基于DSP的印刷品质量在线检测系统设计

研究一种基于高速处理芯片TMS320C5416的印刷品质量在线检测系统.对印刷品质量在线检测系统的图像采集部分做了分析,确定了以线阵CCD为中心的印刷品图像采集系统;分析TMS320C5416的特点,介绍了各硬件设备的原理及在系统中的应用.对图像定位、图像匹配算法进行比较,实现了缺陷产品的自动检测技术.     

无标记印刷品质量在线检测方法研究

印刷品图像配准是实现印刷品自动检测的关键技术。以高分辨率印刷品图像为研究对象,将原始图像分割成多个兴趣区域,将兴趣区域的中心坐标与旋转角作为图像配准参数,通过变步长搜索算法获取被测图像与模板图像之间的最小旋转角;通过仿射变换将待检图像与模板图像进行配准并使用双向差影法计算两者的差影图像;通过二值化阈值与缺陷区域面积阈值进行缺陷识别。实验结果显示：该检测系统对合格品的检测准确率为96%,对不合格品的检测准确率为94%。     

基于视觉传感器的PCB缺陷检测系统的研究与实现

为了实现PCB缺陷的在线自动检测,设计了一种PCB缺陷自动检测系统,该系统主要由机器臂、电气控制系统以及视觉传感器系统等组成。通过可编程控制的图像采集系统获取高质量的原始视觉图像,利用图像处理实现对缺陷目标的自动检测及识别。实验结果验证了该系统检测PCB板缺陷的高效性和实时性。     

印刷品缺陷检测的初步方案

印刷品缺陷检测技术有着重要的实际意义。介绍了基于数字图像处理的印刷品缺陷检测系统的设计,并对主要模块即图像采集及预处理、模板制作、图像对准、缺陷检测进行了分析研究。实验结果表明,充分考虑人眼视觉特性,将动态阈值法引入缺陷检测,能够显著提高印刷质量检测系统的检测精度。     

印刷品缺陷检测的初步方案

印刷品缺陷检测技术有着重要的实际意义。介绍了基于数字图像处理的印刷品缺陷检测系统的设计，并对主要模块即图像采集及预处理、模板制作、图像对准、缺陷检测进行了分析研究。实验结果表明，充分考虑人眼视觉特性，将动态阈值法引入缺陷检测，能够显著提高印刷质量检测系统的检测精度。     

基于机器视觉的发动机包覆层表面缺陷检测技术

固体火箭发动机包覆层表面的缺陷检测是保证其使用安全性的重要手段.本文应用机器视觉技术实现发动机包覆层表面缺陷的自动检测.用工业相机采集发动机包覆层表面的图像,结合图像特点,通过多次实验分析,选择中值滤波方法进行滤波,采用图像模式匹配技术将缺陷从图像背景中分割出来,并将以上功能进行整合,设计缺陷自动检测系统.实验结果表明...     

产品表面图像中的缺陷自动检测方法研究

仔细设计产品表面缺陷检测的图像识别算法是基于图像处理的产品表面缺陷自动检测系统快速并正确地检测缺陷的关键。以E型磁环表面缺陷的自动检测为例,分析了产品表面图像的特征,用梯度直方图自适应阈值分割的方法对图像进行增强和分割;并提出了一种新的快速识别算法对分割后的目标图像进行检测,实验结果表明了该算法的有效性和实用性。     

基于机器视觉的发动机表面缺陷检测技术

发动机表面的缺陷检测是保证其使用安全性的重要手段。本文应用机器视觉技术实现发动机内表面缺陷的自动检测,用内窥镜采集发动机装药内表面的图像,结合图像特点,通过多次实验对比,选择中值滤波方法对图像进行滤波、Canny算子检测图像边缘,应用像素灰度的相似性和不连续性将缺陷从图像背景中分割出来,在此基础上,选取面积和周长特征作为缺陷判断依据,并将以上功能进行整合,设计缺陷自动检测系统。实验结果表明该方法在发动机内表面缺陷检测方面有较好的效果。     

钢板表面质量机器视觉检测系统设计

针对国内钢厂采用人工方法检查钢板表面缺陷存在可靠性差的问题,开发设计了基于机器视觉技术的带钢表面缺陷自动检测系统.系统通过摄像头采集带钢表面的图像,然后采用图像处理及模式识别算法对图像进行实时处理和分析,从而检测出钢扳表面缺陷,并对缺陷进行自动分类识别.实验结果表明,系统能够对带钢表面进行实时在线监测,并能正确识别常见的带钢表面缺陷.     

基于机器视觉的液晶屏裂痕自动检测方法研究

随着液晶的普及,对液晶屏生产过程中质量控制提出更高的要求,液晶屏裂痕自动检测系统应运而生,它能真正实现高效率、高稳定性的实时检测。针对液晶屏裂痕缺陷中的"线缺陷"、"点缺陷"进行深入研究,把机器视觉、数字图像处理技术运用到液晶屏裂痕自动检测系统中,并以HALCON和VC++联合编程完成了裂痕自动检测系统的设计。在数字图像处理部分,根据指定尺寸对图像进行傅里叶变换、高斯滤波、迭代处理等一系列操作,为了得到更清晰的图像,突出裂痕区域,对图像进行灰度化、频域图像卷积、滤波去噪、形态学处理。选择出适合在线测量的各种算法,进行了大量实验测试和实时自动检测,结果表明,该方法在识别液晶屏裂痕的几何特征上效果和精度较好,识别速度达到在线要求。     

Combining stationary wavelet transform and self-organizing maps for brain MR image segmentation

This study presents an image segmentation system that automatically segments and labels T1-weighted brain magnetic resonance (MR) images. The method is based on a combination of unsupervised learning algorithm of the self-organizing maps (SOM) and supervised learning vector quantization (LVQ) methods. Stationary wavelet transform (SWT) is applied to the images to obtain multiresolution information for distinguishing different tissues. Statistical information of the different tissues is extracted by applying spatial filtering to the coefficients of SWT. A multidimensional feature vector is formed by combining SWT coefficients and their statistical features. This feature vector is used as input to the SOM. SOM is used to segment images in a competitive unsupervised approach and an LVQ system is used for fine-tuning. Results are evaluated using Tanimoto similarity index and are compared with manually segmented images. Quantitative comparisons of our system with the other methods on real brain MR images using Tanimoto similarity index demonstrate that our system shows better segmentation performance for the gray matter while it gives average results for white matter.     

