印刷质量检测系统的原理和技术要点

机器视觉就是用摄像机代替人眼,用计算机代替人的大脑。机器视觉用于印刷．包装质量检测的工作原理也很简单．用摄像机拍摄（采集）印品的图像,在计算机中与该印品标准图像（模板）比较,如果发现差异并超出设定的公差范围,即判定为不合格产品。当然,实际的机器视觉系统要复杂得多。     

机器视觉在印刷质量检测中的应用

机器视觉（Machine Vision），顾名思义就是将自动控制机器的能力和视觉传感结合起来。形象地说，人通过眼睛感知外部世界的变化，然后通过大脑进行分析处理、作出判断，最后由手和脚完成动作。机器视觉就是将这一过程通过具有运算能力的自动化控制设备来完成的。具体来说，机器视觉是用摄像机代替人眼，用计算机代替人的大脑来进行测量与判断的。     

代替人眼的机器视觉——全自动印刷品质量检测技术

如今,印刷企业受到交货期短、印刷成本高的双重压力,与此同时,人们对印刷品的质量要求却越来越高。企业如何在激烈的竞争中保持领先优势,关键在于能否为客户提供良好且稳定的质量。因此,全自动印刷品质量检测系统越来越多地受到业内外人士的关注。全自动印刷品质量检测技术,就是采用机器视觉代替人眼来检查印品质量,克服人眼难以得到持续、稳定的检查效果的弊端。同时,它以客观的记录检查结果,为印刷质量全过程控制创造了条件。一、基于机器视觉的印刷品质量检测原理如图1所示,基于机器视觉的印刷品质量检测系统可以分为两个过程:标准样张的…     

印刷质量视觉检测系统设计与应用

<正>近年来,随着数字成像技术和计算机软硬件技术的飞速发展,利用数字照相结合计算机处理形成的视觉检测技术已经被广泛用于工业监视、成品检验与质量控制等领域,并取得了一定的成功。视觉检测系统可以提高生产的柔性和自动化程度,可以代替人工视觉,提高生产效率和自动化程度,是实现工业自动化的基础技术。在印刷质量检测中,视觉检测系统可以随机对印刷品色彩进行控制,也方便对印     

图像技术在印刷检测中的应用

图像是印刷品的主要成分,图像检测技术也自然而然地成为印刷检测的关键技术.鉴于此,本文首先介绍了机器视觉技术及其系统的关键部分、应用及优点.其次介绍了它在印刷质量检测系统中的应用.最后着重介绍了其在钞票印刷质量检测流程中的应用.     

基于机器视觉的筒子纱密度在线检测系统

为提高筒子纱密度检测自动化程度,解决传统筒子纱密度测量方法效率低、操作复杂等问题,设计了一种基于机器视觉的筒子纱密度在线检测系统。该系统由质量传感器、光电传感器、蓝色面光源、工业摄像机、传送装置和工控机组成。研究了筒子纱图像校正算法,根据透视投影理论建立了筒子纱校正模型,还原了筒子纱上下边界的直线特性,得到了理想的筒子纱侧面图像,用积分法得到筒子纱的精确体积。150个筒子纱密度检测结果表明:通过像素当量折算出筒子纱实际最大直径和体积参数,再结合高精度质量传感器的数据,最终可计算出筒子纱密度,基于机器视觉的筒子纱密度在线检测系统的检测精度和稳定性能可满足生产要求。     

一种用于棉花图像分析的计算机视觉开发技术

<正>计算机视觉(Computer Vision,CV)是一门研究如何使机器"看"的科学,更进一步的讲,就是用摄影机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量,并进一步做图像处理,用计算机处理更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。目前,计算机视觉技术蓬勃发展且不断深入多个领域,为数字图像分析和模式识别提供了极大的方便,具有广阔的应用前景。针对棉花行业缺乏智能化分析技术的需求,本文介绍了一种用于棉花图像分析的计算机视觉开发     

包装印刷质量离线检测的应用分析

正由于印刷技术的不完善以及其他不可避免的随机因素,印刷品表面经常会出现各种缺陷,比如文字模糊、漏印、针孔、黑点、偏色等。为满足市场和客户高质量的要求,机器视觉与图像处理技术相结合的印品质量离线检测已成为一种趋势。本文介绍了质量检测系统的原理,根据其系统构成比较了几种常用的软硬件器件和技术。分析了在离线检测系统在包装印刷企业的应用现状和问题,提出高像素相机和高速图像获取技术是质量检测系统的关键。同时认为对于中小型包装印刷企业,离线与在线检测相结合的方式也是一种可持续的管理手段。     

机器视觉技术在粮食品质检测中的应用进展

机器视觉检测技术是通过获得图像,对图像处理分析的无损检测技术。随着图像技术专业化发展和计算机成本的不断下降,机器视觉检测技术在农产品方面应用会越来越广泛。为了充分了解这方面的技术,介绍国内外机器视觉技术在粮食等农产品表观品质、破损等方面的研究动态,展望机器视觉技术在粮食方面的发展前景。     

基于图像识别技术的电动工具视觉检测系统应用

介绍了一种基于图像识别技术的电动工具视觉检测系统。机器视觉传感器采集被测物体图像后,将原始数据送入图像识别检测模块,该模块由机器视觉算法和深度学习的图像处理技术组成,利用图像采集技术对可视化检测项目进行建模分析。实际应用表明,电动工具视觉检测系统的测量效果优于人工光学检测,避免了人为因素造成的检测误差。     

