| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 1 前言 | 第9-31页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 基于机器视觉的印刷品全画面质量在线检测技术 | 第10-12页 |
| 1.3 国内外研究及应用现状 | 第12-14页 |
| 1.3.1 国内研究及应用 | 第12-13页 |
| 1.3.2 国外研究及应用 | 第13-14页 |
| 1.4 课题理论基础 | 第14-31页 |
| 1.4.1 印刷品质量评价 | 第14-18页 |
| 1.4.2 数字图像处理 | 第18-19页 |
| 1.4.3 色度空间转换 | 第19-23页 |
| 1.4.4 胶印中常见的印刷故障 | 第23-29页 |
| 1.4.5 切比雪夫距离 | 第29-30页 |
| 1.4.6 差影法 | 第30-31页 |
| 2 材料与方法 | 第31-59页 |
| 2.1 印刷品缺陷检测方法及思路 | 第31-33页 |
| 2.2 图像动态分区 | 第33-38页 |
| 2.3 色差检测 | 第38-40页 |
| 2.3.1 RGB到Lab色空间转换 | 第38-39页 |
| 2.3.2 色差点判定 | 第39-40页 |
| 2.4 图像分割 | 第40-44页 |
| 2.5 缺陷判定 | 第44-52页 |
| 2.5.1 缺陷形状 | 第44-47页 |
| 2.5.2 缺陷数字化 | 第47-51页 |
| 2.5.3 缺陷分类 | 第51-52页 |
| 2.6 程序实现 | 第52-59页 |
| 2.6.1 软件开发工具 | 第52-53页 |
| 2.6.2 界面设计 | 第53页 |
| 2.6.3 参数设置 | 第53-54页 |
| 2.6.4 载入标准图像 | 第54-55页 |
| 2.6.5 缺陷检测 | 第55-58页 |
| 2.6.6 故障反馈 | 第58-59页 |
| 3 结果与讨论 | 第59-64页 |
| 4 结论 | 第64页 |
| 4.1 结论 | 第64页 |
| 4.2 创新点 | 第64页 |
| 5 展望 | 第64-66页 |
| 6 参考文献 | 第66-71页 |
| 7 攻读硕士学位期间发表论文情况 | 第71-72页 |
| 8 致谢 | 第72-73页 |
| 附录 | 第73-99页 |