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华中科技大学硕士学位论文彩色印刷品视觉检测相关算法研究姓名：郭轩申请学位级别：硕士专业：光学工程指导教师：郭宝平2010-05-28I摘要中国是一个出版大国，每年各种印刷品的产量很大，传统的人工检测效果很容易受到人为因素影响。近年来，随着现代化工业生产对产品质量的要求越来越高，高成本、低精度和速度缓慢的人眼检测方式促使基于机器视觉的在线印刷质量检测系统迅速发展。这种新兴的检测方式能够快速有效的完成检测任务，帮助印刷产业在保证稳定的产品质量的同时降低生产成本。然而对印刷品进行正确的实时检测还有很多难点，它需要复杂而费时的算法，特别是在彩色印刷品的检测问题上表现的更加明显。由于彩色图像中颜色信息复杂的表达方式，灰度图像的处理技术无法直接应用到彩色图像上。如果没有一些有效的彩色图像处理技术，那么彩色印刷品的在线缺陷检测将会成为空谈。本论文就是试图解决这种困难而在彩色图像处理上做出一些尝试。内容主要包括以下几个部分：首先简述了人类在视觉感知色彩时的方式和特点，并以此为根据对目前为止已经提出的几种重要的颜色空间进行归类和分析，并述及这些颜色空间的转换关系。分别设计了彩色印刷品视觉检测系统的结构配置和检测流程以满足实验的需要，并分析了设计的依据。提出了一种彩色图像自适应的混合平滑滤波方法。CCD相机采集图像时，脉冲噪声污染检测图像难以避免，严重的影响了后续的图像处理工作。因此平滑滤波算法是彩色印刷品检测的必要组成部分。将一组σ矢量中值滤波和一个Sugeno类型的神经模糊推理系统串联在一起，通过遗传算法的训练，混合滤波器中的模糊神经网络学习并获得合理的规则数据库，从而满足复杂的非线性映关系，将各个输入变量映射为优化后的输出结果，有效的抑制了噪声同时又不破坏图像的细节。选择基于角点特征的图像配准算法，实现了参考图像与缺陷图像之间的精确配准在HSI颜色空间上提出了一种基于距离的矢量排序方法。矢量数学形态学逐渐成为彩色图像处理和分析的有力工具，但HSI颜色空间存在明显缺陷，为了使彩色图像上的形态学运算更加符合人类的视觉感知，利用饱和度和亮度平面确定的系数，通过II非线性加权值决定颜色矢量的排序规则。还利用昀小生成树的矢量排序能力在形态学指定的掩膜窗口上简单有效的计算出昀小上确界和昀大下确界之间的矢量距离。提出了一种利用动态阈值范围分割彩色印刷品缺陷的方法。图像分割技术对于图像处理工作非常重要，但是颜色表达的非线性以及人类的视觉特性导致彩色图像使用固定阈值分割的效果比灰度图像更差。按照动态阈值的方法能够将参考图像和检测图像配准后的差分图像转换为真正的缺陷图像。定义了一种游程编码方式标记彩色印刷品的缺陷，提取形状缺陷的代表性特征后输入到基于径向基的神经网络中，设计并训练该网络实现对形状缺陷的分类；另外，通过缺陷与参考图像对应区域的颜色差值识别各种颜色缺陷。实验结果证明了这些方法的有效性。关键词：彩色图像处理彩色印刷品缺陷检测矢量滤波神经模糊系统矢量形态学图像分割遗传算法IIIABSTRACTChinaisabigcountryofapress,theamountofproductionofannualprintedmatterisveryhuge.Thetraditionalmanualworkhasgreatsubjectivitywhenmeasuringprintingquality,easilyinfluencedbyindividualfactors.Inrecentyears,thereisanincreasingneedforqualitycontrolinmodernindustrymanufacturing.Thehighcost,lowaccuracyandveryslowperformanceofhumanvisualinspectionhasenforcedthedevelopmentofon-linemachinevision-basedsystemcapableofexecutingefficientandeffectiveinspectiontask.Thesystemwillhelptheprintingindustrytoimprovetheconsistencyofproductqualityandlowerproductioncosts.Howeverthecorrectandreal-timedetectionofprintingdefectisabigproblemthatrequirescomplex,time-consumingalgorithms.Theproblemofcolorprinting,particularly,isverymoreobvious.Becauseofthecomplicationofcolorrepresentationincolorimage,thegreyimageprocessingtechnologiescan'tbedirectlyappliedincolorimage.Withoutmanyrobustcolorimageprocessingtechnologies,colorprintingisnotabletoperformreal-timeinlinesurfacedefectinspection.Someattemptshavebeenmadetosmoothawaythesedifficultiesinthisessay.Thecontentmostlyincludesthefollowingparts:Humancolorvisioncharacteristicsaresummarizedatfirst.Basedonthat,variousmaincolorspaces,whichhavebeenpresentedbynow,areclassifiedandanalyzed.Andthenthetransformrelationshipsamongthosespacesarediscussed.Thestructure,constitutionandinspectionflowoftheinspectionsystemsaredesignedrespectivelytofullymeettherequirementoftheexperiment,andalsodiscussthedesignbasisofthewholeframework.Impulsenoisecanseverelyaffectsubsequentimageprocessing;thereforeimpulsenoisefiltering,whichshouldhavenoise-smoothinganddetail-preservingqualities,isanessentialpartofcolorprintingvisioninspectionalgorithms.Anadaptivehybridfiltercombiningagroupofsigmavectormedianfilterswithdifferentthresholdswithafilterbasedonneuro-fuzzysystemisproposedforcolorimageprocessing.Cornerfeaturebasedimageregistrationalgorithmisselectedtorealizeexactregistrationofthereferenceimageanddefectimage.IVMultivariatemathematicalmorphologyisincreasingbecomingapowerfulutilityforcolorimageprocessingandanalysis.AnewvectororderingschemebasedondistancesintheHSIcolorspaceisproposedtorankcolorsamples.Andanapproachbasedonminimalspanningtreecanfacilitatetoobtainthedistancebetweenthesupermumandtheinfimumofcolorsampleswithinaspecifiedwindow.Imagesegmentationisveryimportantforimageprocessing.Becauseofthenonlinearityofcolorrepresentationandhumanvisioncharacteristics,colorimagesegmentationismoredifficultthangreyimagesegmentation.Accordingtoaproposeddynamicthresholdcondition,differenceimageisfinallytransformedintotruedefectimageafterregistrationbasedonfeatureswithreferenceimageanddetectedimage.AkindofRLEisdefinedtolabeldefect,variouscharacteristicsofshape-defectareextractedtoinputRBFneuralnetwork,whicharedesignedandtrainedtosolvetheclassificationproblemofshape-defectkind.Inaddition,theclassificationbasedonthecolordifferencewiththeregionsofthereferenceimageanddefectimagesisintroducedtoidentifykindsofcolor-defect.TheExperimentalresultsdemonstratethevalidityofthoseapproaches.Keywords:ColorimageprocessingColorprintingdefectdetectionVectorfilteringNeuro-fuzzysystemMultivariatemathematicalmorphologyImagesegmentationGeneticalgorithm独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除文中已经标明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权华中科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密□，在年解密后适用本授权书。不保密□。（请在以上方框内打“√”）学位论文作者签名：指导教师签名：日期：年月日日期：年月日本论文属于11绪论1.1印刷品缺陷检测技术的发展印刷技术的出现为人类社会的发展做出了巨大贡献，随着印刷技术的快速发展，印刷品充斥在社会的每一个角落，与人们的生活密切相关。虽然新一代印刷机性能在速度、质量等方面提升很大，但是目前的印刷技术自身仍然无法杜绝各种印刷缺陷的出现，无法满足社会对印刷品质越来越高的需求。印刷品的质量缺陷主要包括包括套印偏差、颜色偏差、表面污渍、漏印、错位、起皱、刮伤以及一些特殊缺陷等[1]。严格意义上，所有与印刷