数字印刷革命：视觉和检测系统的未来！

视觉系统在印刷行业中的应用主要集中在印刷检测、直观操作以及确保产品符合标签和包装行业标准等方面。随着数字印刷技术的普及，这些系统在保障印刷品的准确性、质量和合规性方面发挥着越来越重要的作用。

“对于检测或验证系统而言，最关键的要求莫过于确保印刷质量，这包括检测颜色偏差、印刷错误、套印不准等缺陷，保证条形码的可读性，以及验证所有可变数据（如有效期或产品代码）的准确性。”EyeC营销和文档总监安德烈·施瓦茨博士如是说。

印刷检测系统在检测和验证文本、图形以及其他印刷元素的准确性方面起着至关重要的作用，从而有效防止包装错误的发生。Complete Inspection Systems技术经理兼技术和业务解决方案总监塞内尔·菲兹表示，这包括识别并标记印刷错误、污渍、条纹或漏印等缺陷。

验证和检测系统为检测各种标签组件提供了一体化的解决方案。GlobalVision首席营销官朱莉·梅雷迪思表示，综合视觉和检测解决方案的需求日益增长。“典型的标签包含多种元素，如文本、图形、特定颜色、条形码，有时还包括盲文。这就需要一种能够一次性检测整个标签的解决方案，而无需在不同系统之间切换。”

多伦·本·亚伯拉罕，作为elexis公司BST北美公司的业务开发经理、数字印刷和视觉检测专家，提出了一种行业愿景：建立一个闭环系统，将套准校准、色彩过程控制以及质量保证检查整合为一个高效、协同的流程。

“这种闭环系统的实现，离不开OEM与印刷机制造商之间的紧密合作，标志着行业向更集成、更先进的制造解决方案的战略转变。这种合作对于实现这些系统提供的无缝功能和提高效率至关重要，代表了印刷技术的一次重大飞跃。”

满足不断变化的需求

数字印刷技术的迅猛发展对检验/验证系统供应商提出了更高的要求。Baldwin检测产品产品线经理约翰·库萨克表示，主要的需求包括：可变内容的处理、更多数据驱动的生产流程、品牌所有者日益复杂的诉求，以及对更短印刷周期支持的能力。

艾司科旗下AVT检测产品线产品营销高级总监盖伊·约格夫指出，近年来，全球包装和标签市场面临着诸多挑战，包括新冠疫情、经济形势不稳定、高利率和通货膨胀等。这些挑战催生了对可持续性和可回收性的更高要求，同时，材料和能源成本上涨、劳动力短缺以及品牌所有者需求的多样化（如SKU数量增加、作业长度缩短）也给行业带来了压力。

随着印刷和包装行业对特殊功能、特殊涂层、可变代码和安全要素的需求不断增长，质量标准也随之提高。盖伊·约格夫指出：“为了满足这些高标准，我们需要高分辨率、高速的检测解决方案。”

标签和包装领域的检测和验证系统正扮演着确保产品质量和可靠性的重要角色。“用户希望通过质量检验来获得一份‘保险单’，确保输出产品始终如一，且错误率降到最低。”朱莉·梅雷迪思分享道。

印前准备工作同样至关重要。妙华软件美洲执行副总裁迈克·阿格尼斯强调：“检查/验证系统需要明确检测目标，而这些目标最好在印前系统中提前设定。”HYBRID PACKZ和CLOUDFLOW等印前系统可以为每个检测/验证作业设置详细参数，指定需要检测的颜色、可变数据、条形码等项目。

对于数字印刷机而言，时间尤为关键。阿格尼斯解释道：“在生产任务紧迫的情况下，印前系统必须能够快速设置这些参数。通常，我们会为RIP（栅格图像处理器）和印刷机创建一个PDF文件，同时为检测系统创建另一个PDF文件。一个好的印前系统会自动从同一个源文件中生成这两个PDF文件。为了方便检测，印刷文件中的芯片层会被移除，但这些信息会保留在用于创建导入/导出文件的原始文件中。更重要的是，印前系统必须准确定义检测目标。如果验证参数未定义或定义错误，会导致数字印刷机停机，造成巨大的浪费。”

梅雷迪思强调，安全性与可追溯性在当今的市场环境中显得尤为重要。随着企业对数据完整性的保护意识增强，以及法规要求的日益严格，这两个方面变得越来越关键。特别是在食品、制药和快消品等行业，标签和包装上的信息日益复杂，对检测系统的要求也随之提高。

施瓦茨指出，可持续发展也是不容忽视的一点。通过减少印刷错误和返工，视觉检测系统有助于降低浪费，实现更环保的生产过程。

展望未来

随着数字印刷技术的不断革新和市场需求的持续变化，视觉检测系统也在不断发展。其中，人工智能（AI）被认为是未来最有潜力的技术之一。

约格夫表示：“人工智能将成为印刷检测领域的一项颠覆性技术。它有望改进人工操作流程，简化质量标准，并更准确地区分可销售产品和不良品。”

菲兹认为，在未来几年内，人工智能将通过训练算法，实现对各种缺陷的自动检测和分类，例如印刷错误、颜色偏差、条纹和套印不准等。这将显著降低误报率，减少因验证而导致的生产停滞。

“随着人工智能技术的不断发展，我们的检测系统将能够从海量数据中学习，从而实现更智能的缺陷检测和自动分类。这将显著提高系统的准确性和效率，减少误报和漏报的发生。”施瓦茨预测。

施瓦茨认为，通过将机器学习算法与云端系统相结合，检测系统将变得更加灵活和智能，能够适应复杂的印刷和后工序环境，优化包装和标签的生产效率。
Standard Finishing Systems工作流程解决方案分析师亚什什里·波达对于人工智能在印刷检测领域的未来发展持谨慎乐观的态度。他表示：“展望未来，任何能够减少人工干预、提高端到端自动化水平的技术都将对视觉检测系统的开发产生深远影响。目前，印刷检测对精度要求极高，而大多数成熟的人工智能技术尚未达到这一水平。但这并不意着这一目标遥不可及。许多公司已经开始在高精度人工智能图像分类方面进行探索。”

此外，亚什什里·波达强调了预测性维护的重要性。他指出：“预测性维护将彻底改变游戏规则。通过提前预测并解决潜在故障，系统可以最大限度地减少停机时间。”

视觉和检测系统在标签和包装行业扮演着不可或缺的角色。随着数字化应用的普及，我们不仅需要确保产品的质量，还要保证生产的准确性，以满足日益缩短的生产周期和个性化需求，从而提升生产效率和利润。