彩色印刷品視覺檢測相關算法研究.pdf

1、中國是一個出版大國，每年各種印刷品的產量很大，傳統(tǒng)的人工檢測效果很容易受到人為因素影響。近年來，隨著現(xiàn)代化工業(yè)生產對產品質量的要求越來越高，高成本、低精度和速度緩慢的人眼檢測方式促使基于機器視覺的在線印刷質量檢測系統(tǒng)迅速發(fā)展。這種新興的檢測方式能夠快速有效的完成檢測任務，幫助印刷產業(yè)在保證穩(wěn)定的產品質量的同時降低生產成本。
　　 然而對印刷品進行正確的實時檢測還有很多難點，它需要復雜而費時的算法，特別是在彩色印刷品的檢測問題上表

2、現(xiàn)的更加明顯。由于彩色圖像中顏色信息復雜的表達方式，灰度圖像的處理技術無法直接應用到彩色圖像上。如果沒有一些有效的彩色圖像處理技術，那么彩色印刷品的在線缺陷檢測將會成為空談。本論文就是試圖解決這種困難而在彩色圖像處理上做出一些嘗試。
　　 內容主要包括以下幾個部分：
　　 首先簡述了人類在視覺感知色彩時的方式和特點，并以此為根據對目前為止已經提出的幾種重要的顏色空間進行歸類和分析，并述及這些顏色空間的轉換關系。
　

3、　 分別設計了彩色印刷品視覺檢測系統(tǒng)的結構配置和檢測流程以滿足實驗的需要，并分析了設計的依據。
　　 提出了一種彩色圖像自適應的混合平滑濾波方法。CCD相機采集圖像時，脈沖噪聲污染檢測圖像難以避免，嚴重的影響了后續(xù)的圖像處理工作。因此平滑濾波算法是彩色印刷品檢測的必要組成部分。將一組 矢量中值濾波和一個Sugeno類型的神經模糊推理系統(tǒng)串聯(lián)在一起，通過遺傳算法的訓練，混合濾波器中的模糊神經網絡學習并獲得合理的規(guī)則數(shù)據庫，從而滿

4、足復雜的非線性映關系，將各個輸入變量映射為優(yōu)化后的輸出結果，有效的抑制了噪聲同時又不破壞圖像的細節(jié)。
　　 選擇基于角點特征的圖像配準算法，實現(xiàn)了參考圖像與缺陷圖像之間的精確配準
　　 在HIS顏色空間上提出了一種基于距離的矢量排序方法。矢量數(shù)學形態(tài)學逐漸成為彩色圖像處理和分析的有力工具，但HIS顏色空間存在明顯缺陷，為了使彩色圖像上的形態(tài)學運算更加符合人類的視覺感知，利用飽和度和亮度平面確定的系數(shù)，通過非線性加權值決定

5、顏色矢量的排序規(guī)則。還利用最小生成樹的矢量排序能力在形態(tài)學指定的掩膜窗口上簡單有效的計算出最小上確界和最大下確界之間的矢量距離。
　　 提出了一種利用動態(tài)閾值范圍分割彩色印刷品缺陷的方法。圖像分割技術對于圖像處理工作非常重要，但是顏色表達的非線性以及人類的視覺特性導致彩色圖像使用固定閾值分割的效果比灰度圖像更差。按照動態(tài)閾值的方法能夠將參考圖像和檢測圖像配準后的差分圖像轉換為真正的缺陷圖像。
　　 定義了一種游程編碼方式