基于两次二维Daubechies小波变换的纸病在线辨识方法研究

周 强 张 慧 杨雁南

(陕西科技大学电气与信息工程学院,陕西西安,710021)

外观纸病是影响纸张外观、降低纸张质量的重要因素之一。因此,准确及时地在线检测纸病,并追溯严重纸病的病源(如机械故障带来的周期性纸病),对于优化生产过程、改善纸产品质量十分重要。

当前纸病的检测方法主要基于图像灰度特征实现,即利用高速摄像机拍摄纸张图像,然后用图像处理技术提取其灰度特征值进而辨识纸病,并用加标记、报警等方式来指导生产过程的实际操作。在这个过程中,照射纸面光源的不均匀对纸张图像的灰度特征提取影响很大,甚至改变纸病辨识结果。

常见的外观纸病包括黑斑、亮斑、空洞、油污、褶皱,考察的灰度特征值包括灰度均值、标准差和熵等。根据纸病灰度均值偏离正常纸张灰度分布的百分比来区分高对比度的纸病(如黑斑、亮斑)[1]；利用灰度标准差可以辨别目标区域内灰度波动大的纸病(如孔洞、油污)。对于灰度分布特征不明显的纸病如褶皱,难以根据灰度特征来辨识[2]。有学者提出，利用Hough变换等方法来辨识褶皱,但是该方法仅适合于测量线形褶皱,且运算过程复杂，不易在线实现。也有研究提出，利用纸病图像的几何特征,即形态学方法,通过分析目标区域图像的周长、面积、矩形度、圆形度、分形维数等几何特征量辨识纸病[3],但由于褶皱纸病的边界十分模糊,加之背景及高频噪声的影响,导致这种纸病的几何特征难以提取,因此，这种方法的辨识效果不理想。……