基于骨架模板匹配的彩色印刷品文字缺陷检测

针对彩色印刷品文字缺陷检测难等问题,提出了基于骨架模板匹配的文字缺陷检测方法。选取标准样本图像中有代表性的颜色,经过粗分割和精分割,提取主颜色;在每个主颜色的色板上分析连通分量区域几何位置关系,定位文字区;逐步细化文字区色板并赋予不同权值,得到骨架模板;把待检样品图像与骨架模板匹配得到缺陷信息并标记在待检样品图像上,完成缺陷检测。实验结果表明,该方法能有效消除印刷过程中多种干扰带来的抖动和配准精度对文字缺陷检测的影响,精确实现文字缺陷检测。     

彩色印刷品质量检测系统图像预处理算法的研究

在线彩色印刷品的质量检测系统在采集图像时,由于设备及环境因素的影响,所采集的图像不可避免的混入噪声,并存在旋转、平移和缩放,为消除噪声并使标准图像与待检图像对准,提出一系列去噪、分色以及匹配定位等预处理算法,并进行了理论分析和实验验证,得到了较为理想的处理效果,为下一步的印刷品质量检测奠定了基础.     

彩色印刷品缺陷在线检测方法的研究与探讨

介绍彩色印刷品图像在线检测的基本流程.探讨相比于灰度图像缺陷在线检测的几个关键技术,对彩色印刷图像颜色缺陷在线检测提出一些新思路.     

彩色印刷品缺陷快速精确检测方法研究

目的为解决在不同光照强度下,彩色印刷品缺陷检测的实时性和精确性问题,基于CIE L*u*v颜色空间和SURF算法,提出一种面向彩色印刷品缺陷的快速精确检测方法。方法采用中值滤波器,对采集到的待检测印刷图像进行滤波去噪;将采集到的样张图像与待检测印刷图像由RGB颜色空间转换到CIE L*u*v颜色空间;基于SURF算法,构建CIE L*u*v颜色描述向量的122维特征描述符;使用双线程并行方法,计算样张图像与待检测印刷图像中兴趣点间的欧式距离进行匹配,以兴趣点的全部匹配成功来表明待检测印刷图像无缺陷。结果在光照度150~650 lux范围内,能够对常见的位置偏移、墨迹沾染、色彩改变等印刷质量缺陷进行检测,其平均耗时为650 ms。结论该方法所需硬件配置简单,对光照强弱变化有较好的适应性,对常见的印刷质量缺陷能够给予快速精确的检测。     

印刷品缺陷检测的方法研究

主要阐述了印刷品缺陷检测系统的硬件构建,以及在VC 环境中,如何获取图像,处理图像,标出待测印刷品与标准印刷品的差别之处,以及显示2幅印刷品的墨量差别,最后阐述了如何对2幅印刷品进行定位.     

印刷品缺陷在线检测算法的研究

介绍了基于数字图像处理的印刷品缺陷在线检测系统的原理和工作流程.提出了一种改进的图像配准算法对标准模板图像和待测图像进行匹配.实验结果表明,该算法计算速度快、检测精度高,满足了系统设计的要求.     

粉状炸药自动包装工艺的改进研究

目的 针对印刷品表面缺陷检测中计算实时性差、缺陷类型识别率不高等问题,提出一种改进灰度共生矩阵(GLCM)的印刷品表面缺陷检测方法。方法 首先对主流的缺陷检测流程进行优化设计,通过对图像进行预处理和差分操作,判断待测印刷品表面是否存在形状缺陷;然后针对传统灰度共生矩阵的特征提取维度高、信息易丢失、旋转不变性差等问题,设计一种综合考虑效率和实时性的缺陷区域特征参数提取算法;最后结合得到的特征参量,通过基于支持向量机的分类器完成不同形状缺陷的分类识别。结果 实验结果表明,文中所设计的改进算法所提取的特征参量更能精确表征缺陷区域的特征,同时,特征参数的提取时间和缺陷分类识别率等指标均比传统检测方法更有优势。结论 在保证计算实时性的前提下,文中所设计的检测方法能有效完成印刷品表面缺陷区域的纹理特征识别能力,具有较高的分类识别率。     

小型液晶屏盒内缺陷检测中纹理的消除

提出了一种在小型液晶屏盒内缺陷检测中消除纹理影响的方法,并成功制作了国内首台小型液晶屏盒内缺陷自动光学检测仪.本方法的基本原理是:采集标准液晶屏图像,利用其图像数据建立补偿矩阵,在检测的预处理过程中使用补偿矩阵消除纹理.这种方法有效解决了液晶屏纹理影响检测结果的难题.理论分析及现场实验结果表明,该方法达到消除液晶屏纹理的同时完整保留缺陷的目的,使液晶屏盒内缺陷自动检测的准确性大大提高.     

