印刷品在线检测系统在应用中出现的问题及解决方案

论述了印刷品在线检测系统在实际应用中出现的几个问题,以及企业工人对印刷品在线检测系统的认识,并对在线检测系统以后的改进提出了自己的观点.     

印刷品外观缺陷机器视觉的检测与识别

介绍了印刷品缺陷机器视觉检测系统的构成,探讨了应用图像差分、数学形态学的原理进行缺陷检测与识别的基本方法.     

基于Blob算法的印刷缺陷在线检测的研究

将常见的印刷缺陷分为点、线、面3类,介绍了印刷缺陷在线检测的基本流程,说明了Blob算法检测缺陷的具体步骤,并运用Blob算法结合缺陷面积及周长的特征,成功对印品缺陷进行了提取及归类,最终得到了缺陷的面积、位置、类型等特征参数,在程序中实现了印刷品缺陷的检测。     

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.     

关于玻璃缺陷在线检测技术的研究

一、前 言 我国目前有多条大型平板玻璃浮法生产线,但是对生产过程中的破璃缺陷(例如气泡、杂质等),还没有一个良好的自动化检测手段。我们采用通用型的PC系列微机,作为数据记录与处理的心脏,选用光电耦合器件大线阵CCD作为数据采集传感器。田于CCD光敏     

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.     

基于全画面的印刷品在线色差检测模型

介绍了基于全画面的彩色印刷品在线色差检测模型的结构,从实际需求的实时性和可靠性两方面,论述了模型中所采用算法的基本原理.为彩色印刷品在线色差检测构建了一种新模型.     

包装印刷品条码质量检测方法

目的为保证商品条码在物流系统中的快速识别和信息传递,研究条码的质量检测方法。方法首先分出条码区域,考虑到条码的特殊属性,需要满足其可识读功能,设计针对EAN-13商品条码的印制质量检测方法,包括可识读检测和印刷缺陷检测。根据条码检测的国家标准,条码可识读检测部分,采用扫描反射率曲线分析法和条码质量分级法对条码的可识读性进行判定。条码缺陷检测部分经过条码校正、条码与字符的分割和条码大小的归一化等处理后,选定基于垂直投影的缺陷检测算法对条码的脱墨和污点缺陷进行检测。结果条码识读程序对合格品和缺陷品的识读准确率都为100%,条码缺陷检测算法程序的平均检测耗时为93.35 ms,检测准确率为94%。结论条码质量检测系统具有较高的检测准确率,并且能够很好地满足机器视觉缺陷检测速度的要求。     

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.     

分区域分等级的印刷品缺陷检测方法

目的为了体现印刷品不同区域的重要性等级,提高印刷品缺陷检测的精度,提出了一种分区域分等级的印刷品缺陷检测方法。方法根据检测区域的特点和重要性不同,把印刷品分成不同的区域进行前景提取,并且设置不同的检测等级;对印刷品进行符合人眼视觉特性的缺陷识别,并对提取缺陷进行特征分析。结果分区域的缺陷检测可以实现不同区域的同时检测,在检测耗时、检测准确率及误检率上都优于不分区域的检测方法。结论基于分区域的印刷品缺陷检测方法能很好地满足印刷品质量检测的需求,提高印刷品缺陷检测的精度和效率。     

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。     

基于数学形态学的印品质量在线检测研究

数学形态学以图像形态特征为研究对象,其图像处理算法主要有膨胀运算、腐蚀运算、开运算及闭运算,其应用于图像预处理的方式主要有图像增强、图像分割及噪声滤除等。国内外对数学形态学在印品质量在线检测中的应用进行了广泛而深入的研究,并研制出各种新型自动化印品质量检测设备。印品质量在线检测未来的研究方向主要为:在线检测运动图像采集标准的确立,灰度图像算法在彩色图像处理中的应用,颜色缺陷的分类,图像预处理计算量的减少及实时性的提高等。     

基于数学形态学的印刷网点图像分割方法

印刷显微网点图像的分割是实现印刷质量在线检测的基础.在对网点图像进行灰度化、图像增强、二值化处理的基础上,采用数学形态学方法构成的噪声滤除器对网点图像进一步去噪处理,使最终网点图像分割取得了良好效果.     

基于边缘与非边缘分开处理的印刷品缺陷检测

针对印刷品缺陷检测问题,通过对经典缺陷识别算法的研究,提出了一种边缘点与非边缘点分开处理的印刷品检测缺陷识别算法。算法以统计过程原理为出发点,根据边缘点和非边缘点不同的像素特征,对非边缘点采用统计阈值法处理,对边缘点采用邻域平均值与梯度值相结合的算法处理。该算法经过实验证明,能够有效地剔除伪疵点,提取出真正的缺陷。     

基于兰达纳米数字印刷机新技术的探讨

通过对兰达数字印刷机的纳米油墨、印刷机结构、印刷工艺等新技术的探讨,发现将纳米技术与现代印刷工艺相结合所生产出的纳米数字印刷机,可有效弥补目前数字印刷机的缺陷,符合市场未来的发展需求。     

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。     

基于空-频域印刷混合失真无参考质量评价

目的为了解决数字印刷模糊混合失真图像质量评价算法与人眼视觉主观评价一致性较低的问题。方法基于SSEQ算法思想在空间域和频率域中提取混合失真图像的信息熵、亮度方差、频域熵以及高频系数奇异值改变量关键特征,利用支持向量机训练构建印刷模糊混合失真图像的无参考评价模型。结果客观验证了25幅图像,算法客观计算得分与主观评价得分的SROCC系数为0.94,PLCC系数为0.93,主客观一致性较高。结论所提算法与人眼视觉感知具有很好的主观一致性,可以用于图像等印刷品的质量客观评价。     

基于声场图像分析的印刷机轴承故障诊断方法

目的针对印刷机墨辊轴承的故障信息获取及诊断难等问题,提出一种基于声场图像分析的故障诊断与定位方法。方法首先,构建声音测试系统并划分检测对象的空间区域,逐一采集信号并依据对应空间位置关系进行重构与组合;其次,将一段时间内的信号能量进行叠加,同时依据空间位置关系形成叠加状态的声场图像信息;然后,引入二维经验模式分解(BEMD)分析空间域图像信息,消除环境噪声干扰并得到声场图像的高频信息。结果对不同位置、不同种类的墨路系统故障轴承进行特征分析与比对,利用IBIMF分量及统计特征实现了轴承内、外圈故障的诊断,利用无量纲特征实现了不同故障位置的有效定位,并通过实验验证了方法的有效性。结论所提出故障诊断方法发挥了非接触测量优势,同时具有较强故障表征能力,适用于同类复杂机械系统。