基于边缘与非边缘分开处理的印刷品缺陷检测
印刷品质检中的常见缺陷与改进措施
印刷品质检中的常见缺陷与改进措施在制造印刷品的过程中，品质检验是至关重要的环节。
通过对印刷品进行有效的质量控制，可以确保产品的一致性和可靠性，提升客户满意度并避免不必要的成本和时间浪费。
然而，在印刷品的质量检验中，可能会出现一些常见的缺陷。
本文将介绍几种常见的印刷品缺陷，并探讨可以采取的改进措施。
常见的印刷品缺陷之一是颜色不均匀。
这可能是由于印刷机墨盒中墨水的不均匀分布导致的。
为了解决这个问题，可以通过调整印刷机的油墨供应系统来确保墨水的均匀释放。
印版的良好质量和印刷机的稳定性也是确保颜色一致性的重要因素。
适当维护和定期更换印版，并定期检查印刷机的性能，可帮助减少颜色不均匀的问题。
印刷品中常见的另一个缺陷是图像模糊或不清晰。
这可能是由于墨水的不正确使用、印版质量差或印刷机的机械问题引起的。
为了改善图像的清晰度，我们需要确保使用高质量的墨水，并根据印刷机和印版的要求进行正确的设置和调整。
定期的清洁和维护也是保持印刷机性能稳定的关键。
印刷品上可能出现的常见缺陷之一是色差。
色差是指与原始设计或其他印刷品之间的颜色差异。
这可能是由于不同印刷机之间的设置和性能差异，或者由于印刷材料的批次不一致造成的。
为了确保印刷品的色差最小化，可以使用色彩管理系统来标准化不同印刷机之间的颜色输出，并在印刷过程中定期检查印刷材料的色彩一致性。
另一个常见的印刷品缺陷是雪花、漏墨和墨迹。
这些问题在印刷过程中可能会导致图案或文字的缺失或损毁。
为了避免这些缺陷，常见的改进措施是确保印刷机的墨水供应充足和均匀、定期清洁印刷机的墨道和印版，并确保印刷机在运行过程中的稳定性。
印刷品质检中还可能遇到的其他常见问题包括纸张不平整、边缘切割不齐等。
这些问题通常与纸张本身的质量和印刷机的设置有关。
为了改善纸张的平整度，可以选择高质量的纸张，并确保纸张在印刷过程中保持平整。
边缘切割不齐的问题可以通过调整切割刀的位置和印刷机的切割参数来解决。
总之，印刷品质检中的常见缺陷可以通过一系列的改进措施来解决。
印刷品缺陷检测系统的快速配准方法研究
刷 图像 进行 预处 理 ， 包括 二值 化 、 边缘 提 取等操 作［ ５ １ 。笔 者 采用 分段 线性 拉伸 ， 建 立灰 度 映射调 整样 本 图像灰 度， 可 以使 图像 上 有用 信 息 的灰 度范 围扩展 ， 增 大对 比度 ， 而 相应 噪 声 的灰 度 被压 缩 到端 部 较 小 的范 围 内嘲 。
然后 利用 简单 阈值 化方 法进 行 图像 二值 化处 理 ， 以药 盒 印刷 图像 为例 ， 取 二值 化 阈值 在 ｌ １ ０到 １ ３ ０之 间 。模
板 图像 与 待测 图像 的原始 灰度 图如 图 １ （ ａ ） 所示 。图 ｌ （ ｂ ） 为模 板 图像 直接 进行 二值 化后 的 图像 ， 图 １ （ ｃ ） 为模
图像 配 准 （ Ｉ ｍａ ｇ ｅ ｒ ｅ ｇ ｉ ｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ） 已经 被 广泛 地 应用 于计 算 机视 觉 、 图像处 理 等领 域 ， 图像 匹配 的速 度 、 精 度
和 可靠 性 是 匹配 质量 好 坏 的三个 重 要 指标 。如何 尽 可能 提 高 匹配质 量 、 特别 在 精度 和 可靠 性 满 足 的前 提下
图像 在 印刷 完 成后 ， 由分 发装 置分 发到传 送 带 上 ， 其 间可 能会 引起 图像 细微 的旋 转 和位 置 变化 ， 在 缺 陷
检测 之 前对 图像 进行 预处 理 和快速 有 效 的配准 是后 续处 理 的前提 。
１ ． １ 图 像 预 处 理
图像 配准 和缺 陷检测 之 前 ， 为 了克 服 噪声 的影 响 ， 更 多 的截 配准。实验结果表明 ， 该算法能够快速 、 有 效 地 配 准 采集 到 的 印刷 图像 。 关 键 词 ：印刷 品缺 陷 ； 质量检测 ； 配 准 算 法
视觉缺陷检测常用算法
视觉缺陷检测常用算法视觉缺陷检测是指通过计算机视觉技术对产品进行检测，以发现产品表面的缺陷，如裂纹、划痕、气泡等。
视觉缺陷检测在工业生产中具有重要的应用价值，可以提高产品质量，降低生产成本。
本文将介绍视觉缺陷检测常用算法。
1. 基于边缘检测的算法边缘检测是指通过计算图像中像素值的变化率来检测图像中的边缘。
在视觉缺陷检测中，边缘检测可以用来检测产品表面的裂纹、划痕等缺陷。
常用的边缘检测算法有Sobel算法、Prewitt算法、Canny算法等。
Sobel算法是一种基于梯度的边缘检测算法，它通过计算像素点周围的像素值的梯度来检测边缘。
Prewitt算法也是一种基于梯度的边缘检测算法，它与Sobel算法类似，但是计算梯度时采用了不同的卷积核。
Canny算法是一种基于多级阈值的边缘检测算法，它可以检测出较细的边缘，并且对噪声有较好的抑制效果。
2. 基于纹理特征的算法纹理特征是指图像中的重复模式或规则性结构。
在视觉缺陷检测中，纹理特征可以用来检测产品表面的气泡、斑点等缺陷。
常用的纹理特征算法有灰度共生矩阵法、小波变换法、Gabor滤波器法等。
灰度共生矩阵法是一种基于灰度共生矩阵的纹理特征提取算法，它通过计算图像中像素之间的灰度共生矩阵来提取纹理特征。
小波变换法是一种基于小波变换的纹理特征提取算法，它可以将图像分解成不同尺度和方向的小波系数，从而提取出不同尺度和方向的纹理特征。
Gabor滤波器法是一种基于Gabor滤波器的纹理特征提取算法，它可以提取出图像中的局部纹理特征。
3. 基于形态学的算法形态学是一种数学方法，它可以用来分析和处理图像中的形状和结构。
在视觉缺陷检测中，形态学可以用来检测产品表面的凸起、凹陷等缺陷。
