(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202211243820.4 (22)申请日 2022.10.12 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115302963 A (43)申请公布日 2022.11.08 (73)专利权人 深圳市彩昇印刷机 械有限公司 地址 518100 广东省深圳市龙岗区宝龙街 道同乐社区水田一路3号D栋101-1 (72)发明人 李康文　 (74)专利代理 机构 佛山粤进知识产权代理事务 所(普通合伙) 44463 专利代理师 耿鹏 (51)Int.Cl. B41J 29/393(2006.01) B41J 3/01(2006.01) G06V 10/20(2022.01) G06V 10/30(2022.01)G06V 10/26(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (56)对比文件 CN 111476283 A,2020.07.31 CN 115035118 A,202 2.09.09 CN 115098703 A,2022.09.23 CN 112560837 A,2021.0 3.26 CN 114553927 A,202 2.05.27 CN 111391506 A,2020.07.10 CN 114418899 A,2022.04.29 JP 2002273970 A,20 02.09.25 CN 108932518 A,2018.12.04 CN 110039916 A,2019.07.23 CN 113420579 A,2021.09.21 审查员 吴娇 (54)发明名称 一种基于机器视觉的条形码印刷控制方法、 系统及介质 (57)摘要 本发明涉及一种基于机器视觉的条形码印 刷控制方法、 系统及介质， 属于数字控制技术领 域， 本发明通过获取当前条形码残 缺频发数据的 特征数据， 构建知识图谱， 并将特征数据输入到 所述知识图谱中， 得到关联信息， 根据关联信息 对当前印刷设备的印刷参数进行修正， 生成修正 指令， 将修正指令传输至远程印刷控制终端。 通 过本方法能够有效地检测出成批次的印刷残次 产品中的条形码残缺频发数据以及条形码偶发 数据， 从而对印刷残次产品的残缺原因进行分 类， 通过分类能够检测出成批次的印刷残次产品 的实际原因， 从而通过知识图谱进行分析条形码 残缺与印刷参数的相关性， 使得能够快速地提出 调整方案， 有利于应对条形码的异常情况， 从而 快速地调整印刷参数。 权利要求书4页 说明书9页 附图3页 CN 115302963 B 2022.12.27 CN 115302963 B 1.一种基于 机器视觉的条形码印刷控制方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 获取印刷残次产品的图像信息， 并对所述图像信息进行预处理， 得到预处理结果， 根据 所述预处理结果确定当前印刷产品条形码所在的印刷区域， 并获取当前印刷产品条形码的 图像信息； 构建图像识别模型， 并将预先训练好的图像数据输入到 图像识别模型中， 得到训练完 成的图像识别模型， 并通过所述图像识别模型对所述当前印刷产品条形码的图像信息进 行 识别， 得到 输出结果； 若所述输出结果为预设输出结果， 获取每个印刷残次产品的残缺区域部分， 提取并统 计所述残缺区域部 分的特征数据， 基于所述特征数据得到条形码残缺频发数据以及条形码 残缺偶发数据； 获取当前条形码残缺频发数据的特征数据， 构建知识图谱， 并将所述特征数据输入到 所述知识图谱中， 得到 关联信息， 根据所述关联信息对当前印刷设备的印刷参数进 行修正， 生成修正指令， 将所述 修正指令传输 至远程印刷控制终端； 其中， 获取当前条形码残缺频发数据的特征数据， 构建知识图谱， 并将所述特征数据输 入到所述知识图谱中， 得到关联信息， 具体包括以下步骤： 通过大数据网络获取相关条形码印刷的知识要素， 并对当前知识要素进行处理， 得到 每个字的字 向量， 通过对每个知识要素所述字 向量进行处理， 得到各个知识要素 的要素向 量； 通过对所述每个知识要素的要素向量进行关联判断， 得到针对各个知识要素的关联结 果， 根据所述关联 结果对知识要素进行组合， 得到条 形码印刷的抽取 结果； 获取当前条形码残缺频发数据的特征数据， 构建知识图谱， 并将所述抽取结果输入到 所述知识图谱中， 得到 完成的知识图谱； 将所述当前条形码残缺频发数据的特征数据输入到所述知识图谱中， 