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软包商标印刷缺陷检测系统研究

陈宇  
【摘要】:通过数字图像处理算法和机器视觉技术的方法来实现软包商标印刷缺陷检测可以克服传统人工检测方法效率低、精度低、结果不稳定和需要大量人力和物力资源的缺点,满足企业的实际应用要求,提高企业的生产效率和经济效益。本文根据某软包商标生产企业的生产情况,结合系统的整体性能、处理器结构、硬件系统和软件系统的分析对在线检测系统的整体结构进行了设计,并通过数字图像处理的方法实现了待测图像的配准和印刷缺陷信息的提取和缺陷模式的识别。图像预处理环节通过统计平均法完成了标准模版图像和配准模版的制作并对模板大小和位置参数进行优化,并实现了彩色图像的空间转换和灰度化处理。图像配准环节采用遗传算法对空间搜索算法进行优化,实现了配准特征提取、相似性参数选择和图像重采样,并对基于遗传算法的图像配准算法进行了仿真分析和相关参数的改进。缺陷检测环节对差分图像进行了二值化处理,提取出缺陷的数量、存在缺陷的区域以及缺陷区域的面积、边缘、质心、外接矩阵等特征,得到特征矩阵的并对其进行可视化分析。再以不同的特征为输入构建了特征矩阵模型,分别用PNN、GRNN和SVM对所有的特征矩阵模型进行仿真和性能分析,实现了软包商标印刷缺陷的模式识别。


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