本发明涉及图像检测的，尤其涉及一种印刷品质量在线检测方法和系统。
背景技术：
1、近年来，印刷品质量检测技术快速发展，使用高分辨率相机和图像处理算法，实现自动化的质量检测，减少人工干预，集成先进的机器视觉技术，如深度学习和模式识别，提升对印刷缺陷的检测精度，使得质量检测更加高效和精准。
2、目前，在公开号为cn 117571661 a的中国发明专利中，公开了一种油墨印刷品质量检测方法及系统，该方法通过对细度数据的细度因子、光泽数据的光泽因子和完整性数据的非完整因子进行处理，得到油墨印刷品状态值，从而完成对油墨印刷品状态的识别，但是相关技术中没有对成品进行多级检测，缺乏检测的精确性，容易造成检测的误差，没有对缺陷进行划分，缺少分类的清晰性。
技术实现思路
1、本发明解决的技术问题是：相关技术中没有对成品进行多级检测，缺乏检测的精确性，容易造成检测的误差，没有对缺陷进行划分，缺少分类的清晰性。
2、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：第一方面，一种印刷品质量在线检测方法，包括以下步骤：
3、步骤s1，设置第一扫描框尺寸，根据第一扫描框尺寸，分别将待测样品和标准样品划分为第一子区域和第二子区域，将第一子区域进行第一编号，将第二子区域进行第二编号，对第一编号后的子区域进行第一序号扫描，得到第一扫描图像，对第二编号后的子区域进行第一序号扫描，得到第二扫描图形；
4、步骤s2，分别将所述第一扫描图像和第二扫描图像进行预处理，得到第一图像和第二图像，分别提取第一图像和第二图像的特征量，得到第一特征量和第二特征量，计算所述第一特征量和所述第二特征量的相似度，当所述相似度小于第一取值时，将所述第一图像和第二图像进行第二序号扫描；
5、步骤s3，设置为第二扫描框尺寸，对第一图像进行第二序号扫描，得到第三图像，对第二图像的对应部分进行第二序号扫描，得到第四图像，分别统计所述第三图像和第四图像中灰度值为第二取值的像素个数，根据所述第三图像和第四图像中灰度值为第二取值的像素个数对缺陷类型进行第一划分；
6、步骤s4，获取灰度值为第二取值的像素的分布位置，根据所述位置和缺陷类型，对缺陷类型进行第二划分，得到第二划分类型，并显示所述第二划分类型。
7、作为本发明所述的一种印刷品质量在线检测方法的一种优选方案，其中：所述步骤s1包括如下子步骤：
8、步骤s11，设置第一扫描框尺寸；
9、步骤s12，根据第一扫描框的尺寸，分别将待测样品和标准样品划分为第一子区域和第二子区域，将第一子区域进行第一编号，将第二子区域进行第二编号，所述第一编号为自然数，所述第二编号为第一编号和自然数的组合；
10、步骤s13，对第一编号后的子区域进行第一序号扫描，得到第一扫描图像，对第二编号后的子区域进行第一序号扫描，得到第二扫描图形，所述第一编号与第二编号相互对应扫描，所述相互对应扫描表示为先扫描第一编号对应的图像，再扫描含有第一编号的第二编号对应的图像。
11、作为本发明所述的一种印刷品质量在线检测方法的一种优选方案，其中：所述第一扫描框尺寸的设置逻辑包括：
12、获取待测样品的总长度、单行间距和单行长度，将单行长度和单行间距进行加权计算，得到第三取值，计算总长度和第三取值的比值，得到单行占比，将所述单行占比设置为第一扫描框的边长，所述第一扫描框为正方形。
13、作为本发明所述的一种印刷品质量在线检测方法的一种优选方案，其中：所述步骤s2包括如下子步骤：
14、步骤s21，分别将所述第一扫描图像和第二扫描图像进行预处理，得到第一图像和第二图像，所述预处理包括灰度化处理和标准化处理，所述灰度化处理将第一扫描图像和所述第二扫描图像转化为第一灰度图像和第二灰度图像；
15、步骤s22，分别提取第一图像和第二图像的特征量，所述特征量为色块分布特征，得到第一特征量和第二特征量，通过余弦相似度公式计算所述第一特征量和所述第二特征量的相似度；
16、步骤s23，将第一取值设置为相似度阈值，当相似度小于第一取值时，将所述第一图像和第二图像进行第二序号扫描。
17、作为本发明所述的一种印刷品质量在线检测方法的一种优选方案，其中：所述步骤s3包括如下子步骤：
18、步骤s31，设置为第二扫描框尺寸，所述第二扫描框尺寸的设置逻辑包括：
19、获取第三取值，将所述第三取值设置为第二扫描框的边长；
20、步骤s32，对第一图像进行第二序号扫描，得到第三图像，对第二图像的对应部分进行第二序号扫描，得到第四图像，获取第三图像中像素的灰度值和第四图像中像素的灰度值，选取所述第三图像中像素的灰度值为第二取值的像素和第四图像中的灰度值为第二取值的像素；
21、步骤s33，分别统计所述第三图像中像素的灰度值为第二取值的像素的个数，和第四图像中的灰度值为第二取值的像素的个数，记为第一个数和第二个数，根据所述第一个数和第二个数对缺陷类型进行第一划分，得到第一划分类型，所述第一划分类型包括点状缺陷、线状缺陷和面状缺陷。
22、作为本发明所述的一种印刷品质量在线检测方法的一种优选方案，其中：所述第一划分类型的划分逻辑包括：
23、获取第一个数和第二个数，将所述第一个数和所述第二个数进行作差计算，得到第一差值，将第四取值设置为第一差值的上限，将第五取值设置为第一差值的下限，分别将第一差值与第四取值和第五取值进行进行比较；
