Press check – Monthly report

印機報告 / 月檢測

我手邊幾個廠,各自有其習慣的方式來維持其印刷品質,有的每個印件都要看CT10,有的偶爾看一下CT23/25,有的每個月看一次CT88,P2P大都一年才看一次(考試的時候),當然也有出了問題才在找要看哪裡的。

這次是一個一個月檢測一次的廠,我們就來看看從這個測試樣張中能得到多少訊息?

基本訊息如:油墨的色彩品質好不好?濃度的控制、網點擴張的狀況、灰平衡控制…,再進一步可以知道整個版面的控墨均衡度,如左邊與右邊的差異、上面與下面的差異…這個差異包括濃度控墨的差異、網點擴張的差異…進而要去推演機器的健康狀況如壓力設定、橡皮布耗損…等等問題。

從數據跡象去了解生產狀態,進而以數據去管理生產狀態是我一直在做的工作,我也不斷的在撰寫工具,希望讓這個工作目標能夠以更快速的方式與門檻更低方式來達成。

這個廠的月檢測樣張大約是這樣設計概念:上半部主要是各種規範的測試元件,如G7的Targeted verifier (CT28x2)、Fogra PSO 的階調元件(TV ramp,CT88)、C9 與 gmi 評分元件(CT23/25),及一些經常看到的測試圖像。

下半部則是廠裏之前常被挑剔的印件,把它放到月檢測的樣張裏,趁著每個月的例行檢測複習一下,再輔以數據來了解機器狀態及設置調整的方向。

最下緣是一串CT10,提供師父一個快速檢測滿版、中間調及灰約平衡的工具。

Fig. 月檢測樣張,上半部主要是各種規範的測試元件,及一些經常看到的測試圖像。下半部則是廠裏之前常被挑剔的印件,最下緣是一串CT10。

測試樣張上機時並沒有要求師傅要特別注意哪些地方,就照他們平常的習慣去操作。不同的師傅操作出來有可能得到不同的數據,之後也可由這些數據來了解不同師傅的操作習性。

我最常用的工具是CT23/25,可以很快的知道滿版、3階版調(25%,50%,75%)及3階灰平衡狀態。從中取得的滿版濃度預測及3階版調修正是足以達成G7 Targeted 規格的。

先取圖中 u3 代號位置的CT25數據分析一下。

首先,綜合滿版色度、版調值及灰差三個部分的評估,87.5分已符合C9規範,算是合格的品質。

Fig. u3 數據已足以符合 gmi/C9 規範。

看一下六角圖,色域涵蓋情況大致可以,真要挑的話,B的飽和度差了一些,不過看了下數據,色差才ΔE00 2.3 ,這樣的放墨狀況算是可以了。

Fig. u3位置六角圖,色域涵蓋情況大致可以。

看一下Beer’s Law 滿版濃度預測,M墨、K墨最低點大概在ΔE00 1.0 左右,墨的品質不錯,C墨、Y墨的最低點大約在ΔE00 2.0,還算過得去。

Fig. Beer’s Law 滿版濃度預測。

再來看一下 25%, 50%, 75% 3階段 TVI,從圖像很容易看出來M墨座有點問題,25%,、75%沒有漲出來,這個現象直接關係到 25% 與 75% 灰平衡沒有到位。另外就是Y在75%漲得不夠,K的整體擴張太大。這些數據是一個觀察機器健康狀態的重要指標,也會是帶出灰平衡的重要參考。

Fig. 25%, 50%, 75% 3階段 TVI,從圖像很容易看出來M墨座有點問題,25%,、75%沒有漲出來。

TVI 數據與灰平衡數據不必是絕對的關聯性,TVI到位不表示灰平衡也會到位,同樣的,灰平衡到位時,也不表示TVI也在位置上;但相對關聯性是存在的,尤其在平版印機,在一個健康的機器狀態下,把TVI做到位,通常灰也會到位。

灰平衡工具裏有一個工作邏輯來推算如何修改CMY來達成灰平衡,以這個數據案例,灰平衡工具推算 M25% 要再加3.46%、75%要再加4.27%可以達成灰平衡,與TVI 的數據相符合。

Fig.  灰平衡工具推算 M25% 要再加3.46%、75%要再加4.27%可以達成灰平衡,與TVI 的數據相符合。

綜合以上,可以知道滿版放墨控制還不錯,但版調/灰平衡還有一些問題。灰平衡工具推算出的修正值應足以達成合格的灰差值。

這裡再來比對一下相同墨鍵位置的u3/CT25 數據與d5/CT10數據,下緣d5 的CMK濃度要比上半部u3的濃度高大約0.05,Y 濃度確變小;d5 CM的TV升高了大約1%,K的TV倒是少了0.5%;Y在濃度只降0.05的情況下,TV降了5%以上,這是一個異常的現象,我目前沒有合理的解釋,大概的假設是,該範圍橡皮布彈性異常而遞導致,但這要更多的樣本來證實。

Fig. 上半部 u3 與下緣 d5 CMYK 濃度差異, d5 CMK 都略高,Y 則反而下降。

Fig. 上半部 u3 與下緣 d5 TVI 差異,d5 CM的TV升高了大約1%,K的TV是少了0.5%,Y的TV降了5%以上。

在CT10評分系統,d5的分數頗高,灰差只有 ΔE00 1.13,看起來是挺好的,但CT10數據並不能反應到25%與75%的狀況,以這個案例,CT10數據就無法反映出25%及75%灰差沒有到位的問題。CT10數據的代表性必須建立在機器健康的狀態下,也就是說,當CT23/25 的分數越高,CT10的代表性也就越高。

