基于画面的柔版印刷质量检测技术的研究

论文摘要

传统的利用人工检测印刷品表面质量的方法受主客观因素的影响,经常出现漏检、误检现象。对印品质量快速准确的自动检测,是柔印质量检测发展的趋势。为了提高检测速度、检测质量和检测效率,降低损耗,节约成本,解决印刷生产和质量检测的自动化问题,本文对柔版印刷质量检测技术中的有关算法进行了改进。应用数字图像处理技术,对柔印图像先进行去噪声处理,然后进行模板图像边缘检测,再进行图像匹配,最后进行缺陷检测。以峰值信噪比作为评价指标,确定了用高斯滤波去除图像噪声；根据边缘检测算子的检测效果,确定Canny算子对模板图像进行边缘检测；根据四种图像匹配定位算法的正确率和时间,确定特征匹配与二次综合法相结合的图像匹配法进行定位；图像缺陷检测采用差影法容易产生边缘痕迹,采用8邻域差影法对匹配图像进行差影,并验证了算法有效性,差影图二值化后采用Blob算法提取缺陷特征。结果表明：选取峰值信噪比值最大(39.40dB)的高斯滤波器去除柔印图像噪声,能最大限度的减少图像的模糊和信息丢失；Canny算子在定位精度与抗噪声方面都明显优于其它四种边缘检测算子；特征匹配与二次综合法相结合的图像匹配法解决了印品图像配准问题,在确保匹配正确率满足要求的条件下,使检测时间缩短至二次综合法的46%(即32.06ms)；应用8邻域差影法进行图像差影,能够减少甚至消除边缘痕迹。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 前言
• 1 概述
• 1.1 国内外研究现状
• 1.1.1 国外研究现状
• 1.1.2 国内研究现状
• 1.2 图像匹配算法
• 1.3 研究背景、内容及研究意义
• 2 理论分析
• 2.1 图像去噪算法的选取
• 2.2 边缘检测算法
• 2.2.1 Canny边缘检测基本原理
• 2.2.2 Canny边缘检测算法步骤
• 2.3 模板制作
• 2.4 模板匹配算法
• 2.5 特征匹配与二次综合法相结合的图像匹配法
• 2.6 印刷缺陷检测及缺陷识别
• 2.6.1 印刷缺陷检测
• 2.6.2 印刷缺陷识别
• 3 实验
• 3.1 实验条件
• 3.2 实验设计
• 3.3 实验内容
• 3.3.1 图像去噪声处理实验
• 3.3.2 边缘检测实验
• 3.3.3 图像配准实验
• 3.3.4 缺陷检测实验
• 4 结果与分析
• 4.1 去噪声处理算法结果分析
• 4.2 边缘检测结果分析
• 4.3 图像配准结果分析
• 4.4 缺陷检测结果分析
• 5 结语
• 致谢
• 参考文献
• 附录
• 作者简况