包装印刷品缺陷在线检测算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 国内外印刷品缺陷检测技术发展现状 | 第11-12页 |
| 1.1.1 机器视觉技术与印刷品质量检测技术概况 | 第11-12页 |
| 1.1.2 国内外印刷品检测设备发展现状 | 第12页 |
| 1.2 印刷品质量检测主要方法 | 第12-15页 |
| 1.2.1 传统印刷品质量检测 | 第12-13页 |
| 1.2.2 在线自动化检测方法 | 第13-15页 |
| 1.3 课题的研究意义 | 第15-16页 |
| 1.4 论文主要研究工作与结构安排 | 第16-19页 |
| 第2章 硬件架构及软件流程 | 第19-25页 |
| 2.1 系统总体设计方案 | 第19-20页 |
| 2.2 系统硬件构成及选型 | 第20-23页 |
| 2.2.1 工业CCD | 第20-22页 |
| 2.2.2 LED光源 | 第22-23页 |
| 2.2.3 光学镜头 | 第23页 |
| 2.3 软件系统总体设计方案 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 彩色印刷品检测系统相关算法研究 | 第25-37页 |
| 3.1 引言 | 第25页 |
| 3.2 颜色空间转换 | 第25-28页 |
| 3.2.1 三基色与色匹配 | 第25-26页 |
| 3.2.2 色度 | 第26页 |
| 3.2.3 常见颜色空间转换 | 第26-28页 |
| 3.3 彩色图像分割方法 | 第28-34页 |
| 3.3.1 直方图阈值化法 | 第29-31页 |
| 3.3.2 区域增长法 | 第31-32页 |
| 3.3.3 边缘检测法 | 第32-33页 |
| 3.3.4 神经网络法 | 第33-34页 |
| 3.4 图像特征研究 | 第34-36页 |
| 3.4.1 常见图像特征介绍 | 第34-35页 |
| 3.4.2 图像纹理特征分析 | 第35-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 自动提取定位核算法 | 第37-49页 |
| 4.1 引言 | 第37页 |
| 4.2 基于多特征的自动提取定位核算法 | 第37-44页 |
| 4.2.1 自动提取定位核算法流程 | 第37-41页 |
| 4.2.2 算法仿真及分析 | 第41-44页 |
| 4.3 自动提取定位核算法评价 | 第44-46页 |
| 4.3.1 中心点坐标误差求取法 | 第44-45页 |
| 4.3.2 仿真及分析 | 第45-46页 |
| 4.4 试验分析 | 第46-47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47-49页 |
| 第5章 包装印刷品漏色缺陷检测 | 第49-61页 |
| 5.1 引言 | 第49-50页 |
| 5.2 印刷品图像去噪 | 第50-52页 |
| 5.2.1 图像去噪算法概述 | 第50-51页 |
| 5.2.2 自适应中值滤波法 | 第51-52页 |
| 5.3 基于HALCON软件的数学形态学运算 | 第52-55页 |
| 5.3.1 基本的数学形态学运算 | 第52-54页 |
| 5.3.2 基于HALCON的数学形态学处理效果 | 第54-55页 |
| 5.4 漏色缺陷在线检测算法实现 | 第55-59页 |
| 5.4.1 基于高斯变换的漏色缺陷检测 | 第55-57页 |
| 5.4.2 基于图像增强的漏色缺陷检测 | 第57-59页 |
| 5.5 缺陷检测具体实现 | 第59-60页 |
| 5.6 本章小结 | 第60-61页 |
| 第6章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第61页 |
| 6.2 研究展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
