彩色印刷套准标记的自动检测算法分析

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1、北京工业大学T学硕十学位论文而判断误差的存在与大小。其性能主要依赖于光电系统的精度，如透镜的畸变程度，脉冲电路的精度。只有印刷物前进方向这一个参数【3埘。目前我国的印刷机产品质量的检测方法依旧是靠人工检测。以胶印机套印精密度检i9lUE9I为例，检测方法是用人眼通过读数放大镜测量套印十字线间的宽度，它完全依赖人眼，检测手段比较落后，效率低，而且检测结果在很大程度上受到人为的因素的影响。同时，进行检测的工人必须是经验非常丰富的老师傅，普通工人无法对设备的质量进行检测。本研究致力于将图像处理和计算机视觉的技术应用于印刷生产中的监控和信息分析与提取，从而自动分析彩色套色标识，最大程度

2、减少经验性的人工检测。故本课题将引入以机器视觉和信号处理为主的研究对象。在这些领域中，与图像分割，几何特征提取的相关研究已有若干可借鉴的成果，其中有些是经典算法，如阈值分割，Hough变换，数学形态法等。在套色标志方面，处理的是常用带明显十字线特征的套准标记。1．3机器视觉及其应用1．3．1机器视觉简介机器视觉是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科，主要研究用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制【l叫21。目前，机器视觉已被大量应用于遥感图像分析、文字识别、

3、医学图像处理、多媒体技术、图像数据库、工业检测与军事等方面。应用于工业检测领域的机器视觉系统又称为工业视觉检测系统。工业视觉检测系统利用视觉手段获取被测物体图像与预先已知标准进行比较，从而确定被测物体的质量状况。视觉检测的最大特点是能够进行无损检测和非接触测量，这对生产中的成品质量检查尤为重要，可以保证产品质量，提高生产率，同时降低生产成本，节省劳动力。工业视觉系统的最初发展，大约始于70年代。计算机技术的进步，特别是集成电路技术的发展，计算机视觉理论的创新和完善，为工业视觉系统飞速发展提供了技术条件。到了90年代，在工业发达国家，工业视觉系统得到了广泛的使用，成为了计算机集成

4、制造系统最重要的组成部分之一。1．3．2视觉检测原理由于典型的工业视觉系统在生产流水线中在线工作，因此被测物体是运动第1章绪论的，图像的获取就要求必须与物体的运动同步进行；而且被测物体处于杂乱背景中，也要求视觉系统必须将其从中提取出来。此外，检测结果也必须及时报告或通讯给其它执行系统。如图1．1所示，工业视觉系统一般需要包括以下子系统：光源和光学成像系统；图像捕捉系统；图像采集与数字化系统；智能图像处理与决策系统、控制执行模块【131。工业视觉检测过程包括三个步骤：首先是利用各种光源和传感器进行数据采集；其次是对源图像进行数据处理、分析及特征提取，大部分情况下，基于预处理基础上

5、还需应用匹配技术进行物体检测，即先建立模板，然后用已有的模板与被检测物体相匹配，以便进行分类；最后是输出处理结果。在这个过程中，采集阶段得到的图像的清晰准确程度是检测系统良好运行的基础；数据处理、分析及特征提取阶段中计算机对图像处理的准确程度是检测系统能否达到预期效果的关键。图1-1典型机器视觉系统Figure1-1Typicalmachinevisionsystem1．3．3机器视觉技术的进展机器视觉理论是在20世纪50年代从统计模式识别开始的，当时的主要工作集中在二维图像分析和识别上。通常认为Roberts在1965年发表的论文是机器视觉研究中的开拓性工作。Roberts(

6、1965)通过计算机程序从数字图像中提取出诸如立方体、棱柱体等多面体的三维结构，并对物体形状及物体的空间关系进行描述。Guzman在图像理解中首先广泛利用启发式知识，他在1968年建立的“See"程序能把线画图分割成三维的物体。Fal在1972年建立的INTERPRET程序利用模型来帮助对不完全线画图进行解释。1977年DavidMarr提出了不同于“积木世界”分析方法的计算视觉(computationalvision)理论，该理论在80年代成为机器视觉研究领域中的一个十分重要的理论框架。而机器视觉系统的发展始于70年代，美国最初的机器视觉系统，采用了32K字节存贮器的DECL

7、IS—l1计算机和有128×128象素的CCD摄像机。1973年，美国自然科学基金会制定了1973—1982，发展视觉系统和机器人的计划，并在北京T业大学1=学硕十学何论文斯坦福、普度等大学率先展开研究．在日本，同期也展开了研究，并成功的将机器视觉系统用于印刷电路板的质量检测。同时，与机器视觉密切相关的其它技术也迅速发展。图像处理是机器视觉的基础。而边缘提取和阈值分割又是机器视觉应用在检测领域中的重点研究内容。边缘检测概念在1959年文献中被首次提出，文献中提到的Canny最早提出了边缘检测