基于机器视觉的纸病检测算法研究

发布时间：2017-04-07 08:02

  本文关键词：基于机器视觉的纸病检测算法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：纸页在生产过程中会受到一些外部和内部因素的影响，会出现亮斑、暗斑、孔洞、黑斑以及褶皱等外观纸病。目前，很多企业对这些纸病的检测及分类仍旧通过人工的方式来完成，这样不仅会减低企业的生产效率，而且很容易出现漏检的问题以及检测精度低的状况。因此，基于机器视觉的纸病检测系统的出现不但能够更好地实现对纸病检测的可视化、微观化和自动化，而且能够大大的降低造纸企业的生产成本，提高纸病的检测效率，从而提高了企业的效益。 本论文对基于机器视觉的在线纸病检测系统以及纸病检测算法的背景、发展过程和研究现状进行了介绍和分析。对基于嵌入式处理器的分布式纸病检测系统进行了详细描述。 本论文中对图像去噪和图像分割等图像处理技术做了简单的介绍，并将其中的一些算法进行编程实现。而且，本论文也对复杂纸病的检测算法进行了研究，由于复杂纸病在图像中主要呈现出直线特征，因此对该类纸病常采用直线的检测算法，这类算法中比较常见的为Hough变换。虽然Hough变换检测复杂纸病时具有很强的鲁棒性，而且抗干扰能力也很强，但其计算量很大，很难满足生产过程实时性的要求。本论文中采用的概率Hough变换只对一部分待处理的点进行映射和累加，剩下的点则被认为直线上的，并不需要进行映射，这在很大程度上减少了计算量，，使该算法更加适合于在实时检测中的应用。 另外，为了进一步完善纸病检测算法，本文对超小波在纸病检测中的应用进行了研究，但是还处于初步阶段，还有很多的地方需要进行完善。
【关键词】：机器视觉 图像处理 纸病检测 复杂纸病
【学位授予单位】：齐鲁工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TP274;TS77
【目录】：

• 摘要8-9
• ABSTRACT9-11
• 第1章 绪论11-15
• 1.1 课题研究的背景和意义11-12
• 1.1.1 课题的研究背景11
• 1.1.2 课题的研究意义11-12
• 1.2 国内外研究现状和水平12-13
• 1.3 本论文的主要内容13-15
• 第2章 基于机器视觉的纸病检测系统15-21
• 2.1 机器视觉概述15-17
• 2.1.1 机器视觉的定义及特点15
• 2.1.2 机器视觉的构成及原理15-16
• 2.1.3 机器视觉的应用16-17
• 2.2 基于机器视觉的纸病检测系统17-19
• 2.3 本章小结19-21
• 第3章 图像处理技术21-39
• 3.1 图像去噪21-29
• 3.1.1 线性滤波21-22
• 3.1.2 中值滤波22-23
• 3.1.3 小波变换在去噪中的应用23-27
• 3.1.4 去噪实验结果与分析27-29
• 3.2 图像分割29-37
• 3.2.1 基于边缘的分割方法29-32
• 3.2.2 基于区域的分割算法32-33
• 3.2.3 基于阈值的分割算法33-37
• 3.3 本章小结37-39
• 第4章 基于机器视觉的纸病检测算法39-53
• 4.1 孔洞的检测39-40
• 4.2 亮斑的检测40-41
• 4.3 暗斑的检测41-42
• 4.4 黑斑的检测42-44
• 4.5 复杂纸病的检测44-52
• 4.5.1 一元线性回归法44-46
• 4.5.2 Randon 变换46-49
• 4.5.3 Hough 变换49-50
• 4.5.4 概率 Hough 变换50-52
• 4.6 本章小结52-53
• 第5章 图像多尺度几何分析理论及其在纸病检测中的应用53-65
• 5.1 脊波变换53-57
• 5.1.1 脊波变换理论53-56
• 5.1.2 脊波变换的应用及优缺点56-57
• 5.2 曲线波变换(Curvelet)57-64
• 5.2.1 第一代曲线波变换57-58
• 5.2.2 第二代曲线波变换58-63
• 5.2.3 Curvelet 在图像处理中的应用63-64
• 5.3 本章小结64-65
• 第6章 总结与展望65-67
• 6.1 总结65
• 6.2 展望65-67
• 参考文献67-70
• 致谢70-71
• 在学期间主要科研成果71
• 一、发表学术论文71
• 二、其他科研成果71

【参考文献】

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  本文关键词：基于机器视觉的纸病检测算法研究，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：289963