基于统计阈值法的印品缺陷检测

针对印刷品的缺陷检测问题,在传统模板匹配法的基础上,根据统计过程控制原理,提出利用统计阈值法代替传统的固定阈值法,以自动确定图像上各个像素点的灰度阈值,解决了传统固定阈值法在边缘纹理区域容易产生轮廓误检和漏检的问题。实验结果表明,改进算法相对于传统算法在检测精度和检测速度上都有明显提高。     

基于改进多类支持向量机的印刷缺陷检测

针对印刷品缺陷检测问题,为了对缺陷位置、形状、类型等信息进行有效的识别和分析,提出了一种基于改进多类支持向量机的印刷缺陷检测方法。首先根据人眼视觉特性,将配准后的印刷图像通过基于动态阈值的差分运算,快速地得到二值缺陷图像;然后采用由缺陷几何特征和形状特征构成的特征向量对缺陷信息进行分析和描述;最终通过改进的多类支持向量机实现印刷缺陷的准确识别。实验结果表明,相对于一对一型支持向量机(OVOSVM)和一对多型支持向量机(OVRSVM),在实际训练样本较少的情况下,该方法具有检测速度快、识别准确率高的特点,能够有效解决印刷品缺陷检测问题。     

基于ROI模板的印刷品图像配准方法

针对印刷品质量检测中图像配准问题,提出了一种基于ROI(region of interest)模板的印刷图像配准算法.该方法以Canny算子获取的图像梯度向量为基础,定义相似性度量,同时结合阈值终止条件和矩阵搜索策略提高算法效率,并利用最小二乘法调整配准参数,最终实现彩色印刷图像高效配准.试验结果表明,相对于传统的图像配准算法,该方法配准精度高、速度快,而且鲁棒性强,能够为印刷品质量检测提供一种高效的图像配准算法.     

基于遗传算法的超声检测图像分割识别方法

基于钎焊电触头焊接质量超声成像无损检测的原理，针对超声图像分割过程中阀值难以确定的问题，以灰度图像的直方图熵作为评价标准，把图像阈值分割问题定义为一个优化问题，利用遗传算法寻优的高效性；搜索到能使分割质量达到最优的分割参数－－图像分割阈值，据此阈值可以区分出超声图像中的缺陷部分与焊合区域，因此对于后续的焊接缺陷识别具有重要的意义，实验结果表明，该算法分割切实可行，有效地缩短了寻找阈值的时间。     

一种仿射变换的印刷品缺陷检测方法

针对传统印刷品缺陷检测方法速度慢、检出率低的问题,提出一种仿射变换的快速检测方法.首先利用SURF(speeded-up robust feature)算法进行特征点匹配,并采用RANSAC(random sample consensus)算法剔除误配点后得到高纯度的匹配点对,然后利用最小二乘法拟合得到变换参数,最后通过图像差分和后处理,识别并标记出缺陷所在位置.经过试验验证,相对模板匹配和分层检测算法,该方法无论在算法速度还是缺陷检出率上都有很大提高.     

图像处理技术在彩色印刷品质量检测中的应用

基于数字化、高精度彩色印刷的需求,将图像处理技术应用到彩色印刷品的质量检测中,制定了印品图像的检测方案,并对方案中的采集、去噪、分色处理进行了理论分析和试验验证,在保证较高处理速度的同时得到了较为理想的处理效果,为进一步研究彩色印刷质量检测系统奠定了基础.     

基于统计方法的自适应阈值SUSAN边缘检测方法

针对传统SUSAN边缘检测方法要人为根据图像不同对比度反复调整设定阈值,检测结果随机性强、不稳定的缺点,提出了一种自适应生成灰度差阈值的改进SUSAN算法.首先,通过统计的方法来反映相邻像素点灰度的空间分布情况;然后,计算图像的对比度,建立对比度与灰度差阈值的关系;最后,生成自适应的灰度阈值,进行边缘检测.本文算法的实验结果与其他边缘检测算法相比,边缘检测效果更好,并且具有抗噪性能.     

