劉少鵬

摘 要:隨著社會的發展,企業對物體質量要求越來越高,基于圖像處理的標簽質量檢測系統越來越被人們所看重。然而,標簽在生產過程中,由于受到生產機器精度等因素的影響,生產出來的標簽有很多質量問題,比如:少印。因此標簽缺陷檢測越來越重要。本論文主要針對對標簽視覺檢測系統的軟件算法設計,使檢測圖像與標準圖像進行相減,從而提取出缺陷部分,解決標簽少印的問題。整個少印缺陷的檢測過程不需要人工進行費力的對比,此過程由軟件自行處理,人們只需要對檢測出的標簽進行確認,實現人工與智能化的完美結合,保證標簽質量的目的。本文使用Visual C++6.0開發工具進行軟件代碼編程,最后很好的完成了本論文少印的缺陷檢測檢測系統,在實驗室中,我們對本系統穩定性,精確度進行了測試,測試結果表明本論文的缺陷檢測系統能夠滿足要求。
關鍵詞:標簽質量;圖像相減;測試
圖像相減(又稱為圖像差影),是指把同一物體圖片在不同時刻拍攝的兩幅圖像進行減法運算,從而得到差值結果圖像。差值圖像顯示了圖像間的差異信息,本論文基本思想是針對標準模板圖像與缺陷圖像進行想減運算,從而得到想減結果圖像,通過分析相減圖像的灰度值,對要測試的圖像是否合格做出判斷,若判斷合格,則系統停止處理,若判斷為不合格則對不合格標簽進行剔除處理。
算法設計:設模板標準圖像灰度像素值為A(x,y),設待檢測缺陷圖像為B(x,y),兩圖像做相減運算為C(x,y),他們之間的關系式為: C(x,y)=|B(x,y)-A(x,y)|
圖像減法運算結果體現兩幅圖像的差異,算法容易實現,通過對兩幅圖像進行相減結果取絕對值,可以清除兩幅圖像之間共同的背景圖案,分割出圖像之間的不同之處,最后保留有缺陷的圖像。如果兩幅圖像相減后C(x,y)越小,則表明圖像之間的差異越小,兩幅圖像之間的相似度就越高,否則,相反。
如圖所示,圖1—1為標準模板標簽圖像,圖1—2為待檢測標簽圖像。經過如下算法:
BOOL WINAPI TuXJianFa(LPSTR lpYDIB,LPSTR lpBDIB,LONG lkuan,LONG lgao)
{
LPSTR lpsrc,lpsrcB;
LPSTR lpDst;
LPSTR lpNewDIB;
HLOCAL hNewDIB;
long i;
long j;
unsigned char xiangsu,xiangsuB;
LONG mhzj;
mhzj=WIDTHBYTES(lkuan*8);
hNewDIB=LocalAlloc(LHND,lkuan*lgao);
lpNewDIB=(char*)LocalLock(hNewDIB);
lpDst=(char*)lpNewDIB;
memset(lpDst,(BYTE)255,lkuan*lgao);
for(i=0;i { for(j=0;j { lpsrc=(char*)lpYDIB+mhzj*i+j; lpsrcB=(char*)lpBDIB+mhzj*i+j; lpDst=(char*)lpNewDIB+mhzj*i+j; xiangsu=(unsigned char)*lpsrc; xiangsuB=(unsigned char)*lpsrcB; *lpDst=abs(xiangsu-xiangsuB); } } memcpy(lpYDIB,lpNewDIB,lkuan*lgao); LocalUnlock(hNewDIB); LocalFree(hNewDIB); return TRUE; } 使得兩幅標簽圖像的差異如圖1—3所示: 從圖1—3可以看出:待檢測標簽圖像與標準模板標簽圖像進行相減后,能夠清除圖像之間共同的部分,從而使差異部分體現出來。 總結:本文通過對現有的標簽進行觀察分析,提出了圖像相減的軟件檢測算法,并依據該算法對標簽缺陷檢測系統進行測試,最終得以實現,該系統能夠減輕工人的繁重的勞動,實現標簽檢測的工作效率。 參考文獻: [1] 宋慧欣,解讀“新經濟時代”中國機器視覺市場[J],自動化博覽,2010.4:69~69 [2] 歷小飛,基于機器視覺的汽車零件缺陷檢測技術研究,武漢理工大學[D],武漢理工大學2012:11~15 [3] 何斌,馬天宇,王運堅,Visual C++數字圖像處理[D] 2002:473~477