印刷品缺陷檢測中關鍵技術的研究.pdf

1、圖像配準和圖像分割在印刷品的缺陷檢測中占據(jù)著舉足輕重的地位，成為機器視覺軟件設計開發(fā)成敗的關鍵要素。
　　本文研究的圖像配準技術是以圖像的紋理和幾何特征為基礎，采用VE4000視覺系統(tǒng)中圖像配準算法理論進行實驗，設計單一模板，進而根據(jù)待配準圖像的特征，裁剪單一模板拼接生成基準參考圖像。在VE4000配準算法的基礎上，重新設計模板，將七個模板無縫拼接形成標準圖像，再通過模板匹配，將待配準圖像與標準圖像中進行模板匹配，進而在標準圖像上

2、裁剪出與待配準圖像的大小一致的基準參考圖像。
　　本文研究的圖像分割技術是以印刷品的區(qū)域特征為基礎，采用C-V模型的水平集算法和 BLOB分析技術進行實驗。對圖像分別用投影和種子預處理算法對圖像進行去噪。進而采用水平集算法和BLOB分析分別對特定區(qū)域進行分割。水平集算法是根據(jù)曲線內(nèi)外的能量推動初始曲線的變化，迭代，最終達到圖像分割的目的?；贐LOB分析，首先對圖像進行二值化處理，采用連通性BLOB分析，取得最大連通區(qū)域的特征，并

3、對最大連通區(qū)域進行圖像校正和二線性插值操作，最終，比對水平集和BLOB分析的分割結果。
　　比對圖像配準和圖像分割算法的實驗結果。對VE4000圖像配準算法和改進的圖形配準算法分別進行操作，兩種算法都能獲取配準圖像，然后對配準圖像進行差影操作，根據(jù)BLOB分析的效果，得出改進算法的配準精度優(yōu)于VE4000配準算法。采用C-V水平集算法對圖像進行分割，并沒有達到預期的分割效果。進而分析圖像特點，采用BLOB圖像分析算法對圖像進行處理