GRAFIČNI MATERIALI 20 SLIKOVNA ANALIZA Slika 1. Shematski prikaz sistema za snemanje in obdelavo digitalne slike. Desno zgoraj slika 2. Laserski profilometer NanoFocus µScan s konfokalnim senzorjem. ZAJEM SLIKE DIGITALIZACIJA PROCESIRANJE IN ANALIZA optični skener kamera CCD videokamera videokartica računalnik programska oprema Uvod Računalniško podprto procesi- ranje in obdelava digitalnih slik se že vrsto let uspešno uporablja- ta na različnih področjih naravo- slovja in tehnike. Poleg medici- ne, biologije, astronomije, geo- grafije najdemo vse več aplikacij tudi v papirništvu in grafični de- javnosti, zlasti pri nadzoru indu- strijskih procesov in izdelkov. Med klasične primere uporabe sodijo določanje parametrov po- sameznih vlaken (dolžina, debe- lina, porazdelitev velikosti), ugo- tavljanje učinkovitosti odstranje- vanja tiskarske barve iz papirja s postopkom flotacijskega dein- kinga, ovrednotenje strukture papirja v z-smeri in kakovosti od- tisa pri kapljičnem tisku (blee- ding, wicking, slovensko [ra]zli- vanje in nazobčanje). V zadnjem času pa se je uvelja- vilo nekaj pristopov, ki omogo- čajo učinkovito reševanje proble- matike kakovosti strukture – zla- sti površine – papirja in odtisa; nekatere predstavlja ta prispevek. Slikovno procesiranje in analiza Sistem za snemanje (zajem) in obdelavo digitalne slike prikazu- je slika 1. Motiv predmeta, ki ga želimo analizirati, posnamemo s pomočjo skenerja, CCD- ali vi- deokamere, po potrebi v poveza- vi z dodatnimi optičnimi inštru- menti, kot sta mikroskop ali pro- filometer. Videokartica (frame grabber), ki je v računalniku, pretvori analogni električni si- gnal iz naprave za zajemanje slike v digitalno sliko, ki je sestavljena iz dvodimenzionalne mreže sli- kovnih elementov – pikslov. Sli- ko računalnik z ustrezno pro- gramsko opremo obdela (slikov- no procesiranje), čemur običajno slediše izluščenje koristnih infor- macij (slikovna analiza) v obliki številčnih podatkov. Med po- stopke slikovnega procesiranja spadajo poleg aritmetičnih, geo- metričnih, točkovnih in morfo- loških operacij na slikovnih ele- mentih tudi digitalno filtriranje in Fourierova transformacija, ki SODOBNO ORODJE ZA OVREDNOTENJE KAKOVOSTI GRAFIČNIH MATERIALOV ju bomo spoznali v nadaljevanju. Slikovna analiza pa vključuje po- stopke, kot so določanje poraz- delitve sivinskih vrednosti (histo- grama tonov) slike, povezovanje slikovnih elementov s podobni- mi sivinskimi vrednostmi v večje delce, njihovo štetje ter določa- nje velikosti in oblike ipd. Hrapavost papirja in kartona V papirništvu že desetletja uve- ljavljene tehnike za določanje hrapavosti oziroma gladkosti – Bekk, Bendtsen, PPS – imajo številne pomanjkljivosti. Tako gre pri vseh za precej grobe, ne- natančne metode, ki temeljijo na posrednem načinu merjenja vo- lumna ali časa pretečenega zraka in ne omogočajo razlikovanja med posameznimi velikostnimi razredi oziroma območji hrapa- vosti (mikro- ali makrohrapa- vost). Zaradi kontaktnega prin- cipa merjenja tudi ne dobimo uporabnih informacij o resnični topografiji merjene površine vzorca. V svetu se za merjenje površine vzorcev papirja in kartona tako pri nadzoru procesov v proizvo- dnji kot v raziskovalnih laborato- rijih zadnja leta izredno hitro uveljavljajo nekontaktne profilo- metrične tehnike. V uporabi so različni načini karakterizacije po- vršine: interferometrija, triangu- lacija in konfokalna ali autofokus profilometrija, topografska vr- stična elektronska mikroskopija (SEM). Na finskem papirnem inštitutu KCL v Helsinkih upo- rabljajo konfokalni laserski profi- lometer µScan (slika 2) podjetja NanoFocus. Točkovni merilni senzor zazna spremembe površi- www.mondibp.com IQ – the ideal paper solution. »e si æelite popestriti æivljenje, potem so IQ veËnamenski barvni papirji idealna reπitev. Saj so Vam naπi IQ papirji razliËnega formata in gramature na voljo v 34 izbornih barvah. In ravno to je tisto, kar potrebujete, da bi Vaπa pisarniπka opravila bila privlaËnejπa! Z IQ barvami æivljenje res postane pestrejπe. Naš kontaktni naslov: mondibpscp@mondibp.com Kako si lahko popestrite æivljenje? Na voljo v 34 barvah! 