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基于图像处理的印刷缺陷计算机自动检测(下)

3采样子集S的生成

抽样点的选取质量，直接关系到图像对准的准确性。要能比较好地反映原图像方位信息，像素点子集中像素的数量不能过少，分布要比较均匀。同时为了能精确对准，应使遗传算法中适应度函数相对于对准偏差尽可能敏感，因此采样选取点应处于图像颜色变化比较剧烈的地方，而颜色变化剧烈的地方往往就是图像边缘。

因此，我们首先对标准图像进行边缘提取，然后在得到的边缘上均匀地取点，得到抽样子集S。这里边缘提取采用简单的二介微分算子，即将标准图像与图2所示模板进行卷积运算，再将结果二值化，得到边缘图像。

4 减影操作

对于无缺陷的合格印刷品图电子万能试验机的校正方法有哪些？像，理想情况下式（2）应为0。考虑到实际印刷过程中色彩的偏差，设置一容限 ，如用遗传算法得到的最优对准参数的 ，则认为合格，无需减影提取缺陷；否则提取缺陷图像，过程如下：

（1）建立与标准图像同像素大小的空白图像E（m,n）.

（2）对待检图像中每一像素点f’(m’,n’),若 ,则该像素点印刷正确，不操作；否则E(m’,n’)=f’(m’,n’);

为阈值，设置阈值的目的同样是考虑到实际印刷过程中会出现能接受的色彩偏差。

这样，图像E（m,n）即为检测出的缺陷偏差图像。

5 运行实例

对图3标准图像（344 408像素）和图4所示待检测图像，采用上述算法进行检测，根据图像篇幅，自动选取了24个采样点。再使用遗传算法对准图像，种群40，突变概率0.02，交叉概率0.4，计算1为您的工作保驾护航0次，平均进化442代搜索到变换参数 =0， =0， =0.157（实际搜索结果 和 有 1至 2像素的对准误给水泵差， 的误差范围大约 0.008），再进行减影操作，检测出印刷缺陷如图6所示。运行结果表明，该方法能有效地从经旋转、平移后的待检测图像中检出缺陷图像。

6结束语定位针

利用计算机进行印刷品印后缺陷的自动检测，具有速度快、检测结果客观等特点。尽管采用遗传算法对准图像存在一定的误差，但由于印刷即便是重点建设工程品缺陷检测是以满足人的视觉效果为前提的，只要偏差在人的视觉分辨力以内，并不影响缺陷检测的效果。

<假山p>如何进一步提高检测速度滤袋和精度，以满足现场实时要求以及对缺陷图像进行缺陷种类的分类识别是下一步需要继续研究的课题。

华东船舶工业学院电子信息系 韩斌 刘以安 王士同

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