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Messtechnisches Analyseverfahren zur Bewertung der Qualitätsabweichungen bei bedruckten Kunststoffen

Kurzbezeichnung: Analyseverfahren für bedruckte Kunststoffe

Fogra-Nr. 82.010
Projektleiter: A. Müller
Förderung: BMWK (IGF) über DLR
 

Laufzeit: 01.03.2024 - 28.02.2026

Aufgabenstellung und Relevanz

Die visuelle Qualitätsbewertung von Produkten ist in verschiedenen Industrien von großer Bedeutung und hat einen erheblichen Einfluss auf den Erfolg von Unternehmen. Hier spielen unter anderem Farbänderungen eine zentrale Rolle. Um diese zu bewerten, wird oft ein Graumaßstab eingesetzt. Damit sind jedoch gewisse Nachteile verbunden: Zum einen sind bei dieser Abmusterung zwei Personen notwendig, was zu abweichenden Beurteilungen führen kann.

Zum anderen bietet der Graumaßstab lediglich eine begrenzte Anzahl von Graustufen, wodurch feinere Abweichungen in spezifischen Farbräumen, wie z.B. bei Pastelltönen nicht genau erfasst werden können. An diesem Punkt knüpft das vorliegende Forschungsvorhaben an. Es wird eine Analysemethode entwickelt, mit der Farbabweichungen von bedruckten Kunststoffen ermittelt werden können.

Lukas Hetterich

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Lösungsweg

Im ersten Schritt wird eine Messmethode entwickelt, mit der hochaufgelöste Aufnahmen eines Druckbildes und einer vorgegebenen Referenz erstellt werden können. Im Anschluss wird ein Algorithmus programmiert, bei dem die sogenannte PSNR-HVS-M-Metrik (engl. Peak Signal to Noise Ratio – Human Visual System – Modification) implementiert wird. Sie verwendet den Spitzenwert des Signal-Rausch-Verhältnisses unter Berücksichtigung der Kontrastempfindlichkeitsfunktion und der Zwischen-Koeffizient-Maskierung der DCT-Basisfunktionen (engl. Discrete Cosine Transform = DCT). Diese Metrik imitiert dadurch die Eigenschaften des menschlichen Sehsystems, wie die Kontrastwahrnehmung. Mit dieser Vorgehensweise ist es möglich, eine Analysemethode zu entwickeln, die der menschlichen visuellen Wahrnehmung sehr nahekommt.

Angestrebte Ergebnisse

Mithilfe des zu entwickelnden Messaufbau und Algorithmus soll es ermöglicht werden, die Qualitätsunterschiede eines Druckbildes und einer vorgegebenen Referenz zuverlässig und reproduzierbar zu bestimmen. Dabei sollen nicht nur Kontrast, sondern auch weitere wichtige Attribute wie Kontur, Struktur, Farbe, Schärfe etc. berücksichtigt werden.

Dies stellt eine wesentliche Verbesserung zur aktuellen Situation dar, da nicht mehr zwei speziell geschulte Personen zur Bewertung der Farbechtheit notwendig sind. Zudem ermöglicht der Einsatz von Algorithmen, Druckbilder deutlich schneller und effizienter zu analysieren.