基于非线性扩散与图像配准的印刷品表面缺陷检测

邢旭朋

(西安工程大学 机电工程学院， 陕西 西安 710048)

随着科技的快速发展，印刷产品越来越趋于自动化生产，同时工业上对于印刷品的质量要求也相对应有所提高。在印刷的过程中，由于各种因素(人为、设备或者原材料等)，不可避免地会使得印刷产品表面产生一些缺陷，常见的缺陷有：飞墨、针孔、偏色、漏印、黑点、刮擦和套印不全等[1]。对于印刷品的缺陷检测，传统方法主要是依靠人工检测，但是该方法成本较高、效率低下，而且人长时间工作容易产生疲劳，不可避免地就会出现误检和漏检，很难满足现在高速发展的生产需求。而为了保障印刷产品的质量及提高效率，将机器视觉引入到了工业生产当中，大大减少了人力劳动。

笔者设计了一种利用改进的P-M非线性扩散模型[2]与图像差分模型配准的方法对印刷品的表面缺陷进行检测，最后通过仿真案列对该方法进行验证。

1 检测系统的实验平台搭建

检测系统主要采用Halcon图像处理软件来搭建，其检测原理为：首先相机通过驱动轴上的编码器实时触发来采集图像，将采集得到的图像传输到工控机上，运用改进的P-M模型对其进行预处理，增强缺陷区域的对比度；通过模板匹配算法定位到缺陷区域，最后通过图像配准算法检测到缺陷区域的特征值并输出检测结果。该检测系统的硬件主要包括相机(迈德威视500万级的千兆网工业相机，分辨率为2 448像素×2 048像素)，镜头(焦距3.5～8.0 mm，手动调节)，光源(LED条形光源)。……