一种基于灰度投影的带钢表面缺陷检测算法

根据带钢表面缺陷图像的特点提出了一种利用带钢图像的灰度投影进行带钢表面缺陷目标检测的一种算法.该算法首先是把带钢图像分别进行向下和向左的灰度投影,然后在此基础上计算出向下投影与向左投影的投影均值并分别找出其中的最大值与最小值,之后分别把它们做差,如果向下投影均值的差值和向左投影均值的差值中至少有一个超过了给定的阈值则认为图像存在缺陷,否则无缺陷.该算法在多次实验中都能够很成功地完成带钢表面缺陷目标检测的功能.     

焊缝缺陷的水淹没分割算法

针对焊缝射线检测图像缺陷分割速度慢、精度低的问题,提出了一种基于水淹没原理的缺陷分割算法,即依据水流借势取径、盈满则溢的思想,对缺陷及周边区域进行逐级淹没,并根据淹没面积变化来确定分割阈值.该算法首先利用灰度曲线波形分析检测缺陷,获取缺陷种子点,然后从种子点出发对图像进行逐级淹没,淹没过程采用逐线搜索策略.淹没结束后,通过分析各水位淹没面积相对增量的变化来确定阈值水位.实验结果表明,水淹没分割算法的分割耗时大约是Alaknanda方法的5.3%,Kaftandjian方法的25%,分割误差大约是Alaknanda方法的27.33%,Kaftandjian方法的53.14%,因此具有较好的分割速度和精度.     

基于HALCON的无标记印刷品图像质量检测

提出一种新的无标记印刷图像质量检测方案,采用HALCON编程实现,主要包括配准区域选取、图像配准和缺陷检测等关键步骤.首先根据印刷品图像的区域特征自动选择配准区域,然后使用基于形状的图形配准算法实现快速的图像配准,最后利用改进的差影匹配算法完成缺陷检测.实验结果证明,该方法能从无标记印刷品图像中自动选取配准区域,并且快速、精确地完成配准,有效地检测出缺陷.     

平网印花机对花检测系统的实现

针对传统的平网印花机生产过程中出现的“错花”、“跑花”等现象，而控制系统不能实时监测，并做出及时调整的问题，提出一种将图像处理技术应用到平网印花机的对花在线检测环节的方法，设计了一种基于DM642的平网印花机自动对花检测系统．为实现平网印花机全自动对花提供了解决方案。     

一种基于互相关的图像定位匹配算法研究及应用

提出了一种基于互相关的图像定位匹配算法.该算法利用互相关实现图像定位匹配,同时采用了金字塔分层来弥补互相关匹配带来的大运算量的不足,克服了以往图像匹配中精度低的缺点,匹配精度可以达到亚像素甚至1/100像素级;通过在印刷质量自动化检测系统中的应用,验证了该算法的高精度与高速度特性.     

基于高鲁棒性遗传算法的印刷质量自动检测方法研究与实现

目前高速印刷机印刷产品质量检测问题一直存在,为解决印刷质量在开机运行状态下自动检测速度与精度问题,提出了一种基于计算机智能图像处理的优化解决方案,核心是引入高鲁棒性遗传算法,从提高计算机图像比对算法本身解决在线检测速度和精度问题,特别注意针对印刷行业普遍存在的印刷质量问题特点,创建基于遗传算法的印刷质量检测算法、建立适应印刷机的在线质量检测系统,并实现算法与实际应用的结合,尤其是与面阵CCD传感器的结合使用,为传统印刷企业提供可行的一整套在线监测解决方案及实验设备,提高印刷质量检测效率和质量,达到国内领先水平,并降低劳动成本。     

