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随着人民生活水平日益提高,人们对食品健康安全越来越重视。食品包装袋喷码质量对食品健康安全起着重要作用。本文根据食品包装行业对包装袋喷码缺陷的检测要求,设计了一种基于机器视觉的包装袋喷码检测系统。本系统由线光源、图像采集模块、图像处理模块、传送模块以及剔除模块组成,能够对喷码出现的常见缺陷如漏印、错印、墨迹污染、残缺等进行自动检测以及将不合格品利用喷头剔除出去。论文针对字符缺陷检测系统中涉及到的关键技术进行了深入研究。论文首先介绍了基于机器视觉喷码字符缺陷检测的研究背景及发展状况,然后根据工业检测的特点以及工业现场的实际情况,设计了一套喷码字符缺陷检测实验装置。本实验装置的研究内容主要包括三个方面:1.系统硬件设备的设计与构建,包括机械主要部件的设计与校核,工业相机、图像采集卡的选型,光源类型选择和照明方式设计,相机外部触发设备光电传感器的选型等。2.喷码字符识别及缺陷检测算法的设计与实现。3.不合格品剔除模块的设计与实现。实验表明,本系统可适应实际生产的需要。论文从图像处理算法角度出发,对字符识别及缺陷检测进行了研究,针对工业现场环境不稳定因素的干扰,提出对图像进行中值滤波、阈值处理,对预处理后的图像进行仿射变换,对字符区域角度倾斜的校正等。论文提出了用基于归一化相关系数匹配法,实现字符区域快速定位。在点阵喷码字符特征提取阶段,论文多次利用图像形态学开闭运算,将满足一定距离的点阵连接成整体,通过分析喷码各个字符的连通特性,提出了一种字符分割方法,实现了粘连字符的正确分割。在本系统中图像识别模块的核心采用人工神经网络分类器识别方法,并通过实验验证了系统算法的可靠性。最后,本文利用VC++开发环境开发了一套喷码字符缺陷检测可视化软件。检测软件的整体规划采用模块化思想,系统包括图像采集模块、通用设置模块、图像处理模块、废品剔除模块等。