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《浙江理工大学》 2010年
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大幅面丝网疵点的图像识别算法研究

孙琛琛  
【摘要】: 近年来,丝网印刷的发展及网版的高成本使得企业开始越来越多地关注丝网质量,传统的依靠人工检测的方法已经不能满足企业生产发展的需要。关于丝网自动检测装置,国内尚无相关产品,国外在一些高档网印设备上集成了检测功能,但大都价格昂贵、幅面较小,且大多针对电子线路板的印刷,不能满足国内印染企业的实际需要。本文研究的是图像识别技术在大幅面丝网疵点检测中的应用,为丝网自动检测装置设计一套切实可行的方案。 论文首先描述了丝网疵点检测系统的构成,分析了系统需要满足的性能要求,并据此确定视觉系统的硬件设计方案及软件设计方案。丝网本身的特点决定了丝网检测必须采用模板匹配的方法才能实现疵点分割。根据网孔特点将采集到的丝网图像分为两类,针对每一类分别设计检测方案。根据采集设备的移动顺序将标准图像预先进行分块、编号,定位时只需读入对应的比采集图像稍大的标准图像即可,而不必在整幅标准图像中寻找匹配点,减少了搜索空间,提高了定位速度。 系统要在短时间内处理大量数据,现存的匹配算法无法满足系统的快速性要求。在分析比较现存匹配算法优缺点的基础上,针对丝网检测过程中模板图像和标准图像大小接近的特点,结合最小误差法和投影法,提出一种基于投影特征的自适应图像匹配算法。实验证明:该算法在快速性和准确性方面具有明显优势。 确定疵点位置时采用粗细两级检测相结合的方式,正常图像只需通过粗检即可完成检测,降低漏检率的同时提高了检测速度。 在丝网检测装置上运行后的检测结果证明:本文设计的方案及算法无论在快速性、准确性还是稳定性方面,均优于人工检测。
【学位授予单位】:浙江理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TP391.41

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