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题名基于机器视觉的印刷品缺陷检测与识别
被引量：11
- 1
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作者
代小红
王光利
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机构
重庆工商大学计算机科学与信息工程学院
重庆工商大学学术期刊社
重庆邮电大学生物信息学院
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出处
《半导体光电》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第5期714-718,共5页
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基金
重庆市教委科学技术研究项目资助(KJ090728)
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文摘
阐述了印刷品缺陷检测在印刷成品的质量控制和印刷工艺管理中的重要地位和作用;提出了一种新的缺陷检测算法,并给出了系统的设计和缺陷检测流程;研究了一种基于小波变换的图像边缘检测方法,通过与传统缺陷检测算法进行对比,表明基于小波变换的图像边缘检测方法不仅能有效地滤除噪声、检测弱小目标在内的图像的边缘,而且还具有较强的抗噪性能,能检测出印刷品上的微小印刷缺陷;最后通过实验验证了该算法的可行性、可靠性和有效性。
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关键词
印刷品缺陷
边缘检测
缺陷定位
小波变换
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Keywords
defects of printed matter
brink inspection
defects location
wavelet transform
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名印刷品缺陷检测系统的快速配准方法研究
被引量：1
- 2
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作者
胡伏原
顾亚军
姒绍辉
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机构
苏州科技学院电子与信息工程学院
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出处
《苏州科技学院学报（工程技术版）》
CAS
2013年第3期76-80,共5页
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文摘
根据印刷品的特点和质量要求,以药盒为例对印刷品图像配准算法进行研究,提出了一种新的针对印刷品图像的配准算法。在基于线段特征的粗配准后,在离线确定的纹理丰富的四个局部(包括待测样品和标准模板)区域采用SIFT方法估计特征点信息,综合特征点匹配对信息估计位置偏差量,经平移实现待测印刷品与模板的高精度配准。实验结果表明,该算法能够快速、有效地配准采集到的印刷图像。
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关键词
印刷品缺陷
质量检测
配准算法
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Keywords
defects of printed matter
quality test
registration algorithm
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名工业干扰环境下基于模板匹配的印刷品缺陷检测
被引量：7
- 3
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作者
赵翔宇
周亚同
何峰
王帅
张忠伟
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机构
河北工业大学
北京市安视中电科技有限公司
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出处
《包装工程》
CAS
北大核心
2017年第11期187-192,共6页
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基金
中国博士后基金(F2013202254)
河北省自然科学基金(E2016202341)
教育部人文社会科学研究规划基金(15YJA630108)
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文摘
目的提出一套应用于实际工业干扰环境下的印刷品缺陷检测算法,解决在工业环境中由于受灰尘干扰和传送装置振动干扰等因素影响,一些传统的印刷品缺陷检测算法在检测速度和精度等方面已经无法胜任的问题。方法算法主要包括图像预处理、模板制作、模板匹配、灰尘处理、缺陷提取等5部分,其中图像预处理主要包括图像去噪、图像旋转、图像归边、图像剪裁和图像平移等环节。结果该算法在实际工业流水线上的运行结果表明,若检测400 mm×400 mm的印刷品,检测速度最快可小于1 s,检测精度可达到0.1 mm。结论该算法能够对传统预处理添加图像归边处理,以及对印刷品帧差结果图进行形态学处理,克服了工业环境下灰尘和传送装置振动等的干扰。
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关键词
印刷品缺陷检测
灰尘干扰
传送装置振动
预处理
数学形态学
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Keywords
printing defects detection
interferences of dust
vibration of transmitter
preprocessing
mathematical morphology
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分类号
TB487
[一般工业技术—包装工程]
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题名印刷品质量检测的进步——基于深度学习的自动化方法
- 4
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作者
钟佳志
韩善翔
陈文倩
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机构
西安理工大学印刷包装与数字媒体学院
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出处
《中国印刷》
2024年第3期75-79,共5页
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文摘
随着印刷技术的不断进步,印刷品质量检测在生产中变得越发重要。本文系统介绍了印刷品缺陷检测方法,在梳理通用日标检测算法的基础上,对未来印刷品缺陷检测的发展与趋势进行总结与展望。印刷品质量是影响印刷品市场竞争力的重要因素之一。
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关键词
印刷品质量
印刷技术
印刷品缺陷检测
深度学习
总结与展望
自动化方法
发展与趋势
市场竞争力
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分类号
TS8
[轻工技术与工程]
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题名卷积神经网络在印刷品缺陷检测的应用
被引量：3
- 5
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作者
王胜
吕林涛
杨宏才
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机构
西京学院