21 ne z 1-mikronsko horizontalno in 0,1-mikronsko vertikalno lo- čljivostjo. Njegovo delovno ob- močje v navpični smeri znaša 1 mm, zaradi česar se lahko upora- blja tudi za ovrednotenje močno hrapavih površin. S profilometrom je možno me- riti tako enodimenzionalne – li- nijske – profile kot tudi izbrano dvodimenzionalno območje po- vršine vzorca, pri čemer lahko z uporabo ustrezne look-up tabele (LUT) barvno simuliramo sto- pnjo njegove hrapavosti (slika 3). Za ovrednotenje vzorca velikosti 10 × 10 mm je pri 5-mikronski ločljivosti v x-smeri in 20-mi- kronski v y-smeri potrebno vzor- čenje milijona točk, kar traja pri hitrosti skeniranja 3 mm/s pri- bližno 40 minut. Računalniški program izračuna iz dobljenih podatkov različne parametre hrapavosti površine papirja oz. kartona skladno s standardom ISO 4287/2000: RMS hrapavost (Rq), Ra, Rsk, Rku, itn. Doblje- no sliko lahko tudi digitalno fil- triramo in celotni profil neena- komernosti površine tako loči- mo v dve komponenti: na mi- krohrapavost, ki je posledica vpliva posameznih vlaken in/ali pigmentnih delcev (krajše valov- ne dolžine), in na makrohrapa- vost oz. valovitost, ki jo povzro- čajo zlasti skupki vlaken (daljše valovne dolžine). Tako lahko preučujemo vpliv tehnoloških parametrov pri izdelavi papirja, premazovanju in glajenju na hra- pavost površine v različnih veli- kostnih območjih (slika 4) ali pa razlikujemo med vzorci papirjev, kjer običajne metode merjenja hrapavosti ne pokažejo razlik. Neenakomernost odtisa – mottling Podobno obliko slikovnega procesiranja lahko uporabimo tudi pri ovrednotenju stopnje neenakomernosti odtisa, nežele- nega pojava, do katerega prihaja tako pri klasičnih kot pri digital- nih tiskarskih tehnikah. Različne papirje za kapljični tisk smo poti- skali z Epsonovim pisarniškim tiskalnikom, 4 × 4 cm velika po- Slika 3. Linijski profil in površina vzorca premazanega kartona (desno): različna obarvanost odraža topografsko heterogenost. Slika 4. Primerjava hrapavosti treh pa- pirjev za časopisni tisk: vzorec PS2 ima v primerjavi z drugima dvema večjo ma- krohrapavost. KAPLJIČNI TISK 22 Slika 5. Neenakomernost cian (levo) in magenta (desno) odtisov naštirih papirjih za kapljični tisk. lja cian in magente odtisov po- skenirali in digitalne podatke fil- trirali z ustreznim Gaussovim filtrom (slika 5). Pri odtisih, kjer gre za zelo fino neenakomernost v intenziteti – t. i. zrnavost ali grahavost –, doseže krivulja na sliki 5 maksimum pri nižjih va- lovnih dolžinah, medtem ko je krivulja z visokimi vrednostmi mottlinga v območju višjih va- lovnih dolžin značilna za odtis pri »pravem« mottlingu oziroma neenakomernosti večjih dimen- zij. Diagrama kažeta, da se odtisi testiranih vzorcev razlikujejo ve- činoma le v zrnavosti: najbolj neenakomerna sta cian (levo) in magenta (desno) odtisa vzorca IJ_skl, pri katerih lahko že s pro- stim očesom zasledimo grahasto strukturo. Opazimo tudi, da je potek krivulj pri obeh barvah ze- lo podoben, kar priča o uporab- nosti metode. Okroglost natisnjenih pik pri kapljičnem tisku Poleg neenakomernosti odtisa (mottlinga), nazobčanja (wic- king) in [ra]zlivanja (bleeding) tiskovnih elementov je eden glavnih pokazateljev kakovosti odtisa pri kapljičnem tisku geo- metrijska pravilnost natisnjenih okroglih elementov (slika 6). Z novejšimi tiskalniki je moč nati- sniti pike, pri katerih je volumen kapljice črnila vsega nekaj piko- litrov (1 pikoliter = 10 -12 l), s či- mer lahko ob uporabi primerne- ga premazanega papirja dobimo zelo jasen, oster izpis fotografske kakovosti. Slika 6. Testna forma za preizkušanje okroglosti natisnjenih pik. Slika 7. Povprečna okroglost natisnjenih pik pri nižji (levo) in višji (desno) ločljivosti skeniranja: optimalno razlikovanje med kakovostmi tiskanja omogoča vzorec C, poskeniran pri 1000 dpi. Slika 8. Ovrednotenje formacije in markiranja s pomočjo Fourierove transformacije. Levo zgoraj: originalna slika; desno zgoraj: ohranjena le pravilna struktura (markira- nje); desno spodaj: zgolj prisotnost naključnega vzorca kot posledica formacije. S slikovno analizo smo raziskali vpliv nastavitev tiskanja – Eve- ryday, Normal, Best – na okro- glost natisnjenih pik pri običaj- nem pisarniškem tiskalniku HP DeskJet 5550. Kot tiskovni ma- terial smo uporabili 80-gramski večnamenski grafični papir. Za- nimali so nas črno potiskani vzorci krožcev različnih velikosti – vzorci