Digitaalne pildikvaliteedi analüüs ja hindamine
Meil on suur trükifirma Shenzhen Hiinas. Pakume kõiki raamatute väljaandeid, kõvakaanelise raamatu trükkimise, paberkandjal raamatu trükkimise, kõvakaanega sülearvuti, spiraali raamatu trükkimise, sadula stichingu raamatu trükkimise, brošüüri trükkimise, pakendamise kasti, kalendreid, igat liiki PVC-d, tootebrošüüre, märkmeid, lasteraamatut, kleebiseid, kõiki liiki spetsiaalseid paberivärvi trükkimise tooteid, mängukaarti ja nii edasi.
Lisateabe saamiseks külastage
http://www.joyful-printing.com. Ainult ENG
http://www.joyful-printing.net
http://www.joyful-printing.org
e-post: info@joyful-printing.net
Digitaaltehnoloogia edendamisega on trükitööstuse piltide omandamine olnud täiesti digitaalne. Traditsiooniliselt põhinevad füüsikalised ja keemilised pildistamissüsteemid, nagu film ja film, kuna tootjad ei pea kõrge hinna, kitsaste rakenduste ja madala müügimahu tõttu enam vastavaid kõrgekvaliteedilisi rullskannereid ja suurformaadilisi lame skannereid käivitama. Selle asemel on need odavad ja odavad digitaalkaamerad. Digitaalsete selja- ja keskmise suurusega väikeseformaadiliste lame-skannerite kombinatsioon on paindlikum ja praktilisemaks kasutamiseks trükitööstuses.
Tänapäeva digitaalsed digikaamerad, mis on mobiiltelefonides populaarsed, on hakanud jõudma miljardi pikseli ajastu. Digitaalse pildistamise meetodist saab kahtlemata peavool. Digitaalse kujutise kvaliteet määrab allikast prinditud kujutiste kvaliteedi. . Digitaalsete piltide omandamine ja replikatsiooniprotsess on hädavajalikud, et luua standardid, mis muudavad digitaalsete piltide kvaliteedi lineaarseks, kontrollitavaks, mõõdetavaks ja hinnatavaks.
Pildi kvaliteedi hindamise meetod
Trükiste kvaliteedi hindamine on trükikvaliteedi põhiline hindamisstandard. Traditsioonilise trükitud pildikvaliteedi hindamise meetod põhineb subjektiivsel hindamisel ja objektiivsel hindamisel. Subjektiivse hindamise peamine meetod on jälgida standardse valgusallika vaatluskeskkonda; objektiivne hindamismeetod on peamiselt abivahendite testiandmete kasutamine ning trükitootmise kvaliteedikontrolli objektiivsed hindamismeetodid on üldiselt jagatud kolme liiki:
1. Tiheduse meetod. CMYK väärtused loetakse Konica Minolta FD-7 densitomeetri või X-Rite täpse tihedusmõõturi abil. Ekraani huvipakkuvate indikaatorpunktide värvi võetakse ja salvestatakse numbrianalüüsi, kõvera joonistamise ja skoorimise andmebaasi.
2. Spektrofotomeetria. Trükiste Labi väärtus loetakse automaatse testimisvahendiga, nagu X-Rite XRite intellitrax või Konica Minolta FD-9, ja arvutusanalüüsi tulemus. Nende hulgas on Intellitraxil suurem mõõtepiirkond, mis ei saa testproovi kahjustada, samal ajal kui FD-9 on väiksem.
3. Online-tuvastamine (kujutise meetod). CCD-kaamera salvestab pildi ja analüüsib prinditud värviplokkide RGB-värvi väärtusi hindamiseks ja analüüsiks. Seda meetodit kasutatakse peamiselt kvaliteedi kontrollimise kvaliteedi probleemide õigeaegseks leidmiseks. Kuna testimisvahend ja tarkvara võivad töötada pidevalt püsivas olekus, on see usaldusväärsem kui käsitsi tuvastamine.
Kuna värvuse ja tiheduse testimise põhimõte on testida värviplaastri ala terviklikku mõju, ei kajasta see mõnikord toote üksikasjade puudusi. Seetõttu kasutatakse laialdaselt pildikatsel põhinevat kvaliteedihindamise meetodit, kuid vastav mõõteseade on üldjuhul kallis, trükkimine Tööstusel pole veel piisavalt põhjalikke uuringuid ja rakendusi.
