数字印刷品质量检测与评价方法

吴鹏

伴随着移动服务和互联网的兴起，数字印刷技术不断渗透到印刷行业的各个领域，造就了按需印刷、个性化印刷、可变数据印刷、数码打样、商务快印、数字出版和直邮等各项业务的快速发展，数字印刷正在影响着印刷产业的格局。

印刷行业的历史变革经历了从传统印刷到DTP，再到现今的CTP与数字印刷，但无论印刷行业如何变革，人们关注的焦点始终是图文信息的传递与再现。因此，对图文信息再现的质量进行评价，并采用有效的手段进行质量检测与控制，始终是印刷产业极其重要的内容。相比于传统胶印，数字印刷的工作方式和耗材存在较大差异，印刷品质量的评价体系也有所差别，传统评价方法和评价指标已不再适合数字印刷。

数字印刷品质量评价研究现状

欧美等发达国家的数字印刷发展较早，数字印刷品客观评价标准相对成熟，对印刷品质量控制方面的工作也远较国内规范。目前国外普遍采用色彩管理系统和流程技术控制数字印刷品质量，其采用的国际色彩组织ICC开发的描述设备色彩表现的标准（ICC Profile），可以实现跨平台的色彩交流和转换，版面图文在不同载体上能够做到基本一致，即通常所说的“所见即所得”，数字印刷品质量能够得到较好控制。

ISO 13660是首个国际性的图像质量客观评价标准，尽管ISO 13660标准针对单色印刷而制定，但数字印刷设备制造商和数字印刷企业已经将该标准扩展应用于彩色数字印刷中。另外，ISO 17951标准在ISO 13660的基础上也在不断完善和扩充。

国外学者对数字印刷的质量评价进行了大量研究，并且在色彩、清晰度和精确度等方面形成了较为完善的理论体系。相对而言，国内科研院所的研究主要集中在检测方面，对模型的研究较少。孔玲君提出了基于CCD图像捕获设备进行数字印刷质量分析的可行性、评价要素及具体实施技术，该方法可以快速完成印刷质量的客观检测与评价；张改梅通过实验研究了油墨浓度、激光强度两大因素对数字印刷品的实地密度、网点增大、叠印率和相对反差的影响，得到了油墨浓度和激光强度对印刷质量的影响曲线；李艳云以墨点保真度作为检测要素，运用计算机图像分析法定量分析和检测，通过获得的检测数据实现对喷墨印刷质量的评价，同时利用灰色关联分析法对影响喷墨印刷纸的若干因素进行了优势因素分析；姜桂平建立了数字印刷品文本清晰度感知质量的评价模型，可通过其模型较好地预测文本清晰度的感知质量。

数字印刷品质量影响因素

目前，国际上对数字印刷这个概念还没有确切的定义，本文对数字印刷的理解为：在印刷生产中，印刷活件存在着两种信息流，即“图文信息流”和“生产控制信息流”。图文信息流解决“做什么”的问题，控制信息流解决“如何做”的问题，在数字印刷中这两类信息都是数字化的，由计算机存储、记录、处理和传递，数字印刷中数据流的控制节点为文件预检、拼大版、RIP输出等。

由此可见，数字印刷与传统胶印间存在着本质区别，因此对数字印刷品质量检测的指标不能够完全使用传统意义上的实地密度、K值、套准检测等去评价质量。与数字印刷质量有关的材料、设备、工艺、环境等元素，构成一个复杂统一的系统。该系统对于数字印刷品质量的影响可以概括为以下3个部分。

1.耗材部分

印刷品的呈现是通过油墨附着在纸张上来实现的，因此纸张和油墨因素是该部分的主要内容。

无论是静电成像印刷还是喷墨印刷，纸张的物理性能（定量、厚度、紧度、平滑度、吸墨性等）、光学性能（白度、光泽度和不透明度）、化学性能（水分、酸碱性和耐久性等）和机械性能（抗张强度、撕裂度和耐折度）等均会对数字印刷品的质量产生影响。但是，相对传统印刷工艺，这些因素对于数字印刷品的影响是有差别的。例如，传统胶印过程中，纸张受润版液的影响会吸收水分；而在静电数字印刷过程中，纸张不仅不会吸湿，反而会脱水，因而会改变纸张的尺寸和平滑度，进而影响图像复制的精度和色彩。

