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彩色印刷品在线质量检测系统 1.研究现状 国内对在线质量检测理论方面的研究已经比较成熟，外观缺陷检测电话，并已经针对特定的产品开发了一些印刷品在线检测系统，目前国内比较先进的在线检测装置主要包括: (1)印刷在线质量检测系统.该系统包括悬挂于印刷流水线履带下部的摄像箱，设置于印刷流水线拐点处的轮轴上的光电编码器，摄像箱中设置有线光源，光电编码器的信号输出端通过信号电缆连接在摄像机上;图像采集卡与摄像机、控制主机和图像处理卡相连;图像处理卡还与控制主机相连;控制主机输出端还设有连接到印刷设备的控制电缆.由于采用线阵相机，


为了实现外观缺陷自动检测，研究了基于机器视觉技术的外观缺陷检测系统。首先针对外观缺陷图像特点，分析了采用灰度阈值及单一颜色模型分割缺陷的局限性，外观缺陷检测地址，提出基于混合颜色模型的缺陷图像分割方法，实现了外观缺陷快速、准确分割;然后通过分析外观缺陷特点，分别从形状、颜色和纹理共选取了12个类别差异明显的特征参数，提取了外观缺陷特征;后选择BP神经网络作为缺陷分类器，根据经验和实验确定了神经网络结构及参数，并分析了传统BP算法在外观缺陷分类应用中的不足，通过改变收敛标准、自适应调整步长和引入动量项以优化BP算法，外观缺陷检测系统，改善了神经网络分类效果。



为解决食品生产过程中产品残缺问题，研究了一种基于机器视觉的缺陷检测方法，新抚区外观缺陷检测，以饼干为样本进行了实验分析。首先构建实验系统，对单目摄像机进行标定，利用标定所得参数对图像进行畸变校正;然后对校正后所得图像进行图像分析处理;后对处理完成图像进行区域检测，得到检测结果。实验结果表明:以该方法进行饼干缺陷检测成功率可达98.67%，并满足高精度、实时性的要求，为今后食品缺陷检测提供一定的参考方向。



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