基于機器視覺的印刷品缺陷在線檢測系統(tǒng)研究與設計.pdf

1、隨著人類社會的不斷進步，印刷品的需求在不斷的增加，同時由于印刷品工藝和印刷技術(shù)的提高,人們對印刷品的質(zhì)量和多樣性也有著越來越高的要求。然而，在印刷品生產(chǎn)過程中，由于印刷機械精度以及印刷材料優(yōu)劣等因素的影響，印刷品常會出現(xiàn)一些不可容忍的缺陷。傳統(tǒng)的質(zhì)量檢測主要靠人工檢測，由于其成本高、效率低、受主觀因素影響大，以及現(xiàn)代化工業(yè)產(chǎn)能的提高和生產(chǎn)速度的加快，已經(jīng)無法滿足實際生產(chǎn)的要求。印刷行業(yè)的質(zhì)量檢測亦是如此。近年來，隨著軟、硬件的高速發(fā)展，

2、以及機器視覺技術(shù)的提高，利用機器視覺技術(shù)實現(xiàn)印刷品缺陷在線檢測已經(jīng)成為印刷行業(yè)的趨勢。
　　在分析了現(xiàn)有的基于機器視覺的印刷品質(zhì)量檢測系統(tǒng)的基礎上，本文將機器視覺、圖像處理以及自動化等技術(shù)與印刷基本原理相結(jié)合，應用于印刷品質(zhì)量的檢測中，并研究和設計了一個印刷品缺陷在線檢測系統(tǒng)。
　　印刷品缺陷的檢測主要是通過實時采集到的印刷品圖像與標準模板圖像在空間上的對齊，從而把缺陷分離出來。為了能夠?qū)崿F(xiàn)待測印刷品圖像與標準模板圖像間的對

3、齊，最關鍵的一步是在缺陷檢測前完成待測印刷品圖像與標準模板圖像的配準。本文結(jié)合已有的圖像配準理論，深入探討了SURF特征點提取算法，并重點研究了基于SURF特征點的圖像配準方法。從SURF特征點的尺度特性以及區(qū)域分布特性分析了特征點選取對圖像配準的影響，并實現(xiàn)了最終配準模型的建立。
　　在實現(xiàn)了待測印刷品圖像與標準模板圖像的配準后，就可以對印刷品的缺陷進行提取和分析。為了能夠控制缺陷檢測的容忍度，以及加快缺陷圖像的二值化，本文設計

4、了標準模板圖像和雙值模板圖像。標準模板圖像作為圖像配準的基準圖像;雙值模板圖像通過各自的閾值系數(shù)，實現(xiàn)高值、低值的控制，并將配準后的待檢測印刷品圖像與雙值模板圖像進行差異比較，將介于高值與低值之間的區(qū)域判定為非缺陷區(qū)域，像素值置為0，將高于高值和低于低值的區(qū)域判定為缺陷區(qū)域，像素值置為1，從而實現(xiàn)缺陷圖像的二值化。
　　在二值化圖像的基礎上，對其中的缺陷區(qū)域進行了Blob分析，并設計了點狀缺陷、線狀缺陷和面狀缺陷類型的判定規(guī)則。<