基于LabVIEW的印刷標(biāo)簽缺陷檢測(cè)方法研究.pdf

1、對(duì)于產(chǎn)品來(lái)說(shuō),其印刷標(biāo)簽質(zhì)量尤為重要,是評(píng)價(jià)產(chǎn)品合格的一個(gè)重要因素,當(dāng)其出現(xiàn)了問(wèn)題的時(shí)候,不僅影響到該產(chǎn)品的形象,同時(shí)也給產(chǎn)品的使用造成不便,這就需要對(duì)印刷標(biāo)簽質(zhì)量進(jìn)行檢測(cè)。目前,國(guó)內(nèi)的大多數(shù)中小型印刷企業(yè)對(duì)印刷標(biāo)簽缺陷自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)的需求相當(dāng)迫切,然而,國(guó)內(nèi)在此方而的研究才剛剛起步。就國(guó)內(nèi)而言,目前的檢測(cè)系統(tǒng)仍存在很多影響檢測(cè)精度的因素有待解決,例如拍攝的非同步性,傳送平臺(tái)存在的抖動(dòng),光源的選擇,檢測(cè)標(biāo)簽的面積大小,傳送帶的運(yùn)動(dòng)速率,模

2、板的選擇與制作。其中,拍攝的非同步性和傳送平臺(tái)存在的抖動(dòng)因素或多或少都是客觀存在的,那么會(huì)影響到采集的圖像質(zhì)量,從而很有可能增大誤檢率。另外,目前檢測(cè)系統(tǒng)的智能性還有待于完善,尤其是令檢測(cè)結(jié)果符合人眼視覺(jué)特性的研究還是比較少的。因此,本文針對(duì)圖像采集的非同步性和傳送平臺(tái)存在的抖動(dòng)等因素造成采集圖像質(zhì)量降低的問(wèn)題以及在檢測(cè)結(jié)果更加貼近人眼視覺(jué)特性兩方面做了研究,并應(yīng)用到設(shè)計(jì)的印刷標(biāo)簽檢測(cè)系統(tǒng)中。首先,詳細(xì)討論研究了印刷標(biāo)簽檢測(cè)系統(tǒng)中關(guān)鍵的

3、數(shù)字圖像與模式識(shí)別的理論與技術(shù)。其中介紹分析了圖像預(yù)處理技術(shù)、基于互相關(guān)的模板匹配算法、待檢圖像坐標(biāo)系檢測(cè)技術(shù)、圖像差影檢測(cè)算法。這些算法與技術(shù)不僅是檢測(cè)系統(tǒng)流程中的主體,同時(shí)還是接下來(lái)提出的改進(jìn)方法的基礎(chǔ)。其次,針對(duì)圖像采集的非同步性和傳送平臺(tái)存在的抖動(dòng)等因素造成采集圖像質(zhì)量降低的問(wèn)題,提出了一種簡(jiǎn)單可行的自適應(yīng)Canny掩膜的思想來(lái)消除輪廓偽影。首先介紹了幾種邊緣檢測(cè)算法,然后對(duì)它們進(jìn)行了對(duì)比分析,用實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了它們的性能的好壞,找出

4、了其中最適合作為掩膜的自適應(yīng)Canny邊緣檢測(cè)算法。最后在檢測(cè)過(guò)程中加蓋所選取的邊緣掩膜,通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明了其效果。接著,設(shè)計(jì)了基于人眼視覺(jué)特性的印刷標(biāo)簽圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法,提出了基于人眼視覺(jué)特性的缺陷圖像處理算法,在進(jìn)行動(dòng)態(tài)閾值選取后,設(shè)計(jì)了缺陷的分類(lèi)方法,并通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了分類(lèi)的準(zhǔn)確性,再利用缺陷分類(lèi)后的結(jié)果,設(shè)計(jì)了一種動(dòng)態(tài)形態(tài)學(xué)去噪處理,并通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明了算法的可行性。最后,根據(jù)企業(yè)具體的功能需求,在LabVIEW軟件平臺(tái)下結(jié)合IMAQ模塊