常用的形态学算法有膨胀、腐蚀、开运算、闭运算等。
膨胀是一种形态学操作，它可以将图像中的物体膨胀成更大的物体。
在视觉缺陷检测中，膨胀可以用来检测产品表面的凸起缺陷。
腐蚀是一种形态学操作，它可以将图像中的物体腐蚀成更小的物体。
丝网印刷品缺陷检测技术的研究的开题报告
丝网印刷品缺陷检测技术的研究的开题报告
一、研究背景
随着制造业的发展，丝网印刷技术在各个领域得到广泛应用，如电
子电路板、显示屏、汽车等行业。
然而，在丝网印刷生产过程中，由于
操作不当、材料质量等原因，可能会出现印刷品的缺陷，如断丝、颜色
偏差等问题，这些问题不仅影响了产品的质量，还会增加生产成本和人
工检验的工作量，因此需要采用更有效率、自动化的检测方法。
二、研究目的
本研究旨在探究一种基于图像处理技术的丝网印刷品缺陷检测方法，以解决传统检测方法存在的缺陷检测效率低、工作量大的问题。
具体目
的包括：
1. 分析丝网印刷品常见的缺陷类型和形成原因；
2. 研究图像处理技术的基本原理和方法；
3. 建立一种高效、准确的图像处理算法，实现对印刷品缺陷的自动
识别和分类。
三、研究方法
本研究将采用以下方法：
1. 实地调查：通过走访丝网印刷企业、了解产品生产流程和缺陷检
测方法，获取实际数据；
2. 理论研究：学习图像处理技术的基本原理和方法，制定图像处理
算法；
3. 软件开发：基于上述理论研究，开发一套能够自动检测丝网印刷
品缺陷的软件；
4. 系统测试：对软件进行测试、验证算法的准确性和可行性。
四、预期成果
本研究预期取得以下成果：
1. 研究和分析丝网印刷品的常见缺陷类型和形成原因；
2. 掌握图像处理技术的基本原理和方法；
3. 建立一种高效、准确的图像处理算法，实现对印刷品缺陷的自动识别和分类；
4. 开发一套能够自动检测丝网印刷品缺陷的软件；
5. 验证算法的准确性和可行性，提高丝网印刷品的生产质量和生产效率。
医疗图像处理中的图像分割方法教程
医疗图像处理中的图像分割方法教程医疗图像处理是近年来发展迅速的领域，它利用计算机技术对医学图像进行处理和分析，为医生提供准确的诊断和治疗方案。
而图像分割作为医疗图像处理的重要组成部分，旨在将医学图像中的对象从背景中区分出来，以提供更详细、更准确的信息。
在医疗图像处理中，图像分割方法具有不可忽视的重要性。
以下将介绍一些常用的医疗图像分割方法，以帮助读者更好地理解和应用。
1. 基于阈值的分割方法基于阈值的分割方法是图像处理中最简单、最直观的一种方法。
它假设图像中的目标与背景具有明显的灰度差异，并通过设置合适的阈值来分割图像。
在医疗图像处理中，可以利用生理特征或者病灶的灰度分布来确定阈值，帮助准确地分割出病变区域。
2. 基于边缘检测的分割方法基于边缘检测的分割方法通过检测图像中的边缘来实现分割。
边缘是图像中灰度变化明显的位置，可以有效区分目标与背景。
常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子等。
通过这些算法可以提取出图像中的边缘信息，然后将目标与背景分离。
3. 基于区域生长的分割方法基于区域生长的分割方法是一种基于灰度值相似性的分割方法。
它从种子点开始，通过逐渐生长的方式将相似灰度值的像素点合并到一个区域中，直到满足一定的停止标准。
这种方法可以有效地处理医疗图像中的噪音和弱边缘问题，得到更加准确的分割结果。
4. 基于图像统计特征的分割方法基于图像统计特征的分割方法利用图像中不同区域的统计特征来实现分割。
例如，可以利用均值、方差、纹理等特征来描述不同区域的差异，并根据这些差异进行分割。
这种方法可以克服基于灰度值的分割方法在处理复杂医学图像时的缺陷，并得到更准确的分割结果。
5. 基于机器学习的分割方法基于机器学习的分割方法利用先前已知的标记样本训练分类器，然后将分类器应用于待分割图像中。
常用的机器学习算法包括支持向量机、决策树、神经网络等。
通过这些算法可以将图像中的像素点分为不同的类别，从而实现图像的分割。
基于图像处理技术的缺陷检测研究
基于图像处理技术的缺陷检测研究现代工业生产中，逐渐普及的自动化生产线中往往会使用大量的机器视觉系统来对生产过程中的工件进行检测。
而在工件检测过程中，缺陷检测是其中一项重要的任务。
传统的缺陷检测通常需要人工进行，效率低下且容易出现误判，而基于图像处理技术的缺陷检测则可以提高检测效率和准确度。
图像处理技术的缺陷检测是利用计算机在数组空间上对数字图像进行处理。
主要技术包括图像预处理、图像增强、特征提取、分类识别等。
这些技术可以实现对图像中的黑色和白色部分进行分离、去除噪声和抑制干扰等操作。
在此基础上，就可以针对图像中存在的各种缺陷进行识别和分类。
具体而言，常用的技术包括边缘检测、区域分割、纹理特征提取等。
边缘检测是图像处理技术中最基本的操作之一。
通过边缘检测可以对图像中的边缘进行检测和分割，从而实现对图像中存在的缺陷进行有效的定位和识别。
常见的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子等。
Sobel算子是一种通过对图像进行卷积运算来实现边缘检测的算法，其原理是通过计算图像像素点的灰度值变化来确定图像中的边缘位置。
Canny算法则是边缘检测中最为经典和准确的一种算法。
该算法通过多级边缘检测、非极大值抑制、双阈值分割等操作，可以实现对图像中边缘的精确检测和提取。
区域分割是基于图像处理技术的缺陷检测中的另一种常用技术。
区域分割的目的是将图像中的各个区域进行划分，从而实现对不同区域中的缺陷进行准确定位和分类。
常用的区域分割技术包括基于阈值的分割、基于图论的分割、基于聚类的分割等。
其中，基于聚类的分割技术是应用较为广泛的一种技术。
该技术通过对图像中的像素点进行聚类，实现对不同区域的分割，从而提高缺陷检测的准确度和效率。