应变片外观缺陷检测方法

应变片是用于测量应变的关键元件,在实际中应用广泛,其外观缺陷检测在工业生产中具有重要意义。本文针对应变片图像缺陷检测存在的难点和人工目视检测应变片外观缺陷存在的成本高、检测结果不稳定、效率低等问题,提出了一种自动检测应变片外观缺陷的方法。其中提出了方向canny边缘检测算法,在准确检测出应变片图像边缘的同时,有效解决了传统canny边缘检测算法的耗时问题;针对应变片图像灰度分布不均、光照剧烈变化等情况,提出了动态阈值法来分割丝栅区和焊接区。首先,对应变片图像采用双边滤波进行预处理,在去除噪声干扰的同时保留边缘信息;然后,根据方向canny算子分割出感兴趣区域;其次,根据动态阈值法分割出丝栅区和焊接区;最后,采用形态学操作的方法,检测应变片存在的缺陷。实验结果表明,本文所提检测方法能够准确有效的检测出应变片外观缺陷,算法稳定性高,满足实时性要求;同时系统人工干预少,检测效率高,能实现自动检测。     

一种星图中星的提取方法

在分析星图中的星像和小目标图像中的小目标像的共性的基础上，提出了一种将高通滤波和动态阈值相结合的星图中星的提取方法，来完成星图处理过程中较为耗时的星图提取工作．即滤波后先确定阈值，再通过高通滤波提取图像的候选点，由于虚假目标太多，需要通过动态阈值对候选点进行二次提取．仿真结果表明：这种方法与矢量法相比，当不给星图加背景噪声时，两种方法提取精度相当．一旦给星图加上噪声，矢量法的提取精度迅速下降，提出的方法的提取精度远远高于矢量法，而提取时间却与矢量法相差无几．因此提出的方法表现出较强的抗噪能力。     

基于机器视觉印品缺陷检测的滤波算法

彩色印刷品是经过多色印刷后形成的,各色之间不可避免地存在一定程度的套印位置偏差等工艺缺陷．针对这个问题,提出了一种从印刷品差分图像中滤掉边缘噪声的算法．基于印刷工艺因素的影响及标准图像的自身结构特征,设计了滤波算法由图像乘、全局亮度门限和腐蚀／膨胀等部分组成．实验证明该算法能有效地降低边缘噪声。     

基于BAS-2D-VMD的图像去噪算法

针对2D-VMD(2D-Variational Mode Decomposition)算法需要人为预设K值的问题,提出了一种基于BAS-2D-VMD(Beetle Antennae Search Algorithm-2D-Variational Mode Decomposition)的图像去噪算法.该方法首先用BAS算...     

基于边界剥离分水岭算法的重叠颗粒分离研究

针对采集的洗煤厂煤尘图像颗粒重叠严重的问题,运用传统图像二值化方法处理速度慢、不适用于低对比度指纹图像。分水岭分割算法对噪声敏感和易于产生过分割问题,为了提高图像分割的效率和鲁棒性,提出一种新的基于边界剥离距离变换分水岭算法的图像分割方法。该方法通过将图像分割为不相交的N个子窗口,并求出各个窗口对应像素的灰度均值,经改进动态阈值法进行二值化处理,得到的二值化图像经边界剥离距离变换获得灰度图像,最后利用分水岭算法对图像进行分割处理。数值实验结果表明,与传统分割方法比较,此方法处理效率高、鲁棒性好。不但成功地解决了分水岭存在的过分割问题,还大大提高了算法的搜索效率;可以快速准确地分割出目标,是一种有效的图像分割方法。     

基于粒子群的彩色印刷品图像分层搜索定位算法

针对彩色印刷品表面质量在线检测过程中存在目标图像定位精度低、定位速度慢而导致检测误判率高、检测效率低等问题,提出了一种基于粒子群的彩色图像分层搜索定位新算法.首先采用图像金字塔结构在空间域中对彩色图像进行分层,分析尺度因子和层数的选择对提取目标图像关键特征的影响;其次,基于边缘特征建立各层的匹配模型,最后引入粒子群算法(PSO)求解每层的最优匹配参数,实现待匹配对象的快速定位.实验结果分析表明,该方法对宽幅面彩色印刷品像素大小为1024×454的目标图像平均校正偏差不超过0.1°,即水平方向上的定位误差可达0.017个像素;对角度偏移小于6°的图像,分3层搜索校正的最长时间仅为12.6 ms,以上实验结果显示出该定位方法具有较高的精度和较强的实时性.