文章编号 :100022472
(
2005
)
0420053205
基于机器视觉印品缺陷检测的滤波算法
Ξ
谢 勇
1 ,2
,王耀南
1
,彭 涛
2
,龙永红
2
(
1. 湖南大学 电气与信息工程学院 ,湖南 长沙 410082 ;
2. 株洲工学院 包装与印刷学院 ,湖南 株洲 412008
)
摘 要 :彩色印刷品是经过多色印刷后形成的 ,各色之间不可避免地存在一定程度的套
印位置偏差等工艺缺陷. 针对这个问题 ,提出了一种从印刷品差分图像中滤掉边缘噪声的算
法. 基于印刷工艺因素的影响及标准图像的自身结构特征 ,设计了滤波算法由图像乘、全局
亮度门限和腐蚀/ 膨胀等部分组成. 实验证明该算法能有效地降低边缘噪声.
关键词 :计算机视觉 ;滤波算法 ;印品缺陷
中图分类号 : TP391141 文献标识码 :A
A Filtering Algorithm Based on Machine Vision Inspecting
for Printing Product Defects
XIE Yong
1 ,2
, WAN G Yao2nan
1
,PEN G Tao
2
,LON G Yong2hong
2
(
1. Colle
ge of Electrical and Information Engineering , Hunan Univ , Changsha , Hunan 410082 , China ;
2. College of Packaging and Printing , Zhuzhou Institute of Technology , Zhuzhou , Hunan 412008 , China
)
Abstract : A color printing product is produced by means of multi2color printing. So it is unavoidable to
bring about some technical defects between each color printing , such as overprint location deviation. For this
problem , an algorithm has been developed to filter edge noise from the difference images of printing products.
Based on the influence of technical factors and the structural features of the reference image , the filtering algo2
rithm, consisting of an image multiplication , a global intensity threshold and an erosion/ dilation , has been
proved to be effective for reducing edge noise of sampling images.
Key words :computer vision ; filter algorithm ; printing product defect
在印刷过程中 ,由于油墨化学变化、印版磨损和
环境条件等因素的影响 ,印品质量可能会有较大的
差异 ,如针孔、颜色失真、油墨溅污、黑点、文字模糊、
沾污、起皱、漏印、刮伤、错位等. 所有的缺陷反映到
视觉效果上就是和原先期望的印刷效果的不一致.
应用机器视觉检测技术实现印刷次品的自动分选 ,
可避免有缺陷的产品进入下一道工序 ,从而提高印
品总体质量 ,降低劳动强度和生产成本
[1 - 4 ]
.
通常用于将有缺陷的部件从其背景分离出来的
方法是变化检测
[5 - 7 ]
. 印刷缺陷表现在图像上 ,即
为待检图像缺陷处的灰阶值与标准图的差异. 将待
检图像的灰度值同标准图像进行差分
(
像素值相减
)
,判断其差值
(
两幅图灰阶值的相差程度
)
是否超
出预先设定的标准值范围 ,就能判断出印刷面有无
缺陷
[2 ,5]
.
图像相减是最直接的变化检测方法 ,待检图像
和标准图像在所有 x 和 y 位置上的绝对差异所生
成的差分图像 ,可表示为 :
Ξ
收稿日期 :2004 - 11 - 10
基金项目 :国家自然科学基金资助项目
(
60375001
)
作者简介 :谢 勇
(
1964 -
)
,男 ,湖南大学博士研究生 ,株洲工学院副教授
E2mail :xy @zhuzit. edu. cn
第 32 卷 第 4 期
2 0 0 5 年 8 月
湖 南 大 学 学 报
(
自 然 科 学 版
)
Journal of Hunan University
(
Natural Sciences
)
Vol. 32 ,No. 4
Aug1 2 0 0 5
