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2014-06-10 10:54:50.0 来源：cpp114 责编：_s

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基于工艺的光学设计完成后，缺陷就可以进行比较好的分类。结合必要的分类器，将缺陷统计功能做好。

基于终检设备，将缺陷进行分类，统计不同工艺的废品率；从而动态告知客户近期生产的设备情况、缺陷情况。

用户拥有很多的眼睛，看到了缺陷的情况，但这些缺陷不是综合的。如在印刷厂里，每一台设备都有人在跟踪质量、缺陷情况，但只关注到自己负责的这一环节。而某些厂设置了工艺质量部，就是要求看到产品印刷过程的整体，从而综合分析产品质量情况。

这个阶段的软件是信息的综合，比如通过在线设备，我们能够看到单位产能情况、不同班组的成品情况；通过终检设备，我们能够看到不同工艺的缺陷分布情况等。

4.4第四阶段：动态质量控制

这个阶段，要求对印刷厂本身进行质量控制的手段是清楚的。基于这一点，我们可以把视觉系统眼睛的价值注入进去，加上客户自己其它层面视觉系统无法看到的信息，这样可以综合进行智能质量控制。

核心要素在于以下几点：

一、防止缺陷发生而不是发生缺陷后再找出他们。要把这种控制方式融入到生产过程中。

二、自动指明需要的整改措施，并告知客户我们能够最理想的决策；

三、对印刷工艺过程不断进行监督和评估，以便了解是在恶化还是转好；

四、确定变化因素的根源和造成缺陷的原因；

五、确定真实的加工能力。

设置一个云服务器，在客户允许的前提下，将客户的检测信息，汇总到这个服务器。服务器有关于质量控制的专家系统（数据挖掘）并能够进行自我学习，给出最佳的质量控制方案，帮助客户降低运营成本、提升产品质量、压缩生产周期。

5结束语

机器视觉技术在印刷行业的应用刚刚是一个开始，我们可预见的机器视觉技术的能量还在助推中，只有帮助印刷行业从简单的质量检测发展到动态质量控制，机器视觉技术才算完成使命！

（本文作者系征图新视产品中心王郑）