印刷品缺陷检测中关键技术的研究

摘要

图像配准和图像分割在印刷品的缺陷检测中占据着举足轻重的地位，成为机器视觉软件设计开发成败的关键要素。
　　本文研究的图像配准技术是以图像的纹理和几何特征为基础，采用VE4000视觉系统中图像配准算法理论进行实验，设计单一模板，进而根据待配准图像的特征，裁剪单一模板拼接生成基准参考图像。在VE4000配准算法的基础上，重新设计模板，将七个模板无缝拼接形成标准图像，再通过模板匹配，将待配准图像与标准图像中进行模板匹配，进而在标准图像上裁剪出与待配准图像的大小一致的基准参考图像。
　　本文研究的图像分割技术是以印刷品的区域特征为基础，采用C-V模型的水平集算法和 BLOB分析技术进行实验。对图像分别用投影和种子预处理算法对图像进行去噪。进而采用水平集算法和BLOB分析分别对特定区域进行分割。水平集算法是根据曲线内外的能量推动初始曲线的变化，迭代，最终达到图像分割的目的。基于BLOB分析，首先对图像进行二值化处理，采用连通性BLOB分析，取得最大连通区域的特征，并对最大连通区域进行图像校正和二线性插值操作，最终，比对水平集和BLOB分析的分割结果。
　　比对图像配准和图像分割算法的实验结果。对VE4000图像配准算法和改进的图形配准算法分别进行操作，两种算法都能获取配准图像，然后对配准图像进行差影操作，根据BLOB分析的效果，得出改进算法的配准精度优于VE4000配准算法。采用C-V水平集算法对图像进行分割，并没有达到预期的分割效果。进而分析图像特点，采用BLOB图像分析算法对图像进行处理，该算法达到要求的分割目的，而且分割精确，速度较快，鲁棒性较强，完全满足了生产的需求。

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1 绪论

1.1 课题的背景及研究的意义

1.2 国内外的研究现状与发展趋势

1.3 论文的主要工作及组织结构

2 图像处理相关理论

2.1 机器视觉系统

2.2 图像配准

2.3 模板匹配

2.4 图像差影

2.5 图像分割

2.6 本章小结

3 图像配准与图像分割算法研究

3.1 基于特征配准算法

3.2 水平集图像分割算法

3.3 BLOB算法

3.4 本章小结

4 图像处理技术在印刷品缺陷检测中的算法设计

4.1 图像配准算法设计

4.2 图像分割算法设计

4.3 本章小结

5 图像处理技术在印刷品缺陷检测中的应用

5.1 图像配准算法实验结果及分析

5.2 图像分割算法实验结果及分析

5.3 本章小结

6 结论与展望

6.1 结论

6.2 展望

致谢

参考文献

附录