一种应用于视觉印刷机的压力反馈分析方法及系统与流程

本发明涉及印刷机，尤其涉及一种应用于视觉印刷机的压力反馈分析方法及系统。

背景技术：

1、在现代印刷技术中，为了确保印刷质量满足高标准的图像清晰度和色彩还原性要求，印刷机的压力控制是一个关键因素。印刷过程中，滚筒压力的精确调节直接影响到印刷介质与油墨之间的接触效果，从而决定了成品的均匀性、颜色一致性以及细节表现。然而，由于纸张或其他印刷介质的厚度、柔韧性和吸墨性存在细微差异，滚筒压力的实时变化可能导致局部印刷质量不达标，尤其是在处理高速连续打印和复杂图案时，传统的固定参数压力设置无法完全适应动态需求。同时，在印刷过程中，印刷压力在一定程度上反应着印刷成品的印刷质量，若印刷压力未能控制得当，则最后的印刷成品质量会受到较大程度影响。

2、因此，如何有效的控制印刷时的印刷压力，从而提高印刷质量并降低废品率是一个亟待解决的问题。

技术实现思路

1、本发明克服了现有技术的缺陷，提供了一种应用于视觉印刷机的压力反馈分析方法及系统，其重要目的在于提高印刷质量并降低废品率。

2、为实现上述目的本发明第一方面提供了一种应用于视觉印刷机的压力反馈分析方法，包括：

3、获取目标型号视觉印刷机的历史印刷实例，对各历史印刷实例进行特征提取并评估各历史印刷实例的印刷质量，构建历史印刷实例数据集；

4、基于所述历史印刷实例数据集分析印刷压力、印刷质量和印刷控制参数之间的关系，并通过印刷压力、印刷质量和印刷控制参数之间的关系构建融合拓扑结构图；

5、构建印刷质量预测模型，通过所述历史印刷实例数据集和融合拓扑结构图进行模型训练，获取实时印刷压力监测信息，预测实时印刷质量并判断是否符合印刷质量标准；

6、若未达到印刷质量标准，则对当前印刷控制参数进行优化，生成印刷参数调控方案进行调控。

7、本方案中，所述获取目标型号视觉印刷机的历史印刷实例，对各历史印刷实例进行特征提取并评估各历史印刷实例的印刷质量，构建历史印刷实例数据集，具体包括：

8、基于大数据网络获取目标型号视觉印刷机的历史印刷实例，包括印刷成品图像、印刷控制参数和印刷压力数据，构成历史印刷实例数据集；

9、搭建特征金字塔网络，根据获取的历史印刷实例提取各实例对应的印刷成品图像，输入至所述特征金字塔网络中，根据预设空洞率对输入的印刷成品图像进行空洞卷积；

10、获取每条支路进行空洞卷积后输出的特征图并进行横向连接，得到各印刷成品图像对应的融合特征图，并根据预设时间戳生成各印刷成品图像对应的图像特征时序序列；

11、设定印刷图像质量评估指标，采用直觉模糊分析法对各印刷图像质量评估指标进行权重分配，结合权重分配结果和印刷图像质量评估指标构建印刷质量评估模型；

12、将各印刷成品对应的图像特征时序序列输入至所述印刷质量评估模型中，分析在不同印刷时间阶段各历史印刷实例执行印刷工作时的印刷图像质量，得到印刷质量评估信息；

13、将所述印刷质量评估信息作为对应历史印刷实例的附属特征对所述历史印刷实例数据集进行更新。

14、本方案中，所述基于所述历史印刷实例数据集分析印刷压力、印刷质量和印刷控制参数之间的关系，并通过印刷压力、印刷质量和印刷控制参数之间的关系构建融合拓扑结构图，具体包括：

15、获取历史印刷实例数据集，根据所述历史印刷实例数据集提取各历史印刷实例对应的印刷压力数据，并进行时序处理，得到印刷压力数据序列；

16、获取印刷质量评估信息，根据所述印刷质量评估信息生成不同印刷时间阶段各历史印刷实例执行印刷工作时的印刷图像质量评分序列；

17、将所述印刷压力数据序列和印刷图像质量评分序列进行时序匹配，引入决策树算法，将印刷压力为决策属性，印刷图像质量为目标属性，进行根节点初始化；

18、根据初始化后的根节点，基于不同印刷压力数据的范围进行分裂获取若干分支，逐步构建决策树的层次结构，并根据信息增益选择最佳分裂节点，根据构建完成的决策树结构生成第一拓扑结构图；

19、随后，通过历史印刷实例数据集提取各历史印刷实例对应的印刷控制参数，以印刷控制参数为决策属性，印刷压力为目标属性，构建决策树分析印刷控制参数和印刷压力数据之间的关联，生成第二拓扑结构图；

20、将所述第一拓扑结构图和第二拓扑结构图进行关联融合，生成融合拓扑结构图。

21、本方案中，所述构建印刷质量预测模型，通过所述历史印刷实例数据集和融合拓扑结构图进行模型训练，获取实时印刷压力监测信息，预测实时印刷质量并判断是否符合印刷质量标准，具体包括：

22、获取融合拓扑结构图，基于所述融合拓扑结构图提取印刷图像质量、印刷压力数据和印刷控制参数之间的关系矩阵；

23、利用深度神经网络构建印刷质量预测模型，将所述关系矩阵输入至所述预测模型中进行编码学习，并结合历史印刷实例数据集进行模型训练和参数调整，得到符合期望的印刷质量预测模型；

