全画面质量检测技术实现的功能主要包括网点面积率检测、色度检测、墨量检测、印刷压力检测、印刷色序检测等。在已有研究的基础上,本课题主要针对全画面检测中网点面积率检测方法的研究。本课题在分析利用纽介堡方程计算网点面积率的基础上,提出了检测网点面积率的新方法—像素统计识别法。像素统计识别法基于数字图像处理,对印刷品网点图像的每个像素进行归类、统计。以由印刷品扫描得到的数字图像中每个像素的颜色特征值为模式特征,来识别不同的色元,检测网点面积率。从微观来看,印刷品是由不同颜色的色元组成。四色印刷品共有24种色序,考虑色序对颜色的影响,则四色印刷品一共有65种色元。用高分辨率CCD扫描印刷图像,像素小于网点,每个像素的颜色可归类于某种色元。用CCD扫描各种色元的色块,提取颜色特征值建立65种基本模式。用CCD扫描待测印刷品图像,对印刷品按墨区进行分区以后,对每个墨区的每个像素的颜色特征值用识别函数进行识别处理,把各个像素归类为各色元,统计其数量,然后根据每个墨区内各色元的像素统计数据,分别计算C、M、Y、K的像素数,最终计算出网点面积率,同时可以检测出印刷品的色序。在分析利用像素识别法检测网点面积率的基础上,采用概率统计法检测印刷品色序。应用Microsoft Visual C++编程,将理论分析得到的求解网点面积率的方法和确定印刷品色序的方法编写成计算机程序,同时将程序控制放置在整个全画面质量检测系统中,与墨量检测、色度检测等其他检测模块相结合,形成完整的全画面质量检测系统。