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基于SPC和神经网络的印刷过程质量智能监控技术研究的开题报告

一、课题背景

在现代化的生产过程中，印刷生产过程中出现的漏印、偏色、印刷品质量等问题严重影响了企业的效益和声誉。因此，如何快速、准确地监测印刷过程质量，并及时予以纠正，是当前印刷行业急需解决的问题。而SPC(统计过程控制)和神经网络技术因其良好的数据处理能力和预测能力，已成为印刷过程质量智能监控技术的研究热点。

二、研究目的和意义

本研究旨在基于SPC和神经网络技术，建立印刷过程质量智能监控模型，通过对印刷过程中的数据进行处理和分析，实现对印刷品质量的实时动态监控，减少印刷品次品率，提高企业经济效益。

三、研究内容

1、SPC技术原理及应用

SPC技术是通过对过程中的数据进行收集、分类、分析和控制，从而实现过程控制和优化的一种方法。本研究将重点研究SPC技术的原理和应用，并探究其在印刷过程中的应用。

2、神经网络技术原理及应用

神经网络技术是一种模拟人类神经系统特征的计算模型，具有较强的数据处理和预测能力。本研究将探究神经网络技术的原理和应用，并研究其在印刷过程质量智能监控方面的应用。

3、印刷过程数据采集与处理

本研究将采用自主发展的印刷过程数据采集系统，对印刷过程中的关键指标进行数据采集和处理，包括颜色、水墨厚度、印版压力等参数，并构建印刷过程数据处理模型。

4、基于SPC和神经网络的印刷过程质量智能监控模型设计与实现

本研究将基于SPC和神经网络技术，设计和实现印刷过程质量智能监控模型，其中SPC技术用于对数据的收集和分析，神经网络技术用于对数据进行建模和预测。通过对印刷数据的实时监控，及时发现问题并进行纠正，从而提高印刷品质量。

四、拟采用的研究方法

1、文献调研法：对SPC和神经网络技术的相关文献进行调研，获取技术原理和应用经验。

2、数据分析法：对印刷过程中的数据进行采集和分析，建立数据处理模型，并进行SPC分析。

3、神经网络模型设计与实现：基于印刷数据建立神经网络模型，并进行训练和验证。

五、预期研究结果

通过本研究，预期将开发出一种基于SPC和神经网络技术的印刷过程质量智能监控模型，实现对印刷过程中的关键指标进行实时监控和预测，减少印刷品次品率，提高印刷品质量，具有较高的实用价值。