【摘 要】
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在印刷过程中,印刷品质量的好坏取决于与预先设计的印刷图案是否一致。在基于机器视觉的印刷品质量检测方法中,先由相机等设备将印刷品拍摄并传输到计算机中,再由计算机对印
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在印刷过程中,印刷品质量的好坏取决于与预先设计的印刷图案是否一致。在基于机器视觉的印刷品质量检测方法中,先由相机等设备将印刷品拍摄并传输到计算机中,再由计算机对印刷品的缺陷进行检测。其中图像比对算法是进行检测的核心算法。本文研究了当前的一些印刷品质量检测算法,提出了一个可用于实际系统的实时图像比对算法。该算法的框架包含预处理、配准、比对三步:预处理消除硬件误差,剪裁多余图像;配准包含图像特征提取、特征匹配、计算变换和图像变换三个阶段,目标是将待检测的印刷品图像与标准图像对齐;比对是进行缺陷检查的过程,标记出印刷品图像的缺陷区域。
配准是图像比对算法的关键。围绕印刷品的图像配准,本文研究了提出了尺度空间下的Harris算子和Canny算子等特征提取方法。通过实验,证明了Harris算子与Canny算子在时间和特征可重复性上比其它算子更为优秀。同时,本文还提出了全搜索、三角形搜索、边缘特征匹配等特征匹配方法,通过实验,证明了Canny算子及边缘特征匹配方法是最佳的配准方法组合。
纸箱表面印刷质量检测系统是本文图像比对算法的现实应用。针对算法应用于实际所碰到的种种问题,本文提出校正、去背景、粗略配准与精细配准组合、抑制配准误差、并行加速等等方法,以适应纸箱表面输入图像的情况,提高算法适应性,加强算法效率。纸箱表面印刷质量检测系统的实际运行结果表明,对于100个缺陷纸箱样本,本算法能够100.0％检测出其中的脏污缺陷,85.5％检测其中的破损缺陷,基本达到了缺陷检测的目的。
本文工作得到国家自然科学基金NO.60673020、NO.60875080和863高科技研究计划No.2007AA012453支持。
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