基于数字图像处理的印刷品图像清晰度检测算法研究

在图像纹理特征分析基础上,提出了基于数字图象处理的印刷品图像清晰度检测算法,并进行了探讨,给出了算法工作流程并建立了模型.最后通过实验对算法进行了初步验证.     

基于图像处理的包装印刷缺陷检测方法

目的为了提高包装印刷品缺陷检测的准确度和适用性,基于图像处理设计一种包装印刷缺陷检测方法。方法采用几个关键步骤包括图像配准、配准区域自动选取、缺陷检测等,并根据包装印刷品图像特征选择配准区域,同时给出一种快速图像配准算法,利用改进差影匹配算法实现缺陷检测;基于DSP和FPGA设计控制系统硬件平台,主要包括控制单元、图像采集与处理单元、成像单元等,并进行实验研究。结果所述方法能够准确识别出细微的刀丝、拉条类缺陷。结论该方法具有较高的可靠性、通用性,可实现包装印刷品缺陷的快速检测。     

基于机器视觉的二维图像质量缺陷检测研究进展

目的 机器视觉图像处理技术是近年在图像处理领域发展起来的一门新兴边缘交叉学科，二维图像的质量检测是印刷行业中必不可少的环节，分析基于机器视觉的二维图像质量缺陷检测流程，探索影响基于机器视觉的二维图像质量缺陷检测精度的相关因素，为后续研究印刷品的二维图像自动化检测和质量控制提供参考。方法 在此基础上，围绕图像预处理中的灰度转换、噪声过滤、固定阈值分割、自适应阈值分割、Otsu法及边缘检测，对图像配准中的基于灰度统计信息分布配准方法、基于特征的图像配准方法进行总结，然后归纳分析图像的缺陷提取和分类。结论 以实际例子对上述研究内容进行了提炼，通过图像预处理中的噪声过滤为后续缺陷提取提供清晰图像，减少伪影干扰；通过图像预处理中的灰度变换、阈值分割、感兴趣区域提取减少系统处理时间，为实现高效的缺陷检测奠定了坚实的基础；通过图像配准消除了机械振动引起的图像位置偏移，确保后续缺陷提取的准确性；通过图像缺陷提取和分类帮助印刷企业找出生产问题，提供有针对性的改进措施，可为生产高质量产品提供支持。     

基于模板匹配的啤酒箱印刷质量检测方案

目的快速且精准地检测啤酒箱常见的印刷缺陷。方法以啤酒箱面纸为检测目标,通过提取模板图像中形状和灰度值信息构建差异模型的模板匹配方法,对啤酒箱印刷中常见的缺陷特征进行检测,根据检测结果判断印刷质量是否合格,并通过检测验证实验对质量检测方案的效果进行评估。结果通过对所采集的500张图像进行检测实验并统计结果,该方法的平均准确率达到96.18%,漏检率小于0.9%,误判率为3.08%,平均检测耗时低于10 ms。结论使用该方法对啤酒箱面纸这类胶印制品进行质量检测的效果优秀且稳定,可以对细小划痕等高精度要求的缺陷进行精准检测,而且检测速度也快于其他方法。     

凹版印刷多色套准控制系统设计

目的 为减小凹版印刷过程中套印误差、提高印刷质量.方法 分析凹版印刷产生误差的主要原因,基于模糊控制设计一种多色套准控制系统.论述基于图像处理的套印误差检测原理.根据多色套印的生产需求,设计一种模糊比例-积分-微分(PID)控制器.利用模糊推理,该控制器可对PID参数进行自适应调整,进而实现高精度、高速度印刷.最后,采用数字信号处理器(DSP)搭建控制系统架构,并进行实验研究.结果 实验结果表明,套印偏差最大值只有0.018 mm,远小于行业标准;套印偏差检测速度明显大于印刷速度,可确保印刷过程的实时性.结论 所述多色套准控制系统具有精度高、速度高等特点,可满足印刷、包装等相关行业的要求.     

