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                                        表面缺陷檢測中的主要應用技術
                                        作者:eycms 日期:2016-05-06 14:58:29 人氣:52 評論:0 標簽:

                                          在產品印刷過程中,由于工藝等原因,印刷品往往會出現色差、套印不準等現象,還會出現一些缺陷點、墨線、黑皮之類的外觀缺陷,從而導致印刷次品的出現。印刷企業一般采用人工方法,在印中抽樣及印后逐一進行目測的方法分揀次品,檢測效率低、成本高、勞動強度大。

                                          隨著機器視覺技術的不斷發展,行業逐步利用機器視覺系統來代替人進行印刷品缺陷檢測,極大的提高了生產效率,降低生產成本,給力行業應用。

                                          一、視覺檢測

                                          視覺檢測主要包含兩部分,即缺陷檢測及識別。印刷缺陷表現在圖像上,即為采集圖像缺陷處的灰階值與標準圖的差異。將采集圖像的灰度值同標準圖進行差分(像素值相減),判斷其差值(兩幅圖灰階值的相差程度)是否超出以預先設定的標準值范圍,就能判斷出這幅印刷品有無缺陷。

                                          缺陷識別過程,即差分完成后,得到一幅同采集圖大小相同的差分圖,其像素值是每兩幅圖像對應像素點的差值。隨后,對差分圖像進行逐行掃描,對缺陷點進行探測。當遇到缺陷點像素時(其值>0),用遞歸的方法遍歷整個缺陷區域,同時記錄下缺陷區的大小、尺寸。整個掃描過程完成后,遞歸的次數就是缺陷的個數。

                                          利用基于PC的機器視覺系統代替人工進行印刷品檢測,利用計算機精度高、速度快的特點,迅速而精確地檢測出印刷品的外觀缺陷,并對缺陷程度進行綜合分析,從而判斷印刷品是否為次品或廢品。較之外觀缺陷要困難得多的如色差、套印不準等缺陷的檢測與識別問題,機器視覺印刷質量檢測系統可以提高智能化信息處理能力,大大提高生產效率和生產的自動化程度,并且有效控制勞動力成本,同時其行業應用也將逐步加劇。

                                          二、圖像采集及預處理

                                          圖像采集過程中,由于攝像機精度、照明環境等因素的影響,采集的圖像會存在一定的隨機噪聲,從而導致圖像失真。這里采用即可去掉尖鋒干擾,又能保持邊緣細節的加權中值濾波算法。確定一個像素個數為奇數的窗口W,先對窗口內各像素加權,某一像素加權值為m,即窗口像素灰度排隊時該像素重復m個,再將窗口內的各像元按灰度值從大到小排列,再用其中間位置的灰度值代替原圖像f(x,y)的中間值,得到增強圖像g(x,y)。


                                        本文網址:http://www.bwin770.com/n4/222.html
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