(19)中华 人民共和国 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 202111525277.2 (22)申请日 2021.12.14 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 113920120 A (43)申请公布日 2022.01.11 (73)专利权人 武汉市欣诚详包 装有限公司 地址 430000 湖北省武汉市硚口区东 风村 东风创业园B栋1号 (72)发明人 康凤莲　 (74)专利代理 机构 武汉世跃专利代理事务所 (普通合伙) 42273 代理人 万仲达 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/764(2022.01)G06K 9/62(2022.01) G06N 20/00(2019.01) (56)对比文件 CN 111862122 A,2020.10.3 0 CN 103954634 A,2014.07.3 0 CN 106909926 A,2017.0 6.30 JP 3065071 B1,20 00.07.12 US 8073239 B1,201 1.12.06 宋卫生. 《瓦楞纸箱后印工艺 “排骨纹”产生 机理研究》 . 《包 装工程》 .2014,第3 5卷(第21期), 第67-70页. Marcus Reb berger， et al. 《Variable data printing （VDP） quality aspects o n fibre based packa ging-an elementary pri nt quality study o n corrugated board》 . 《JPMTR》 .2012,第51- 63页. 审查员 李宇文 (54)发明名称 基于人工智能的瓦楞纸板印刷效果评估方 法及系统 (57)摘要 本发明涉及人工智能技术领域， 具体涉及一 种基于人工智能的瓦楞纸板印刷效果评估方法 及系统， 该方法包括： 基于包括印刷图案的瓦楞 纸板表面图像， 提取瓦楞纸板表面的瓦楞纹， 获 取瓦楞纹图像； 对瓦楞纹图像进行特征分析， 获 取表征瓦楞纹对印刷图案影响大小的整体影响 系数； 基于灰度值大小， 对瓦楞纸板表面图像中 的印刷图案像素点进行分类， 获取每类印刷图案 像素点的统计变化系数， 所述统计变化系数表征 受瓦楞纹影响后瓦楞纸板表面图像中像素点灰 度值与参考灰度值间的差异程度； 综合整体影 响 系数、 每类印刷图案像素点的像素个数和统计变 化系数， 获取评估结果。 本发明中的评估结果可 反应瓦楞纹对瓦楞纸板上印刷图案视觉效果影 响的大小。 权利要求书2页 说明书6页 附图1页 CN 113920120 B 2022.03.18 CN 113920120 B 1.一种基于人工智能的瓦楞纸板印刷效果评估方法， 其特 征在于， 该 方法包括： 基于包括印刷图案的瓦楞纸板表面图像， 提取瓦楞纸板表面的瓦楞纹， 获取瓦楞纹图 像； 利用影响系数估计网络， 对瓦楞纹图像进行特征分析， 获取表征瓦楞纹对印刷图案影 响大小的整体影响系 数， 所述特征包括瓦楞纹的数量和深浅程度； 影响系 数估计网络包括 影响系数估计编码器和影响系数估计全连接层， 影响系数估计编 码器对瓦楞纹图像进 行特 征提取， 输出提取到的特征向量， 特征向量作为影响系数估计全连接层的输入， 进而输出整 体影响系数； 基于灰度值大小， 对瓦楞纸板表面图像中的印刷图案像素点进行分类， 获取每类印刷 图案像素点的统计变化系数， 所述统计变化系数表征 受瓦楞纹影响后瓦楞纸板表面图像中 像素点灰度值与参考灰度值间的差异程度； 统计变化系 数具体通过如下方式获取： 获取若 干瓦楞纸板表面图像； 对于每类印刷图案像素点， 每张瓦楞纸板表面图像中该类印刷图案 像素点的变化系数 的均值为该类印刷图案像素点的统计变化系 数； 其中， 每张瓦楞纸板表 面图像中每类印刷图案像素点的变化系 数的获取具体为： 基于瓦楞纸板表面图像， 提取瓦 楞纸板表面的印刷图案， 获取印刷图案图像； 对于每类印刷图案像素点， 基于印刷图案图像 与瓦楞纸板表面图像中该类印刷图案像素点的灰度值， 计算灰度差值均值； 根据灰度差值 均值和瓦楞纸板表面图像对应的整体 影响系数计算该类印刷图案像素点的变化系数： xk表示一张瓦楞 纸板表面图像对应的第k类印刷图案像 素点的变化系数， u 为优化系数， 表示一张瓦楞纸板表面图像对应的第k类印刷图案像素点的灰度差值均值， Y为瓦楞纸板 表面图像对应的整体 影响系数； 综合整体 影响系数、 每 类印刷图案像素点的像素个数和统计 变化系数， 获取评估结果： G为评估结果； Zk为瓦楞纸板表面图像中第k类印刷图案像素点的个数； Y为瓦楞纸板表 面图像对应 的整体影响系数； Xk为瓦楞纸板表面图像中第k类印刷图案像素点对应的统计 变化系数， K表示对瓦楞纸板表面图像中的印刷图案像素点进 行分类后得到K类印刷图案像 素点； 所述评估结果反应瓦楞纹对瓦楞纸板上印刷图案 视觉效果影响的大小。 2.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述瓦楞纹图像和所述 印刷图案图像的获取 具体为： 构建分解网络； 瓦楞纸板表面图像输入分解网络中， 输出瓦楞纹图像和印刷图案图像。 3.如权利要求2所述的方法， 其特 征在于， 训练分解网络所用损失的获取 具体为： 根据分解网络输出的瓦楞纹图像中的每条瓦楞纹 的斜率、 像素点的数量和相邻 两条瓦 楞纹间的距离计算第一损失； 根据分解网络 输出的印刷图案图像中是否存在瓦楞纹计算第二损失； 根据分解网络输出的瓦楞纹图像和印刷图案 图像进行重构， 得到重构图像， 根据重构权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 113920120 B 2图像与瓦楞纸板表面图像的差异， 计算第三损失； 根据第一损失、 第二损失和第三损失得到训练分解网络所用损失。 4.一种基于人工智能的瓦楞纸板印刷效果评估系统， 包括存储器、 处理器以及存储在 存储器上并可在处理器上运行 的计算机程序， 其特征在于， 所述计算机程序被处理器执行 时实现如权利要求1 ‑3任一项所述方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 113920120 B 3