一种印刷品图像在线检测方法.首先,利用在图像特征点提取领域中运用最为广泛的SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法提取图像稳定特征点,生成特征向量描述符;然后根据向量最近邻(NN)和次近邻(SCN)的距离之比,对匹配点进行初步筛选;最后运用M-estimators法估计特征点对间的几何约束模型,利用该模型进一步精选特征点,确定真正的匹配点对个数,将精选后得到的特征点数与初步筛选得到的特征点数的比值作为判断印刷品是否合格的标准.
实验结果表明:该方法能够准确地提取出图像特征点,并通过精选特征点能够在很大程度上改善误匹配问题,从而快速有效地检测出错误的印刷品,得到了良好的检测效果.
印刷品表面在印后会存在一些缺陷,主要有污点、文字模糊、漏印、错位以及缺页等,因此有必要对其进行质量检测.一般自动检测系统检测的基本原理为:先由固定的摄像头采集一幅无缺陷的标准印刷图像,然后再采集一幅待检测图像,将这两幅图像进行配准,如若达到事先规定的标准,则认为两幅图像没有差异,即待检测图像没有缺陷,否则认为待检测图像存在缺陷.由于在线印刷品在机械传动过程中难免会发生平移和旋转,如果图像配准的方法不够鲁棒,不准确的配准结果会给识别存在缺陷的印刷品造成很大的困难.因此,图像配准就成为印刷品质量检测的关键技术.图像