纹理特征提取是基于图像处理技术的缺陷检测中的另一个重要技术。
纹理特征提取的目的是提取图像中存在的不同纹理特征，并通过这些特征来识别和分类图像中的缺陷。
常用的纹理特征提取技术包括灰度共生矩阵法、小波变换法、Gabor滤波器法等。
图像法检测印刷电路板缺陷
图像法检测印刷电路板缺陷随着科技的飞速发展，印刷电路板（PCB）在电子设备中的地位越来越重要。
然而，由于制造过程中的各种因素，印刷电路板常常会出现各种缺陷，如线条缺失、短路、断路等。
这些缺陷会严重影响电子设备的性能和可靠性，因此高效准确地检测印刷电路板的缺陷显得尤为重要。
本文将介绍一种基于图像处理的缺陷检测方法，并对其灵敏度和精度进行分析。
图像法检测印刷电路板缺陷的基本原理是通过对印刷电路板进行图像采集，将采集到的图像转换为数字信号，再利用数字信号处理技术对图像进行处理和分析，从而发现和定位缺陷。
实现方法主要包括以下步骤：获取图像：通过高分辨率相机或扫描仪获取印刷电路板的图像。
预处理：对图像进行预处理，如去噪、增强对比度等，以提高图像质量。
特征提取：提取与缺陷相关的特征，如边缘、颜色等，以便后续分类和识别。
缺陷分类和识别：利用分类器和识别算法对提取的特征进行分类和识别，以区分正常和异常区域。
位置确定：确定缺陷的位置，并记录下来以便后续处理。
为了验证图像法检测印刷电路板缺陷的可行性和有效性，我们进行了一系列实验。
实验流程如下：收集数据：收集具有不同缺陷类型的印刷电路板图像，包括短路、断路、线条缺失等。
数据预处理：对收集到的图像进行预处理，以提高图像质量。
特征提取：提取图像中的特征，包括颜色、边缘等。
测试模型：用测试数据集对训练好的模型进行测试，以评估模型的性能。
灵敏度：图像法检测印刷电路板缺陷的灵敏度较高，能够准确发现大部分缺陷，但对于一些微小缺陷可能有所遗漏。
精度：基于图像处理的缺陷检测方法的精度取决于特征提取和分类器设计的精度，实验表明，该方法对于大部分缺陷类型的识别精度较高，但仍有误检和漏检的情况。
灵敏度：图像法检测印刷电路板缺陷的灵敏度较高，这是因为该方法能够捕捉到图像中的细微变化，从而发现大部分缺陷。
然而，对于一些微小缺陷，由于其与正常区域的差异较小，可能会被遗漏。
精度：实验结果表明，该方法对于大部分缺陷类型的识别精度较高。
基于边缘梯度矢量的印刷电路板缺陷检测
基于边缘梯度矢量的 印刷 电路板缺 陷检测
杨 茜， 管庶 安 ， 九 菊 孙
（ 武汉工业学 院 数 学与计算 机学院 ， 湖北 武汉 ４ ０ ２ ） ３ ０ ３
摘
要 ： 陷检 测算 法 时 间复 杂度 及 精度 是 影 响 自动光 学检 测 系统 性 能 的 两大 因素 ， 缺 降低 时
第 ３ 卷 第 ３期 ｌ ２１ ０ ２年 ９月
武
汉
工
业 学
院
学
报
ｏｙｅ ｈ ｉ ｉｅ ｓｔ ｙ Ｊ ｕｎ ｌ ｏ Ｗｕ ａ Ｐ ｌ ｔｃ ｎｃ Ｕｎ ｖ ｒｉ ｏ ｒ ａ ｆ ｈｎ
Ｖ １３ Ｎｏ ３ ｏ． ｌ ． Ｓｐ ２ ２ ｅ ． ０１
文 章 编号 ：０ ９４ ８ （ ０ ２ ０ － ５ －３ １０ －８ １ ２ １ ） ３０ １ ０ ０
间复杂度和提 高精度才能保证 系统 实时可靠。针 对传 统参考法计算量较大及 精度 不高的 问
题 ， 文提 出了一 种基 于边缘梯 度 矢量 的 印刷 电路 板 缺 陷检 测 算 法 ， 配 准 的前提 下 ， 用边 该 在 利 缘 梯度 矢 量搜 索到 缺 陷 处。 实验表 明 ， 与传统 参考 法相 比 ， 该算 法 的计算点数 由图像全 部像 素
Ａｂ ｔａ ｔＴ ｅ ｔ ｏ ｌｘｔ ｎ ｒｃｓ ｎ ｏ ｅ ｒｇｓｒｔ ｎ ａｇ ｒ ｈ ａｅ ｔ ａ ｔｒ ｆ ｃｉｇ ｔｅ ｓｓｅ ｐ ｒ ｓｒｃ ： ｈ ｉ ｃ ｍｐｅ ｉ ａ ｄ ｐ ｅ ｉｉ ｆｔ ｅ ｉｔ ｉ ｌｏ ｔｍ ｒ ｗｏｆｃｏ ａ ｅ ｔ ｈ ｙｔｍ ｅ－ ｍｅ ｙ ｏ ｈ ａｏ ｉ ｓ ｎ
印刷品印刷缺陷在线检测技术简介
印刷品的属性
1.实地密度 实地密度是直接影响图像最暗调部分的指标，对整个复制曲线都有 影响，理想的实地密度应该满足图像阶调值要求，有清晰的对 比度，网点扩大值要控制在允许范围内。 2.网点扩大 网点扩大是一个网目调网点从分色胶片或者印版开始直到在纸上印 刷出来的尺寸方面的差异。网点扩大比油墨密度对印品的视觉 效果的影响更大，网点在尺寸上微小的变化将会产生一个显而 易见的视觉上的改变，包括许多颜色色相的变化。任何印刷系 统都会产生一定程度的网点扩大。 3.印刷反差 实地与网目调的积分的密度之差同实地密度的比值，常称K值。他 是控制或反映中间调调至暗调层次的指标，。印刷反差越高， 在亮调、中间调、暗调和油墨实地密度之间就会有更多个阶调 可被区分。对于大多数原稿，在分色过程中暗调区域的层次被 严重压缩，也就是说反差不好。 4.油墨叠印率 油墨叠印率与两原色的叠印色红、绿、蓝相关。油墨叠印是指与直 接印到承印材料上的墨量相比，第二次印的油墨转移到前次印 刷油墨上的量。在测量油墨叠印时需要知道印刷色序。
分层检测法
分层检测算法的基本思路是：首先是对图像进行A、B、Ｃ、D分层， 分层的多少依据检测系统的精度而定；然后进行隔点检测。首先对 Ａ点进行检测，如果当前被检测点A合格，则跳到下一个检测点A； 如果检测点Ａ不合格，则要对其周围的三个四邻域像素点B进行检 测，若发现所有的B都合格，则跳到下一个Ａ，认为当前的A点是由 于偶然误差引起的；若发现当前检测的像素点Ｂ也不合格，则需要 对B周围的三个四邻域像素点C再做进一步的检测，如此循环往复， 通过对检测点A周围不合格点的个数进行统计，并与预先设定的阈值 T进行比较，如果小于阈值T，则认为该像素点A合格，周围不合格点 是由偶然因素引起的，结束本次搜索跳转到下一个检测点A；如果大 于阈值T，则认为该像素点不合格，进而认为该印刷品为次品，结束 整个搜索过程。
