喷码机因机器设备内在性能或喷码机的喷头被墨水堵塞以及喷码内容设置错误等问题使喷印的字符出现各种缺陷,例如字符残缺、字符漏印、字符被污染等。印有缺陷字符的商品,一旦流入市场,不仅对厂家信誉有影响,而且会导致厂家的生产成本上升,因此,研发一种基于机器视觉的字符缺陷检测装置是企业发展的需要。本课题研发了一种牛奶外包装点阵生产日期字符缺陷检测装置,具体内容包括:(1)本课题选用了3*3的中值滤波;采用了基于仿射变换的方法进行图像校正,此方法简单实用,计算量相对小;选用了基于Surf算法特征点的模板匹配方法实现ROI区域定位。(2)在实现点阵字符分割方面,本课题提出了一种基于轮廓标记的点阵字符分割算法,通过两组实验验证了本课题所提出的基于轮廓标记的点阵字符分割算法的实用性以及合理性,也验证了此分割算法在字符分割的准确率以及效率方面,均已达到期望目标。(3)在点阵字符缺陷检测算法以及字符识别算法的研究方面,本课题最终采用BP神经网络与基于字符几何特征算法相结合的方式实现了对点阵字符的缺陷检测,采用基于形状的模板匹配算法实现了对点阵字符的识别。最后通过四组实验,验证了本装置设计的合理性以及实用性。(4)本课题以实际检测需求为依据,设计了本研究装置的整体系统框架,完成了硬件平台的搭建以及软件系统的设计。本课题采用C++语言进行装置的软件系统开发,使用MATLAB实现了对神经网络的训练,此外通过RS232串口通信,实现了软件系统控制PLC等硬件装置对印刷质量不合格产品的剔除工作,最后,设计了一个操作方便的软件系统界面。