【摘 要】
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利用机器视觉进行商品包装印刷缺陷检测，具备良好的研究与应用价值。本课题研究针对商品包装，从结构、色彩等方面检验商品包装印刷是否合格，检测出缺印、多印、偏色、偏移等缺陷，对正品与次品进行分类，旨在服务于智能制造、柔性生产线的需要，提高生产效率。本文针对课题研究目标，着重研究设计了一种基于模板匹配的不良品识别算法，其中印刷结构一致性的检测是本文算法的核心，本文提出了基于边缘点集距离与基于HOG特征的两种算法方案解决这一问题。
本文使用霍夫直线检测进行图像的初始姿态估计，并搭建图像金字塔结构进行由粗到
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利用机器视觉进行商品包装印刷缺陷检测，具备良好的研究与应用价值。本课题研究针对商品包装，从结构、色彩等方面检验商品包装印刷是否合格，检测出缺印、多印、偏色、偏移等缺陷，对正品与次品进行分类，旨在服务于智能制造、柔性生产线的需要，提高生产效率。本文针对课题研究目标，着重研究设计了一种基于模板匹配的不良品识别算法，其中印刷结构一致性的检测是本文算法的核心，本文提出了基于边缘点集距离与基于HOG特征的两种算法方案解决这一问题。
本文使用霍夫直线检测进行图像的初始姿态估计，并搭建图像金字塔结构进行由粗到精的逐层遍历，提升了算法的运行速度；这种遍历机制同时保证了算法的尺度不变性与旋转不变性。通过选取合适的图像色彩通道，增强了算法的光照适应性。实验证明本文设计的算法能有效地检测不同商品包装的印刷缺陷，具备较强的鲁棒性与识别效率，具有较高的应用价值。该算法系统在VisualStudio平台以C语言完成了算法实现与评估，通过实验验证了本算法系统的可行性。算法检测准确率达到95%以上，检测速度达到3个/秒。
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