halcon缺陷检测常用方法总结
halcon缺陷检测常用方法总结Halcon是一种强大的机器视觉软件，广泛应用于工业自动化和视觉检测领域。
缺陷检测是机器视觉中的重要任务之一，其目的是利用图像处理和分析技术，通过检测和分析图像中的缺陷来保证产品质量。
在Halcon中，有多种常用的方法可以用于缺陷检测。
下面将介绍一些常用的方法。
1.边缘检测方法边缘是图像中物体的轮廓，常常用于检测缺陷。
Halcon提供了多种边缘检测方法，如Sobel、Prewitt和Canny等。
这些方法能够提取图像中的边缘信息，并通过分析边缘的强度、方向和连续性来检测缺陷。
2.区域生长方法区域生长是一种基于像素相似性的方法，能够将相似像素合并为连续的区域。
在缺陷检测中，可以利用区域生长方法找到与周围像素相比较异常的区域，从而检测缺陷。
3.学习算法方法Halcon中提供了多种机器学习算法，如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）和深度学习等。
这些算法能够通过学习大量的正常样本和缺陷样本来构建模型，并利用模型进行缺陷检测。
4.形状匹配方法形状匹配是一种通过比较图像中物体形状的方法。
Halcon中提供了多种形状匹配算法，如模板匹配和形状基因算法。
这些方法能够通过比较待检测物体的形状与模板或基因的形状差异来检测缺陷。
5.纹理分析方法纹理是图像中的细微结构，常常包含有关物体表面的信息。
Halcon中提供了多种纹理分析方法，如灰度共生矩阵（GLCM）、灰度直方图和小波变换等。
通过分析图像的纹理特征，可以检测并区分不同的缺陷。
6.自适应阈值方法阈值是一种常用的图像分割方法，可以将图像分成不同的区域。
在缺陷检测中，阈值方法常常用于将图像中的缺陷与背景进行分离。
Halcon中提供了多种自适应阈值的方法，如Otsu和基于梯度的阈值等。
7.深度学习方法深度学习是近年来非常热门的机器学习方法，具备强大的特征提取和分类能力。
Halcon中集成了深度学习库Manto，可以利用Manto进行图像分类和目标检测，从而实现缺陷检测。
一种基于边缘提取的印刷品斑点检测方法
一种基于边缘提取的印刷品斑点检测方法肖飞;刘雨;赵键【摘要】先对标准印刷品图像利用Robert算子检测出边缘,并利用形态学的方法对边缘进行膨胀.接着用HOUGH变换检测待测图像与背景相交的两条直线,以此将其与标准图像配准.在边缘点处,利用象素的灰度、邻域内的平均灰度、象素梯度方向信息进行对应象素的比较,当差别较大时被认为是一个疑点;在非边缘点处,直接利用灰度、邻域内平均灰度信息比较,差别较大时被认为是一个疑点.最后,对疑点图像进行斑点分析.实验结果表明,提出的方法能较快、较准地检测出印刷品当中的斑点.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2007(030)012【总页数】3页(P122-123,132)【关键词】边缘提取;膨胀;配准;斑点分析【作者】肖飞;刘雨;赵键【作者单位】国防科技大学,电子科学与工程学院,湖南,长沙,410073;国防科技大学,电子科学与工程学院,湖南,长沙,410073;国防科技大学,电子科学与工程学院,湖南,长沙,410073【正文语种】中文【中图分类】TP391.411 引言钞票、单据、书报、包装盒、广告单等印刷品中常见到的一类质量问题就是斑点。
目前，国内主要是通过目测法来进行印刷品的质量检测。
这种人工检测方法效率低、成本高、精确率不足。
而在国外，特别是美、日、德等发达国家很早就开始研究用机器视觉方法对印刷品进行在线质量检测，越来越多的成熟技术也开始应用于工业生产当中。
针对印刷品中的斑点质量问题，文献[1]中提出了一种指数空间的方法来对IC卡印刷质量进行检测，文献[2]中提出了双模板方法来检测钞票的印刷质量。
文献[3]中利用印刷品灰度的方差，均值特征来进行疑点分析。
文献[4]中就香烟盒在线检测中的关键技术做了分析。
文献[5]中提出了一种在线检测方案来检测印刷品中的黑块和漏印缺陷问题。
当图像细节较少，或两幅图像配准精度很高时，这些方法都能很好地检测出印刷品当中出现的斑点问题。
基于机器视觉的工业缺陷检测与分类研究
基于机器视觉的工业缺陷检测与分类研究工业缺陷检测与分类是目前工业生产中的一个重要问题，传统的人工检测方法效率低下且存在主观判断的不确定性。
随着机器视觉技术的发展，基于机器视觉的工业缺陷检测与分类研究成为研究热点。
本文将对基于机器视觉的工业缺陷检测与分类研究进行探讨，并介绍相关的研究成果和应用。
一、工业缺陷检测与分类的研究意义工业缺陷检测与分类是保障产品质量的重要环节，对于提高产品的合格率和生产效率具有重要意义。
采用机器视觉技术进行工业缺陷检测与分类可以实现高效、准确的自动化检测，有效改善传统人工检测的不足。
二、基于机器视觉的工业缺陷检测方法1. 图像采集与预处理基于机器视觉的工业缺陷检测首先需要对工件进行图像采集，并对采集到的图像进行预处理。
图像预处理包括灰度化、图像增强、边缘检测等操作，目的是为了提取出有价值的特征信息。
2. 特征提取与选择特征提取是基于机器视觉的工业缺陷检测的关键步骤。
通过采用合适的特征提取算法，可以将工件的特征从图像中提取出来。
常用的特征提取方法包括边缘特征、纹理特征、形状特征等。
3. 缺陷检测与分类算法基于机器视觉的工业缺陷检测与分类算法主要分为两个阶段：缺陷检测和缺陷分类。
缺陷检测的目标是检测出工件中的缺陷区域，常用的检测算法包括基于阈值分割、基于边缘检测和基于机器学习的方法。
缺陷分类的目标是对检测到的缺陷进行分类，常用的分类算法包括支持向量机(SVM)、卷积神经网络(CNN)等。
