基于CCD的烫印区域识别检测技术的研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 1 前言 | 第8-22页 |
| 1.1 烫印质量检测技术 | 第8-9页 |
| 1.1.1 主观评价方法 | 第8页 |
| 1.1.2 机器视觉检测方法 | 第8-9页 |
| 1.2 烫印质量检测技术国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 国内研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 国外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 课题研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.3.1 课题研究的背景 | 第11页 |
| 1.3.2 课题研究的意义 | 第11-12页 |
| 1.4 课题理论基础 | 第12-22页 |
| 1.4.1 机器视觉系统 | 第12-16页 |
| 1.4.2 图像预处理 | 第16-18页 |
| 1.4.3 图像识别 | 第18-21页 |
| 1.4.4 缺陷检测 | 第21-22页 |
| 2 材料与方法 | 第22-54页 |
| 2.1 基于CCD的烫印区域识别检测系统简介 | 第22-27页 |
| 2.1.1 烫印区域识别检测系统构成 | 第22-24页 |
| 2.1.2 烫印区域识别检测系统使用背景 | 第24页 |
| 2.1.3 影响烫印工艺的主要因素 | 第24页 |
| 2.1.4 烫印常见的缺陷类型 | 第24-26页 |
| 2.1.5 资印区域识别检测系统思维路线 | 第26-27页 |
| 2.2 烫印图像识别算法的具体实现 | 第27-36页 |
| 2.2.1 烫印图像特征识别 | 第28-33页 |
| 2.2.2 烫印图像分割技术 | 第33-34页 |
| 2.2.3 烫印图像定位技术 | 第34-36页 |
| 2.3 缺陷判定 | 第36-42页 |
| 2.3.1 RGB颜色空间 | 第36-37页 |
| 2.3.2 CIEL*A*B颜色空间 | 第37-38页 |
| 2.3.3 颜色空间转换 | 第38-40页 |
| 2.3.4 缺陷点判定 | 第40-42页 |
| 2.4 BLOB算法缺陷检测 | 第42-50页 |
| 2.4.1 连通区域标记 | 第42-48页 |
| 2.4.2 形态学处理 | 第48页 |
| 2.4.3 特征值分析 | 第48-50页 |
| 2.5 缺陷分类 | 第50-51页 |
| 2.5.1 基于面积缺陷分类 | 第50-51页 |
| 2.5.2 基于形状缺陷分类 | 第51页 |
| 2.6 检后处理 | 第51-52页 |
| 2.6.1 单张废处理 | 第51-52页 |
| 2.6.2 连续废处理 | 第52页 |
| 2.7 基于VC++的烫印图像识别检测软件设计 | 第52-54页 |
| 2.7.1 软件开发工具 | 第52页 |
| 2.7.2 系统界面设计 | 第52-54页 |
| 3 结果与讨论 | 第54-57页 |
| 3.1 烫印图像识别检测流程 | 第54页 |
| 3.2 烫印图像识别算法结果与讨论 | 第54-55页 |
| 3.3 缺陷检测实验结果与讨论 | 第55-57页 |
| 4 结论 | 第57-59页 |
| 4.1 结论 | 第57页 |
| 4.2 创新点 | 第57-59页 |
| 5 展望 | 第59-60页 |
| 6 参考文献 | 第60-65页 |
| 7 攻读硕士学位期间发表论文情况 | 第65-66页 |
| 8 致谢 | 第66-67页 |
| 附录 | 第67-92页 |
| 附录1：印刷色元的L*A*B*值 | 第67-70页 |
| 附录2：烫印色元的L*A*B*值 | 第70页 |
| 附录3：烫印图像识别算法MATLAB部分代码 | 第70-73页 |
| 附录4：烫印图像识别检测系统VC++部分代码 | 第73-92页 |