Trükikvaliteedi hindamine põhineb endiselt subjektiivsel hindamisel kui kõrgeimal põhimõttel, isegi kui subjektiivne hindamine ei saa kohanduda suuremahulise tootmise kvaliteedikontrolliga.
Imatest Image Quality Analysis tarkvara tutvustus
Imatest tarkvara on digitaalne pildikvaliteedi analüüsi tarkvara, mille on välja töötanud American Imatest, mis põhineb MATLAB platvormil. Sellest on saanud digitaalse pildikvaliteedi analüüsi peamine vahend. Seda kohaldatakse kaamerate, kaamerate, optiliste seadmete, trükkimise ja pakendamise suhtes.
Imatest'i põhitarkvara kasutatakse staatiliseks pildianalüüsiks ja seda saab kasutada Windows, Mac ja Linux platvormidel.
Imatest IT (tööstuslik testimine) kasutatakse automatiseeritud kujutise kontrollimiseks ja tootmisliinil võrgutuvastuse programmeerimiseks, et helistada pildianalüüsi funktsioonidele, toetades C / C + +, Pythoni, NET c # ja teisi tavapäraseid programmeerimiskeelt.
Trükitööstus saab seda tööriista, mida digitaalsete fotokaamerate tootjad laialdaselt kasutavad, pildianalüüsiks.
Trükitööstuse Imatest põhitarkvara pildianalüüsi moodul sisaldab:
ColorChecker pildi värvide analüüsimiseks; Stepchart tooni analüüsimiseks (dünaamilise vastuse vahemik);
Ühtsuse analüüsi ühtsus; Kiil defektide tuvastamiseks;
Multichart-moodul saab analüüsida graafikuid, näiteks IT8.7, mida tavaliselt kasutatakse trükivärvide haldamisel.
Koos kolorimeetriga ja densitomeetriga saab teostada mitme värviandmete automatiseeritud analüüsi.
Digitaalne pildistamine on järk-järgult kujunemas trükitööstuse kujutise omandamise peamiseks viisiks. Piltide kvaliteeti määrab objektiivi, valgusallika, pildistussüsteemi ja digitaalse kujutise töötlemise tarkvara kombinatsioon. Trükitööstuses juba kasutatav värvihalduse kogemus ei saa lihtsalt hõlmata digitaalsete kujutusseadmete (näiteks HDR-dünaamiliste kujutiste) pildikvaliteedi hindamist.
Digitaalsete piltide omandamise protsess trükitööstuses puudub usaldusväärsel tööstusharul, eriti kunsti reprodutseerimisel, näiteks murals. Kui me tugineme digitaalkaameratele piltide omandamiseks, muutub see puudus silmatorkavaks. Trükitööstus peab samuti uurima rohkem võimalusi digitaalsete piltide kopeerimiseks ja hindamiseks. Pildikvaliteedi hindamist saab uuesti välja töötada selliste tarkvaradega nagu Imatest, et digitaalsete piltide kvaliteedi hindamine vastaks rahvusvahelistele standarditele ja trükitööstuse tegelikule rakendamisele.
Digitaalne pildistamine on järk-järgult kujunemas trükitööstuse kujutise omandamise peamiseks viisiks. Piltide kvaliteeti määrab objektiivi, valgusallika, pildistussüsteemi ja digitaalse kujutise töötlemise tarkvara kombinatsioon. Trükitööstuses juba kasutatav värvihalduse kogemus ei saa lihtsalt hõlmata digitaalsete kujutusseadmete (näiteks HDR-dünaamiliste kujutiste) pildikvaliteedi hindamist. Digitaalsete piltide omandamise protsess trükitööstuses puudub usaldusväärsel tööstusharul, eriti kunsti reprodutseerimisel, näiteks murals. Kui me tugineme digitaalkaameratele piltide omandamiseks, muutub see puudus silmatorkavaks. Trükitööstus peab samuti uurima rohkem võimalusi digitaalsete piltide kopeerimiseks ja hindamiseks. Pildikvaliteedi hindamist saab uuesti välja töötada selliste tarkvaradega nagu Imatest, et digitaalsete piltide kvaliteedi hindamine vastaks rahvusvahelistele standarditele ja trükitööstuse tegelikule rakendamisele.