基于改进半因果支持域的镁熔液第一气泡检测

为精准识别镁熔液含氢量检测中镁熔液复杂表面背景下的第一气泡,在基于图像处理的镁熔液第一气泡检测算法的基础上提出了一种基于改进半因果支持域的实时检测算法.该算法首先采用改进半因果支持域模型对4帧原始图像进行估计得到背景预测图像,其次使用原始图像减去背景预测图像得到残差图像;而后利用隔帧差分算法并结合双层流水线算法获取阈值分割后的二值图像;最后对二值图像进行逻辑与运算和形态学开运算,获取真实的第一气泡目标,并在相同实验条件下将该算法对单帧图像的预处理效果、序列图像的检测性能与基于改进背景预测和流水线算法进行比较.仿真结果表明:该算法可达到实时检测的要求,且在单帧图像预处理方面对复杂背景的抑制效果更好,预处理时间减少6.2%,同时在序列图像检测方面,算法的抗干扰能力更强,检测到的目标点更易观察,检测总时间减少17.3%.     

基于图像处理的卷烟圆周检测方法研究

以LabVIEW软件为开发平台,用CCD传感器采集了卷烟圆周横断面图像,以图像处理的方法求出了卷烟圆周长度。介绍了检测系统的组成,然后对所采集的烟支横断面图像,采用灰度变换、中值滤波、阈值分割和形态学开运算等图像处理算法进行了端面图像分析,用LabVIEW软件的图像处理工具包计算出了卷烟圆周的长度像素值,最后通过最小二乘法进行了数学优化,得出了相应的卷烟圆周长度。仿真试验结果表明,该方法检测准确率为94.36%,可以准确检测卷烟圆周长度,有助于提高卷烟产品的质量。     

一种基于形态学多结构元素的图像边缘检测算法

运用数学形态学的理论和方法,从多结构元素形态学变换的角度出发,利用形态学结构元的自然属性,自适应确定权重,在此基础上采用腐蚀运算构造边缘检测算法,最后将多结构元的检测信息加权求和。实验结果表明,自适应确定权重比平均权重具有更好的图像处理效果,在保持图像边缘清晰的同时,具有很强的去除噪声能力。     

基于边缘检测和形态学的车牌定位

提出一种基于边缘检测和形态学的新的车牌定位方法。该方法首先对车牌图像进行预处理,然后用Sobel算子进行边缘检测,再用数学形态学进行图像处理,进而根据车牌的先验知识,得到长宽比精确定位的车牌号码,最后使用水平投影和垂直投影来准确定位车牌号码。仿真结果表明该算法速度快、精度高,达到预期效果。     

全自动印品质量检测系统的技术分析

介绍了印品质量在线检测系统的结构、原理及意义,分析了该系统中图像采集、图像处理、模板建立等关键技术,介绍了图像采集及处理的方法,对模板的建立提出了取现法、特定样张法、比较平均法等多个解决方案,并对系统的应用进行了讨论,当系统的检测速度及精度达到一定要求后,可直接应用到印刷设备上,进行在线检测,使机器对墨量进行自行控制.     

FPGA软硬件协同处理实时图像处理系统

基于PC机图像处理系统实时性不强,DSP+FPGA图像处理系统的成本高、资源利用率低,单纯使用FPGA硬件实现的图像算法类型较为单一,针对这一系列问题,提出了一种基于FPGA软硬件协同处理的实时图像处理系统.采用一片FPGA芯片作为系统的核心,利用CCD相机等采集图像,通过SSRAM将图像缓存,以SOPC为控制核心,协调软硬件共同进行图像处理.易于使用硬件实现的图像处理模块(如滤波、形态学算法、图像校正、边缘检测等)均使用Verilog HDL语言实现,通过SOPC控制这些图像处理模块,实现相应的图像处理功能;而硬件难于实现的部分(如流程控制、复杂的分支判断)则使用SOPC中的CPU来实现.实验表明,系统卖时性强、图像处理速度快、可进行复杂图像算法的运算,同时具有设计简单、应用灵活、成本低的特点.     

高光谱图像技术检测柑橘果锈

高光谱图像技术作为农产品无损检测的新技术,探讨了其在柑橘外部品质检测的可行性.以检测柑橘果锈为目的,首先对经预处理的高光谱图像数据进行主成分分析,优选出571 nm、652 nm和741 nm三个特征波长组成新的图像块;再进行第二步主成分分析,得到的第三主成分图像为最适宜检测柑橘果锈的图像;最后对该图像进行中值滤波、平方根变换,阈值分割和数字形态学运算完成特征提取.试验结果表明,此算法对柑橘果锈检测的正确率可达到90%.研究表明,利用高光谱图像技术结合两步主成分分析算法检测柑橘果锈是可行的.     

