得到各类纹理的实际纹理数量的步骤)；以及将所述实际纹理数量与第一预设纹理数量(或第二预设纹理数量)进行比对，当实际纹理数量小于第一预设纹理数量时(或当实际纹理数量大于第二预设纹理数量时)生成处理指令的步骤(当纹理包括两类或两类以上的纹理，每类纹理具有一种或多种结构时，将各类纹理的实际纹理数量与各类纹理的第一预设纹理数量(或与各类纹理的第二预设纹理数量)进行 比对，当某一类纹理的实际纹理数量小于该类纹理的第一预设纹理数量时(或当某一类纹理的实际纹理数量大于该类纹理的第二预设纹理数量时)生成处理指令的步骤)，所述处理指令包括对所述载体进行标记和/或剔除所述载体。本实施例与图11所示实施例的区别在于，能够自动比对，并生成对不合格的个别的随机纹理所在的载体9的处理指令。该方法可采用图7中所示的检验装置5以及相应的品验机来实施。

图13为一种随机纹理的检验方法的第三种实施例，该方法包括：根据采集区域内分布有所述随机纹理的载体的图像对所述图像中的纹理进行采集生成采集结果的步骤；和根据采集结果计数得到实际纹理数量的步骤(当载体上分布的纹理包括两类或两类以上纹理，每类纹理具有一种或多种结构时，根据采集结果分别计数得到各类纹理的实际纹理数量)；以及将所述实际纹理数量与第一预设纹理数量(或与第二预设纹理数量)进行比对，当实际纹理数量小于第一预设纹理数量时(或当实际纹理数量大于第二预设纹理数量时)生成处理指令的步骤(当纹理包括两类或两类以上的纹理，每类纹理具有一种或多种结构时，将各类纹理的实际纹理数量与各类纹理的第一预设纹理数量进行比对(或将各类纹理的实际纹理数量与各类纹理的第二预设纹理数量进行比对)，当某一类纹理的实际纹理数量小于该类纹理的第一预设纹理数量时(或当某一类纹理的实际纹理数量大于该类纹理的第二预设纹理数量时)生成处理指令的步骤)，所述处理指令包括对所述载体进行标记和/或剔除所述载体；还包括根据所述处理指令对所述载体进行标记和/或剔除所述载体的步骤。本实施例与图12所示实施例的区别在于，能够完成对不合格的个别的随机纹理所在的载体的处理，即进行标记和/或剔除。该方法可采用带有判断单元4和剔除单元的品验机8(此时，图像摄取单元1为品验机的外部设备)来实施。

图14为一种随机纹理的检验方法的第四种实施例，该方法包括：对采集区域内分布有所述随机纹理的所述载体的图像进行摄取的步骤；根据所述图像对所述图像中的纹理进行采集生成采集结果的步骤；和根据采集结果计数得到实际纹理数量的步骤(当载体上分布的纹理包括两类或两类以上纹理，每类纹理具有一种或多种结构时，根据采集结果计数得到各类纹理的实际纹理数量)；以及将所述实际纹理数量与第一预设纹理数量(或将实际纹理数量与第二预设纹理数量)进行比对，当实际纹理数量小于第一预设纹理数量时(当实际纹理数量大于第二预设纹理数量时)生成处理指令的步骤(当纹理包括两类或两类以上的纹理，每类纹理具有一种或多种结构时，将各类纹理的实际纹理数量与各类纹理的第一预设纹理数量(或各类纹理的第二预设纹理数量)进行比对，当某一类纹理的实际纹理数量小于该类纹理的第 一预设纹理数量时(或当某一类纹理的实际纹理数量大于该类纹理的第二预设纹理数量时)生成处理指令的步骤)，所述处理指令包括对所述载体进行标记和/或剔除所述载体；还包括根据所述处理指令对所述载体进行标记和/或剔除所述载体的步骤。该方法可采用带有图像摄取单元1、判断单元4和剔除单元的品验机8来实施。

另外，本实施例的“对采集区域内分布有所述随机纹理的所述载体的图像进行摄取的步骤”也可以用在图11和图12中的检验方法中，位于“根据采集区域内分布有所述随机纹理的载体的图像对所述图像中的纹理进行采集生成采集结果的步骤”之前，得到的两个新的方法分别可采用图6中所示的检验装置5以及相应的品验机来实施；以及可采用图8中所示的检验装置5以及相应的品验机来实施。

作为一种优选的情况，图11-图14所示的四个实施例中，根据所述图像对所述纹理进行采集生成采集结果的步骤中的所述采集是指根据表征差异进行采集，所述表征差异是指所述纹理的颜色与背景版面的颜色之间的色彩差异，所述生成采集结果是通过所述色彩差异来提取纹理图像和/或纹理特征点，所述背景版面的颜色包括所述载体的颜色和/或所述载体上的图案的颜色。