三、基于机器视觉的工业缺陷检测与分类的研究成果与应用1. 研究成果近年来，许多学者和研究机构在基于机器视觉的工业缺陷检测与分类研究方面取得了重要的成果。
例如，利用深度学习算法可以实现高精度的缺陷检测与分类，同时基于传统图像处理算法的研究也取得了不错的效果。
2. 应用案例基于机器视觉的工业缺陷检测与分类技术已经应用于多个领域。
例如，在电子制造业中，使用机器视觉技术可以实现对电路板上的焊接缺陷进行检测与分类；在纺织行业，机器视觉可以用于检测织物中的破洞和缺纬现象。
印刷品表面质量(缺陷)在线检测系统
基于机器视觉的印刷品表面质量（缺陷）在线检测系统（作者：李军单位：无锡创视新科技科技有限公司）随着科技日新月异的高速发展及互联网的急剧渗透，大量的信息不断充斥着人们的生活，以前所谓信息不对称的时代一去不复返，传统的软包装印刷业所面临的竞争更加惨烈。
只有两种途径能够寻求出路。
如果选择科技创新开发研究新材料，新印刷工艺，就需要大量人才和资金的投入，更需要时间。
往往还没有开始，就已经面临企业的倒闭。
如果选择和同行血拼价格进行搏杀，更非易事！毕竟任何企业都是要盈利的，否则也是死路一条。
还有一条血淋琳的现实是，价格搏杀的背后是客户对于印刷工艺及质量的要求越来越高，以及正反面的多色印刷、复杂的印刷工艺等给企业带来的巨大生产压力，企业不得已因此而增加品检人员的数量及工作成果的要求。
即使如此，客户的投诉及退单也依然越来越多，给企业带来了直接的经济损失。
那么我们如何使企业能够提升我们的产品出厂质量，降低客户投诉及退单，只是依靠品检人员的增加？但现阶段大部分企业表示，即使提供更高的工资，依然招人非常困难；即使品检人员充足，但是人检往往因为一时的疏漏或一些视角的局限会带来漏检。
基于机器视觉的印刷质量检测系统的出现，可以完全弥补人检所带来的一系列隐患，可以快速的提升企业的产品质量，降低客户投诉及退单，进一步提升企业的综合竞争力。
机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。
在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。
而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。
一个典型的工业机器视觉应用系统包括如下部分：光源，镜头，CCD照相机，图像处理单元（或图像捕获卡），图像处理软件，监视器，通讯/输入输出单元等。
首先采用摄像机获得被测目标的图像信号，然后通过A/ D转换变成数字信号传送给专用的图像处理系统，根据像素分布、亮度和颜色等信息，进行各种运算来抽取目标的特征，然后再根据预设的判别准则输出判断结果，去控制驱动执行机构进行相应处理。
用边界扫描技术检测非边扫器件
用边界扫描技术检测非边扫器件I. 引言- 简述非边扫描器件的概念及应用背景- 阐述目前检测非边扫描器件所面临的困难和挑战II. 综述边界扫描技术- 介绍边界扫描技术的基本原理和特点- 讨论边界扫描技术在检测集成电路中的应用情况III. 基于边界扫描技术的非边扫描器件检测方案- 提出基于边界扫描技术的非边扫描器件检测方案- 阐述该方案的实现方法IV. 方案实验与结果分析- 设计实验样本集并进行实验测试- 分析实验结果，评估方案的检测能力和鲁棒性V. 结论- 总结该非边扫描器件检测方案的优势和局限性- 展望该方案在未来的应用前景及发展方向附：参考文献边界扫描技术是针对数字集成电路（Integrated Circuit，IC）的一种测试技术。
随着集成电路技术的飞速发展，集成度逐渐提高，而集成度的提高也意味着芯片的复杂度将会不断增加，测试成为设计和制造中的核心问题之一。
因此，边界扫描技术应运而生，被广泛应用于芯片测试、故障定位等领域。
其主要原理是在芯片电路的边缘添加额外的控制逻辑，使得这些逻辑可以通过扫描链(SCAN Chain)或者测试向量实现对芯片中部的逻辑单元（logic cell）的任意访问，从而实现对芯片进行完整测试和故障检测。
目前，边界扫描技术已经成为了集成电路测试领域的主流技术之一。
边界扫描技术最初是用于边缘所处的测试程序，常被称为Boundary-Scan，后来不断发展，并广泛应用于各种汽车、飞机、医疗等电子器件的测试中。
据统计，目前已经有超过90%的现代器件集成了边界扫描技术。
此外，随着数字系统的迅速变化，复杂性越来越高，加上我们要减少设计调试的时间，遇到放大比赛技术上的小问题也可能成为一场惨痛的经验，因此边界扫描技术也可以用于故障诊断和电路分析的方面。
但是，在实际应用中，边界扫描技术仅适用于带有边缘扫描逻辑的芯片。
而对于一些没有边缘扫描逻辑的非边缘扫描器件，如异步逻辑、多级管脚等，传统的边缘扫描技术往往无法应用。
基于边缘检测技术的果品分级方法研究
基于边缘检测技术的果品分级方法研究李承龙;鲁明丽【摘要】提出了一种基于边缘检测技术的水果分级方法.首先利用图像增强技术提高图像的对比度,并通过空域滤波使图像的模糊部分变得清晰.然后利用阈值处理方法进行图像预分割,并通过对比最终选取Canny算子对水果图像进行边缘特征的提取.最后通过大小、形状以及表面缺陷等特征值对果品进行相应的分级.仿真结果表明了本文方法的有效性及较高的准确率.【期刊名称】《常熟理工学院学报》【年(卷),期】2018(032)002【总页数】5页(P78-82)【关键词】图像处理;边缘检测;果品分级【作者】李承龙;鲁明丽【作者单位】常熟理工学院电气与自动化工程学院,江苏常熟215500;常熟理工学院电气与自动化工程学院,江苏常熟215500【正文语种】中文【中图分类】TP8061 引言目前我国水果总产量逐年提高，但是在这样的大背景环境下并没有给我国带来实质性的经济效益．