1、目前,國(guó)內(nèi)的大多數(shù)中小型印刷企業(yè)對(duì)基于機(jī)器視覺(jué)和圖像處理理論的印刷品缺陷自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)的需求相當(dāng)迫切,國(guó)內(nèi)在此方面的研究才剛剛起步。因此,開(kāi)展此方面的研究對(duì)提高我國(guó)印刷行業(yè)的整體水平具有重要的作用。本文主要研究了以下內(nèi)容:
　　 第一,印刷品圖像預(yù)處理和缺陷檢測(cè)算法是印刷缺陷檢測(cè)系統(tǒng)的核心,本文首先分析了印刷檢測(cè)系統(tǒng)面臨的幾個(gè)圖像預(yù)處理問(wèn)題,包括彩色印刷品的灰度化、噪聲的濾除、印刷圖像的配準(zhǔn)、圖像的差分等。并針對(duì)以上問(wèn)題提出了相應(yīng)

2、的解決方案。圖像配準(zhǔn)算法是圖像預(yù)處理中的難點(diǎn),因此我們根據(jù)系統(tǒng)的要求和對(duì)常用的圖像配準(zhǔn)算法的深入對(duì)比研究,探索找到了適合印刷檢測(cè)系統(tǒng)的配準(zhǔn)算法-基于金字塔和模板匹配的圖像配準(zhǔn)算法。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法不僅有較高的配準(zhǔn)精度,也具有較高的配準(zhǔn)速度,能滿足檢測(cè)系統(tǒng)對(duì)圖像處理的實(shí)時(shí)性和精度的要求。
　　 第二,本文提出了基于人眼視覺(jué)特性評(píng)價(jià)的圖像缺陷檢測(cè)方法。該方法首先利用區(qū)域分割算法對(duì)印刷差分圖像進(jìn)行缺陷區(qū)域分割。其次結(jié)合數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法對(duì)

3、各個(gè)缺陷區(qū)域進(jìn)行特征分析,這些特征包括缺陷的大小、類型、面積等信息。最后根據(jù)人眼的視覺(jué)特性,對(duì)缺陷進(jìn)行了客觀質(zhì)量評(píng)價(jià)。根據(jù)評(píng)價(jià)的結(jié)果來(lái)判定缺陷對(duì)圖像的影響程度。實(shí)驗(yàn)證明,該方法具有良好的人工智能性,能夠滿足印刷檢測(cè)系統(tǒng)對(duì)印刷缺陷的檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)要求。
　　 第三,根據(jù)印刷廠商提供的印刷檢測(cè)系統(tǒng)的功能需求,設(shè)計(jì)了印刷檢測(cè)系統(tǒng)的具體功能模塊,并在VC++6.0和OPENCV的開(kāi)發(fā)平臺(tái)下編程實(shí)現(xiàn)了印刷檢測(cè)系統(tǒng)的軟件功能部分,該軟件部分能支持