对于图1的情况，背景版面的颜色就是载体9的颜色，利用纤维12的颜色与载体9的颜色的色彩差异来提取纤维图像和/或每根纤维的一个或多个点作为采集结果，比如，纤维12为红色而载体9的颜色为白色，通过纤维12和载体9的色彩差异可提取纤维12的图像，和/或每根纤维12上的一个或多个点，其中每根纤维12上的一个或多个点可以是每根纤维的一个端点、两个端点、一个中点、甚至任意的一个点或任意的几个点；对于图2的情况，背景版面的颜色就是载体9的颜色，利用纤维12的颜色与载体9的颜色之间的色彩差异来提取纤维图像和/或每根纤维的一个或多个点作为采集结果，比如，纤维12为黄色而载体9的颜色为红色，通过纤维12和载体9的色彩差异可提取纤维12的图像，和/或每根纤维12上的一个或多个点，其中每根纤维12上的一个或多个点可以是每根纤维的一个端点、两个端点、一个中点、甚至任意的一个点或任意的几个点；对于图3的情况，背景版面的颜色包括载体9的颜色和/或田字格式的图案13的颜色，利用纤维12的颜色与载体9的颜色之间的色彩差异和/或利用纤维12的颜色与图案13的颜色之间的色彩差异来提取纤维图像和/或每根纤维的一个或多个点作为采集结果，比如，纤维12为黄色而载体9的颜色为红色以及图案13的颜色为黑色，通过纤维12和载体9之间的色彩差异和/或纤维12和图案13之间的色彩差异可提取纤维12的图像，和/或每根纤维12上的一个或多个点，其中每根纤维12上的一个或多个点可以是每根纤维的一个端点、两个端点、一个中点、甚至任意的一个点或任意的几个点。背景版面的图案不局限于田字格式，还可以是任意其他颜色和形状的图案。对于图4的情况， 背景版面的颜色就是载体9的颜色，利用纤维12和点14的颜色与载体9的颜色的色彩差异来提取纹理图像(点14的图像和/或每个点14的一个或多个点、以及纤维12图像和/或每根纤维12的一个或多个点)作为采集结果，比如，纤维12为红色、点14为黄色、而载体9的颜色为白色，通过纤维12和载体9的色彩差异可提取纤维12的图像，和/或每根纤维12上的一个或多个点，通过点14与载体9的色彩差异可提取点14的图像，和/或点14上的一个或多个点，其中每根纤维12上的一个或多个点可以是每根纤维的一个端点、两个端点、一个中点、甚至任意的一个点或任意的几个点。

作为优选，图11-图14所示的四个实施例中，对所述图像中的纹理进行采集生成采集结果的步骤中的所述采集是指根据表征差异进行采集，所述表征差异是指所述纹理的形态与所述背景版面的形态之间的形态差异，所述生成采集结果是通过所述形态差异来提取纹理图像和/或纹理特征点，所述背景版面的形态包括空白载体或所述载体上的图案的形态。

对于图1的情况，利用纤维12的形态(长条状)与空白载体9(载体上没有图案)之间的形态差异来提取纤维图像和/或每根纤维的一个或多个点作为采集结果，比如，根据纤维12的长条状来提取纤维12的图像和/或每根纤维12上的一个或多个点，其中每根纤维12上的一个或多个点可以是每根纤维12的一个端点、两个端点、一个中点、甚至任意的一个点或任意的几个点；对于图2的情况，根据纤维12的形态(长条状)与空白载体9(载体上没有图案)之间的形态差异来提取纤维图像和/或每根纤维的一个或多个点作为采集结果，比如，根据纤维12的长条状来提取纤维12的图像和/或每根纤维12上的一个或多个点，其中每根纤维12上的一个或多个点可以是每根纤维12的一个端点、两个端点、一个中点、甚至任意的一个点或任意的几个点；对于图3的情况，根据纤维12的形态(长条状)与载体9上的图案13的形态之间的形态差异来提取纤维图像和/或每根纤维的一个或多个点作为采集结果，比如，根据纤维12的长条状与载体9上的田字格式的图案13的形态(构成田字格的圆点)之间的形态差异来提取纤维12的图像和/或每根纤维12上的一个或多个点，或者根据纤维12的长条状与载体9上的田字格式的图案13的形态(田字格)之间的形态差异来提取纤维12的图像和/或每根纤维12上的一个或多个点，其中每根纤维12上的一个或多个点可以是每根纤维12的一个端点、两个端点、一个中点、甚至任意的一个点或任意的几个点。对于图4的情况，利用纤维12的形态(长条状:包括直条和弯曲条)与空白载体9(载体上没有图案)之间的形态差异来提取纤维图像和/或每根纤维的一个或多个点作为采集结果，利用点14的形态(点)与空白载体9(载体上没有图案)之间的形态差异来提取点图像和/或每个点14的一个或多个点作为采集结果，其中每根纤维12上的一个或多个点可以是每根纤维12的一个端点、两个端点、一个中点、甚至任意的一个点或任意的几个点。

图11-图14所示的四个实施例中的纹理不局限于纤维、点，还可以是不同颜色的点、不同形状的片及颗粒物等。