在線紙頁缺陷檢測技術(shù)研究.pdf

1、目前大多數(shù)造紙行業(yè)仍然采用人工檢測的方式完成紙病檢測工作,鑒于造紙業(yè)中紙幅寬、紙機(jī)車速不斷提高的特點(diǎn),這種依靠人工檢測的方式已不能滿足生產(chǎn)要求,必須對紙張圖像實(shí)時采集、處理,實(shí)現(xiàn)該環(huán)節(jié)的自動化。圖像處理的特點(diǎn)是處理的數(shù)據(jù)量大,處理過程不僅耗時而且需要大量系統(tǒng)資源支持,為了實(shí)現(xiàn)紙張圖像的實(shí)時采集和處理,本文對在線紙頁缺陷檢測的相關(guān)技術(shù)以下研究工作:
　　 本文在充分研究和借鑒造紙行業(yè)中應(yīng)用的在線紙頁缺陷檢測系統(tǒng)的理論和經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上

2、,設(shè)計(jì)了實(shí)驗(yàn)性紙頁缺陷檢測平臺,并通過實(shí)驗(yàn)測試了該檢測平臺。首先,介紹了紙頁缺陷檢測的原理,根據(jù)要求搭建了基于PC機(jī)和采集卡的檢測平臺；其次,制定了多種不同的試驗(yàn)方案對檢測平臺進(jìn)行測試,通過對測試結(jié)果的分析發(fā)現(xiàn)了系統(tǒng)本身存在的問題。
　　 針對檢測平臺存在的問題,結(jié)合紙頁缺陷檢測的特點(diǎn)制訂了檢測算法,并進(jìn)行了測試。首先,分析了引起CCD相機(jī)輸出視頻信號產(chǎn)生誤差的主要因素,并制定了相關(guān)的解決方案；其次,通過對正常紙張圖像的紋理分析

3、,提出利用改進(jìn)的閾值法提取紙病區(qū)域的方法,該方法能更有效的提取有價值信息,并克服了傳統(tǒng)閾值法不能較好的檢測出對比度較低的紙病的缺點(diǎn)；接著,引入小波分析多尺度的思想對紙病進(jìn)行邊緣檢測,實(shí)驗(yàn)證明該方法能很好的定位紙病邊緣；然后,通過提取紙病圖像的紋理特征利用模糊方法進(jìn)行分類；最后,應(yīng)用本文算法進(jìn)行測試,實(shí)驗(yàn)顯示基于PC機(jī)和采集卡的采集系統(tǒng)結(jié)合本文所用的算法并不能滿足在線紙頁缺陷檢測在某些情況下的實(shí)時性。
　　 為提高系統(tǒng)的檢測速度,