基于機器視覺的彩色印刷品缺陷在線檢測算法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著人們對印刷速度要求以及印刷品質量飛速提高，傳統(tǒng)的人工或離線檢測方式已不能滿足印刷品的實時質量控制和對高質量印刷品的要求。自動檢測系統(tǒng)是印刷企業(yè)減少廢品率、提高印刷質量和效率的有效手段。本文設計了基于人工神經網絡的印刷機在線缺陷檢測系統(tǒng)，通過對經典檢測算法的研究，針對在線檢測的缺陷分類模塊提出了遺傳算法優(yōu)化的神經網絡策略。
　　本文首先設計了基于人工神經網絡的彩色印刷品在線缺陷檢測系統(tǒng)的整體方案，詳細介紹了硬件以及軟件各模塊的功

2、能，探討了在線缺陷檢測系統(tǒng)的發(fā)展及其優(yōu)勢。
　　其次，對于基于動態(tài)閾值的缺陷提取模塊進行了深入研究，探討了傳統(tǒng)的缺陷提取算法的不足，提出基于改進動態(tài)閾值的缺陷提取算法。通過實驗對算法的參數進行分析和確定，實驗結果表明改進后的算法能快速將印刷缺陷的位置及面積大小檢出，準確率高達98％，效率比傳統(tǒng)的動態(tài)閾值法高26%，能夠滿足印刷品在線質量檢測的要求。
　　再次，在分析傳統(tǒng)的印刷品缺陷分類方法優(yōu)劣性的基礎上，提出遺傳算法優(yōu)化BP

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