而其他水果生产大国，果品应市几乎100%的进行商品化处理，主要包括洗涤、打蜡、分级等过程. 目前国内对水果的处理率十分低，导致水果出口量不足生产量的2%[1]. 国内水果价格普遍低于从国外进口的水果价格，究其原因主要是我国水果在加工处理的技术上还比较落后．目前我国在清洗、打蜡操作上得到了一定的改善，但商品化处理的核心技术也就是果品的分级检测技术成为制约其发展的关键．边缘检测以初始图像为基本对象，图像的每个像素在它的某个领域内灰度阶跃变化，其实质就是采用某种算法来提取出图像中对象与背景间的交界线[2]．边缘检测技术能够有效地提取图像的边缘，获得数字图像的边缘信息，并对这些信息进行更深层次的分析．果品的边缘检测是果品分级的重要环节，通过提取果品边缘可方便快捷地实现果品的辨别与定位，边缘检测的好坏直接影响果品分级的准确度[3]．常用的边缘检测算子有Roberts算子、Prewitt算子、LOG算子和Canny算子[4－5]等．国内的果品自动分级研究起步较晚，对基于图像的水果自动分级技术的研究，主要集中于研究水果图像的获取、图像处理、分析等方面．冯斌等在求取水果形心的研究中取得了重大突破，他们选择采用水果图像边缘像素的特征来对水果形心进行测量，通过大量实验可以发现该方法能够有效测量出水果的形心坐标[6]．韩伟等提出了一种基于计算机视觉的水果直径检测方法，通过水果的边缘提取进行图像分割处理，最后求取其最大直径，实验结果表明该方法误差小精度高[7]．朱培逸等提出了一种基于数学形态学的水果图像分割方法．可实现水果的动态监测[8]．张丽芬等设计一种小型的融合樱桃内部质量和外观形态的机器视觉自动分选系统，可实现樱桃的自动无损分拣，且生产率高[9]．以上研究促进了水果分级检测的发展，但由于实时采集到的水果图像存在图像质量差，多个水果堆积，同类水果外形接近等特点，经典分割方法难以获取满意的分割效果．本文根据水果检测只对外边缘感兴趣的基础上提出了一种基于边缘检测算子的混合果品分级算法，仿真结果表明本算法获得了满意的分割效果，提高了水果检测的有效性与准确率．2 算法描述水果等级评估主要按尺寸、颜色、形状和缺陷等特征进行. 采集到的原始水果图像往往很多区域过于模糊，无法进行图像分割，需要进行预处理，也就是进行灰度处理后进行滤波. 为了能够得到完整清晰的水果图像，清除与果品分级无关的信息，便于之后的果品分级，必须要对水果图像再进行背景分割的处理操作，而之后的图像边缘检测的主要任务就是对图像中的对象进行分析和理解，为此需要将目标的外轮廓提取出来．最后从水果的大小，水果外观特征以及表面缺陷3个方面对水果进行相应的分级，水果分级流程如图1所示.图1 水果分级流程图2.1 图像预处理噪声对水果图像影响很大，使用中值滤波可以有效去除这些噪声，并且还能够很好保持图像的边缘特征．二维中值滤波可以对图像进行增强的效果，除此之外，二维中值滤波还有很多其他优点．噪声对水果图像影响很大，使用二维中值滤波则可以有效地去除这些噪声，并且还能够很好地保持图像的边缘特征．（1）式是二维中值滤波公式.由图2可知中值滤波能够更好地保存水果图像的边缘特性，并且对水果图像也能起到很好的滤波效果．图2 脐橙非线性空域滤波前后图像检测2.2 图像背景分割及边缘提取迭代阈值法是分割图像应用比较广泛的一种分割算法，主要原因是通过迭代法所求得的阈值具有很强的适应性，迭代法阈值分割的步骤如下：（1）选取一个参考值T0，同时设置一个开始的预测阈值T1．（2）利用阈值T1对图像进行分割，将图像分割成两个不同像素构成的两部分：G1是由大于T1的像素组成，G2是由小于或等于T1的像素组成．（3）求出G1中相关像素的灰度平均值µ1，求出G2中相关像素的灰度平均值µ2，计算得出新的阈值T2=(µ1+µ2)/2．图3 脐橙迭代式阈值分割前后图像检测（4）通过比较若相应的选取T2当作最优阈值；若相应的把T2转给T1，并重复步骤（2）～（4），不断循环直至得到最优阈值，图3给出了迭代式阈值分割脐橙图像的结果．水果图像在经过图像预处理之后，边界处通常会存在灰度变换的差异，而边缘检测算法就是利用这些灰度变换的差异来对水果图像的边缘进行提取．Canny算子检测图像边缘一般会保留重要的边缘特征信息，因此Canny算子进行边缘检测时误差较小，而且Canny算子在对图像进行边缘检测时可以将复杂的多个响应转换为简单的单个响应．Canny算子对图像进行边缘检测一般由以下几个操作构成.（1）首先使用高斯函数去除水果图像中的噪声．（2）使用导数算子求出水果图像中两个方向导数Gx ，Gy，并在此基础上求出最终的梯度值和梯度的方向．（3）根据所求得的方向分别找出水平、垂直、45°和135°方向上与之相对应的梯度方向的像素值．（4）根据所求得的图像，在图像中找到某点的灰度值，将该点的灰度值与梯度方向上的灰度值进行比较，如果两者的比值不是最大，则把该点定义为0，即该点不是图像边缘．（5）通过图像直方图确定两个阈值．选取图像中高于两个阈值最大值的像素点作为图像边缘，有些像素点会存在于两个阈值之间，则把该像素点附近的像素灰度值与两个阈值的最大值进行比较，如果大于最大的阈值，就把该像素点也作为图像边缘．由图4可以看出，Canny算子对水果图像进行边缘检测时能够很好保留水果图像的边缘特征．图4 脐橙图像Canny边缘检测结果2.3 水果表面缺陷检测水果表面缺陷的检测对水果分级非常重要．造成水果表面缺陷的原因有很多. 例如水果腐烂发霉，这种缺陷在水果灰度图像中一般会表现出黑色．而有些水果表面破损或被虫子咬伤，则表现为白色．这些特点增加了缺陷检测的难度．在读入水果图像后，首先对水果图像进行灰度化处理，然后进行直方图均衡化，在此基础上进行中值滤波处理，最后利用Sobel算子进行边缘检测．以脐橙为例，由于脐橙的边缘与脐橙表面缺陷颜色相似，提取出脐橙表面缺陷较难．