Interpretation of MR images using self-organizing maps and knowledge-based expert systems

A new image segmentation system is presented to automatically segment and label brain magnetic resonance (MR) images to show normal and abnormal brain tissues using self-organizing maps (SOM) and knowledge-based expert systems. Elements of a feature vector are formed by image intensities, first-order features, texture features extracted from gray-level co-occurrence matrix and multiscale features. This feature vector is used as an input to the SOM. SOM is used to over segment images and a knowledge-based expert system is used to join and label the segments. Spatial distributions of segments extracted from the SOM are also considered as well as gray level properties. Segments are labeled as background, skull, white matter, gray matter, cerebrospinal fluid (CSF) and suspicious regions.     

用于生物芯片制备的点样机器人系统

本文设计了一种接触法点样机器人系统，实现了低成本、高精度、高速度、大通量 的生物芯片制备过程的自动化．结合生物芯片制备过程的特点，提出了系统设计准则，研究 了系统的一些关键技术问题，并初步探讨了液体样品的分配机理．最后给出了实验结果．     

工业循环冷却水系统管理软件

本文介绍了我们自开发的一种工业循环冷却水管理数据软件，该软件基于Ｗｉｎｄｏｗｓ平台，可进行工艺数据的存储，查询，并可自动生成报表供观看和选择性打印输出。     

An AI system for the decision to control parameters of TP film printing

In this paper, an artificial intelligent mechanism for the decision of control parameters of touch panel film printing was developed. This mechanism is capable of providing the accurate information for the control parameters of the film printing, so that the technician could make a good setting work for the real-line manufacturing operation of touch panel film. Thus, this system not only can help the technician to improve the efficiency on the work of film printing, but also can reduce the cost caused by the defective products for the company. In our study, this intelligent system was constructed by using quantum neural network. It can automatically display the proper value of each control parameter needed for the film printing when the thickness of film is determined.     

压力表自动检定装置

利用PC机、PLC为主要硬件,组态王软件为开发平台,组成计算机控制系统,构建压力表自动检定装置。根据检定规程要求,由计算机控制造压系统,任意设置压力点,实现检定过程自动化。装置自动采集标准压力值,自动计算示值误差、回程变差、轻敲位移,与检定规程允许误差计算一览表比较,自动判定压力表的合格与否。实现可视的操作界面、保存检定数据、打印检定证书。     

基于多色集合理论的印刷工艺规划建模研究

在研究印刷工艺的加工需求和加工工序的基础上,将计算机辅助工艺设计引入印刷制造系统,并应用多色集合理论建立印刷工艺规划的数学模型,提出了一种基于此模型的印刷工艺路径求解算法。此数学模型包括围道矩阵和多色图两部分。围道矩阵描述了印刷工序实现印刷加工需求的关系,多色图描述了印刷工序的相互作用。该算法便于计算机编程的实现,能根据印刷加工需求搜索所需的工艺算子,然后求解出印刷品的印刷工艺路线。最后,通过简例分析,对所提出的模型与算法进行了验证。     

印刷机给纸系统在线监测与自动控制的新方法研究

应用半导体激光器和线阵CCD图像传感器在线监测印刷机纸堆升降并自动更换纸堆的方法,设计了一个由半导体激光器、准直光学系统、成像物镜、线阵CCD、A/D数据采集以及计算机控制电路组成的监测系统,同时对系统的测量范围和测量误差还进行了分析.当印刷机供纸系统的堆纸板到达最高位置时,系统会停止堆纸板运动并控制不停机续纸装置开始工作,实现对印刷机供纸系统的自动化控制.     

基于增量式双模Fuzzy控制的彩色自动套印系统

针对彩色凹版印刷系统的特点,以PC机为主控核心采用增量式双模Fuzzy控制的方法,有效解决了高转速、变采样周期下彩色自动套印系统实时数据处理的问题。为减少各版之间的互相影响,避免出现套色偏差的积累,采用了各版都以第一版色标为基准的检测方法,同时解决了用硬件方法自动产生门信号的问题。实验表明,与常规控制方法相比,所提控制方法在综合考虑实时性和低成本的前提下,具有系统动态响应快、稳态误差小、控制精度高的特点。     

Automatic Generation of Virtual Woodblocks and Multicolor Woodblock Printing

In this paper, we study a method to synthesize a multicolor virtual woodblock print by using several virtual woodblocks. It consists of two sections: carving and printing, to synthesize a virtual print. In the carving section, virtual woodblocks are generated by a user with supporting of an automatically carving method based on feature extraction of a gray value image. And woodblocks are also generated automatically by using a full-color image as a draft. In the printing section, a "paper sheet", a "printing brush" and "ink" are prepared in addition to the "woodblock" in the virtual space and the user synthesizes a woodblock print interactively. As the printing factors, a color of ink, a moisture value and a grain change the finish of the print. Using several virtual woodblocks and printing to a paper sheet in succession, a printing image of each woodblock is combined based on the printing factors and a multicolor virtual prints is synthesized.