基于动态阈值和分层检测的图像缺陷识别算法的研究与应用

文章编号:100021506(2002)0120019204

基于动态阈值和分层检测的

图像缺陷识别算法的研究与应用

王　锋1,阮秋琦1,徐金强2

(1.北方交通大学计算机与信息技术学院,北京100044;2.中国科学院高能物理研究所,北京100039)

摘　要:针对高精度印刷图像的质量检测中的检测速度和检测精度问题,本文提出了一种基于

动态灰度阈值和分层检测的高精度印刷品质量检测的实时的图像缺陷识别算法.算法考虑到

人的视觉感官特性,首先将所用的灰度阈值对采集到的印刷品图像进行缺陷的初步识别和标

定,然后再按照高精度图像检测要求采用分层检测的方法进行搜索,解决了以往图像检测缺陷

识别中的检测效果和速度不理想的问题.经过在高精度印刷图像的质量自动化检测系统中的

应用,算法的速度和效果得到验证.

关键词:高精度;缺陷识别;动态阈值;分层检测

中图分类号:TP391.41 文献标识码:A

R esearch and Application of Im age Defect R ecognization

Algorithm B ased on Dynamic Threshold and Storied Inspect

W A N G Feng 1,R UA N Qi u 2qi 1,X U Ji ng 2qiang 2

(1.College of Computer and Information Technology ,Northern Jiaotong University ,Beijing 100044,China ;

2.Institute of High Energy Physics ,China Academy of Science ,Beijing 100039,China )

Abstract :Aimed at the problem of inspecting velocity and precision in the quality inspecting of

high precision printing image ,the paper presented a real-time image defect recognization algo 2

rithm ,which is based on dynamic threshold and storied inspect.Considering person ’s vision ,the

algorithm first sets the dynamic threshold to recognize and locate defects primarily in printing im 2

age and then adopts storied inspect method according to he request of high precision image in 2

specting.The algorithm resolves the unfavorable effect and velocity problem in former image de 2

fect recognization.The algorithm has been used in the high precision automatic quality inspect

system of printing image ,and its velocity and effect are proved preferable.

K ey w ords :high precision ;defect recognization ;dynamic threshold ;storied inspect

当前我国印刷行业的印刷生产已经相当自动化,而图案复杂且细节繁多的印刷品即高精度印刷品(典型代表如钞票和邮票)由于印刷技术的不完善以及一些不易避免的随机因素,在印刷过程中会出现各种错误,或使印刷品产生缺陷[1],这就要求对高精度印刷品印刷时出现的各种缺陷能进行准确的识别和判断,找到不合格的印刷品.目前计算机已经主要用来控制印刷过程和检测印刷质量[2],为了保证印刷生产和质量检测的自动化相适应[3],需要高精度图像的缺陷识别算法来满足高精度印刷图像检测的高速度和高精度的特点,在高分辨率、大数据量的情况下实现实时检测.

高精度印刷品的自动质量检测的一个重要步骤就是将标准模板图像与实际产品的采集图像进行匹配收稿日期:2001209230作者简介:王锋(1977—

),男,江苏金坛人,硕士生.em ail :wwff -1999@ 第26卷第1期2002年2月 北　方　交　通　大　学　学　报JOURNAL OF NORTHERN J IAO TON G UN IV ERSIT Y Vol.26No.1Feb.2002

和比较,通过比较结果确定生产线上的产品是否符合质量要求.而目前对标准模板图像和采集图像的检测比较一般是采用逐像素比较灰度值和分区域比较灰度的算法,但两者在对高精度图像的实时检测中都不能满足要求(见文献[2]).

本文针对以上高精度图像检测算法存在问题,按照高精度和实现实时检测的要求,对逐像素比较法作了改进,提出了一种基于动态灰度阈值和分层检测方法的高精度印刷品质量检测的图像缺陷识别算法.该算法以人的视觉感官特性和印刷质量检测的普遍要求为基础,设定动态的灰度阈值范围,并且采用十字架型的分层检测方法,不仅可以达到图像检测缺陷识别中精度的要求,而且能够大大缩短检测时间,满足大数据量实时检测的要求.

按照本文提出的该种检测算法,高精度印刷质量检测系统已经实现并应用,实践证明,该算法能够对印刷出现的种种错误和缺陷很好的识别,同时与逐像素比较算法相比,能缩短大约1/4的检测时间,从而达到满足高精度实时检测的要求.

1　图像缺陷识别算法原理基于动态灰度阈值和分层检测方法的图像缺陷识别算法以设定动态灰度阈值方法和十字架型的分层检测法为基础.

从人的视觉感官特性和印刷质量检测的普遍要求出发,算法按照以下思路来对高精度图像进行识别处理:①根据模板图像和实际要求,设定动态的灰度阈值范围;②根据动态灰度阈值范围将检测图像转化成图像状态表;③按照确定的检测标准采用十字架型的分层检测方法对状态表进行检测,找出图像缺陷.算法基本结构如图1所示.

图1　图像缺陷识别算法基本结构框图

1.1　基于视觉原理的动态灰度阈值

本文确定了一种设定动态阈值范围标准的方法,阈值范围给出两个调节值,一为绝对阈值,另一为相对阈值,而图像的阈值标准即为两部分的总和.假如设A 为所设定的图像的灰度绝对阈值,设R 为所设定的图像的灰度相对阈值,设f (x ,y )为已建立的模板图像函数,设g (x ,y )为待检图像函数,设F ins 为检测结果(1表示检测合格,0相反),则

F ins =0,　|g (x ,y )-f (x ,y )|≥A +f (x ,y )×R 1,　|g (x ,y )-f (x ,y )|

(1)由上式可见,由于相对阈值R 的存在,使得图像灰度值f (x ,y )不同的区域的阈值也不一样,这样检测图像上各像素点都有随像素灰度变化的灰度阈值.

这种灰度阈值标准是基于人眼的视觉特性设定的,合理地评价图象质量应充分遵循人眼的视觉特性[4].这样设定阈值标准考虑到了高精度图像的实际检测要求,因为高精度图像的分辨率很高,例如一般钞票印刷检测系统采集的图像中一个像素点所要求代表的实际大小为0.4mm ×014mm ,这样人眼不可能敏锐地感觉到图像上的一个像素点大小的错误,也就没有必要使图像检测的精度超过人眼的视觉精度.

根据人眼的视觉特性,在相同亮度的刺激下,背景亮度不同所感觉到的明暗程度也不同[5].因此,在灰度值不同的区域,相同的灰度差值会有明显的感官差异,例如在灰度值很高的区域(即主要为白色)和灰度值很低的区域(即主要为黑色),同样相差50个灰度级所产生的灰度缺陷看上去明显不一样,从视觉感官效果来看,人眼对于处于较暗(灰度值较低)的区域更为敏感,能分辨更小的灰度差异.因此,在考虑设定图像检测的阈值标准时,把不同灰度区域的视觉差异考虑进去,设立了灰度的相对阈值.

1.2　检测状态表和高精度图像的缺陷识别标准

通常在印刷品的质量检验中把检验的产品分成三种状态:合格、临界和废品.我们在设计高精度印刷品质量检测图像缺陷识别算法时,也按照这种划分方法来对待检图像进行检测.因此在设定检测阈值时,

02北　方　交　通　大　学　学　报 第26卷