智能车辆视觉系统的障碍物边缘检测

对采集的道路图像中的障碍物进行边缘检测,其过程为:道路图像预处理、二值化、边缘检测和数学形态学处理.同时,在MATLAB7.0中对图像进行仿真.     

数学形态学在图像处理中的应用与展望

阐述数学形态学的产生及其与图像处理的结合过程,讨论其由二值形态学、灰度形态学、软形态学到模糊形态学、模糊软形态学、形态小波的发展,分析了数学形态学在图像处理中的发展趋势并对其应用前景进行探讨与展望.     

图像处理在胶囊外形缺陷检测中的应用

在企业产品质量检测中,图像处理技术已经发挥着越来越重要的作用.现针对工业流水线上在线缺陷检测系统中的图像处理单元,对胶囊图像采用改进的中值滤波算法、双峰直方图法、形态学操作、Hough直线检测等方法进行处理,得到胶囊的面积、周长,胶囊壁的长度,胶囊两端圆弧的近似长度等特征参数,进而达到识别胶囊外形是否合格的目的.     

工业干扰环境下基于模板匹配的印刷品缺陷检测

目的提出一套应用于实际工业干扰环境下的印刷品缺陷检测算法,解决在工业环境中由于受灰尘干扰和传送装置振动干扰等因素影响,一些传统的印刷品缺陷检测算法在检测速度和精度等方面已经无法胜任的问题。方法算法主要包括图像预处理、模板制作、模板匹配、灰尘处理、缺陷提取等5部分,其中图像预处理主要包括图像去噪、图像旋转、图像归边、图像剪裁和图像平移等环节。结果该算法在实际工业流水线上的运行结果表明,若检测400 mm×400 mm的印刷品,检测速度最快可小于1 s,检测精度可达到0.1 mm。结论该算法能够对传统预处理添加图像归边处理,以及对印刷品帧差结果图进行形态学处理,克服了工业环境下灰尘和传送装置振动等的干扰。     

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。     

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。     

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。     

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.     

基于iCAM的印刷品在线颜色复制质量的检测与评价

目的为了提高印刷品在线检测中颜色复制质量评价的准确性,构建基于iCAM图貌模型的印刷品在线检测色差计算模型。方法将印刷品在线检测系统中CCD相机拍摄的待检测样张按照墨区进行分区,基于iCAM图貌模型和IPT均匀颜色空间建立在线色差检测模型,并计算样张各个墨区的色差;设计视觉心理学实验评价样张各墨区颜色的复制质量;采用STRESS值评价基于iCAM的色差检测模型计算出的色差与视觉感受色差的一致性,并与基于CIELAB的色差进行比较,验证该模型的在线色差预测精度。结果基于iCAM的色差模型计算结果具有较高的视觉一致性,更符合视觉评价结果,且与传统色差模型相比,具有更高的在线色差检测精度。结论基于iCAM的印刷品在线检测色差计算模型考虑了人眼视觉的空间特性及色适应,适用于复杂观察条件,能提高印刷品在线检测中的色差检测精度,可用于实际生产中印刷品在线颜色复制质量的检测与评价。     

印刷网点图像显微检测仪软件系统的研究与开发

为了提高印刷品质量,必须精确检测和控制印刷工艺过程.检测并控制制版印刷过程中的网点面积(率),是提高印刷质量的重要课题.阐述了基于图像处理技术的印刷网点面积检测仪的软件系统的实现方法.     

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。     

全方位印品检测系统 PressSIGN 的应用与研究

介绍了当前科技发展形势下,国内外知名色彩管理公司的智能化印刷品质量检测系统PressSIGN 的研究及应用现状。分别从智能化生产、印刷密度控制、CTP 曲线补偿、支持多种国际印刷标准、支持干湿印刷品、自动生成颜色控制条等方面,论述了基于密度检测和色度检测的全方位印检系统PressSIGN 的关键技术,并展望了其未来发展趋势。     

机器视觉技术在彩色印刷品质量在线检测中的应用

介绍了彩色印刷品质量在线检测的机器视觉系统、印刷品质量检测软件及其处理流程,并通过试验证明了该软件有较高的处理速度和精度。探讨了2种彩色图像分色处理的方法、优缺点以及适应领域;介绍了2种常用的模板匹配算法,并根据试验结果,提出了在印刷品质量检测中,模板匹配算法的优化应以提高速度为主。