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產(chǎn)品分類

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類型分類:
科普知識
數(shù)據(jù)分類:
3D視覺傳感器

印刷品外觀缺陷機器視覺的檢測與識別

發(fā)布日期:2022-04-27 點擊率:103

在印刷過程中,由于工藝等原因,印刷品往往會出現(xiàn)色差、套印不準現(xiàn)象,還會出現(xiàn)一些缺陷點、墨線、黑皮之類的外觀缺陷,從而導(dǎo)致印刷次品的出現(xiàn)。印刷企業(yè)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。實踐證明,利用機器視覺系統(tǒng)來代替人進行印刷品缺陷檢測,可以提高生產(chǎn)效率,降低生產(chǎn)成本。探討了利用基于PC的機器視覺系統(tǒng)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。

一、圖像采集及預(yù)處理

本系統(tǒng)所采用圖像采集卡為Matrox公司的meteor II/MC,CCD攝像頭為Pulnix6703,系統(tǒng)圖像采集速度設(shè)定為60幀/秒(圖像大小為640×480)。微機系統(tǒng)CPU為PIII750,內(nèi)存256M。軟件開發(fā)環(huán)境為Win98!VC6.0。

圖像采集過程中,由于攝像機精度、照明環(huán)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(dǎo)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(jié)的加權(quán)中值濾波算法。確定一個像素個數(shù)為奇數(shù)的窗口W,先對窗口內(nèi)各像素加權(quán),某一像素加權(quán)值為m,即窗口像素灰度排隊時該像素重復(fù)m個,再將窗口內(nèi)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)。

二、視覺檢測

(一)缺陷檢測

印刷缺陷表現(xiàn)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(yù)先設(shè)定的標準值范圍,就能判斷出這幅印刷品有無缺陷。

(二)缺陷識別

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(yīng)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(dāng)遇到缺陷點像素時(其值>0),用遞歸的方法遍歷整個缺陷區(qū)域,同時記錄下缺陷區(qū)的大小、尺寸。整個掃描過程完成后,遞歸的次數(shù)就是缺陷的個數(shù)。在缺陷識別過程中,會有兩個或多個相距很近的缺陷區(qū)(比如兩個缺陷點在圖像上只有一個像素距離),通常認為它們同屬一個缺陷區(qū),因此,檢測前需要先把它們合并成一個缺陷區(qū)。這里采用的是數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的膨脹算法(如圖1所示)。再經(jīng)過腐蝕、膨脹、再腐蝕等一系列操作,將缺陷圖像的邊緣形狀提取出來,以便進行進一步的分析和判斷。

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三、實驗結(jié)果

對在靜態(tài)方式下所采集的印刷品圖像進行測試,實驗結(jié)果表明(參見圖2、圖3、圖4、圖5),上述方法是有效的,能夠?qū)⒎抡娴娜毕萃暾貦z測出來,達到了預(yù)期的目的。

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四、討論

利用機器視覺識別系統(tǒng)代替人工進行印刷品質(zhì)量檢測,具有實用價值,對此進行了初步的探討和嘗試。下一步需要解決的,一是在線動態(tài)圖像捕捉及處理,二是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。此外,印刷質(zhì)量的評價是一個綜合指標,提高系統(tǒng)的智能化信息處理能力也是十分必要的。

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