24、当所述第一差值大于等于第四取值时，将所述第一划分类型设置为面状缺陷，当所述第一差值小于第四取值且大于等于第五取值时，将所述第一划分类型设置为线状缺陷，当所述第一差值小于第五取值时，将所述第一划分类型设置为点状缺陷。
25、作为本发明所述的一种印刷品质量在线检测方法的一种优选方案，其中：所述步骤s4包括如下子步骤：
26、步骤s41，以第一图像的左下角为原点，以第一图像的长为横坐标，以第一图像的宽为纵坐标，建立平面坐标系，所述平面坐标系的单位长度为第一图像单个像素的长度；
27、步骤s42，获取灰度值为第二取值的像素的第一坐标，绘制相邻的第一坐标的边缘曲线，获取边缘曲线位置和边缘曲线数量，对缺陷类型进行第二划分，得到第二划分类型，并显示所述第二划分类型，所述第二划分类型包括污点、漏印、多墨、图案缺失、脏版和模糊；
28、其中，点状缺陷对应的第二划分类型包括污点和漏印，线状缺陷对应的第二划分类型包括多墨和图案缺失，面状缺陷对应的第二划分类型包括脏版和模糊；
29、在第一划分类型划分完成后，调取缺陷数据库，向所述缺陷数据库中输入第一划分类型，获取对应的缺陷图片，提取与第一划分类型对应的缺陷图片的第三特征量，所述第三特征量为位置特征和数量特征，提取第一图像的第四特征量，通过余弦相似度公式计算第三特征量和第四特征量的相似度，选取数值最大的相似度对应的缺陷图片，将所述缺陷图片对应的缺陷名称设置为第二划分类型。
30、第二方面，一种印刷品质量在线检测系统，包括第一扫描模块、第二扫描模块、计算模块和分类模块；
31、所述第一扫描模块设置第一扫描框尺寸，根据第一扫描框尺寸，分别将待测样品和标准样品划分为第一子区域和第二子区域，将第一子区域进行第一编号，将第二子区域进行第二编号，对第一编号后的子区域进行第一序号扫描，得到第一扫描图像，对第二编号后的子区域进行第一序号扫描，得到第二扫描图形；
32、所述计算模块分别将所述第一扫描图像和第二扫描图像进行预处理，得到第一图像和第二图像，分别提取第一图像和第二图像的特征量，得到第一特征量和第二特征量，计算所述第一特征量和所述第二特征量的相似度，当所述相似度小于第一取值时，将所述第一图像和第二图像进行第二序号扫描；
33、所述第二扫描模块设置为第二扫描框尺寸，对第一图像进行第二序号扫描，得到第三图像，对第二图像的对应部分进行第二序号扫描，得到第四图像，分别统计所述第三图像和第四图像中灰度值为第二取值的像素个数；
34、所述分类模块根据所述第三图像和第四图像中灰度值为第二取值的像素个数对缺陷类型进行第一划分，获取灰度值为第二取值的像素的分布位置，根据所述位置和缺陷类型，对缺陷类型进行第二划分，得到第二划分类型，并显示所述第二划分类型。
35、第三方面，本发明提供一种电子设备，包括储存器、处理器及储存在储存器，所述储存器存储有计算机可读取指令，当计算机可读取指令由所述处理器执行时，运行如上任意一项所述系统中的步骤。
36、第四方面，本发明提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，运行如上任意一项所述系统中的步骤。
37、本发明的有益效果：通过设置不同的扫描框尺寸和多级扫描方法，精确检测印刷品的细微缺陷，第一序号扫描和第二序号扫描的结合，提供了从粗到细的检测层次，增加了检测的精确度，将待测样品和标准样品划分为不同的子区域，并对其进行单独编号和扫描，有助于全面检测印刷品的各个部分，避免遗漏潜在的缺陷，通过自动化的图像采集和处理步骤，实现实时监控和检测，提高生产效率，减少人工干预，根据图像中的灰度值和缺陷分布，智能地分类缺陷类型，使用标准化的扫描和处理流程，减少人为误差，提高检测结果的一致性和可靠性，通过将待测图像的子区域与标准图像的子区域一一对应，进行比对，使得类型划分更为详细准确。
1.一种印刷品质量在线检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种印刷品质量在线检测方法，其特征在于：所述步骤s1包括如下子步骤：
3.如权利要求2所述的一种印刷品质量在线检测方法，其特征在于：所述第一扫描框尺寸的设置逻辑包括：
4.如权利要求1所述的一种印刷品质量在线检测方法，其特征在于：所述步骤s2包括如下子步骤：
5.如权利要求1所述的一种印刷品质量在线检测方法，其特征在于：所述步骤s3包括如下子步骤：
6.如权利要求5所述的一种印刷品质量在线检测方法，其特征在于：所述第一划分类型的划分逻辑包括：
7.如权利要求1所述的一种印刷品质量在线检测方法，其特征在于：所述步骤s4包括如下子步骤：
8.一种印刷品质量在线检测系统，其特征在于，包括第一扫描模块、第二扫描模块、计算模块和分类模块；
9.一种电子设备，包括储存器、处理器及储存在储存器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1-7任一项所述的一种印刷品质量在线检测方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-7任一项所述的一种印刷品质量在线检测方法。
