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基于图像处理的丝印质量监控系统

作　者: 钟金荣
导　师: 林嘉宇
学　校: 国防科学技术大学
专　业: 信息与通信工程
关键词: 丝印 质量监控 角点提取 倾斜校正 图像分割 目标判别 模板匹配 欧拉数 端点 数学形态学
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 24次
引　用: 1次
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内容摘要


丝印一般是指工业产品上所印刷的标志符号,是工业产品上常见的一个组成部分,丝印的质量是影响产品质量的一个重要因素。传统的丝印质量监控主要依靠肉眼进行,存在成本高,效率低、可靠性差的缺点。本文结合快速发展的图像处理技术和丝印的特点,设计并实现了一套工业产品丝印质量监控系统。论文详细阐述了基于图像处理丝印监控系统的总体设计,相关图像预处理技术的原理、算法、改进和实现,丝印判别的各项关键技术及算法实现,并进行了大量的实验。论文的主要工作如下:1.利用PC平台和Microsoft提供的Video for Windows(VFW)函数库,搭建了视频采集及显示等系统外围的软硬件框架,实现了实时采集、捕获、转换图像,成功地获取了用于核心处理的灰度图像。2.在研究和对比了相关算法的基础上,实现了快速中值滤波、Otsu二值化、索引表细化算法及去毛刺等图像预处理算法,并讨论了在不同的应用环境下如何选用这些算法。3.实现并改进了SUSAN角点提取算法。提出了一种基于特征点匹配的倾斜校正算法对图像进行倾斜校正并进一步实现了图像的配准。4.提出了基于准欧拉数特征判别算法和基于端点特征的双向松弛匹配判别算法,并实现了这两个算法。5.在讨论了传统灰度模板匹配算法和数学形态学原理的基础上,将数学形态学成功地应用到灰度模板匹配中,提高了模板间的距离和匹配稳定性,取得了较好的效果。6.实现了一套完整的基于图像处理的丝印质量监控系统的原型软件系统。经过大量的实验和测试表明,此丝印质量监控系统具有良好的错误丝印检测性能。

全文目录


摘要  11-12
ABSTRACT  12-13
第一章 绪论  13-16
  1.1 论文研究的背景与意义  13
  1.2 当前研究的发展与现状  13-14
  1.3 论文的内容及结构安排  14-16
第二章 系统总体设计  16-24
  2.1 技术方案  16-17
  2.2 质量监控系统的组成  17-19
    2.2.1 系统的硬件组成  17
    2.2.2 系统的软件组成  17-19
  2.3 系统工作机制设计  19-24
    2.3.1 有人辅助的训练机制  19-20
    2.3.2 特征选取机制  20-23
    2.3.3 实时报警记录机制  23-24
第三章 图像的获取显示及预处理  24-40
  3.1 图像的获取与显示  24-30
    3.1.1 图像实时采集  24-27
    3.1.2 图像格式的转换  27-28
    3.1.3 YUV 图像转换成灰度图像  28
    3.1.4 采集图像和处理后图像的实时显示  28-30
  3.2 图像平滑  30-35
    3.2.1 邻域平均法  30-32
    3.2.2 中值滤波  32-34
    3.2.3 实验分析  34-35
  3.3 Otsu 二值化方法  35-37
    3.3.1 算法原理  35-37
    3.3.2 实验结果  37
  3.4 图像子区域处理  37-40
    3.4.1 子区域滤波  38
    3.4.2 子区域二值化  38-40
第四章 图像分割  40-65
  4.1 SUSAN 角点提取算法及其改进  41-46
    4.1.1 算法原理  42-43
    4.1.2 改进的双边阈值SUSAN 算法  43-44
    4.1.3 实验结果  44-46
  4.2 图像分割的方法  46-51
    4.2.1 利用投影方法进行分割  46-47
    4.2.2 利用区域特征进行分割  47-51
    4.2.3 结合投影的相关细分割  51
  4.3 基于特征点匹配的倾斜校正算法  51-62
    4.3.1 算法原理  52-55
    4.3.2 为算法设计的特征  55-56
    4.3.3 实验结果  56-62
  4.4 图像完整性判别  62-65
第五章 图像目标判别技术  65-104
  5.1 细化与毛刺消除  65-72
    5.1.1 基于模板匹配的索引表细化算法  66-70
    5.1.2 毛刺消除  70-72
  5.2 特征匹配算法  72-74
    5.2.1 距离测度匹配  72-73
    5.2.2 相关测度匹配  73-74
    5.2.3 双向匹配  74
  5.3 利用丝印的宏观特征进行判别  74-79
    5.3.1 几种常用的特征  75-77
    5.3.2 实验分析及特征选用  77-79
  5.4 利用准欧拉数特征进行判别  79-87
    5.4.1 本文设计的欧拉数特征  80-81
    5.4.2 准欧拉数特征提取方法  81-85
    5.4.3 匹配方法  85-86
    5.4.4 实验结果  86-87
  5.5 基于端点特征的双向松弛匹配判别算法  87-95
    5.5.1 算法的基本原理  88-90
    5.5.2 基本匹配算法的缺陷  90
    5.5.3 基于端点特征的双向松弛匹配目标判别算法  90-93
    5.5.4 实验结果  93-95
  5.6 数学形态学在灰度模板匹配中的应用  95-104
    5.6.1 灰度模板匹配原理  95
    5.6.2 数学形态学原理  95-97
    5.6.3 灰度模板匹配在本文应用中的问题  97-98
    5.6.4 应用数学形态学提高灰度模板匹配的稳定性  98-102
    5.6.5 实验结果  102-104
第六章 系统实现和总结展望  104-113
  6.1 系统实现  104-110
    6.1.1 训练系统  104-106
    6.1.2 工作系统  106-108
    6.1.3 实验结果  108-110
  6.2 总结与展望  110-113
致谢  113-114
参考文献  114-123
作者在学期间取得的学术成果  123

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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