1、本文研究的基于計(jì)算機(jī)視覺的彩色印刷套準(zhǔn)標(biāo)識檢測系統(tǒng)應(yīng)用于印刷工業(yè)中彩色套準(zhǔn)標(biāo)識的在線或離線檢測，目的是為了在線控制印刷設(shè)備印版的機(jī)械定位或離線分析印刷設(shè)備的彩色印刷質(zhì)量。本文研究了彩色圖像的預(yù)處理，灰度分割，彩色分割，圓檢測，圖像幾何特征提取等算法內(nèi)容，同時建立了一個由硬件和軟件組成的可以實(shí)際運(yùn)用于工程的檢測系統(tǒng)。 緒論部分陳述了研究背景，提出了研究任務(wù)，同時介紹了計(jì)算機(jī)視覺相關(guān)研究內(nèi)容和應(yīng)用。廣泛應(yīng)用于彩色印刷生產(chǎn)中的三補(bǔ)色和

2、黑色，即CMYK顏色空間。為了得到自然界的任一種顏色，需要將這四種顏色混合在一起。由于是通過對紙張同一處的重疊印刷，而不是先混合調(diào)配得到需要得顏色再印刷，印刷品就存在套印是否準(zhǔn)確的問題。若四色套印誤差超過質(zhì)量容許范圍，印刷質(zhì)量將得不到保證。印刷工業(yè)通常通過套版邊緣的各種套色標(biāo)志來檢驗(yàn)套印是否準(zhǔn)確以及確定套印精度。目前無論在線控制印刷機(jī)械還是離線分析印刷質(zhì)量，都是由人工在經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上進(jìn)行，效率偏低。本文就是在這樣的背景下，提出了套準(zhǔn)標(biāo)志檢

3、測的任務(wù)，研究基于計(jì)算機(jī)視覺算法的自動套準(zhǔn)圓分析檢測系統(tǒng)。同時介紹了相關(guān)計(jì)算機(jī)視覺的內(nèi)容。 第二章研究了基于圖像分割的檢測算法。算法進(jìn)一步分為基于灰度閾值分割和基于彩色分割的算法。分割得到的結(jié)果將用于后處理。為了得到各個套色圓的位置，對被分割的套色圓進(jìn)行十字線擬合，從而得到套色圓心標(biāo)志。分割算法對原始圖像的質(zhì)量要求較高，對噪聲比較敏感，所以分割前的濾波預(yù)處理是必不可少的。 第三章研究了基于數(shù)學(xué)形態(tài)法的檢測算法。該算法通過

4、腐蝕算子，一種集合運(yùn)算算子，在原始圖像中尋找與結(jié)構(gòu)元相匹配的圖形基元。關(guān)鍵在與初始化結(jié)構(gòu)元。為了與具體匹配任務(wù)相適應(yīng)，就要調(diào)整結(jié)構(gòu)元的參數(shù)。參數(shù)的調(diào)節(jié)的原則是同時考慮到運(yùn)算量和檢測精度。由于實(shí)際的套色圓是邊緣有一定寬度的圓環(huán)，故圓環(huán)的平均直徑和圓環(huán)的寬度為待定參數(shù)。兩個參數(shù)不同取值將直接影響到算法的運(yùn)算量和運(yùn)算精度。數(shù)學(xué)形態(tài)法的最大優(yōu)點(diǎn)就是對噪聲點(diǎn)不敏感，幾乎不受噪聲影響；但必須有先驗(yàn)的參數(shù)初始化結(jié)構(gòu)元，同時計(jì)算量比較大。 第四

5、章研究了基于最小誤差的圓檢測算法。圓檢測是計(jì)算機(jī)視覺和工業(yè)視覺檢測的基本而重要的內(nèi)容。在實(shí)際中待檢測的幾何基元因受各種因素影響而并非是滿足理想的幾何定義。研究提出一種在圖像有較大噪聲和待檢測圓受到一定程度畸變的情況下，利用曲線擬合的最小二乘原理檢測圓的算法。該算法通過設(shè)定閾值進(jìn)行迭代，使得圖像的邊緣點(diǎn)集按預(yù)先設(shè)定的精度逐步收斂于圖像中圓的候選點(diǎn)集。算法由于是基于點(diǎn)集的統(tǒng)計(jì)特性，故有一定的模糊判斷性。 第五章為系統(tǒng)的構(gòu)成和主要檢測