基于图像处理的印品质量检测系统研究.docx
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1、 基于图像处理的印品质量检测系统研究 刘浩孙建明王小芳李昭【摘 要】本文针对基于图像处理的印刷品质量检测系统进行研究,主要采用了基于动态灰度阈值和分层检测的图像缺陷识别算法。该算法考虑到人的视觉感官特性,首先将所用的灰度阈值对采集到的印刷品图像进行缺陷的初步识别和标定,然后再按照印刷品质量检测要求采用分层检测的方法进行搜索,解决了以往图像检测缺陷识别中的检测效果和速度不理想的问题,提高了检测的速度和效果。【关键词】图像处理;缺陷检测;动态阈值;分层检测0 引言目前,提高印刷质量检测的自动化程度已经成为印刷领域里急需研究的重要课题。常见的印刷品缺陷主要有颜色失真、油墨溅污、黑点、文字模糊、起皱、
2、漏印、刮伤、套印不准等。但是概括起来可以分为点缺陷、线缺陷和面缺陷等。印刷包装企业一般采用人工方法,直接将印刷品和标准样张进行比对,评价印刷品与标准样张颜色差异,做出定性评估。虽然简单灵活,但是由于观测人员的经验和生理、心理等众多影响因素,从而影响到该方法的准确性和可靠性1。而随着机器视觉以及数字图像处理技术的发展,目前已经开始利用计算机来控制印刷过程和检测印刷质量,为了保证印刷生产和质量检测的自动化相适应,需要对图像的缺陷识别算法进行研究,以满足印刷图像检测的高速度和幅面大的特点,实现实时在线高速检测。本文就基于图像处理的印刷品质量检测系统进行研究。1 印刷品质量检测流程基于图像处理的印刷品
3、质量检测系统的基本原理是,通过图像采集设备采集一幅或多幅无缺陷的标准印刷品图像作为标准模板,接着在线采集待检图像。由于印刷品在印刷过程中难免会发生平移和旋转,因此在进行下一步的匹配比较前首先要将标准模板和待检图像进行对准。然后将待检图像和标准模板进行匹配和比较,再对所得缺陷图像进行缺陷分类和统计分析处理。根据比较结果可以确定生产线上的产品是否符合质量要求,是否存在缺陷并判断缺陷的位置,及时发出警告信息;或者反馈给印刷机对印刷工艺参数进行自动调节2。印刷品图像质量检测流程见图1所示。2 图像缺陷识别算法原理目前对标准模板图像和采集图像的检测比较一般是采用逐像素比较算法,即采用待检图像与模板图像进
4、行减影操作,获得其差别图像,通过差别图像可以直观地判断出待检产品是否合格。但是这种方法需要对每一像素点进行检测,耗时较大,在对大幅面印刷品的实时检测中不能满足要求3。按照人眼的视觉特性以及印刷质量检测标准为基础,本系统采用了一种基于动态灰度阈值和分层检测方法的印刷图像缺陷识别算法,不仅可以保证印刷缺陷识别的精度,而且可以缩短检测时间,满足印刷质量实时在线检测的需要。该算法的识别步骤为:首先根据模板图像以及客户对印刷品质量的要求,设定动态的灰度阈值范围;根据动态灰度阈值范围判别图像状态;然后按照确定的检测标准采用分层检测方法找出图像缺陷。算法基本结构如图2所示。2.1 基于人眼视觉特性的动态灰度
5、阈值根据人眼的视觉特性,在相同亮度的刺激下,背景亮度不同所感觉到的明暗程度也不同,这主要是由于人眼视觉的不均匀性所造成的。在印刷图像阶调不同的区域,即使灰度级差相同,人眼所感觉到的视觉差异却不同,比如在亮调区域和暗调区域,同样相差20个灰度级,人眼所感受到的色彩差异却明显不同。从人眼的视觉感官效果来看,人眼对于印刷品暗调区域的色彩变化更为敏感,能分辨更小的灰度差异。因此,在设定图像检测的阈值标准时,需要把不同灰度区域的视觉差异考虑进去,设立灰度的相对阈值。本系统设定了动态阈值范围标准的方法,阈值范围给出两个调节值,一为绝对阈值,另一为相对阈值,而图像的阈值标准即为两部分的总和。假如设A为所设定
6、的图像的灰度绝对阈值,设R为所设定的图像的灰度相对阈值,设f(x,y)为已建立的模板图像函数,设g(x,y)为待检图像函数,设Fins为检测结果(1表示检测合格,0相反),则:由上式可见,由于相对阈值R的存在,使得图像灰度值f(x,y)不同的区域的阈值也不一样,这样检测图像上各像素点都有随像素灰度变化的灰度阈值4。这种灰度阈值标准是基于人眼的视觉特性设定的,合理地评价图象质量应充分遵循人眼的视觉特性。并且这样设定阈值标准也考虑了印刷图像的实际检测要求,因为所采集到的印刷图像分辨率很高,但是人眼不可能敏锐地感觉到图像上的一个像素点大小的错误,也就没有必要使印刷图像检测的精度超过人眼的视觉精度。2
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