基于圖像分析的紙張表面缺陷檢測系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)

羅磊，張二虎

(西安理工大學(xué) 印刷包裝工程學(xué)院，陜西 西安 710048)

近年來，各種可視化的智能紙張表面缺陷檢測和分類技術(shù)迅速發(fā)展[1-5]，但是，目前國內(nèi)外刊發(fā)的各種先進(jìn)技術(shù)都是針對大型造紙企業(yè)的，設(shè)備昂貴，適用于大型企業(yè)的流水線生產(chǎn)。

目前，我國在低碳環(huán)保性地發(fā)展造紙業(yè)的指導(dǎo)思想下，國內(nèi)以中小型、民營造紙廠為主，對紙張表面缺陷檢測的實(shí)際要求是識別率高、方式簡單，設(shè)備成本低。

根據(jù)這一現(xiàn)實(shí)要求，本研究以模式識別為基礎(chǔ)，結(jié)合SQL Server數(shù)據(jù)庫，引入LBP(Local Binary Pattern，局部二進(jìn)制模式)方法對采集到的紙張灰度圖像進(jìn)行表面缺陷檢測識別，應(yīng)用Visual C++開發(fā)工具實(shí)現(xiàn)了基于圖像分析的紙張表面缺陷檢測系統(tǒng)。使用本系統(tǒng)對采集到的紙張圖像進(jìn)行缺陷檢測，驗證了系統(tǒng)的可行性。

1 紙張圖像處理

1.1 紙張表面圖像采集

本研究所用的紙張圖像通過四種方式得到，即，通過線陣CCD進(jìn)行采集(搭配NIKKOR 24 mm F/2.8鏡頭)、利用數(shù)碼照相機(jī)拍攝采集、利用掃描儀對紙張圖像進(jìn)行采集和通過網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行搜索。這幾種方式圖像采集準(zhǔn)確，設(shè)備成本低，實(shí)用性高。本研究采集到的六種常見的紙張表面缺陷圖像如圖1所示。

1.2 圖像降噪

由于采集到的圖像會含有各種噪聲，因此，在進(jìn)行圖像分析前，要對采集到的圖像進(jìn)行降噪處理。本課題結(jié)合所采集到的紙張表面圖像的噪聲特性，分別采用了鄰域平均法和中值濾波法對所采集的圖像進(jìn)行去噪[6-12]，描述如下。

圖1 六種常見的紙張表面缺陷圖……