基于 DP 方法的印刷品图像检测技术研究

目的研究印刷品图像质量在线检测及反馈。方法利用机器视觉检测技术、数字图像处理技术,并基于DP方法对标准样张和有缺陷样张进行分割和匹配,根据图像不同的分辨率和所需检测精度来设计图像不同的分割方式,从而进行颜色信息的检测和分析,利用二级识别缺陷分类技术将缺陷进行分类,显示相应的缺陷类型,从而提高印品总体质量。结果与传统的印品质量检测相比,实现了对印刷质量检测的高速度和高精度的要求。结论基于DP方法结合缺陷特征,能够快速、准确地检测出印刷品缺陷。     

Illumination system for wire bonding inspection

A novel lighting system was devised for 3D defect inspection in the wire bonding process. Gold wires of 20 microm in diameter were bonded to connect the integrated circuit (IC) chip with the substrate. Bonding wire defects can be classified as 2D type and 3D type. The 2D-type defects include missed, shifted, or shorted wires. These defects can be inspected from a 2D top-view image of the wire. The 3D-type bonding wire defects are sagging wires, and are difficult to inspect from a 2D top-view image. A structured lighting system was designed and developed to facilitate all 2D-type and 3D-type defect inspection. The devised lighting system can be programmed to turn the structured LEDs on or off independently. Experiments show that the devised illumination system is effective for wire bonding inspection and will be valuable for further applications.     

3D打印复杂点阵结构的缺陷三维可视化方法

针对3D打印的复杂点阵结构容易出现裂纹、未熔合或孔洞等缺陷,严重影响结构件的功能性能问题,开展了对3D打印的一种复杂点阵结构件的缺陷三维可视化检测方法研究。基于CT图像中结构件内部缺陷的灰度值差异特征,采用集合灰度值法自动识别一类缺陷并分割提取,由光线投射法对分割得到的缺陷序列图像进行三维重构。实验结果表明:所提方法有效获得了点阵结构件内部一种典型缺陷的三维可视图,从三维角度可对缺陷的形状、大小等形貌细节信息进行描述,为进一步分析缺陷对结构性能的影响提供了有力的依据。     

基于感兴趣区域的彩色三维物体快速喷绘方法

目的 针对目前三维空间喷绘效率低及个性化不足问题,提出一种基于感兴趣区域再分割的三维物体快速喷绘方法.方法 首先利用感兴趣区域算法提取出彩色图像中最显著部分,再通过一种新灰度图再分割算法进行二次图像处理,得到具有不同显著性区域等级的图像,将带有区域分级图像和原图像进行合并,得到具有区域分级的彩色图像.然后通过三维纹理映射方法,将后得到的彩色图像映射到目标三维模型,三维模型的表面就带上所需的纹理信息.再利用一种新的多喷头控制技术,合理地安排不同的喷头处理不同的区域.最终通过信号传输,将打印文件传输到机械臂,机械臂进行工作喷绘.结果 该三维喷绘方法对半径为100 mm球体的工作总时间为100.34 s,具有较高的工作效率.结论 相较于传统的三维喷绘,基于传统的感兴趣区域的喷绘所提出的基于感兴趣区域再分割算法,在保证喷绘精度的前提下显著提高了喷绘效率,在性能指标上总体优于传统的感兴趣算法.     

基于四元数奇异值分解的数字印刷质量评价

目的针对人眼视觉感受与印刷质量评价结果存在不一致的缺陷,提出全四元数及奇异值分解的数字印刷质量评价方法。方法首先,依据图像颜色空间属性,采用四元数作为印刷图像表示模型,其中四元数矩阵实部为图像亮度方差,虚部为红、绿、蓝颜色,建立印刷图像全四元数表示模型。然后,对四元数图像模型进行四元数奇异值分解,得到图像四元数特征向量。最后,印刷图像质量评价指标以图像奇异值特征向量线性相关程度进行衡量。结果印刷图像四元数模型可完整地表示数字印刷图像,有效地凸显人眼视觉敏感结构信息,在印刷质量评价中实现了图像信息并行处理。结论印刷图像四元数模型提高和改善了彩色印刷图像质量准确性,与人眼视觉特性一致性较好。     

Gabor filtering for feature extraction on complex images: application to defect detection on semiconductors

Abstract

This paper is an extension of previous work on the image segmentation of electronic structures on patterned wafers to improve the defect detection process on optical inspection tools. Die-to-die wafer inspection is based upon the comparison of the same area on two neighbourhood dies. The dissimilarities between the images are a result of defects in this area of one of the dies. The noise level can vary from one structure to the other, within the same image. Therefore, segmentation is needed to create a mask and apply an optimal threshold in each region. Contrast variation on the texture can affect the response of the parameters used for the segmentation. This paper shows a method of anticipating these variations with a limited number of training samples and modifying the classifier accordingly to improve the segmentation results.