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。
包装设计的好感
包装的造型、色彩、图案、材质要能引起人们喜爱的情感，因为人的喜厌对购买冲动起着极为重要的作用。好感来自两个方面，首先是实用方面，即包装能否满足消费者的各方面需求，提供方便，这涉及包装的大小、多少、精美等方面。同样的护肤霜，可以是大瓶装，也可以是小盒装，消费者可以根据自己的习惯选择，同样的产品包装精美的容易被人们选作礼品，包装差一点的只能自己使用。
当产品的包装提供了方便时，自然会引起消费者的好感。好感还直接来自包装设计的造型、色彩、图案、材质的感觉，这是一种综合性的心理效应，与个人以及个人气息的环境有密切关系。以色彩来说，各人有各人自己喜爱和讨厌的颜色，这当然是不能强求一律的，但也有共同点，比如女性大部分都喜欢白色与红色、粉红色，它们被称为女性色，女性用品的包装使用白色与红色就能引起女士们的喜爱。而男性喜欢庄重严肃的黑色，黑色又称男性色，男性专用品的包装和黑色能得到男士的青睐。
各个民族又有不同的喜爱色，人称民族色，美国人喜欢黄色，使用黄色包装的商品都畅销，如柯达彩色胶卷，世界zui大的建筑机械厂家卡达皮拉公司的产品，库雷罗鲁的化妆品，玛克期·法库塔公司的防晒油等等。
但日本人不喜欢黄色，在日本采用黄色包装往往销不动，有人认为美国人喜欢黄色是出于对金发美人的喜爱，还因为在其南部诸州的炎热地区，太阳看上去是金黄色的，这里的奥秘我们不再深入探讨。这种民族喜爱的心理也是相对的、变化的，我们只是强调喜厌的感觉能左右购买行为。
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。
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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，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，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
