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        基于數(shù)字圖像處理的圖像缺陷檢測軟件系統(tǒng)設(shè)計

        2015-07-01 08:42:13劉少鵬
        企業(yè)導(dǎo)報 2015年11期
        關(guān)鍵詞:測試

        劉少鵬

        摘 要:隨著社會的發(fā)展,企業(yè)對物體質(zhì)量要求越來越高,基于圖像處理的標(biāo)簽質(zhì)量檢測系統(tǒng)越來越被人們所看重。然而,標(biāo)簽在生產(chǎn)過程中,由于受到生產(chǎn)機(jī)器精度等因素的影響,生產(chǎn)出來的標(biāo)簽有很多質(zhì)量問題,比如:少印。因此標(biāo)簽缺陷檢測越來越重要。本論文主要針對對標(biāo)簽視覺檢測系統(tǒng)的軟件算法設(shè)計,使檢測圖像與標(biāo)準(zhǔn)圖像進(jìn)行相減,從而提取出缺陷部分,解決標(biāo)簽少印的問題。整個少印缺陷的檢測過程不需要人工進(jìn)行費(fèi)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(biāo)簽進(jìn)行確認(rèn),實(shí)現(xiàn)人工與智能化的完美結(jié)合,保證標(biāo)簽質(zhì)量的目的。本文使用Visual C++6.0開發(fā)工具進(jìn)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(tǒng),在實(shí)驗(yàn)室中,我們對本系統(tǒng)穩(wěn)定性,精確度進(jìn)行了測試,測試結(jié)果表明本論文的缺陷檢測系統(tǒng)能夠滿足要求。

        關(guān)鍵詞:標(biāo)簽質(zhì)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(jìn)行減法運(yùn)算,從而得到差值結(jié)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(biāo)準(zhǔn)模板圖像與缺陷圖像進(jìn)行想減運(yùn)算,從而得到想減結(jié)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(tǒng)停止處理,若判斷為不合格則對不合格標(biāo)簽進(jìn)行剔除處理。

        算法設(shè)計:設(shè)模板標(biāo)準(zhǔn)圖像灰度像素值為A(x,y),設(shè)待檢測缺陷圖像為B(x,y),兩圖像做相減運(yùn)算為C(x,y),他們之間的關(guān)系式為: C(x,y)=|B(x,y)-A(x,y)|

        圖像減法運(yùn)算結(jié)果體現(xiàn)兩幅圖像的差異,算法容易實(shí)現(xiàn),通過對兩幅圖像進(jìn)行相減結(jié)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(biāo)準(zhǔn)模板標(biāo)簽圖像,圖1—2為待檢測標(biāo)簽圖像。經(jīng)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(biāo)簽圖像的差異如圖1—3所示:

        從圖1—3可以看出:待檢測標(biāo)簽圖像與標(biāo)準(zhǔn)模板標(biāo)簽圖像進(jìn)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(xiàn)出來。

        總結(jié):本文通過對現(xiàn)有的標(biāo)簽進(jìn)行觀察分析,提出了圖像相減的軟件檢測算法,并依據(jù)該算法對標(biāo)簽缺陷檢測系統(tǒng)進(jìn)行測試,最終得以實(shí)現(xiàn),該系統(tǒng)能夠減輕工人的繁重的勞動,實(shí)現(xiàn)標(biāo)簽檢測的工作效率。

        參考文獻(xiàn):

        [1] 宋慧欣,解讀“新經(jīng)濟(jì)時代”中國機(jī)器視覺市場[J],自動化博覽,2010.4:69~69

        [2] 歷小飛,基于機(jī)器視覺的汽車零件缺陷檢測技術(shù)研究,武漢理工大學(xué)[D],武漢理工大學(xué)2012:11~15

        [3] 何斌,馬天宇,王運(yùn)堅,Visual C++數(shù)字圖像處理[D] 2002:473~477

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