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包装彩盒印刷厂检测中定位核提取算法

作者: 发布时间:2021-11-18 10:11:57点击:1765

为降低现有包装印刷品检测过程中感兴趣区域(简称定位核)提取方法的复杂度,提高检测效率,提出一种基于多特征的定位核自动提取方案。通过输入选中的矩形区域,输出参数对比度、占空比、XY方向置信区间的取值范围及匹

配系数拟合曲线的对称性,综合判断提取定位核的好坏。提出自动求取中心点坐标误差法对该方案的有效性进行验证。仿真分析结果表明,该方案可在100ms内自动提取定位核,成功率达到99.78%以上,明显优于已有方案,所提验证方法简单可靠。

包装彩盒印刷厂检测的目的是判断产品的外包装是否合格,包括对包装表面可能的缺陷检测及条码、字符识别等。目前最常用的检测方法为模板匹配法。好的检测模板可以大大提高检出率,减少拒检情况的发生,从而提高产品的整体质量。建模过程耗时最多的是用于匹配定位的定位核(ROI)提取。ROI的提取可分为手动和自动。基于人眼视觉特征对区域敏感度判断的手动提取ROI法存在很大的局限性:操作复杂,经常会出现定位失败、后续发生拒检等现象。目前广泛应用的是自动提取ROI法,有:Cheng等[4]提出一种基于直方图计算全局对比度算法;Achanta等提出一种基于图像频域计算显著度算法;提出一种贝叶斯算法;提出一种基于SURF局部特征的ROI提取算法。这些算法在一定程度上改善了定位核的提取效果,但仍然存在算法较杂度、自动化提取效率较低的问题。彩印包装印刷历程当中发现油墨干速过迅速、油墨浓渡过淡、活动不良等征象时,咱们可将印刷机器速率调迅速,如许既防备了油墨提早干结在印版上,又降服了包装印刷油墨成膜造成的结皮,消弭了图文的花纹妨碍。

针对上述问题,本文以包装彩盒印刷厂检测为例,通过输入检测范围内图像的图像数据高度、宽度、类型、提取区域、定位核相关参数等,使得输出更佳定位核,开发一套的自动提取定位核算法;为检验该算法的性能,提出了完整的基于自动求中心点坐标误差法的定位核提取评价算法,以满足实际建模的要求。仿真结果表明,本文提出的自动提取定位核算法进一步提高了产品外包装彩盒印刷厂检测的智能化水平。