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做座印品外观缺陷机器视觉的检测与识别上

发布时间:2021-10-09 06:44:57 阅读: 来源:包边机厂家

印品外观缺陷机器视觉的检测与识别(上)

摘要:介绍了印刷品缺陷机器视觉检测系统的构成,探讨了应用图像差分、数学形态学的原理进行缺陷检测与识别的基本方法。

关键词:视觉检测,印刷缺陷

在印刷过程中,由于工艺等原因,印刷品往往会出现色差、套印不准现象,还会出现一些缺陷点、墨线、黑皮之类的外观缺陷,从而导致印刷次品的出现。印刷企业一般采用人工方法,在印中抽样及印后逐一进行目测的方法分拣次品,检测效率低、成本高、劳动强度大。实践证明,利用机器视觉系统来代替人进行印刷品缺陷检测,可以提高生产效率,降低生产成本。探讨了利用基于PC的机器视觉系统代替人工进行印刷品检测,利用计算机精度高、速度快的特点,迅速而精确地检测出印刷品的外观缺陷,并对缺陷程度进行综合分析,从而判断印刷品是否为次品或废品。

1 图像采集及预处理

本系统所采用图像采集卡为Matrox公司的meteor II/MC,CCD摄像头为Pulnix6703,系统图像采集速度设定为60帧/秒(图像大小为6此处不多叙述了40×480)。微机系统CPU为PIII750,内存256M。软件开发环境为Win98!VC6.还可为减轻塑料固废给垃圾处理系统带来的压力0。

图像采集过程中,由于摄像机精度、照明环境等因素的影响,采集的图像会存在一定的随机噪声,从而导致图像失真。这里采用即可去掉尖锋干扰,又能保持边缘细节的加权中值滤波算法[1]。确定一个像素个数为奇数的窗税息折旧及摊销前利润(不计特殊项目)也预计大幅上涨口W,先对窗口内各像素加权,某一像素加权值为m,即窗口像素灰度排队时该像素重复m个,再将窗口内的各像元按灰度值从大到小排列,再用其中间位置的灰度值代替原图像f(x,y)的中除此以外间值,得到增强图像g(x,y)。

2 视觉检测

2.1 缺陷检测

印刷缺陷表现在图像上,即为采集图像缺陷处的灰阶值与标准图的差异。将采集图像的灰度值同标准图进行差分(像素值相减),判断其差值(两幅图灰阶值的相差程度)是否超出以预先设定的标准值范围,就能判断出这幅印刷品有无缺陷。

2.2 缺陷识别

差分完成后,得到一幅同采集图大小相同的差分图,其像素值是每两幅图像对应像素点的差值。随后,对差分图像进行逐行扫描,对缺陷点进行探测。当遇到缺陷点像素时(其值 0),用递归的方法遍历整个缺陷区域,同时记录下缺陷区的大小、尺寸。整个扫描过程完成后,递归的次数就是缺陷的个数。在缺陷识别过程中,会有两个或多个相距很近的缺陷区(比如两个缺陷点在图像上只有一个像素距离),通常认为它们同属一个缺陷区,因此,检测前需要先把它们合并成一个缺陷区。这里采用的是数学形态学的膨胀算法[2](如图1所示)。再经过腐蚀、膨胀、再腐蚀等一系列操作,将缺陷图像的边缘形状提取出来,以便进行进一步的分析和判断。

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