全画面检测中墨量检测方法及对呈色影响研究

论文摘要

当前印刷业呈现出数字化、高效化、自动化和网络化的发展趋势,印刷机械制造技术不断完善,加上计算机技术、网络技术、光电控制技术的应用,使得印刷质量、印刷速度、自动化水平及生产效率大大提高。传统的印刷品质量检测方法已不能满足高质量、高效率、低成本的印刷要求,开发先进的印刷质量检测系统成为大势所趋。本文开发的全画面印刷质量检测系统能够实现图像采集、图像处理、质量检测和墨量检测等功能。在已有的基础上,重点研究墨量检测方法及对呈色影响。本文在研究分析传统墨量检测方法的基础上,提出来了新的墨量检测方法—墨量识别法。墨量识别法基于数字图像处理技术,对CCD扫描获得的图像进行分区,像素识别,然后与特征数据库中墨量数据进行对比,用数据库中符合条件的墨量值代替墨区墨量值。OpenCV是Intel（?）开源计算机视觉库,它由一系列C函数和C++类构成,拥有包括300多个C函数的跨平台的中、高层API,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法,并且为Intel（?） Integrated Performance Primitives（IPP）提供了透明接口,但是它不依赖于其它的外部库—尽管也可以使用某些外部库。以Visual C++开发平台,利用OpenCV进行数字图像处理,将理论分析得到的墨量识别方法编写成计算机程序,同时将墨量检测模块放置在全画面质量检测系统中,形成完整的全画面质量检测系统。本文应用此印刷质量检测系统进行了大量实验,并全面分析了实验现象和数据。通过这些现象和数据可以得出结论：本文基于OpenCV数字图像处理技术的墨量检测方法具有良好的实时性和准确性。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 1 前言
• 1.1 印刷品质量检测技术的发展
• 1.1.1 印刷品质量评价
• 1.1.2 传统印刷品质量检测技术及其缺陷
• 1.1.3 基于数字图像处理技术的全画面检测技术
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 国内研究现状
• 1.2.2 国外研究现状
• 1.3 课题研究内容和意义
• 1.3.1 课题研究的内容
• 1.3.2 课题研究的意义
• 1.4 颜色空间
• 1.4.1 颜色的概述
• 1.4.2 颜色空间
• 1.5 OpenCV视觉库
• 1.5.1 OpenCV
• 1.5.2 OpenCV在VC++中的配置
• 1.6 ACCESS数据库连接
• 1.6.1 Access数据库
• 1.6.2 ADO（ActiveX Data Objects）技术
• 1.6.3 数据库连接
• 2 材料与方法
• 2.1 全画面印品质量检测系统的设计
• 2.1.1 检测系统的硬件设计
• 2.1.2 检测系统的软件设计
• 2.1.3 检测系统中墨量模块的设计
• 2.2 Open CV数字图像处理
• 2.2.1 图像预处理
• 2.2.2 印刷图像的灰度化处理
• 2.2.3 图像边缘检测
• 2.2.4 图像定位
• 2.2.5 数据读取
• 2.3 基于墨量识别的墨量计算
• 2.3.1 图像分区
• 2.3.2 计算墨区数
• 2.3.3 墨量大小计算
• 2.4 全画面印品质量检测系统界面的设计
• 3 结果与讨论
• 3.1 墨量识别法阈值确定
• 3.1.1 纸张对色度值影响
• 3.1.2 颜色对色度值影响
• 3.2 检测墨量识别法的精度
• 3.3 讨论
• 4 结论
• 4.1 结论
• 4.2 创新点
• 5 展望
• 6 参考文献
• 7 攻读硕士学位期间发表论文情况
• 8 致谢
• 附录