基于機(jī)器視覺的彩色印刷品缺陷在線檢測算法研究.pdf

1、隨著人們對印刷速度要求以及印刷品質(zhì)量飛速提高，傳統(tǒng)的人工或離線檢測方式已不能滿足印刷品的實(shí)時質(zhì)量控制和對高質(zhì)量印刷品的要求。自動檢測系統(tǒng)是印刷企業(yè)減少廢品率、提高印刷質(zhì)量和效率的有效手段。本文設(shè)計(jì)了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的印刷機(jī)在線缺陷檢測系統(tǒng)，通過對經(jīng)典檢測算法的研究，針對在線檢測的缺陷分類模塊提出了遺傳算法優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)策略。
　　本文首先設(shè)計(jì)了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的彩色印刷品在線缺陷檢測系統(tǒng)的整體方案，詳細(xì)介紹了硬件以及軟件各模塊的功

2、能，探討了在線缺陷檢測系統(tǒng)的發(fā)展及其優(yōu)勢。
　　其次，對于基于動態(tài)閾值的缺陷提取模塊進(jìn)行了深入研究，探討了傳統(tǒng)的缺陷提取算法的不足，提出基于改進(jìn)動態(tài)閾值的缺陷提取算法。通過實(shí)驗(yàn)對算法的參數(shù)進(jìn)行分析和確定，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明改進(jìn)后的算法能快速將印刷缺陷的位置及面積大小檢出，準(zhǔn)確率高達(dá)98％，效率比傳統(tǒng)的動態(tài)閾值法高26%，能夠滿足印刷品在線質(zhì)量檢測的要求。
　　再次，在分析傳統(tǒng)的印刷品缺陷分類方法優(yōu)劣性的基礎(chǔ)上，提出遺傳算法優(yōu)化BP