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（1）基于马尔可夫变换场的印刷误差特征提取：

套印不准表现为各色组之间垂直方向和水平方向的偏移。从印刷图像中提取套印标记的坐标，形成误差时间序列。提出一种将误差序列转换为马尔可夫变换场图像的方法：将序列离散化为Q个分位数，计算状态转移概率，构建Q×Q的转移概率矩阵，并以图像形式存储。然后将该图像输入到卷积神经网络中进行特征提取。同时从误差序列中直接提取均方根误差、最大误差、漂移率等8个时域指标。将CNN提取的图像特征与时域指标拼接为最终特征向量。在商用印刷机上采集了正常、轻微套印不准、严重套印不准三类的5000个样本，分类准确率达到97.1%。

（2）基于图卷积网络的各色组误差传播建模：

印刷机多个色组之间误差会顺序传递。将每个色组视为图节点，按照走纸方向建立有向边的图结构，节点特征为当前色组的误差均值和方差，边权重为前一个色组误差对后一个的影响系数（通过偏相关分析估计）。使用两层图卷积网络GCN对节点特征进行消息传递，输出每个色组误差的修正预测值。在四色印刷机上，该模型对各色组套印误差的预测与实测值的平均绝对误差为0.023mm，而忽略传播影响的线性回归模型误差为0.047mm。

（3）基于深度强化学习的印刷参数自适应调整：

在检测到套印不准后，需要自动调整橡皮布张力、纸带张力等参数来消除误差。构建一个深度Q网络，状态为当前误差值及其变化率，动作为参数调整量（连续量离散化为5档），奖励为调整后误差的减小量。使用实际印刷过程中的历史数据训练模拟器，然后让智能体在模拟器中学习最优策略。经过500轮的训练，智能体能够在5步调整内将误差降低到允许范围内（<0.05mm），而传统PID调节平均需要12步。部署到实际印刷机后，故障恢复时间缩短了40%。,"import torch

import torch.nn as nn

import torch.nn.functional as F

import numpy as np

from sklearn.preprocessing import quantile_transform

def markov_transition_field(seq, n_quantiles=8):

# 分位数离散化

quantiles = np.percentile(seq, np.linspace(0,100,n_quantiles+1))

states = np.digitize(seq, quantiles[1:-1]) # 0..n_quantiles-1

# 计算转移概率矩阵

trans = np.zeros((n_quantiles, n_quantiles))

for i in range(len(states)-1):

trans[states[i], states[i+1]] += 1

trans = trans / (trans.sum(axis=1, keepdims=True) + 1e-8)

# 转换为图像 (每个概率值作为像素)

img = trans # (Q,Q)

# 双三次插值到224x224

from scipy.ndimage import zoom

img_resized = zoom(img, (224/n_quantiles, 224/n_quantiles), order=3)

return img_resized

class ImageCNN(nn.Module):

def __init__(self, out_dim=64):

super().__init__()

self.conv = nn.Sequential(

nn.Conv2d(1, 32, 3, padding=1), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(2),

nn.Conv2d(32, 64, 3, padding=1), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(2),

nn.Conv2d(64, 128, 3, padding=1), nn.ReLU(), nn.AdaptiveAvgPool2d(1)

)

self.fc = nn.Linear(128, out_dim)

def forward(self, x):

x = self.conv(x).squeeze(-1).squeeze(-1)

return self.fc(x)

class GCNPropagation(nn.Module):

def __init__(self, in_dim=2, hidden_dim=16, out_dim=2):

super().__init__()

self.gcn1 = GraphConv(in_dim, hidden_dim)

self.gcn2 = GraphConv(hidden_dim, out_dim)

def forward(self, H, A):

H = F.relu(self.gcn1(H, A))

H = self.gcn2(H, A)

return H

class GraphConv(nn.Module):

def __init__(self, in_dim, out_dim):

super().__init__()

self.W = nn.Linear(in_dim, out_dim, bias=False)

def forward(self, H, A):

support = torch.matmul(A, H)

return self.W(support)

class DQNAgent(nn.Module):

def __init__(self, state_dim=2, action_dim=5):

super().__init__()

self.fc1 = nn.Linear(state_dim, 64)

self.fc2 = nn.Linear(64, 64)

self.out = nn.Linear(64, action_dim)

def forward(self, state):

x = F.relu(self.fc1(state))

x = F.relu(self.fc2(x))

return self.out(x) # Q values

def train_dqn(agent, env, episodes=500):

optimizer = torch.optim.Adam(agent.parameters(), lr=1e-3)

memory = [] # 经验回放

for ep in range(episodes):

state = env.reset()

done = False

while not done:

q_vals = agent(torch.FloatTensor(state))

action = torch.argmax(q_vals).item()

next_state, reward, done = env.step(action)

memory.append([state, action, reward, next_state, done])

if len(memory) > 10000:

memory.pop(0)

# 采样batch训练

if len(memory) >= 32:

batch = np.random.choice(len(memory), 32, replace=False)

# 简化的Q-learning更新

...

state = next_state

return agent

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