在工作上的安排, CT10是用在每一個印件上面的,很單純的只提出加墨減墨的指令。系統人員則必須每隔一段時間就去檢查一下CT25的數據,好讓CT10的數據有其代表性。

Fig. 位置d5/CT10數據,這個數據並不能反應25%與75%的狀況,CT10數據的代表性必須建立在機器健康的狀態下,也就是CT23/25 的數據必須達到某個高度, CT10才有其代表性。

再下一個導具是CT88(22×4),這個導具以5%間隔,更仔細的觀察CMYK 4 個頻道的版調曲線,同樣的,他也提供CTP曲線最仔細的修正參考。

Fig. CT88 CMYK 5% TVI 階調圖。

CT88 工具以每個頻道22個數據行成一多項回歸曲線(Polynomial Regression)。多項性回歸裡有一個 R Square 指數用來標示數據落點與回歸曲線的差距,我用這個指數來代表那個色座的健康情況。指數越接近1則情況越好,反則越差。

以這次數據為例,C 頻道的R Square 為0.96,M頻道的R Square 只有0.84,M座顯然是有問題了!M座缺陷的徵兆在CT25也稍微看得出來,只是在這裡是更明確了。

這個 R Square 我暫時叫他印機指數,或者我打算叫他橡皮布指數,當數值低於某個數值時,橡皮布就該換了,比如這次M的指數只有0.84, M座的橡皮布是該換了。

Fig. CT88 印機指數(R Square),M座只有0.84,估計是該換橡皮布了。

以上是各種單一導具的工作說明,接下來看一下綜合性的整個版面的評估。

先看上半部CT25由右到左,從u1到u4的濃度變化及TVI 的變化。

第一個注意到的是Y墨非常穩定,從左到右都是一致的濃度。C墨則是中間比較低,兩邊比較高,高低差距大概在0.05。 M墨高高低,差異也大概是0.05。K也很穩定,除了右邊u1突然掉了0.1下來。

Fig. CT25由右到左,從u1到u4的濃度變化。

Fig. CT25由右到左,從u1到u4的TVI (25%, 50%, 75%) 變化。

由以上兩個圖表(濃度與TVI)可以關注幾個地方:K的網點擴張最大,然後依次是C、Y、M。

比對K的u2,u3,u4濃度一樣網點擴張情況卻不一樣;還有就是M在25%,75%的TVI明顯落後很多;M濃度比C濃度高,但是 TVI都比C低。這幾個地方都指出這部機器的表現有些地方不合理,是需要花點精神把問題找出來。

再來看下緣CT10由右到左,從d1到d7的濃度變化。

數據呈現出來的濃度穩定性就不如上半部穩定。不過C墨在中間掉下來這個趨勢是看得出來的。

如果再去比對灰平衡資料,當C墨低時,灰平衡也比較好。

這裡會有幾種推想:

去比對TVI資料,已經可以從TVI資料知道M座的網點擴張不夠,所以當C墨降下來的時候,是有助於達到灰平衡的。

從濃度的觀點去推想,一般的平版印刷經驗,C跟M的濃度應該是相當的,但數據上顯示M的濃度都比C高;在M墨比C墨高的情況下,M墨座的網點擴張卻漲不出來了,所以師傅試著加墨去把中間調撐出來。從結果看,墨是加了,但網點擴張還是不夠,那降點C墨,灰還是回得來,於是就有了這樣的操作結果。

同樣是濃度觀點,一般的平版印刷經驗,K濃度應該是1.6以上,但數據上顯示K的濃度都在1.5上下,而網點擴張還是大於標準,這裏很清楚的顯示黑的網點擴張過大了。

Fig. CT10由右到左,從d1到d4的濃度變化,C墨在中間掉下來這個趨勢是看得出來的。

Fig. CT10由右到左,從d1到d7的TVI(50%)變化。關注幾個地方:K的網點擴張最大,然後依次是C、Y、M。與上半部(u1-u4)的趨勢一樣。同樣的, M的濃度比C的濃度高,但M的網點擴張卻比C的網點擴張小,這些跡象都可以顯示M墨座是有問題的。

以上幾個現象的觀察,先簡單結論:

  • 油墨本身的色彩品質是足夠的,足以符合Fogra PSO 或 CRPC6等標準。

  • 濃度的控制合格,其對應出來的色彩值能符合印刷標準,控墨穩定性也尚可。

  • 中間調還是看到很多不穩定的現象。看來C墨座是最穩定的,M墨座有異常,Y座K座 也有一些小問題,但應該還在可控之中。

幾年來的經驗,印刷廠通常會注意到滿版濃度的控制,但疏於中間調的控制。殊不知中間調控制對影像品質的影響是更大的,但少有這個認知去檢查中間調的數據進而去找出改善的方法。

以上展示我的工具所能處理的部分,其實現代化的機器越來越進步。不管是機器本身內建或是外掛的軟體硬體,都有能力同時來處理滿版與中間調的問題。

最後,不管使用什麼樣的系統,數據認知的概念與根據數據處理問題的能力要培養出來,才是最重要。

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