基于图像处理的印刷品缺陷检测与分类系统

摘要

近年来，随着印刷行业的迅速发展与印刷技术的不断提高，印刷品印刷精度要求也在不断提高，这无疑对印刷品质量检测提出了更高的要求。然而，当前我国的印刷品检测技术正处于发展阶段，针对此问题，本文从提高印刷品缺陷检测的实时性、准确性出发，研究印刷品缺陷检测与分类技术，该技术对于印刷行业的发展具有重要的意义。 本文把图像处理、模式识别等技术和印刷工业进行结合，设计了一套利用图像处理技术的印刷品缺陷检测与分类系统，实现对缺陷印刷品的检测以及缺陷类型的分类。印刷品缺陷检测方面，在对印刷品图像进行预处理后，通过图像差分法，检测出有缺陷图像并将缺陷提取显示出来，算法的缺陷检测准确率较高。缺陷类型分类方面，在建立BOW模型基础上，利用支持向量机分类算法，对缺陷类型进行分类，在经过多次试验比较，选择了合适的分类核函数后，通过对分类器的多次样本训练，使得分类器达到了比较理想的状态，缺陷类型分类准确率达到90%以上，分类准确率较高。 根据系统功能要求，设计了一套检测与分类的软件系统，实现了系统登录、印刷品图像采集、图像预处理、缺陷检测、缺陷图像显示、缺陷分类等功能。多次实验结果表明，软件系统运行稳定，缺陷检测与类型分类准确率较高，实现了预定目标，符合精度要求，对印刷品缺陷检测技术发展具有一定的实用价值。

目录

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1绪论

1.1研究背景及意义

1.2印刷品缺陷检测研究现状

1.2.1国外研究现状

1.2.2国内研究现状

1.3研究内容

1.4章节安排

2系统整体方案设计

2.1印刷品缺陷检测的基本原理

2.2系统整体设计

2.3系统硬件选型

2.3.1 光源及照明系统设计

2.3.2 图像采集模块设计

2.3.3 电气模块

2.3.4 计算机选型

2.4 本章小结

3印刷品图像缺陷检测算法研究

3.1图像预处理算法研究

3.1.1采集图像灰度化

3.1.2灰度图像增强

3.1.3图像滤波

3.2模板制作

3.3图像配准算法

3.3.1基于图像灰度信息的图像配准

3.3.2基于变换域的图像配准

3.3.3基于图像特征的图像配准

3.3.4本课题匹配算法

3.3.5基于SIFT的特征点图像配准

3.4印刷品缺陷检测算法

3.4.1图像差分法

3.4.2缺陷图像二值化

3.4.3形态学处理

3.5本章小结

4基于支持向量机的印刷品缺陷分类

4.1缺陷类型分析

4.2支持向量机简述

4.2.1线性支持向量机

4.2.2非线性支持向量机

4.2.3核函数

4.3 支持向量机算法实现

4.3.1算法步骤

4.3.2 LibSVM软件包简介

4.4 基于SVM的缺陷分类

4.4.1特征选择与提取

4.4.2特征点聚类

4.4.3构造BOW模型

4.4.4核函数选取

4.4.5训练分类器

4.5试验分析

4.6本章小结

5系统软件与界面设计

5.1软件与界面开发工具介绍

5.2系统需求分析及功能设计

5.2.1系统需求分析

5.2.2功能模块设计

5.3系统界面功能实现

5.4本章小结

6总结与展望

6.1总结

6.2展望

致谢

参考文献

附录