[发明专利]一种印刷品缺陷的视觉检测方法

权利要求书

1.一种印刷品缺陷的视觉检测方法，其特征在于，包括有：

步骤一、分别采集标准件和待测件的灰度图像I_a和I_b，且图像I_a和I_b大小一致，然后将图像I_a和I_b进行配准；

步骤二、将配准后的图像I_a和I_b按缩放系数进行缩放，然后生成缩放后图像的二值边缘轮廓图，再对二值边缘轮廓图进行相同的形态学闭操作和形态学膨胀操作，从而获得I_a和I_b分别对应的结果图O_a和O_b；

步骤三、提取O_b的每条轮廓，并计算每条提取轮廓的内部面积，然后从所有提取轮廓中过滤出其内部面积大于阈值的轮廓，获取过滤出的每条轮廓的外接矩形框，再将获取到的每条轮廓的外接矩形框乘以缩放系数，最后由所有乘以缩放系数后的外接矩形框构成矩形框集；

步骤四、从矩形框集中逐一提取每个外接矩形框，并计算获得每个外接矩形框在图像I_b中的缺陷位置：从图像I_a和I_b中分别截取所提取外接矩形框对应的子图，将从I_a和I_b中截取得到的两个子图进行配准，然后将配准后的两个子图相减取绝对值，从而得到一个差值图像，利用动态阈值二值化算法对差值图像进行二值分割，再利用形态学闭运算将孤立的微小区域合并，最后对合并后的图像提取轮廓，结合其对应的外接矩形框，获取在图像I_b中的缺陷位置；

步骤五、汇总并输出矩形框集中的所有外接矩形框在图像I_b中的缺陷位置，即从印刷品中检测到的所有缺陷。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤一进一步包括有：

步骤11、对工业相机进行摄像机标定，记录工业相机的外参和内参；

步骤12、分别采集标准件和待测件的灰度图像I_a和I_b，且采集到的两个图像大小一致，并利用步骤11的相机标定参数去除图像畸变。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤一或步骤四中，将图像进行配准，以图像I₁和I₂为例，进一步包括有：

步骤A1、使用特征提取算子，分别提取I₁和I₂的特征，从而得到I₁和I₂各自的特征点集Z₁、Z₂和特征向量集X₁、X₂，其中特征点集中的特征点和特征向量集中的特征向量依序一一对应；

步骤A2、利用KNN算法，计算特征向量集X₁和X₂中互相匹配的特征向量，然后从特征点集Z₁、Z₂中分别获取每个互相匹配的特征向量对应的特征点，并由从特征点集Z₁、Z₂中分别获取的特征点构成各自的特征点子集ZZ₁、ZZ₂，特征点子集ZZ₁和ZZ₂中的每个特征点依序一一对应：

步骤A3、利用特征点子集ZZ₁、ZZ₂，计算单应性矩阵，并利用单应性矩阵将图像I₁和I₂配准。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤二进一步包括有：

将配准后的图像I_a和I_b缩放到高*宽为480*640的图像尺寸，缩放后的结果图是S_a和S_b，并计算缩放系数s＝w/640，其中，w是图像I_a的宽度，然后利用canny算子生成S_a和S_b的二值边缘轮廓图E_a和E_b，并对E_a和E_b都进行相同的形态学闭操作和形态学膨胀操作，最后得到各自的结果图：O_a和O_b。