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出处
《包装工程》
CAS
北大核心
2019年第11期203-211,共9页
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基金
国家自然科学基金(61273271)
2016年度陕西省工业科技攻关项目(2016GY-141)
+1 种基金
2017年度西安市科技产学研项目(2017087CG/RC050(XJXY001))
西京学院校级科研基金(XJ160232)
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文摘
目的为了改善传统机器检测印刷产品缺陷存在误费率高的不足。方法提出以卷积神经网络为控制核心的印刷品缺陷检测系统。设计可在实际检测中应用的卷积神经网络,设计在线印刷质量检测系统的硬件结构。结果对结构相同而训练次数、学习率不同的卷积神经网络进行了缺陷检测的性能对比,验证了该卷积神经网络在学习率小于0.01时,可以获得较好的识别效果;在学习率大于0.05时,网络不容易收敛。网络训练次数越多,精度越高,相应的训练时间也较长。在满足快速性和精确度的条件下,确定了适应某印刷品的缺陷检验网络训练次数为50,学习率为0.005,此时的识别率为90%。结论经过实验证明,该检测系统具有良好的缺陷识别能力,缺陷类型的分类准确率较高。该系统具有一定的实用价值。
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关键词
印刷品产品质量
印刷品缺陷检测
卷积神经网络
模式识别
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Keywords
quality of printing products
defect detection of printing products
convolutional neural network
pattern recognition
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于边缘与非边缘分开处理的印刷品缺陷检测
被引量：1
- 6
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作者
马鹏
韩震宇
邹龙飞
兰云
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机构
四川大学制造科学与工程学院
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出处
《计测技术》
2015年第1期17-20,共4页
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文摘
针对印刷品缺陷检测问题,通过对经典缺陷识别算法的研究,提出了一种边缘点与非边缘点分开处理的印刷品检测缺陷识别算法。算法以统计过程原理为出发点,根据边缘点和非边缘点不同的像素特征,对非边缘点采用统计阈值法处理,对边缘点采用邻域平均值与梯度值相结合的算法处理。该算法经过实验证明,能够有效地剔除伪疵点,提取出真正的缺陷。
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关键词
统计阈值
伪疵点
梯度
印刷品缺陷检测
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Keywords
statistical threshold
false defect
gradient
printing defects detection
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TB114
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名基于人眼视觉特性的印刷品缺陷形态学检测方法
被引量：1
- 7
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作者
杨欧
彭艳
戴光智
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机构
深圳职业技术学院计算机工程学院
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出处
《现代计算机（中旬刊）》
2012年第2期31-34,44,共5页
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基金
广东省自然科学基金(No.07006479)
深圳职业技术学院青年创新基金(No.2209k3010015)
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文摘
提出一种基于人眼视觉的印刷品缺陷检测方法,方法根据印刷品缺陷检测的特点,采用减影算法检测印刷品图像的缺陷。提出动态灰度阈值的减影改进算法,此方法符合人眼对于不同灰度差别,具有不同的鉴别能力的特点。结合形态学预处理建模算法,在获得准确缺陷的情况下,能基本消除轮廓伪影,得到真实的印刷缺陷。
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关键词
灰度形态学
印刷品缺陷检测
人眼视觉特性
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Keywords
Gray-Scale Morphology
Print Defect Detection
Human Visual Characteristics
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于非线性扩散与图像配准的印刷品表面缺陷检测
被引量：4
- 8
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作者
邢旭朋
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机构
西安工程大学机电工程学院
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出处
《轻工机械》
CAS
2021年第2期77-81,共5页
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基金
国家自然科学基金青年项目(61701384)。
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文摘
针对目前工业印刷品表面缺陷检测时误判率高、检测效率较低以及缺陷区域信息有限等问题,笔者提出一种基于改进Perona-Malik(P-M)非线性扩散模型与图像差分模型配准的印刷品表面缺陷检测方法。该方法首先利用非线性扩散模型,在维持非缺陷区域平滑程度保持不变的情况下,对待测图像进行平滑处理,将原始图像与扩散后图像做差分运算以增强缺陷区域的对比度,从而得到差分图像;然后,将差分图像与标准模板图像进行配准,检测得到缺陷所在的区域的特征值,以便对印刷品印刷质量进行分析;笔者搭建了实验平台,来验证本方法的可行性。实验结果表明:该方法能够快速并且有效地将印刷品表面的缺陷检测出来,准确率高达99.97%。该项研究能够满足印刷品生产质量需求。
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关键词
印刷品表面缺陷检测
P-M模型
图像差分
模板匹配
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Keywords
print surface defect detection
P-M model
image difference
template matching
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分类号
TP242
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TH89
[自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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