基于机器视觉的色差检测系统研究与设计

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1、分类号密级硕士学位论文题目：基于机器视觉的色差检测系统研究与设计英文并列题目：ResearchandDesignofColorDifferenceDetectionSystemBasedonMachineVision研究生：范鹏飞专业：计算机科学与技术研究方向：人工智能与模式识别导师：孙俊指导小组成员：学位授予日期：2016年6月答辩委员会主席：吴小俊江南大学地址：无锡市蠡湖大道1800号二○一六年六月独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加Ｗ标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的

2、研究成果，也不包含本人为获得江南大学或其它教育机构的学位或证书而使角过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明ｋ确的说明并表示谢意，。签名：淹輪曰期：知＾月曰＼／ｔ关于论文使用授权的说明本学位论文作者完全了解江南大学有关保留、使用学位论文的规定：江南大学有权保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被査阅和＾阅，可Ｗ将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可Ｗ采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文一，并且本人电子文档的内容和纸质论文的内容相致。保密的学位论文在解密后

3、也遵守此规定。＾导师签名￣签名：非：曰期：：＾／《年月曰ｆ摘要摘要金属印刷是金属包装产品生产的一个主要环节，色差是金属印刷质量好坏的重要因素。传统的对色差质量的人工检测不仅效率不高，并且稳定性差。因此，仅仅依靠人类视觉来完成色差检测的方式已经不能胜任现代工业领域的生产需求。最近几年，随着数字图像处理相关技术的不断发展，基于机器视觉的技术变得更加成熟，由此产生的机器视觉应用系统在越来越多的领域获得应用。在工业生产中，大批的机器视觉系统被应用在质量检测环节，这主要是因为机器视觉系统不仅可以提高检测的准确率，而且检测结果也比较稳定。在金属印刷生产线上，由于检测人员易受到自

4、身状态的影响而在检测时产生误差或失误，所以开发一个来代替人工色差检测的机器视觉系统对企业的发展具有重要的意义。本文根据苏州华源包装股份有限公司的生产需求，针对金属印刷过程中色差质量检测存在的多种问题进行了深入研究，设计并开发了基于机器视觉的金属印刷色差检测系统。论文具体研究的主要内容包括：1.介绍了本课题的来源和意义，并对色差检测系统设计时所需要的背景知识进行了详细的阐述，主要包括一些跟色差和机器视觉相关的理论知识；2.对色差检测系统的体系结构、可行性及开发环境进行了分析，组成系统的结构主要由原始图像采集模块、图像分析处理模块、色差检测模块和结果反馈模块这四个模块。从经济、技术

5、和操作三个角度分析了系统的可行性。还详细介绍了视觉系统的一些硬件构成，主要包括CCD相机、镜头和光源。而且设计和开发了具体的基于机器视觉的色差检测系统；3.研究和分析了系统采集到的原始图像的特征，根据数字图像处理的理论知识，提出了适合本系统的色标图像提取算法。该算法快速有效，主要涉及图像去噪、形态学图像处理、边缘检测、图像矫正和图像分割等数字图像处理技术，主要通过中值滤波来降低原始图像的噪声，形态学图像处理和边缘检测来获得图像边缘，几何图形旋转算法对图像进行矫正，最后通过分块阈值分割和一阶差分的方法将色标图像从背景中提取出来；4.对颜色空间的基础知识进行了介绍，然后分别提出了基

6、于HSV颜色空间的色差检测算法和基于CIE1976L*a*b*颜色空间的色差检测算法，基于HSV颜色空间的色差检测算法是通过直方图交叉算法计算相似度值来实现的，基于CIE1976L*a*b*颜色空间的色差检测算法是通过CIELAB色差公式和CIEDE2000色差公式计算色差值来实现的，比较分析了两种颜色空间下色差检测的实验结果，最终采用两种颜色空间检测算法相结合的方法，实现对色差准确有效的快速检测，同时能保证检测结果更加符合人眼的主观颜色感知。关键词：机器视觉；色差检测；图像处理；相似性度量；色差公式IAbstractAbstractMetalprintingisamajorp

7、artoftheproductionofmetalpackagingproducts,colordifferenceplaysanimportantroleindetectingthequalityofmetalprinting.Thetraditionalmanualdetectingisinefficientandpoorstability.Therefore,relyingsolelyonhumanvisiontocompletedetectingqualitymethodhasnot