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為了實現外觀缺陷自動檢測,研究了基于機器視覺技術的外觀缺陷檢測系統。首先針對外觀缺陷圖像特點,分析了采用灰度閾值及單一顏色模型分割缺陷的局限性,提出基于混合顏色模型的缺陷圖像分割方法,實現了外觀缺陷快速、準確分割;然后通過分析外觀缺陷特點,分別從形狀、顏色和紋理共選取了12個類別差異明顯的特征參數,提取了外觀缺陷特征;后選擇BP神經網絡作為缺陷分類器,根據經驗和實驗確定了神經網絡結構及參數,并分析了傳統BP算法在外觀缺陷分類應用中的不足,通過改變收斂標準、自適應調整步長和引入動量項以優化BP算法,改善了神經網絡分類效果。
彩色印刷品在線質量檢測系統 1.研究現狀 國內對在線質量檢測理論方面的研究已經比較成熟,并已經針對特定的產品開發了一些印刷品在線檢測系統,目前國內比較先進的在線檢測裝置主要包括: (1)印刷在線質量檢測系統.該系統包括懸掛于印刷流水線履帶下部的攝像箱,設置于印刷流水線拐點處的輪軸上的光電編碼器,攝像箱中設置有線光源,光電編碼器的信號輸出端通過信號電纜連接在攝像機上;圖像卡與攝像機、控制主機和圖像處理卡相連;圖像處理卡還與控制主機相連;控制主機輸出端還設有連接到印刷設備的控制電纜.由于采用線陣相機,