基于线阵CCD的特征标志线检测系统

针对目前印刷包装行业对特征标志线的位置检测精度要求越来越高的情况,提出了一种基于线阵CCD的特征标志线位置检测的实现方案,并提出像元补偿和边缘位置差值求取算法等处理方法,详细介绍了系统硬件和软件的实现过程．该系统具有集成度高．抗干扰能力强．测量范围宽,检测精度高的特点,而且有两路模拟量输出．一路数字量输出,可满足多种特征标志的位置检测要求．     

基于轮廓方向特征的柚子果形检测研究

果形是实现柚子质量检测与分级的重要特征,针对柚子果形自动检测的迫切需求,采用图像处理技术,提出了基于轮廓方向特征的柚子果形检测方法.文章首先引入纹理梯度算子,定义方向熵函数获取柚子轮廓点上的方向角度并对柚子的轮廓进行编码;建立轮廓方向角度直方图以反应轮廓像素点在不同角度级的分布情况,并作为描述柚子果形特征的方法;在检测工作中,通过计算柚子图像之间的轮廓方向角度直方图相关系数实现对柚子果形优劣的判别.经实验证明:本文算法不仅具有较高的准确率,达到95.4％,而且具有检测效率高(每幅柚子图像的平均检测时间为100 ms),操作简便,算法通用性强的优点,满足实际的生产检测要求.     

FPC焊盘表面缺陷检测研究

针对FPC焊盘表面缺陷,提出一种基于图像处理技术的智能检测方法。文章首先获取无缺陷FPC的平均图像为参考,并采用图像差影法对缺陷定位。接着,引入信息熵概念对FPC焊盘表面的几何形貌、颜色波动性进行量化,实现对纹理特征的量化与提取。通过实验观测得到:缺陷焊盘与无缺陷焊盘在颜色、面积特征上具有明显的区别。因此,检测系统通过焊盘的颜色、面积、纹理特征实现对缺陷的检测。检测准确率高达97.8%,50个焊盘的平均检测时间为300ms。满足在线检测的要求。