Sobel算子对脐橙图像边缘进行检测时，其水平方向的模板为其竖直方向的模板为图5给出了检测结果，可以看出两个表面有损伤的脐橙被准确检测出来．图5 脐橙表面缺陷检测结果2.4 水果特征提取在边缘检测结果的基础上进行图像分析，进一步提取果品分级所需要的特征，比如面积、直径和周长等．判断水果的大小使用面积特征，在提取水果外边缘的基础上进行相关运算．本文采用像素计数法，像素计数法就是通过相应算法公式计算水果图像中所有的水果像素值，相应的算法公式见式（3）.在水果图像中，水果图像选取1来进行定义，水果的背景图像选取0来进行定义，最终水果图像的面积值应为f( x, y)=1的总值．图像中水果的周长通常就是求取图像物体的最外边缘的像素总值．但是这些水果的外边缘有些是规则的图像，也有些是不规则的图像. 因此，在研究这些不规则的水果的外边缘周长时具有很重要的参考价值. 通过链码来获取图像物体的周长，把图像中奇数链码定义为偶数链码定义为1，相应的物体周长就是奇数链码总值与偶数链码总值的总和．计算公式如式（4）所示.式中，Ne 表示偶数链码总值，N0表示奇数链码总值.通常情况下水果的半径越大，其周长也越大，因此，本文利用水果图像周长的大小来判断脐橙直径的大小．因为周长以像素点为单位，最终计算结果比较大，不方便比较，所以可通过等式D=2r来近似估计脐橙直径，这种方法称之为当量直径法．为了评估水果的形状，需计算其圆形度．同一个圆利用周长估计的半径r1与利用面积估计的半径r2的比值为1，但如果物体的形状不规则，则该物体的周长半径r1与面积半径r2就会不同，比值越接近1，形状越接近圆形. 则圆形度C定义为其中，r1表示物体的周长半径，r2表示面积半径.3 实验结果及分析随机选取80个脐橙，首先进行缺陷检测后得到74个表面无损水果．然后利用边缘检测技术进行特征提取后计算其面积、周长、直径等参数，为脐橙分级做准备．从74个脐橙中随机选取10个对其周长、直径、面积进行检测统计，如表1所示．表1 特征参数结果样本编号直径周长面积圆形度1 204.64 642.56 650.91 0.729 2 227.27 713.64 690.76 0.833 3 249.11 782.22742.37 0.961 4 247.38 776.78 751.62 0.821 5 244.06 766.36 739.02 0.791 6 230.61 724.13 610.47 0.862 7 226.22 710.32 685.61 0.853 8 230.29 723.12 692.81 0.719 9 203.57 639.22 665.17 0.627 10 229.37 720.23 682.95 0.653由表1可看出，利用边缘检测技术可精确获得脐橙的直径、周长和面积，并根据其结果估计半径计算相应的圆形度．水果等级划分定义为：特优水果（又圆又大）、一等水果（大而不圆）、二等水果（圆而不大）、劣等水果（不大也不圆）的4种水果标准．将74个脐橙分为5组，其中第1组为表1中的10个脐橙．剩余64个随机分为4组，每组16个，按顺序为第2～5组．分级对比结果见表2.表2 第一组脐橙综合分级结果等级人工分级本文方法特优脐橙 1 1一等脐橙 5 5二等脐橙 2 3劣等脐橙 2 1由表2的分级结果可看出，仅二等脐橙出现了一个分级错误．基于边缘检测技术的果品分级精度可达到90%．同样方法对第2～5组分级，其精度分别为93.8%，87.5%，93.8%，93.8%，5组实验的分级精度平均值为91.78．4 结束语本文提出了一种基于边缘检测技术的水果图像的分级方法. 在对果品图像分割并提取边缘信息的基础上，首先进行果品表面缺陷检测，挑选出无损果品，然后分别对果品进行大小及形状检测，在此基础上建立了简单快速的水果分级模型进行水果分级. 实验证明，该方法提高了水果分级效率且精度较高．参考文献：[1]王维，刘东琴，王佩．果品分级检测技术的研究现状及发展[J]．包装与食品机械，2016（6）：55－58.[2]赵慧，刘建华，梁俊杰．5 种常见边缘检测方法的比较分析[J]．现代电子技术，2013，36（6）：89－92．[3]杜永忠，平雪良，何佳唯．果品分级边缘检测方法[J]．工具技术，2013，47（11）：64－69．[4]马艳，张治辉．几种边缘检测算子的比较[J]．工矿自动化，2004（1）：54－56．[5]王智文．几种边缘检测算子的性能比较研究[J]．制造业自动化，2012，34 （11）：14－16．[6]冯斌. 计算机视觉信息处理方法与水果分级检测技术研究[D]．北京：中国农业大学，2002．[7]韩伟，曾庆山．基于计算机视觉的水果直径检测方法的研究[J]．中国农机化，2011（5）：108－111．[8]朱培逸，刘红晴．基于数学形态学图像分割算法在水果分级中的应用[J]．科学技术与工程，2013，13（34）：10375－10380．[9]张丽芬．基于计算机视觉技术的樱桃自动分选系统设计[J]．农机化研究，2017，39（9）：212－214．。
基于图像处理的工业产品缺陷检测与分析研究
基于图像处理的工业产品缺陷检测与分析研究工业产品的质量和安全一直是生产企业关注和追求的重要目标。
然而，在工业生产过程中，由于各种原因，工业产品常常存在着各种缺陷。
因此，对工业产品进行缺陷检测和分析变得至关重要。
基于图像处理技术的工业产品缺陷检测与分析研究，正是为了满足这个需求而进行的一项重要研究。
工业产品缺陷检测与分析旨在通过分析图像数据，检测工业产品的各种缺陷，并对缺陷进行分析，以便及早发现、定位和解决生产中存在的问题。
基于图像处理技术的工业产品缺陷检测与分析的研究，主要包括以下几个方面的内容：首先，图像采集与预处理。
工业产品缺陷检测与分析的第一步是对工业产品进行图像采集，并对采集到的图像进行预处理，以消除图像中的噪声和其他干扰因素，保证后续处理的准确性和可靠性。