机器视觉技术及其在包装印刷质量检测中的应用

机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工怍环境或人工视赏难以满足要求的场合，     

棉花图像分割方法的比较与分析

正近年来,随着多媒体技术与计算机技术的飞速发展,机器视觉检测系统在棉花加工、检验领域得到应用。该系统通过工业相机以及计算机的方式,采用数字图像处理技术代替人眼对目标进行分析、识别与测量,能够有效克服人工方式的不足,提高生产效率,具有广泛的应用前景。在机器视觉检测系统中,图像分割是基础,而基于边缘的分割方法也是图像分割与模式识别的重要内容,对检测的效果有着重要影响。本文针对棉花图像分割方法进行研究,分别采     

“机器视觉检测系统”在卷盘烫印设备上的应用

<正>机器视觉,是将自动控制机器的能力和视觉传感结合起来。机器视觉检测系统是通过机器视觉产品,将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,图像系统对这些信号进行各种运算     

计算机视觉在农产品外部品质检测中的应用研究

计算机视觉技术是一种无损、快速、经济的检测技术,是有可能取代人工(视觉)检查方法,在农产品质量检测中得到广泛认可。外观是农产品非常重要的感官属性,它会直接影响农产品的市场价值和消费者的选择,还在某种程度上影响其内在品质。本文介绍了计算机视觉系统的非接触式布置和高照明系统组件、图像处理和图像分析技术;在此基础上,详细综述了计算机视觉在农产品外部品质检测领域的应用研究,重点讨论计算机视觉技术在此领域的优势与不足,旨在为农产品外部品质检测提供技术支撑,并保障消费者的食用安全。     

基于机器视觉的面粉白度检测系统

白度是面粉质量的重要指标之一,采用基于机器视觉的CCD摄像头实现对面粉白度的在线检测可以为面粉加工工艺参数的设定提供依据并因此提高面粉加工质量。系统采用opsis5150alc线阵CCD摄像机,通过它的输入输出接口实现与计算机之间的通讯,并将测量信号经处理后送入计算机,由计算机计算出当前所检面粉白度。针对当前所检白度值,可以实时调整面粉磨制工艺参数,从而获得稳定均一白度的产品。     

基于图像处理的织物疵点检测系统硬件设计

主要研究图像处理方法以及对织物疵点的自动检测设计。织物疵点检测系统的图像获取由硬件部分实现,硬件部分的组成主要有:照明环节、CCD摄像机、布匹传动机构和疵点检测处理分析系统等几部分。探索由图像采集卡以及工业计算机识别和处理织物疵点图像,把识别的结果存档并生成各种信息统计报表,达到在生产线的实时监控。最终从疵点检测的具体过程分析入手,提出了机器视觉系统来实现织物疵点自动化检测的方案。     

机器视觉在印刷质量检测中的应用

一、机器视觉检测系统的工作原理 1.机器视觉的含义 机器视觉(Machine vision),顾名思义就是将自动控制机器的能力和视觉传感结合起来.形象的说,人通过眼睛感知外部世界的变化,然后通过大脑进行分析处理、作出判断.最后由手和脚完成动作.机器视觉就是将这一讨程通过具有运算能力的自动化控制设备来完成的.     

织机钢筘筘齿间距检测系统研究

为了解决织机钢筘筘齿数量多,难以准确检测钢筘筘齿间距分布,造成后续织造过程中出现布面疵点的问题,文章提出基于机器视觉的织机钢筘筘齿间距检测系统,用于检测钢筘筘齿总数和筘齿间距。首先,用自行设计的图像采集系统,获取钢筘图像;然后,利用SIFT算法根据特征点相似度进行图像拼接;最后,利用图像分析方法对钢筘图像中的筘齿总数和筘齿间距进行测量。实验结果表明:检测系统能够准确检测钢筘筘齿总数及筘齿间距分布,作为织机钢筘质量评价提供客观依据;相比于人工检测,机器视觉检测系统检测具有精度高、效率高、稳定性好等优势。     

基于机器视觉的包装机空头烟支检测技术研究

对基于机器视觉的包装机空头烟支检测技术进行了研究：在图像获取阶段,在分析包装机空头烟支结构特点的基础上,提出了机器视觉系统光源的照明方式,并参照国标对照明的角度进行了计算。使获取图像上的烟支空头特征突出;在图像处理阶段,采用基于数学形态学的开操作对图像进行预处理,使图像上烟丝的纹理特征减弱,而空陷区域的特征更加突出;最后采用计算机图像斑点识别技术。判别出存在空头烟支的烟组,最终完成基于机器视觉的包装机空头烟支的检测任务。图3表2参13     

美卓过程质量视觉系统为造纸业带来更为卓越的表现

美卓销量颇高的机器视觉系统,也就是美卓过程质量视觉系统（Mesto PQV）现已增添数项新特性,从而帮助造纸厂进一步提升运行性并保证完美无暇的产品质量。这些新特性包括：全高清数码矩阵摄像机,可提供更精准的图像质量;图像分析能力的提升,保证更高标准的卷纸检测能力;新增超亮LED闪光灯,可在各解决方案中提供最佳图像质量;灵活优化的操作界面,可在任何地方为您提供操作支持。