基于图像处理的印刷品缺陷在线检测系统研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第1章 引言 | 第9-13页 |
| 1.1 论文背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本文所做的主要工作 | 第11-12页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第12-13页 |
| 第2章 系统软硬件平台综述 | 第13-24页 |
| 2.1 机器视觉检测技术 | 第14-15页 |
| 2.1.1 机器视觉系统实现方案 | 第14-15页 |
| 2.2 总体方案设计 | 第15-23页 |
| 2.2.1 光源 | 第16-18页 |
| 2.2.2 CCD 相机 | 第18-19页 |
| 2.2.3 图像采集卡 | 第19-20页 |
| 2.2.4 系统软件方面 | 第20-21页 |
| 2.2.5 串口通信 | 第21-23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 印品图像初步处理 | 第24-41页 |
| 3.1 图像去噪 | 第24-25页 |
| 3.1.1 基于空间域的图像去噪方法 | 第24-25页 |
| 3.1.2 本文采用的图像去噪法 | 第25页 |
| 3.2 图像配准 | 第25-28页 |
| 3.2.1 基于灰度信息的图像配准 | 第26-27页 |
| 3.2.2 基于特征提取的图像配准 | 第27-28页 |
| 3.3 基于 SIFT 算法的图像特征提取 | 第28-34页 |
| 3.3.1 图像尺度空间的生成 | 第28-30页 |
| 3.3.2 尺度空间极值点检测 | 第30-31页 |
| 3.3.3 确定极值点位置 | 第31-32页 |
| 3.3.4 确定关键点方向 | 第32-33页 |
| 3.3.5 生成特征向量 | 第33-34页 |
| 3.4 图像空间变换 | 第34-36页 |
| 3.4.1 图像平移 | 第34-35页 |
| 3.4.2 图像旋转 | 第35-36页 |
| 3.5 基于 SIFT 特征点的图像配准 | 第36-40页 |
| 3.5.1 特征点匹配 | 第36-38页 |
| 3.5.2 图像几何位置校正 | 第38-40页 |
| 3.6 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 印品图像缺陷检测 | 第41-57页 |
| 4.1 模板匹配法 | 第41-42页 |
| 4.2 图像差分法 | 第42-43页 |
| 4.3 分层检测法 | 第43-45页 |
| 4.4 缺陷检测的相关技术 | 第45-48页 |
| 4.4.1 图像二值化 | 第45-46页 |
| 4.4.2 数学形态学处理缺陷 | 第46-47页 |
| 4.4.3 区域分析 | 第47-48页 |
| 4.5 缺陷检测与识别算法设计 | 第48-56页 |
| 4.5.1 印刷品缺陷初步检测 | 第48-50页 |
| 4.5.2 印刷品缺陷检测 | 第50-53页 |
| 4.5.3 印刷品缺陷识别 | 第53-56页 |
| 4.6 本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 系统软件设计与开发 | 第57-64页 |
| 5.1 实验平台 | 第57页 |
| 5.2 实验效果 | 第57-63页 |
| 5.2.1 印刷品图像采集 | 第58-59页 |
| 5.2.2 印刷品缺陷检测 | 第59-62页 |
| 5.2.3 串口通信 | 第62-63页 |
| 5.3 本章小结 | 第63-64页 |
| 第6章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 总结 | 第64-65页 |
| 6.2 展望 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-69页 |
