基于机器视觉的防伪纸安全线检测关键技术研究与应用

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1、基于机器视觉的防伪纸安全线检测关键技术研究与应用基于机器视觉的防伪纸安全线检测关键技术研究摘要目前，我国防伪纸张安全线的检测绝大部分依靠人力完成，检测速度慢，易漏检。本文提出了一种基于机器视觉技术的低成本／高性能的实时自动检测方法，对自动检测系统的构成、高清晰度图像的获取以及图像的实时处理算法等进行了比较深入的研究，在国内首次成功地解决了防伪纸张安全线在线自动检测的难题。该系统具有实时在线、高速、非接触和全自动测量的特点。本文在以下几个方面进行了深入的研究和讨论，主要内容有：(1)基于线扫描相机的机器视觉系统的构成；(2)适用于防伪纸全

2、息开窗安全线检测的照明方法和高清晰度图像的获取；(3)防伪纸全息开窗安全线图像处理的算法，包括：阈值化、模版匹配、Blob分析和边缘检测等。本文通过理论研究和实验分析，证明了使用基于线扫描相机的机器视觉系统用于防伪线全息开窗安全线检测的可行性。关键词：机器视觉全息安全线线扫描相机阈值化模版匹配Blob边缘检测基于机器视觉的防伪纸安全线检测关键技术研究与应用ResearchonKeyTechnicalofAntifalsificationPaperSecurityThreadInspectionBasedonMachineVisionAB

3、STRACTNowinChina，Mostinspectiononantifalsifiactionpapersecuritythreadismademanually．Theinspectionisslowandeasytomakemistake．Inthispaper，areal—timeinspectmethodwhichisbasedonthemachinevisiontechnicalhasbeenputforward，thismethodislow—costandhigh—performance．Wehaveresearche

4、dontheframeoftheinspectionsystem,howtogetthehigh-qualityimageandthereal—timeimageprocessingarithmetic．Inchina，theproblemofreal—timeinspectionofantifalsifiactionpapersecuritythreadhasbeensuccessfullysolvedforthefirsttime．Thesystemhasthefeatureslikereal—timeonline，high—spe

5、ed，nocontact，automaticinspetion．Thispaperhasdiscussedthenextpoints：(1)Theresearchontheframeofatypeofmachinevisionsystemwhichbasedon1ine—scancamera．(2)The1ightingmethodwhichisfittotheholographicwindowedsecuritythreadthatusedinantifalsifiactionpaperandthewaytogethigh-quali

6、tyimage．(3)Imageprocessingarithmeticsuchasthresholding，modelmatch，Blobanalysisandedgedetection．Inthispaper，authorprovedthefeasibilityofusingthemachinevisionsystembasedon1ine—scancameratoinspecttheholographicwindowedsecuritythreadthatusedinantifalsifiactionpaper．KEYWORD：m

7、achinevisionholographicwindowedsecuritythreadLine—scancamerathresholdingmodelmatchBlobanalysisedgedetectionV基于机器视觉的防伪纸安全线检测关键技术研究与应用符号清单卜阅值f(x，y)——在图像坐标(x，y)处的亮度值矗一一类内方差蠢一一类间方差《一一总体方差p一一平均灰度珥(f)——在阈值t处的熵&(”，v)一一去均值归一化互相关法的匹配度量值v厂(工，_)，)一一(x，y)处的梯度盯——滤波尺度VIII基于机器视觉的防伪纸安全线

8、检测关键技术研究与应用插图清单图1．1防伪纸上安全线窗口的示意图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯1图1．2合格的安全线窗口与有纸病的窗口图像⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯2图1．3典型的机器视