【摘要】：校验阶段主要进行实际图像特征和相应主特征的比较。图7.6显示了特征阶段提取的所有特征与主图像集参照物间的比较。应该注意,在进行校验前,实际图像和主图像必须相互配准。图7.6 用于提取、检查、配合点搜索和统计的数据流程配合点也用于质量测试中,需要找到可靠的配合点,从而指出印刷品的缺失部分。举例来说,这个最大值可选做校验阶段的结果,这个结果被储存在一个二维的误差图中,作为以后分析阶段的基础。
校验阶段主要进行实际图像特征和相应主特征（见7.2.1节）的比较。图7.6显示了特征阶段提取的所有特征与主图像集参照物间的比较。
应该注意,在进行校验前,实际图像和主图像必须相互配准。这是生产中的固有公差所决定的。例如,当基板通过打印机时,它要受到很多力。因此,获取的位置不同,基板可被拉伸、压缩,甚至扭曲。这些特性,是两幅印刷品不可能完全匹配的原因。对于连续的印刷品,偏差可能小;但是,当时间周期比较长时,偏差可能很大。
参考文献[600]中概述了一些配准方法。在图像卷绕单元中[197,198],因为其巨大的数据吞吐量,因而使用了图像金字塔[417]中的点互相关。有关算法的比较见参考文献[181]。所谓的配合点,用来定义配准过程的变换系统。
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图7.6 用于提取、检查、配合点搜索和统计的数据流程
配合点也用于质量测试中,需要找到可靠的配合点,从而指出印刷品的缺失部分。
根据误差函数ei（x）,在图像特定区域上可以针对像素误差进行加权。这种方法允许适当地调整分割的过程并改变检测的灵敏度。结合所有修正的误差来对每一个像素进行估计。举例来说,这个最大值可选做校验阶段的结果,这个结果被储存在一个二维的误差图中,作为以后分析阶段的基础。
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