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包装印刷品印后缺陷检测方法与技术研究

目录

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1绪论 (1)

1.1印品质量及印品质量检测 (1)

1.2机器视觉检测技术在印刷包装行业的应用 (1)

1.3印刷缺陷检测研究及其目前存在的问题 (2)

1.4本文研究目标及意义 (3)

1.5本文主要内容安排 (4)

2基于HALCON的烟标印刷缺陷检测系统设计 (5)

2.1机器视觉系统组成 (5)

2.1.1图像采集系统 (5)

2.1.2图像处理系统 (7)

2.1.3 其他外围设备 (7)

2.2机器视觉的应用 (8)

2.3印刷质量检测系统 (8)

2.3.1系统构成及具体参数 (9)

2.3.2系统软件结构 (10)

2.4基于HALCON的烟标缺陷检测系统软件 (10)

2.4.1 HALCON10图像库 (10)

2.4.2烟标印刷品缺陷检测系统结构 (11)

2.5本章小结 (12)

3图像分割及形态学处理算法 (13)

3.1图像分割 (13)

3.1.1图像分割在缺陷检测中的应用 (13)

3.1.2数字图像分割理论 (13)

3.2图像通道与彩色图像灰度化处理 (18)

3.3形态学处理 (18)

3.4本章小结 (18)

4模板匹配算法研究及其实验分析 (19)

4.1模板匹配概述 (19)

4.1.1模板匹配的分类 (20)

4.1.2 Halcon中基于形状的模板匹配算法的实现 (20)

4.2品牌模板匹配定位实验 (22)

4.3本章小结 (24)

5缺陷检测算法研究及其实验分析 (25)

5.1刀丝的形成及分类 (25)

5.1.1刀丝检测算法难点 (26)

5.1.2常用算法及检测效果 (27)

5.2烫金缺陷产生的原因及分类 (29)

5.3缺陷检测流程 (29)

5.3.1刀丝缺陷检测 (30)

5.3.2刀丝缺陷检测结果 (31)

5.3.3烫金缺陷检测 (35)

5.3.4烫金缺陷检测结果 (36)

5.4本章小结 (38)

I

西安理工大学硕士学位论文

6总结与展望 (39)

6.1总结 (39)

6.2展望 (40)

致谢 (41)

参考文献 (43)

附录A硕士期间发表学术论文 (45)

附录B 部分程序代码 (46)

II

1绪论

1绪论

印刷品是一种靠视觉仲裁的商品和艺术品,虽然人类总有趋于客观量化的主观愿望,但是其质量检测总也离不开人类的视觉感受。

1.1 印品质量及印品质量检测

从印刷技术的角度评定,不同类型的印刷产品具有不同的内涵要求[1]:对于线条或实地印刷品,要求文字不花、套印精度好、清晰度高、无背面蹭脏等。对于彩色网点印刷品,需阶调、色彩再现忠实于原稿,网点不变形、光泽好、套色准确,无重影、透印、背面粘脏及机械痕迹[1]。这些外观特性的综合效果[1],反映了印刷品质量的综合效果,也是印刷品质量管理的根本内容和要求。

传统的印刷品检测是依据,印刷品的呈色是对不同波长光的选择性吸收这一原理,用密度计、色度计及分光光度计,对印刷品进行检测。国内企业对印品质量进行检测与控制的主要做法是[2]:通过有经验的师傅参照打样张,用眼睛观察抽取的印张上的测控条及整体效果,对印品的质量进行评价,对印刷过程作以调整。该方法存在着以下几方面的问题[2]:

1)依赖操作者主观的判断和经验积累,检测结果的可重复性、稳定性、效率得不到足够保证,质量控制的数据化和规范化便无从谈起;

2)不同的印刷工对印刷机和水墨量等进行调整,同一机器不同操作者,得到不同的印刷质量,出现质量前后不一致的现象;

3)抽样检测随机性强,不能反映抽样前后的真是印刷状况,因此对后续印刷调整也不够准确。此外,当印刷工发现问题并做出调整时,已产生大量不良印品,导致印刷材料浪费严重,生产效率低下,不符合现代印刷市场的发展需要;

4)对测控条进行检测,不能完整的获得印刷画面上的信息,测控条主要放置在叼口、拖梢或张边边缘区域,纸张变形,水墨的动态平衡,机器振动等因素,会影响控制条反映的信息,无法应用测控条的信息对画面部分的哪个区域作出调整,做怎样的调整。

1.2 机器视觉检测技术在印刷包装行业的应用

机器视觉(Machine Vision)就是用机器代替人眼来完成检测或其他识别工作。

随着社会经济技术的飞速发展和人类期望值的不断提高,传统的以人工检测为主的印品检测技术已经不能很好的适应并满足印刷企业对印品检测的需求。而同时机器视觉因其具有快速性、智能化、可现场性、可重复性特点,在很多应用场合得到了具体的应用。在机器或生产线上,机器视觉可以检测产品质量以便将不合格产品剔除,因此我们可以利用机器视觉技术来进行印刷品表面检测,检查印刷品是否存在缺陷。鉴于印品质量检测的技术困难和客观需求,印品检测机器在国内外市场上得到了的广泛研究并不断投入实际应

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