CN119417832A 一种基于大数据的生产智能质量信息检测分析方法 （如皋德宝印刷机械有限公司）

一种基于大数据的生产智能质量信息检测刷油墨参数以及印刷精度参数后计算印刷压力2步骤S02：对步骤S01中的检测合格的印刷品图像进印刷油墨均衡系数和步骤S05中的印刷精度还原系数，建立质量监测综合模型计算得出综步骤S07：对步骤S06中的综合印刷质量指数进行判断：步骤S08：对检测不合格的印刷品进行统一回收：将步骤S2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的生产智能质量信息检测分析方法，其特征3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的生产智能质量信息检测分析方法，其特征射率以及油墨厚度D，印刷精度参数包括印刷模板中各个定位点的像素坐标和印刷品中对应各个点的像素坐标(x,)。4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的生产智能质量信息检测分析方法，其特征35.根据权利要求1所述的一种基于大数据的生产智能质量信息检测分析方法，其特征6.根据权利要求1所述的一种基于大数据的生产智能质量信息检测分析方法，其特征各个点的像素坐标，记为(x,)；步骤S12：计算印刷精度还原系数，计算公式为其xi刷模板中各个定位点的像素的纵坐标，xi表示印刷品中对应各个点的像素的横坐标，yi表7.根据权利要求1所述的一种基于大数据的生产智能质量信息检测分析方法，其特征和步骤S05中的印刷精度还原系数，建立质量监测综合模型计算得出综合印刷质量指数的8.根据权利要求1所述的一种基于大数据的生产智能质量信息检测分析方法，其特征49.根据权利要求1所述的一种基于大数据的生产智能质量信息检测分析方法，其特征5[0005]本发明提供如下技术方案：一种基于大数据的生产智能中的印刷油墨均衡系数和步骤S05中的印刷精度还原系数，建立质量监测综合模型计算得6和印刷品中对应各个点的像素坐标(x,)。,其中Yv表示印刷油墨均衡系数，表示油墨反射率，7对应各个点的像素坐标，记为(x,)；xi表示印刷模板中各个定位点的像素的横坐标，dyi表示印刷模板中各个定位点的像素的纵坐标，xi表示印刷品中对应各个点的像素的横坐标，yi表示印刷品中对应各个点的像素的横坐标。墨均衡系数和步骤S05中的印刷精度还原系数，建立质量监测综合模型计算得出综合印刷k3表示常数。合格的印刷品标明一次检测不合格，将步骤S07中检测不合格的印刷品标明二次检测不合本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施方式都属于8[0032]本发明提供了一种基于大数据的生产智能质量信息检测分析方法，包括以下步中的印刷油墨均衡系数和步骤S05中的印刷精度还原系数，建立质量监测综合模型计算得[0048]最终得到的灰度共生矩阵H包含了图像中不同灰度级之间的空间依赖关系信息，9板中各个定位点的像素坐标和印刷品中对应各个点的像素坐标(x,)。,其中Yv表示印刷油墨均衡系数，表示油墨反射率，对应各个点的像素坐标，记为(x,)；xi表示印刷模板中各个定位点的像素的横坐标，dyi表示印刷模板中各个定位点的像素的纵坐标，xi表示印刷品中对应各个点的像素的横坐标，yi表示印刷品中对应各个点的像素的横坐标。合模型计算得出综合印刷质量指数的计算公式为其中Z表示常数。[0063]本实施与现有技术的区别主要在于本实施例通过设有步骤S01：对印刷品进行图S02中的印刷压力参数进行数据处理，步骤S04：对步骤S0