【摘 要】
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机器视觉技术经过数十年的发展已经成为工业自动化领域的研究热点。图像测量和图像识别正在工业在线检测方面发挥着越来越重要的作用。 本论文针对香烟包装生产线上的烟标
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机器视觉技术经过数十年的发展已经成为工业自动化领域的研究热点。图像测量和图像识别正在工业在线检测方面发挥着越来越重要的作用。 本论文针对香烟包装生产线上的烟标检测环节存在的实际问题,完成了烟标检测系统的硬件和软件设计工作。其中包括烟标图像动态采集系统的硬件、软件设计;烟标图像识别的算法设计和软件实现;以及烟标检测结果的输出三个部分的工作。 本文针对烟标彩色图像,系统介绍了彩色图像处理的部分理论,并重点针对本系统采集到的图像进行了处理算法设计:同时通过切实的实验,分析了不同光源和照明方式对采集到的烟盒图像质量的影响。由于烟标的多样性,导致没有一种通用的烟标检测的算法,本文针对不同烟标的特性进行总结归纳,设计了与几种烟标特性相应的算法:(1)针对与背景颜色差异明显之烟标的RGB分量检测法;(2)针对银色背景上彩色烟标的HIS空间饱和度分量检测法;(3)针对深色烟标的HIS空间亮度分量检测法;(4)针对与背景颜色接近之烟标的图案检测法。 通过大量的实验,结果表明文中的烟标检测算法是准确高效的,检测系统有着很好的稳定性和较高的识别率,满足工业在线检测的需求。
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