【摘 要】
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为提高包装印刷品缺陷的识别率,基于机器视觉设计了一种印刷缺陷检测方法。分析了常见缺陷类型,利用数字信号处理器TMS320DM642搭建了检测系统同时论述了包装缺陷检测流程。
【基金项目】
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2018年河南省科技计划软科学项目(项目编号:182400410104)研究成果之一
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为提高包装印刷品缺陷的识别率,基于机器视觉设计了一种印刷缺陷检测方法。分析了常见缺陷类型,利用数字信号处理器TMS320DM642搭建了检测系统同时论述了包装缺陷检测流程。对传统小波变换进行了改进,可增强图像特征信息、提高识别率。重点给出了几种缺陷特征提取方法,包括圆形度、长宽比、灰度标准差等。通过仿真实验验证检测方法的准确性。仿真结果表明:本文所述算法和系统能够显著提高包装印刷缺陷检测准确度,可以达到99%。机器视觉完全满足实时性、高识别率等要求,可提高包装效率以及印刷材料利用率。
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