计算所述特征数 据与所述知识图谱中的知识要素的关联度， 并获取所述关联度大于预设关联度的关联信 息； 其中， 根据所述关联信 息对当前印刷设备的印刷参数进行修正， 生成修正指令， 将所述 修正指令传输 至远程印刷控制终端， 具体包括以下步骤： 获取当前印刷设备的印刷参数， 并根据所述关联信 息对当前印刷设备的印刷参数进行 匹配度计算， 得到多个匹配度； 判断所述匹配度是否大于预设匹配度， 若所述匹配度大于预设匹配度， 则通过大数据 网络获取对应特 征数据的正常印刷参数 数据； 根据所述 正常印刷参数 数据以及当前印刷设备的印刷参数计算出印刷参数差值； 基于所述印刷参数差值 生成修正指令， 并将所述 修正指令传输 至远程印刷控制终端； 还包括以下步骤： 若所述匹配度不大于预设匹配度， 则获取当前印刷设备的实时工作状态； 获取印刷残次产品对应特征数据所在的残缺 区域， 通过对残缺 区域与相应的印刷工作 子设备进行关联， 生成二次关联信息； 根据所述当前印刷设备的实时工作状态以及所述二次关联信息得到一个或者多个印 刷设备的异常可能性；权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115302963 B 2将所述异常可能性输入到贝叶斯网络中进行二次模拟关联， 得到最终异常的印刷设 备， 将所述 最终异常的印刷设备传输 至远程印刷控制终端， 并按照预设方式进行显示。 2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的条形码印刷控制方法， 其特征在于， 对所 述图像信息进行预处理， 得到预处理结果， 根据所述预处理结果确定当前印刷产品条形码 所在的印刷区域， 具体包括以下步骤： 通过对所述图像信息进行 灰度化处 理， 将所述图像信息转换为单通道的灰色图像； 通过对所述灰色图像中像素个数较多的灰度值进行展宽， 对应像素个数较少的灰度值 进行合并， 增强整幅灰色图像的对比度； 通过对所述灰色图像进一步进行滤波以及降噪处理， 保留所述灰色图像的边缘形状以 及锐利程度， 得到预处 理后的图像信息； 对所述预处理后的图像信 息进行图像分割， 得到当前印刷产品条形码所在的印刷区域 以及非印刷条 形码区域， 并将当前印刷产品条 形码所在的印刷区域输出。 3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的条形码印刷控制方法， 其特征在于， 构建 图像识别模型， 并将预先训练好的图像数据输入到图像识别模型中， 得到训练完成的图像 识别模型， 并通过所述图像识别模型对所述当前印刷产品条形码的图像信息进行识别， 得 到输出结果， 具体包括以下步骤： 基于卷积神经网络构建图像识别模型， 并将预先训练好的图像数据分为训练集以及测 试集， 并将所述训练集输入到所述图像识别模型 的卷积层中进行卷积运算， 得到卷积特征 值； 将所述卷积特征值输入到池化层中， 采用最大池化的方式对所述卷积特征值进行池 化； 通过交叉熵损失函数进行参数传播训练， 直至误差值收敛至预设值， 最终与softmax分 类器进行相连， 并通过测试集对当前图像识别模型进行测试， 直至测试结果满足预设测试 结果， 保存 模型参数； 将所述当前印刷产品条形码的图像信 息输入到所述图像识别模型中进行识别， 得到输 出结果。 4.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的条形码印刷控制方法， 其特征在于， 获取 每个印刷残次产品的残缺区域部分， 提取并统计所述残缺区域部分的特征数据， 基于所述 特征数据得到条 形码残缺频发区域以及条 形码残缺偶发区域， 具体包括以下步骤： 获取每个印刷残次产品的残缺区域部分， 并对所述残缺区域部分进行一次分类， 得到 分类好的特 征数据； 统计所述分类好的特征数据， 并计算每一类特征数据出现的频率数据， 判断所述频率 数据是否大于预设频率数据； 若所述频率数据 大于预设频率数据， 则将所述频率数据 大于预设频率数据的特征数据 标记为条 形码残缺频发数据； 若所述频率数据不大于预设频率数据， 则将所述频率数据不大于预设频率数据的特征 数据标记为条 形码残缺偶发数据。 5.一种基于机器视觉的条形码印刷控制系统， 其特征在于， 所述控制系统包括存储器 以及处理器， 所述存储器中包括基于机器视觉的条形码印刷控制方法程序， 所述基于机器权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115302963 B 3