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一种基于机器视觉的印刷品缺陷自动检测方法

摘要

本发明公开了一种基于机器视觉的印刷品缺陷自动检测方法,采用凸性形状匹配方法,首先对采集的合格的印刷品图像进行配准;然后由这些配准后的合格的印刷品图像形成平均图像、亮模板图像和暗模板图像;最后,采用形状凸性匹配方法,对待检测的印刷品图像和平均图像进行配准,将待检测图像中高于亮模板图像或低于暗模板图像的像素标记为缺陷点,并去除孤立的缺陷点、融合离散的缺陷区域。本发明的一种基于机器视觉的印刷品缺陷自动检测方法,其中的凸性形状匹配方法具有图像匹配速度快、匹配精度高的优点,所设计的基于亮模板和暗模板图像的缺陷检测方法适应性强、能有效检测出印刷品中的缺陷,应用所提出的方法可以提高整个检测系统的精度与效率。

著录项

  • 公开/公告号CN107389693B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-04-21

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 西安理工大学;

    申请/专利号CN201710514247.9

  • 发明设计人 张二虎;高敏;段敬红;

    申请日2017-06-29

  • 分类号G01N21/89(20060101);

  • 代理机构61214 西安弘理专利事务所;

  • 代理人成丹

  • 地址 710048 陕西省西安市金花南路5号

  • 入库时间 2022-08-23 10:56:03

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-07-17

    专利权的转移 IPC(主分类):G01N21/89 登记生效日:20200629 变更前: 变更后: 申请日:20170629

    专利申请权、专利权的转移

  • 2020-04-21

    授权

    授权

  • 2020-04-21

    授权

    授权

  • 2017-12-22

    实质审查的生效 IPC(主分类):G01N21/89 申请日:20170629

    实质审查的生效

  • 2017-12-22

    实质审查的生效 IPC(主分类):G01N21/89 申请日:20170629

    实质审查的生效

  • 2017-12-22

    实质审查的生效 IPC(主分类):G01N 21/89 申请日:20170629

    实质审查的生效

  • 2017-11-24

    公开

    公开

  • 2017-11-24

    公开

    公开

  • 2017-11-24

    公开

    公开

  • 2017-11-24

    公开

    公开

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