2.检测精度

最早用于印刷品质量检测的是将标准影像与被检测影像进行灰度对比的技术，现在较先进的技术是以RGB三原色为基础进行对比。全自动机器检测与人眼检测相比，区别在哪里？以人的目视为例，当我们聚精会神地注视某印刷品时，如果印刷品的对比色比较强烈，则人眼可以发现的、最小的缺陷，是对比色明显、不小于0.3mm的缺陷；但依靠人的能力很难保持持续的、稳定的视觉效果。可是换一种情况，如果是在同一色系的印刷品中寻找缺陷，尤其是在一淡色系中寻找质量缺陷的话，人眼能够发现的缺陷至少需要有20个灰度级差。而自动化的机器则能够轻而易举地发现0.10mm大小的缺陷，即使这种缺陷与标准图像仅有一个灰度级的区别。

但是从实际使用上来说，即便是同样的全色对比系统，其辨别色差的能力也不同。有些系统能够发现轮廓部分及色差变化较大的缺陷，而有些系统则能识别极微小的缺陷。对于白卡纸和一些简约风格的印刷品来说，如日本的KENT烟标、美国的万宝路烟标，简单地检测或许已经足够了，而国内的多数印刷品，特别是各种标签，具有许多特点，带有太多的闪光元素，如金、银卡纸，烫印、压凹凸或上光印刷品，这就要求质量检测设备必须具备足够的发现极小灰度级差的能力，也许是5个灰度级差，也许是更严格的1个灰度级差。这一点对国内标签市场是至关紧要的。

标准影像与被检印刷品影像的对比精确是检测设备的关键问题，通常情况下，检测设备是通过镜头采集影像，在镜头范围内的中间部分，影像非常清晰，但边缘部分的影像可能会产生虚影，而虚影部分的检测结果会直接影响到整个检测的准确性。从这一点来说，如果仅仅是全幅区域的对比并不适合于某些精细印刷品。如果能够将所得到的图像再次细分，比如将影像分为1024dpi×4096dpi或2048dpi×4096dpi，则检测精度将大幅提高，同时因为避免了边缘部分的虚影，从而使检测的结果更加稳定。

3.检测参数

在质量检测参数设定后，利用高速度、自动化质量检测设备是否会带来超标的废品率呢？废品率的提高，无疑会导致利润降低。但是实际上所有的质量标准都是相对的，如一般无法接受的微小缺陷，如果是在某些特定的区域（上胶、糊口部位）却是可以接受的。采用人工检测的情况下，可以自动形成一个适当放宽的、具有弹性的标准，那理性的、数据化的检测怎样完成检测呢？比较合理的做法是印刷商与最终用户达成协议， 对印刷品采取分区域的、分等级的质检标准设定。这仅是一个硬性的规定，而必须是可以操作的、被各方所接受的、可量化的标准。而且这些标准必须是用户自行设定的各类数据，如需要检测的区域、每个区域的检测等级、每个检测等级执行的检测标准等。

首先，我们对被检测的印刷品进行分区，如图2所示。图中，A为最严格检测区——印刷品最重要部分（商标、产品）;B为严格检测区——重要部分（产品）;C为普通检测区——背景;D为忽略 区——隐蔽部分（上胶翼、糊口部分）

然后，对每个检测等级进行设定。这一点非常关键，会直接关系到发现缺陷的能力，也直接关系到废品率的多少，所以客户必然会要求设定一个可以接受的、合理的公差范围，包括设定可接受的、缺陷大小的范围公差，可接受的、缺陷灰度公差。