广州共和包装服务有限公司15年印刷经验，在纸品印刷特种工艺有自己独特的技术，食品包装盒设计，拥有全新四开对开四色印刷机，后工序加工齐全 ( 如折页、装钉、磨光、复膜、击凸、烫金、局部UV、碑裱粘盒等)。是一个生产包装及纸类印刷顶尖厂家。被评为华南区印刷界的领头羊，公司拥有一批长期从事印刷纸品生产的专业人员，经验丰富、技术精湛。
● 共和印刷主要生产：药品包装、化妆品包装、电子数码产品包装、画册、产品目录、房地产楼字、手提袋、不干胶标签、瓶贴、折页、海报、学校招生简章、书籍杂志、吊牌、信纸信封、表格单据、无碳复写联单等。
印刷品点缀着我们的生活，为我们的生活增添了绚丽的色彩。那么合格的印刷品具备什么特点?印刷普及的面很广，需要注意的问题也很多，今天着重讲一下，什么样的颜色最难印，设计时应该注意这些要素。采用技术手段去避免这些问题发生。
首先是灰平衡，根据理论与生产实践的经验，印刷品最难控制的颜色就是灰平衡。灰平衡是在一定的印刷适性下，黄、品红、青三原色版从浅到深按一定网点比例组合叠印获得不同亮度的消色(白、浅灰、灰、深灰、黑)，即得到视觉上的中性灰的颜色，影响其因素很多，印刷使用的墨量、纸张、满版浓度、网点面积、叠印以及网屏线数，都会对灰平衡产生千丝万缕的影响，这是最考验机器的套印精度及操作人员技能水平的。
其次是几色网点的叠加，特别是超过70%网点。具体地说，深褐色、咖啡色、墨绿色(平网、含有蓝70)、深蓝色、紫蓝色等由于存在颜色差值，在印刷机器上不易找平衡，所以都是很难印刷的颜色。
再次比较难印刷的就是四色叠的漏空字。过多的多色极线细、极小字透较难印刷，对机器的叼纸牙要求极高。这也是较为常见的问题，所以印前设计师输出前必须检查出版物文件内黑色文字，特别是小字，是不是只有黑版上有，而在其他三色版上不应该出现。如果出现，则印刷出来的成品质量会大打折扣，RGB图形转为CMYK图形时，黑色文字肯定会变为四色黑。除非特殊指定，否则必须将其处理一下。
最后印刷中一般满版的东西，专色满版或面积较大，反白字，相同的标志，还有相同的色块，韶关包装盒设计，一般很难跟色，容易产生色差、鬼影、蹭脏、划伤现象。
总之合格的印刷品必须满足：一、套印jing确;二、墨色均匀;三、网点饱满;四、水墨平衡;五、印品无印刷故障，如蹭脏、划伤、花版、糊版等;六、严格忠于原稿。
我们必须追寻高品质的印刷品，以适应人们日益提升的审美观念。
广州共和包装服务有限公司15年印刷经验，在纸品印刷特种工艺有自己独特的技术，拥有全新四开对开四色印刷机，后工序加工齐全 ( 如折页、装钉、磨光、复膜、击凸、烫金、局部UV、碑裱粘盒等)。是一个生产包装及纸类印刷顶尖厂家。被评为华南区印刷界的领头羊，公司拥有一批长期从事印刷纸品生产的专业人员，经验丰富、技术精湛。
● 共和印刷主要生产：药品包装、化妆品包装、电子数码产品包装、画册、产品目录、房地产楼字、手提袋、不干胶标签、瓶贴、折页、海报、学校招生简章、书籍杂志、吊牌、信纸信封、表格单据、无碳复写联单等。
印刷体文字的识别研究方法分类介绍
识别方法是整个系统的核心。用于汉字识别的模式识别方法可以大致分为结构模式识别、统计模式识别及两者的结合。下面分别进行介绍。
结构模式识别
汉字是一种特殊的模式，其结构虽然比较复杂，但具有相当严格的规律性。换言之，汉字图形含有丰富的结构信息，可以设法提取含有这种信息的结构特征及其组字规律，作为识别汉字的依据，这就是结构模式识别。
结构模式识别是早期汉字识别研究的主要方法。其主要出发点是汉字的组成结构。从汉字的构成上讲，汉字是由笔划(点横竖撇捺等)、偏旁部首构成的；还可以认为汉字是由更小的结构基元构成的。由这些结构基元及其相互关系完全可以jing确地对汉字加以描述，就像一篇文章由单字、词、短语和句子按语法规律所组成一样。所以这种方法也叫句法模式识别。识别时，利用上述结构信息及句法分析的方法进行识别，类似一个逻辑推理器。
用这种方法来描述汉字字形结构在理论上是比较恰当的，其主要优点在于对字体变化的适应性强，区分相似字能力强；但是，在实际应用中，面临的主要问题是抗干扰能力差，因为在实际得到的文本图象中存在着各种干扰，如倾斜，扭曲，断裂，粘连，纸张上的污点，对比度差等等。这些因素直接影响到结构基元的提取，假如结构基元不能准确地得到，后面的推理过程就成了无源之水。此外结构模式识别的描述比较复杂，匹配过程的复杂度因而也较高。所以在印刷体汉字识别领域中，纯结构模式识别方法已经逐渐衰落，句法识别的方法正日益受到挑战。
