基于控制图和神经网络的印刷过程质量智能监控技术 (2012年)

将SPC方法和BP神经网络技术相结合，应用于印刷过程，研究了印刷过程质量智能监控技术．分析影响印刷品质量的因素，设计印刷质量管理数据库；根据印刷过程特点，结合印刷质量的检测方法，确定控制图的绘图方案；通过实验，建立4个BP神经网络模型，实现控制图模式智能识别及异常模式特征参数的估计，并进一步分析异常原因及诊断建议．在分析研究的基础上，开发了印刷过程质量智能监控系统，对提高印刷过程的自动化和智能化水平具有重要的意义．