摘 要

目前，国内的大多数中小型丝印生产企业对基于机器视觉和的玻璃丝印印刷缺陷的自动检测的需求相当，国内在此方面的研究也处于起步阶段开展这方面的研究，对提高我国玻璃丝印行业的整体具有重要意义。本文的工作主要包含以下几个方面：

第一，丝印图像预处理是缺陷检测能否成功的重要前提。本文分析了印刷质量检测面临的常见的图像预处理问题，包括彩色图像的灰度化丝印图像的配准等等。并针对以上问题提出了相应的解决方案。中的难点。本文根据目标需求对常用的图像配准算法进行深入对比研究，找到了适合质量检测的配准算法。实验结果验证了该方法具有较高的配准精度，，能满足本课题对图像处理的实时性和精度的要求。

第二，本文提出的印刷缺陷检测，首先使用图像差分处理配准后的丝印图像，得到缺陷区域；然后结合数学形态学处理对各个缺陷区域进行特征分析，这些特征包括缺陷的类型，判断缺陷对图像质量的影响程度满足本课题对于印刷缺陷的检测标准要求。

第三，根据目标需求，设计了玻璃丝印印刷质量检测算法的具体实现流程。并在Visual Studio 2017和OpenCV的开发平台下编写代码实现了该算法，该代码支持丝印印刷图像的输入、图像的预处理、缺陷检测等功能。

关键词：玻璃丝印；质量检测；图像处理；缺陷检测

Abstract

At present, most domestic small and medium-sized glass screen printing enterprises are in urgent need of automatic detection of glass screen printing defects based on machine vision and image processing. Domestic research in this area is also in its infancy. Therefore, research in this area has an important role in improving the overall level of China's glass screen printing industry. This article mainly studies the following:

First, screen printing image preprocessing is an important prerequisite for successful detect detection. Several image preprocessing problems faced by print quality inspection is analyzed in this article, including color image graying, noise filtering, registration of printing image, etc. And corresponding solutions is put forward to the above problems. In this paper, the commonly used image registration algorithms are compared according to the target requirements, and a registration algorithm suitable is found.

Second, this paper proposes an image defect detection method. Image difference method is first used to process the registered image to obtain the defect area. Then the feature analysis of each defect area is carried out, combined with morphology processing. Finally the evaluation of inspection quality is gived. This method meets requirements of this paper.

Third, according to the target requirements, the specific implementation process of the glass screen printing quality detection algorithm was designed, and the code was implemented under the development platform of Visual Studio 2017 and OpenCV to implement the algorithm. The code supports the input of silk screen printing images and the pre-processing of images Processing, defect detection and other functions.

Keywords: glass screen printing; quality inspection; image processing; defect inspection

目录

摘要 I

Abstract II

第1章 绪 论 1

1.1 研究背景及意义 1

1.2 实现目标 1

1.3 国内外研究现状 1

1.4 行文组织结构 2

第2章 丝印图像预处理 3

2.1 图像灰度化 4

2.1.1灰度化原理 4

2.1.2 结果分析 5

2.2 图像去噪 5

2.2.1 数字图像中的噪声 5

2.2.2 去噪方法 6

2.2.3 去噪结果分析 8

第3章 丝印图像配准 10

3.1 图像的变换 10

3.2 图像配准方法 11

3.2.1 基于灰度值的图像配准 11

3.2.2 基于特征的图像配准 11

第4章 丝印缺陷检测 13

4.1 图像分割 13

4.2 形态学处理 13

4.3 缺陷检测算法 14

4.3.1 模板匹配法 14

4.3.2 分层检测法 15

4.3.3 图像差分法 16

第5章 结论与展望 19

5.1 工作总结 19

5.2 展望 20

参考文献 21

附录 22

致谢 24

第1章 绪 论

1.1 研究背景及意义

玻璃丝印，即玻璃丝网印刷就是利用丝网印版，使用玻璃釉料，在玻璃制品上进行装饰性印刷随着社会经济的快速发展和市场需求的增加，丝网印刷凭借其批量大、便宜、色彩鲜艳、保存期长等优势被越来越多的行业认可，应用广泛。

质量检测作为玻璃丝印印刷生产过程中的必要环节，通常用人工肉眼主观判断，存在效率低，容易产生漏检等问题，无法保证检测的合格率，而且长时间在强光下进行检验工作对眼睛也是不利的。图像处理技术与人工检测相比具有检测速度快、精度高、永不疲劳、信息集成化、标准一致等优点，克服了人工的不足，可实现高速自动化的生产线的要求。