24、监测目标视觉印刷机进行印刷任务时的印刷压力，得到实时印刷压力监测信息，对所述实时印刷压力监测信息进行数据预处理，并对预处理后的实时印刷压力数据进行时序处理；

25、获取实时印刷压力数据序列，输入至所述印刷质量预测模型中，分析当前印刷压力下未来时间段内的印刷质量，得到印刷质量预测信息；

26、获取当前印刷任务的印刷质量标准，将所述印刷质量预测信息与当前印刷任务的印刷质量标准进行判断，分析是否需要进行印刷控制参数调整；

27、若所述印刷质量预测信息大于印刷质量标准，则代表当前印刷控制参数不需要进行调整；若所述印刷质量预测信息小于印刷质量标准，则代表需要进行印刷控制参数调整。

28、本方案中，所述若未达到印刷质量标准，则对当前印刷控制参数进行优化，生成印刷参数调控方案进行调控，具体包括：

29、获取印刷质量预测信息，基于所述印刷质量预测信息在历史印刷实例数据集中进行检索获取当前印刷质量下对应历史印刷实例的历史印刷控制参数；

30、获取目标视觉印刷机的实时印刷控制参数，将所述实时印刷控制参数与检索获取的历史印刷控制参数进行运算，得到印刷控制参数偏差；

31、将印刷控制参数偏差与实时印刷控制参数进行相加，得到相加后印刷控制参数，以实时印刷控制参数为下限，相加后印刷控制参数为上限，构建限制区间；

32、根据所述限制区间在历史印刷实例数据集中检索历史印刷控制参数位于限制区间内的历史印刷实例并构成搜索空间，引入麻雀搜索算法，利用搜索空间随机生成初始麻雀种群；

33、计算所述初始麻雀种群中每个麻雀个体的适应度值，根据适应度值进行适应度排序获取适应度排序表，基于预设发现者比例选取对应数量的个体作为发现者，将剩余的个体作为跟随者，进行位置更新；

34、通过重复迭代更新获取最优麻雀个体的位置，输出当前最优解，根据输出的当前最优解生成若干候选印刷控制参数。

35、本方案中，所述若未达到印刷质量标准，则对当前印刷控制参数进行优化，生成印刷参数调控方案进行调控，还包括：

36、获取候选印刷控制参数，基于所述候选印刷控制参数利用仿真软件分析使用候选印刷控制参数时的印刷压力数据，得到印刷压力仿真数据；

37、将所述印刷压力仿真数据输入至印刷质量预测模型中，预测对应印刷压力下的印刷成品质量，并与当前印刷任务的印刷质量标准进行判断；

38、若小于当前印刷任务的印刷质量标准，则代表对应的候选印刷控制参数为不可用参数，基于对应的候选印刷控制参数生成限制条件，进行重新迭代获取下一候选印刷控制参数；

39、若大于当前印刷任务的印刷质量标准，则代表对应的候选印刷控制参数为可用参数，将对应的印刷质量预测结果与实时印刷任务的印刷质量预测结果进行差值计算；

40、将计算的得到的差值作为评估指标，对各候选印刷控制参数进行排序，通过排序结果选取差值最大的候选印刷控制参数作为最终印刷控制参数；

41、将最终印刷控制参数与实时印刷控制参数进行相减计算，基于计算结果生成目标视觉印刷机的印刷参数调控方案。

42、本发明第二方面提供了一种应用于视觉印刷机的压力反馈分析系统，该系统包括：存储器、处理器，所述存储器中包含应用于视觉印刷机的压力反馈分析方法程序，所述应用于视觉印刷机的压力反馈分析方法程序被所述处理器执行时实现如下步骤：

43、获取目标型号视觉印刷机的历史印刷实例，对各历史印刷实例进行特征提取并评估各历史印刷实例的印刷质量，构建历史印刷实例数据集；

44、基于所述历史印刷实例数据集分析印刷压力、印刷质量和印刷控制参数之间的关系，并通过印刷压力、印刷质量和印刷控制参数之间的关系构建融合拓扑结构图；

45、构建印刷质量预测模型，通过所述历史印刷实例数据集和融合拓扑结构图进行模型训练，获取实时印刷压力监测信息，预测实时印刷质量并判断是否符合印刷质量标准；

46、若未达到印刷质量标准，则对当前印刷控制参数进行优化，生成印刷参数调控方案进行调控。

47、本发明公开了一种应用于视觉印刷机的压力反馈分析方法及系统，包括：获取目标型号视觉印刷机的历史印刷实例，对各历史印刷实例进行特征提取并评估各历史印刷实例的印刷质量，构建历史印刷实例数据集；基于所述历史印刷实例数据集分析印刷压力、印刷质量和印刷控制参数之间的关系，并通过印刷压力、印刷质量和印刷控制参数之间的关系构建融合拓扑结构图；构建印刷质量预测模型，通过所述历史印刷实例数据集和融合拓扑结构图进行模型训练，获取实时印刷压力监测信息，预测实时印刷质量并判断是否符合印刷质量标准；若未达到印刷质量标准，则对当前印刷控制参数进行优化，生成印刷参数调控方案进行调控。从而提高印刷质量并降低废品率。