การพัฒนาเทคนิคการวิเคราะห์รอยด่างของงานพิมพ์ด้วยภาพถ่ายโดยใช้การวิเคราะห์ภาพ เพื่อประเมินคุณภาพงานพิมพ์อย่างแม่นยำในอุตสาหกรรมกระดาษ

ผู้แต่ง

  • ศิริลักษณ์ ป้องเกียรติชัย หน่วยงานวิจัยบรรจุภัณฑ์ ศูนย์พัฒนานวัตกรรมและเทคโนโลยี บริษัท เอสซีจี แพคเกจจิ้ง จำกัด (มหาชน) จังหวัดราชบุรี 70110 ประเทศไทย
  • โกสินทร์ หาชะวี หน่วยงานวิจัยบรรจุภัณฑ์ ศูนย์พัฒนานวัตกรรมและเทคโนโลยี บริษัท เอสซีจี แพคเกจจิ้ง จำกัด (มหาชน) จังหวัดราชบุรี 70110 ประเทศไทย
  • วโรตม์ พรหมบุญ นักวิจัยอิสระ

DOI:

https://doi.org/10.60136/bas.v14.2025.4026

คำสำคัญ:

รอยด่างของงานพิมพ์, ดัชนีความไม่สม่ำเสมอของงานพิมพ์, รีเฟลกแตนซ์, คุณภาพงานพิมพ์

บทคัดย่อ

งานวิจัยนี้มุ่งพัฒนาเทคนิคการประเมินรอยด่างของงานพิมพ์ (Print mottle) ซึ่งเป็นปัญหาสำคัญที่กระทบต่อคุณภาพงานพิมพ์ โดยเฉพาะบริเวณที่พิมพ์พื้นทึบ เทคนิคที่นำเสนอใช้การประมวลผลภาพถ่ายร่วมกับแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่สอดคล้องกับการรับรู้ของสายตามนุษย์ (Human visual system) เพื่อให้การประเมินมีความแม่นยำและสม่ำเสมอกว่าการตรวจด้วยสายตา การทดลองประกอบด้วย (1) การสร้างภาพจำลอง และ (2) การใช้ตัวอย่างงานพิมพ์จริงจากโรงพิมพ์ นำภาพพิมพ์ตัวอย่างมาวิเคราะห์ด้วยหลายเทคนิคแล้วเปรียบเทียบค่าความสัมพันธ์ (Correlation) กับการประเมินของผู้เชี่ยวชาญ ผลการวิเคราะห์ด้วยหลายเทคนิคพบว่าเทคนิคตัวกรองแบนด์พาส (Bandpass filtering) และเทคนิคมอดิฟายด์สัมประสิทธิ์การแปรผัน (Modified coefficient of variation) ให้ค่าความสัมพันธ์กับการประเมินของผู้เชี่ยวชาญต่ำกว่า 0.8 ขณะที่เทคนิคไทล์เซลล์ (Tile cell method) ให้ค่า 0.8-0.9 แต่เทคนิคอินทิเกรชันโมเดลแบบง่าย (Integration simple model)
ให้ค่าสูงมากกว่า 0.9 ซึ่งแสดงถึงค่ามีความใกล้เคียงกับการประเมินด้วยสายตามนุษย์มากที่สุด อีกทั้งเทคนิคที่พัฒนาขึ้นยังสามารถใช้งานได้กับอุปกรณ์ทั่วไป เช่น เครื่องสแกนเนอร์และซอฟต์แวร์วิเคราะห์ภาพ จึงเหมาะสำหรับการควบคุมคุณภาพงานพิมพ์ในกระบวนการผลิตกระดาษและบรรจุภัณฑ์

เอกสารอ้างอิง

Canet C, Gadbois S, Lapointe K, Marleau J, Martineau M, Turgeon J. Influence of mottle on color reproduction. Research Gate Publication. 2002;14:23-5. Available from: https://www.researchgate.net/publication/316693555_Influence_of_mottle_on_color_reproduction

Sappi. On-press troubleshooting tips for solving problems on press and documenting complaints [Internet]. 2005 [cited 2020 Dec 15]. Available from: https://mediahub.sappi.com/m/3eb48f94b861faf7/original/On-Press-Troubleshooting.pdf

Sandreuter NP. Predicting print mottle: A method of differentiating between three types of mottle. TAPPI Journal. 1994;77(7):173-84. Available from: https://imisrise.tappi.org/TAPPI/Products/94/JUL/94JUL173.aspx

Drake D, Rosenberger R, Clark D. Back-trap and half-tone mottle measurement with stochastic frequency distribution analysis. In: TAPPI Coating Conference; Proceeding. 2001:1-7. Available from:

https://imisrise.tappi.org/TAPPI/Products/CTG/CTG01243.aspx

Xiang Y, Bousfield DW, Coleman P. Osgood A. The cause of backtrap mottle: Chemical or Physical. In: TAPPI Coating Conference; Proceeding. 2000:45-58. Available from: https://imisrise.tappi.org/TAPPI/Products/CTG/CTG0045.aspx

Louman HW, Mottling and wettability. In: TAPPI Coating Conference; Proceeding. 1991:505-519. Available from: https://imisrise.tappi.org/TAPPI/Products/CTG/CTG91505.aspx

International Organization for Standardization (ISO) / International Electrotechnical Commission (IEC).

Image quality measurement for printed documents. ISO/IEC 13660:2022. Geneva: ISO/IEC; 2022. Available from: https://www.iso.org/obp/ui/#iso:std:iso-iec:13660:en

Fahlcrantz CM. On the evaluation of print mottle [Doctoral thesis]. Stockholm: KTH Royal Institute of Technology; 2005. Available from: http://kth.diva-portal.org/smash/get/diva2:14329/SPIKBLAD.pdf

Fahlcrantz CM, Johansson PA. A comparison of different print mottle evaluation models. Technical Association of the Graphic Arts. 2006;2:140-60. Available from: https://www.printing.org/docs/default-source/taga-abstracts-(member-only)/t040511.pdf?sfvrsn=455aab4d_2

Navarro PJ, Fernández-Isla C, Alcover PM, Suardíaz J. Defect detection in textures through the use of entropy as a means for automatically selecting the wavelet decomposition level. Sensors. 2016;16(8):1178-98. doi: 10.3390/s16081178.

Su Z, Gao M, Li P, Jing J, Zhang H. Digital printing defect classification algorithm based on convolutional neural network. Laser Optoelectron Prog. 2020;57(24):241011. doi: 10.3788/LOP57.241011.

Zhang X, Liu Y, Wang Y. An objective model for evaluating print mottle based on human vision. Color Research & Application. 2012;37(6):429-38.

รูปที่ 3 ภาพงานพิมพ์ Offset (ชุดที่ 3)

ดาวน์โหลด

เผยแพร่แล้ว

09-12-2025

รูปแบบการอ้างอิง

1.
ป้องเกียรติชัย ศ, หาชะวี โ, พรหมบุญ ว. การพัฒนาเทคนิคการวิเคราะห์รอยด่างของงานพิมพ์ด้วยภาพถ่ายโดยใช้การวิเคราะห์ภาพ เพื่อประเมินคุณภาพงานพิมพ์อย่างแม่นยำในอุตสาหกรรมกระดาษ. Bull Appl Sci. [อินเทอร์เน็ต]. 9 ธันวาคม 2025 [อ้างถึง 2 กุมภาพันธ์ 2026];14(2):56-68. available at: https://ph03.tci-thaijo.org/index.php/BAS/article/view/4026

ฉบับ

ประเภทบทความ

บทความวิจัย