目前数字印刷的耗材基本由数字印刷机制造商提供或指定，被指定的耗材生产商通常是根据具体设备厂商的要求，制定专门的工艺进行生产。

2.硬件部分

硬件部分主要包括影响纸张输送、定位的输纸组件，影响油墨或墨粉供应的输墨组件，以及成像核心器件，如静电成像印刷的核心器件感光体、喷墨印刷的核心器件喷墨头等。

3.软件部分

软件部分主要包括功能软件和系统软件。功能软件中的各种算法以及参数设置是数字印刷工艺控制的关键节点，其结果将直接决定印刷图像的精度、色彩和阶调再现。系统软件负责管理计算机系统中数字印刷部分的硬件，协调他们彼此之间的关系，因此每个设备制造商的系统软件相对独立。

上述三个部分为数字印刷品质量的影响因素，如果能够对其进行测量分析，就可以得到数字印刷影响因素与印刷图像的定量关系，而这种关系可以通过建立一定的模型来完成。

数字印刷品质量检测的评价理论与评价方法

印刷品作为一种视觉产品，其客观测量与主观评价同等重要，二者是不可分割的统一体。主观评价与客观测量对于数字印刷品质量的评价存在必然的关系，这种关系可以用一定的层次结构或者数学模型来描述。

1.视觉模型

基于视觉系统所建立的模型称为与设备无关的质量模型，主要用来预测客户对图像质量的判断，其总体思路是按照人眼视觉系统感知质量的不同方面来建立模型，用来预测质量在视觉系统中的响应模式，通常要求这些模型仅模拟人眼视觉系统中的某种独立感知状态，如锐度、彩度、颗粒度等。视觉模型建立的基础是视觉评价方法，目前视觉评价方法有目视评价方法和定性指标评价方法。无论哪种视觉评价方法，都是通过人的视觉系统来完成的，易受到评价者身份、性别、心理和喜好等因素的影响，其评价结果对于数字印刷品而言具有一定的局限性和不一致性。因此，不宜孤立地采用视觉模型评价数字印刷品质量，而应与客观质量指标通过视觉算法建立某种相关性，它能够反映人眼视觉系统对图像物理属性的感应特性。但是由于人的视觉感知与大脑反映之间的联系与区别复杂难辨，因此要建立良好的视觉模型，并且能够与客观测量物理量对图像的描述产生一致的效果，是一项巨大的挑战。

姜桂平建立的数字印刷品文本清晰度感知质量的评价模型，是国内印刷业首次把人眼对文本清晰度的感觉与客观指标的物理测量值进行关联，最终提炼出三个最能体现文本清晰度的客观指标，即对比度、粗糙度和线宽，并且将这三个指标与主观评价值相关联，得到不同颜色、字体、字号的文本清晰度的感知质量评价模型。

孔玲君等人利用模糊神经网络建立了线条质量属性与主观感知评价结果之间的关系模型。

2. 物理参数模型

基于数字印刷中硬件与软件系统所建立的模型称为与设备相关的质量模型，也可称为物理参数模型，其变量可以理解为分辨率、色域、噪声、对比度和MTF等技术参数。基本的数字印刷过程包括图文输入、RIP处理、成像、输墨、图文转移及后处理等内容，而每一个过程的关键步骤均会对数字印刷品的质量造成影响，因此依据这些关键步骤和主要影响参数可以建立数学模型。目前，ISO 19751的适用范围比ISO 13660更广，其采用与视觉感受相关的质量指标，可用于评价单色和彩色、二值和灰度等级数字印刷品。ISO 17951标准对于数字印刷品的质量检测内容包括光泽度和光泽度均匀性、宏观均匀性、微观均匀性、色彩表现和阶调梯尺、文本和线条质量、有效分辨率和有效阶调水平以及相邻区域引起的属性等七个部分。这七个部分分别定义了各自相关的子属性用于评价该部分内容，而这些子属性也是建立物理参数模型的基础。

数字印刷品质量检测与评价注重质量问题的预防，而不是事后的检查，因此不能单一地依靠视觉评价或客观评价，而应分别建立数学模型，并且让两个模型产生一定的相关性，使两种评价更具统一性。数字印刷品质量影响因素涉及到多个研究领域，因此需要更广阔的基础算法模型进行分析研究，从而为数字印刷设备、承印材料和油墨等质量的改进和提高提供科学依据。endprint