统计模式识别
统计决策论发展较早，理论也较成熟。其要点是提取待识别模式的的一组统计特征，然后按照一定准则所确定的决策函数进行分类判决。
汉字的统计模式识别是将字符点阵看作一个整体，其所用的特征是从这个整体上经过大量的统计而得到的。统计特征的特点是抗干扰性强，匹配与分类的算法简单，易于实现。不足之处在于细分能力较弱，区分相似字的能力差一些。常见的统计模式识别方法有：
(1) 模板匹配。模板匹配并不需要特征提取过程。字符的图象直接作为特征，红酒包装盒设计，与字典中的模板相比，相似度zui高的模板类即为识别结果。这种方法简单易行，可以并行处理；但是一个模板只能识别同样大小、同种字体的字符，对于倾斜、笔划变粗变细均无良好的适应能力。
(2)利用变换特征的方法。对字符图象进行二进制变换(如Walsh， Hardama变换)或更复杂的变换(如Karhunen-Loeve， Fourier，Cosine，Slant变换等)，变换后的特征的维数大大降低。但是这些变换不是旋转不变的，因此对于倾斜变形的字符的识别会有较大的偏差。二进制变换的计算虽然简单，但变换后的特征没有明显的物理意义。K-L变换虽然从zui小均方误差角度来说是zui佳的，但是运算量太大，难以实用。总之，变换特征的运算复杂度较高。
(3)投影直方图法。利用字符图象在水平及垂直方向的投影作为特征。该方法对倾斜旋转非常敏感，细分能力差。
(4)几何矩(Geometric Moment)特征。M. K. Hu提出利用矩不变量作为特征的想法，引起了研究矩的热潮。研究人员又确定了数十个移不变、比例不变的矩。我们都希望找到稳定可靠的、对各种干扰适应能力很强的特征，在几何矩方面的研究正反映了这一愿望。以上所涉及到的几何矩均在线性变换下保持不变。但在实际环境中，很难保证线性变换这一前提条件。
(5)Spline曲线近似与傅立叶描绘子(Fourier Descriptor)。两种方法都是针对字符图象轮廓的。Spline曲线近似是在轮廓上找到曲率大的折点，利用Spline曲线来近似相邻折点之间的轮廓线。而傅立叶描绘子则是利用傅立叶函数模拟封闭的轮廓线，将傅立叶函数的各个系数作为特征的。前者对于旋转很敏感。后者对于轮廓线不封闭的字符图象不适用，因此很难用于笔划断裂的字符的识别。
(6)笔划密度特征。笔划密度的描述有许多种，这里采用如下定义：字符图象某一特定范围的笔划密度是在该范围内，以固定扫描次数沿水平、垂直或对角线方向扫描时的穿透次数。这种特征描述了汉字的各部分笔划的疏密程度，提供了比较完整的信息。在图象质量可以保证的情况下，这种特征相当稳定。在脱机手写体的识别中也经常用到这种特征。但是在字符内部笔划粘连时误差较大。
(7)外围特征。汉字的轮廓包含了丰富的特征，即使在字符内部笔划粘连的情况下，轮廓部分的信息也还是比较完整的。这种特征非常适合于作为粗分类的特征。
(8)基于微结构特征的方法。这种方法的出发点在于，汉字是由笔划组成的，而笔划是由一定方向，一定位置关系与长宽比的矩形段组成的。这些矩形段则称为微结构。利用微结构及微结构之间的关系组成的特征对汉字进行识别，产品包装盒设计，尤其是对于多体汉字的识别，获得了良好的效果。其不足之处是，在内部笔划粘连时，微结构的提取会遇到困难。
(9)特征点特征。早在1957年，Solatron Electronics Group公司发布了第1个利用窥视孔(peephole)方法的OCR系统。其主要思想是利用字符点阵中一些有代表性的黑点(笔划)，白点(背景)作为特征来区分不同的字符。后有人又将这种方法运用到汉字识别中，对其中的黑点又增加了属性的描述，如端点、折点、交叉点等。也获得了比较好的效果。其特点是对于内部笔划粘连的字符的识别的适应性较强，直观性好，但是不易表示为矢量形式，不适合作为粗分类的特征，匹配难度大。
食品包装盒设计_韶关包装盒设计_共和印刷(查看)由广州共和包装服务有限公司提供。广州共和包装服务有限公司（www.gonghe88.com）是广东 广州 ,纸类印刷的翘楚，多年来，公司贯彻执行科学管理、创新发展、诚实守信的方针，很大限度的满足客户需求。在共和印刷领导携全体员工热情欢迎各界人士垂询洽谈，共创共和印刷更加美好的未来。
