基于圖像處理的印刷品缺陷在線檢測系統(tǒng)研究.pdf

1、隨著科學(xué)技術(shù)的日新月異,印刷行業(yè)自動化程度不斷提高,傳統(tǒng)印刷工業(yè)的缺陷檢測方法由于成本高、效率低、主觀性強等因素,已無法滿足高速印刷工業(yè)的生產(chǎn)需求。因此,對基于機器視覺技術(shù)及數(shù)字圖像處理技術(shù)的印刷品缺陷在線檢測系統(tǒng)的研究具有很高的實用價值與重要的現(xiàn)實意義。
　　在對印刷品缺陷在線檢測系統(tǒng)的相關(guān)原理進(jìn)行深入研究后,本文對該系統(tǒng)涉及的幾個相關(guān)圖像處理技術(shù)展開了較為詳細(xì)的研討,對缺陷檢測系統(tǒng)的軟硬件設(shè)計方案提出了思路,并通過實驗驗證了實

2、現(xiàn)了設(shè)計思路。本文圍繞印刷品缺陷在線檢測系統(tǒng)的基本流程和主要技術(shù),做了如下幾方面內(nèi)容的研究:
　　(1)本文首先討論了系統(tǒng)的硬件平臺組成,分析了主要部件的功能、硬件設(shè)備的選型參考因素;
　　(2)圖像初步處理能夠去除印品圖像中的噪聲點等不穩(wěn)定因素,保證圖像的缺陷檢測與缺陷類型識別的準(zhǔn)確可靠。本文介紹了對印刷品圖像進(jìn)行初步處理的兩個主要技術(shù),即圖像去噪與圖像配準(zhǔn)。根據(jù)影響印品圖像質(zhì)量的噪聲的主要類型,提出本課題應(yīng)選用中值濾波法

3、進(jìn)行印刷品圖像去噪。然后,對比分析基于灰度信息和基于特征提取的圖像配準(zhǔn)方法兩類方法。本文最終采用 SIFT圖像特征進(jìn)行圖像配準(zhǔn),結(jié)合SIFT算法的優(yōu)缺點及在線檢測系統(tǒng)的特點,提出減小匹配區(qū)域大小的方法來減少特征點的計算量和保持特征點精準(zhǔn)的特性,使其在本課題的實驗系統(tǒng)中有更強的適應(yīng)性;
　　(3)本文在研究了各種缺陷檢測方法后,提出了采用基于小波包變換的圖像差分法,對差分圖像的二值圖像應(yīng)用形態(tài)學(xué)方法融合缺陷區(qū)域,然后用 Blob方法