A, B in C: 20, 60 in 100 pik –, motive smo skenirali pri dveh ločljivostih 600 in 1000 dpi ter na slikah določili povprečno okroglost elementov. Razpon okroglosti znaša od 0 do 1, višje vrednosti pomenijo boljši izpis. Rezultati (slika 7) kažejo, da je za zadovoljivo razlikovanje med različnimi kakovostmi tiskanja (npr. med Normal in Best) pri- poročljivo uporabiti motiv C in višjo ločljivost skeniranja (1000 dpi), saj se šele tako pokažejo ja- sne razlike v povprečni okroglo- sti natisnjenih elementov. Opa- zimo lahko, da so vrednosti okroglosti pri tej ločljivosti v vseh primerih nižje od tistih pri 600 dpi, saj sta zaradi gostejše »mreže« nazobčanost pik in s tem odstopanje od idealne, pravilne okrogle oblike večja. Formacija papirja in markiranje »Oblačnost« oz. neenakomeren pregled je posledica neenako- merne porazdelitve mase (vla- kna, polnila itn.) v papirnem li- stu. Poleg tega so na površini pa- pirja pogosto vidni odtisi sita in/ali klobučevin, s katerimi pri- haja papir v stik med postopkom izdelave. S pomočjo transmisiv- nega optičnega skenerja in sli- kovne analize lahko oba pojava identificiramo, ločimo in kvanti- tativno ovrednotimo. Posneto digitalno sliko, na ka- teri sta jasno vidna tako neena- komerna formacija kot vzorci markiranja (slika 8) in ki je v obi- OGLAS 23 čajni, prostorski domeni, s po- sebnim matematičnim postop- kom – hitro Fourierovo transfor- macijo (Fast Fourier Transform, FFT) – najprej pretvorimo v t. i. frekvenčno domeno. Informaci- jo, ki jo vsebuje slika v takem za- pisu, z uporabo ustreznega filtra namreč lažje ločimo v posame- zne komponente. Če uporabimo primeren filter, ki prepušča zgolj nizke frekvence, ustrezajoče sto- hastičnim strukturam, tj. forma- ciji na originalni sliki, visoke (markiranja) pa zadrži, dobimo po ponovni transformaciji (in- verzna FFT) v prostorsko dome- no sliko, ki vsebuje le vzorec oblačnosti brez odtisov (desno spodaj). Če pa sliko filtriramo s takim filtrom, ki prepušča le vi- sokofrekvenčne, pravilne struk- ture, nam po opisanem postopku ostane slika, na kateri so le perio- dični vzorci markiranj (desno zgoraj). Središčna bela lisa na sli- ki v frekvenčni domeni ustreza naključnim strukturam, posa- mezne bele točke, razporejene okrog nje, pa pravilnim značil- nostim slike. S postopkom lahko med drugim ocenimo, kolikšen je delež markiranja pri enako- mernosti pregleda papirja. Poleg opisanih primerov lahko s postopki slikovnega procesira- nja in analize rešimo številne konkretne probleme, na katere naletimo pri proizvodnji papirja in pri analognem ali digitalnem tiskanju. Na spletu je na voljo vr- sta računalniških programov, na- menjenih uporabnikom različ- nih stopenj zahtevnosti in pred- znanja. Eden takih, ki se odlikuje z enostavnostjo uporabe in širo- ko paleto algoritmov, je brez- plačni program ImageJ avtorja Wayna Rasbanda z ameriškega državnega zdravstvenega inštitu- ta (National Institute of Health, NIH). Zahvala Meritve s konfokalnim laser- skim profilometrom ter analiza neenakomernosti odtisa so bile opravljene v okviru mednaro- dnega raziskovalnega projekta COST Action E32 Characteriza- tion of Paper Surfaces for Impro- ved Printing Paper Grades med dvotedenskim obiskom na fin- skem papirnem inštitutu KCL v Espooju maja 2005 pod vod- stvom dr. Karija Juvonena. Go- stitelju in sodelavcem inštituta se zahvaljujem za pomoč pri izved- bi meritev in seznanitvi z ome- njenima metodama, odboru COST E32 pa za finančno pod- poro delovnega obiska. Acknowledgements Confocal laser profilometer measurements and print nonu- niformity analysis were perfor- med in the frame of COST Acti- on E32 Characterization of Pa- per Surfaces for Improved Prin- ting Paper Grades during my Short Term Scientific Mission (STSM) in May 2005 at KCL, Finland – host dr. Kari Juvonen. The author gratefully acknow- ledges both help and hospitality of KCL host and staff members as well as financial support of COST Action E32. Aleš HLADNIK Inštitut za celulozo in papir Ljubljana LITERATURA ­ internetne povezave NanoFocus µScan http://nanofocus.info/product overview.php?produc- tId=8 Hewlett-Packard Supplies whitepapers ­ Color advantage http://www.hp.com/sbso/product/supplies/colorad- vantage.html ImageJ http://rsb.info.nih.gov/ij