图像采集可以通过采用高分辨率的摄像设备进行，采集到的图像可以包含工业产品的不同视角和细节信息，为后续处理提供更多的特征数据。
其次，工业产品缺陷检测算法的研究。
工业产品缺陷检测的核心是设计和优化缺陷检测算法。
对于不同类型的工业产品，其缺陷特征和表现形式各不相同，因此需要根据具体的工业产品特点，设计和实现相应的检测算法。
常用的缺陷检测算法包括基于边缘检测的方法、基于纹理特征的方法、基于深度学习的方法等。
这些算法可以通过对图像进行特征提取、分类和判别来实现缺陷的自动检测和定位。
第三，工业产品缺陷分析与识别。
一旦工业产品的缺陷被检测到，下一步就是对其进行分析和识别。
通过对缺陷图像进行特征提取和分析，可以获得有关缺陷的详细信息，如大小、形状、位置等。
同时，可以根据这些信息，对缺陷进行分类和识别，以便及时采取相应的措施解决问题。
工业产品缺陷分析与识别可以通过机器学习和模式识别等方法来实现，提高自动化程度和准确性。
最后，基于图像处理的工业产品缺陷检测与分析研究还需要考虑现实工业环境中的各种实际问题。
例如，工业生产现场可能存在光线不均匀、噪声干扰、工业产品运动模糊等现象，这些都会对缺陷检测和分析造成影响。
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（ 四川 大 学 制造 科学 与工程 学院 ，四川 成都 ６ １ ０ ０ ６ ５ ）
摘 要 ： 针 对 印 刷 品 缺 陷 检 测 问题 ，通 过 对 经 典 缺 陷 识 别 算 法 的 研 究 ，提 出 了 一 种 边 缘 点 与 非 边 缘 点 分 开 处
理 的 印刷 品检 测 缺 陷 识 别 算 法 。 算 法 以 统 计 过 程 原 理 为 出发 点 ，根 据 边 缘 点 和 非 边 缘 点 不 同 的 像 素 特 征 ， 对 非 边
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随着 数字 化 和信 息化 进 程 的不 断加 快 ，人 们 对 于 生活 和学 习中离 不 开 的各 种 印刷 品 的质 量 要 求 也 不 断
缘 点 采 用 统 计 阈值 法 处 理 ，对 边 缘 点 采 用 邻 域 平 均 值 与 梯 度 值 相 结 合 的 算 法 处 理 。 该 算 法 经 过 实 验 证 明 ， 能 够 有
效 地 剔 除 伪 疵 点 ，提 取 出 真 正 的缺 陷 。 关 键 词 ： 统 计 阈 值 ； 伪 疵 点 ； 梯 度 ； 印 刷 品 缺 陷 检 测 中 图 分 类 号 ：Ｔ Ｐ ３ ９ １ ． ４１ ；Ｔ Ｂ １ １ ４ 文 献 标 识 码 ： Ａ 文 章 编 号 ：１ ６ ７ ４ —５ ７ ９ ５ （ ２ ０ １ ５） Ｏ １—０ ０１ ７—０ ４
ｐ ｌ ｅ ａ ｃ ｃ ｏ ｒ ｄ ｉ ｎ ｇ ｔ ｏ ｔ ｈｅ ｃ ｈａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｒ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｃ ｅ ｏ ｆ ｐｉ ｘ ｅ ｌ ｅ ｄｇ ｅ ｐ ｏ ｉ ｎｔ ｓ ａ ｎ ｄ ｎ ｏ ｎ— ｅ ｄ ｇ ｅ ｐ ｏ ｉ ｎ ｔ ｓ ； ｔ ｈｅ ｓ ｔ ａ ｔ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｔ ｈｒ ｅ ｓ ｈ ｏ ｌ ｄ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｉ ｓ ｕ ｓ ｅ ｄ ｆ ｏ ｒ ｎ ｏ ｎ— ｅ ｄｇ ｅ ｐｏ ｉ ｎｔ ｓ， ａ ｎｄ ｔ ｈ ｅ ｃ ｏｍｂ ｉ ｎ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｉｅ ｆ ｌ ｄ ａ ｖ ｅ ｒ ａ ｇ ｅ ｖ ａ ｌ ｕｅ ａｎ ｄ ｇ ｒ ａ ｄ ｉ ｅ ｎ ｔ ｖ ａ ｌ ｕ ｅ ｉ ｓ ｕ ｓ ｅ ｄ ｏｒ ｆ ｅ ｄ ｇ ｅ ｐ ｏｉ ｎ ｔ ｓ ．Ｔ ｈｅ ｌｇ ａ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｗａ ｓ ｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｄ ｂ ｙ ｅ ｘ ｐ ｅ ｒ ｉ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｎ ｄ ｉ ｔ ｃ ａ ｎ
计 测 技 术
ｄ ｏ ｉ ：１ ０ ． １ １ ８ ２ ３ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ６ ７ ４— ５ ７ ９ ５ ． ２ ０ １ ５ ． Ｏ １ ． ０ ４
理 论 与实践
・ １ ７・
基 于 边 缘 与 非 边 缘 分 开 处 理 的 印 刷 品 缺 陷检 测
马鹏 ，韩震 宇，邹龙 飞，兰云
Ｍ Ａ Ｐｅ ｎｇ， Ｈ ＡＮ Ｚｈｅｎ ｙｕ， Ｚ０Ｕ Ｌｏ ｎｇ ｆ ｅ ｉ ， ＬＡＮ Ｙｕｎ
（ Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｍａ ｎ ｕ ｆ ａ ｃ ｔ ｕ ｒ ｉ ｎ ｇ Ｓ ｃ ｉ ． ＆Ｅ ｎ ｇ ． ，Ｓ ｉ ｃ ｈ ｕ ａ ｎ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ，Ｃ ｈ ｅ ｎ ｇ ｄ ｕ ６ １ ０ ０ ６ ５ ，Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）