一种用于高速印刷品质量检测的预处理算法

论文提出了一种利用图像配准和数字差影的快速预处理算法。该算法通过区域模板匹配纵横向偏移,然后利用两次差影逐步消除背景和轮廓伪影。该方法运用在高速印刷品在线质量检测系统中,被证明是准确有效的,能满足实时性要求。     

基于数学形态学的灰度线形态识别研究与开发

灰度线形态特征识别是许多工程模式识别系统的重要部分,该文提出了一种采用CB形态滤波的算法来提取线形态,并结合结构元素分解的方法加快图像处理的运算速度,使识别算法在速度和效果方面都得到了较大提高。     

一种内锥形貌误差的激光测量方法

常见锥度测量方法有圆锥量规测量,平台法测量,坐标法测量及用带圆周分度装置的仪器测量等。目前,内锥的数字化测量,多数是通过三坐标测量仪来实现。但三坐标测量仪存在成本高,对工作环境要求高,操作较烦琐,以及不利于自动化测量等不足。本文设计了一种内锥激光测量仪,研究了测量原理和测量算法,实验结果和误差分析证明了结构和原理的有效性。     

数字制造系统的建模理论及方法研究

阐述了基于数字化工厂的设备环境建模、面向数字化加工的过程建模和数字制造系统的信息建模等理论问题，为系统地描述整个数字制造系统提供了新的思路和方法。     

内衬纸分切生产工艺的智能化改造

正内衬纸主要用于卷烟包装,具有防潮、防霉和保持卷烟气味的作用,是卷烟生产的重要组成部分。传统内衬纸缺陷人工检测方法受主观性影响较大,效率和准确率较低,在长期工作条件下很容易引起视觉疲劳。针对人工检测方法的不足,本文基于江苏创新投资集团有限公司(以下简称"创新集团")     

凹印机自动计米装置设计制作

松德SAY820C8凹印机计米装置误差大,而且不具备自动换卷计米功能,对公司数据统计准确性造成困扰。我们利用设备上原有印刷质量在线检测系统,在上面增加高速数据采集器,通过软件和硬件的设计制作,实现了自动换卷的精确计米功能。     

基于轻量化重构网络的表面缺陷视觉检测

基于深度学习的方法在某些工业产品的表面缺陷识别和分类方面表现出优异的性能, 然而大多数工业产品缺陷样本稀缺, 而且特征差异大, 导致这类需要大量缺陷样本训练的检测方法难以适用. 提出一种基于重构网络的无监督缺陷检测算法, 仅使用容易大量获得的无缺陷样本数据实现对异常缺陷的检测. 提出的算法包括两个阶段: 图像重构网络训练阶段和表面缺陷区域检测阶段. 训练阶段通过一种轻量化结构的全卷积自编码器设计重构网络, 仅使用少量正常样本进行训练, 使得重构网络能够生成无缺陷重构图像, 进一步提出一种结合结构性损失和L1损失的函数作为重构网络的损失函数, 解决自编码器检测算法对不规则纹理表面缺陷检测效果较差的问题; 缺陷检测阶段以重构图像与待测图像的残差作为缺陷的可能区域, 通过常规图像操作即可实现缺陷的定位. 对所提出的重构网络的无监督缺陷检测算法的网络结构、训练像素块大小、损失函数系数等影响因素进行了详细的实验分析, 并在多个缺陷图像样本集上与其他同类算法做了对比, 结果表明重构网络的无监督缺陷检测算法有较强的鲁棒性和准确性. 由于重构网络的无监督缺陷检测算法的轻量化结构, 检测1024 × 1024像素图像仅仅耗时2.82 ms, 适合工业在线检测.     

一种新型烟标印刷缺陷在线检测系统

1 概述 近年来，国内烟包印刷竞争日趋激烈，精美烟包产品不断涌现，烟包设计和印刷工艺越来越复杂，所用材料也越来越讲究，凹印、胶印、柔印、丝印、UV印刷、UV上光、全息烫印、镭射铝箔纸等技术纷纷上阵，多种印刷技术组合的烟盒随处可见。随着印刷工艺的复杂化和多样化，对成品检验的要求也越来越高。各道工序出现缺陷产品（如飞墨、刀丝、套印不正等）后，最终流入到最后检验工序，若全部由人工完成，工作量极大，且依靠人的视力检测很难保持持久和稳定，容易产生疲劳和漏检现象，流入到烟厂或用户手中，将造成质量事故。     

基于网络的产品在线检测系统*

基于TCP/IP协议,利用Socket易于客户/服务器模式(C/S)网络编程的功能,实现了客户端和服务器端之间的相互通信,并将其应用于浮法玻璃质量在线检测系统;同时提出一种自诊断方法,使得客户端可以自动检测Socket连接状态并在断开的情况下实现向服务器端的重连。     

印刷字符在线检测的预处理算法及试验研究*

根据票证印刷图像的特点, 提出了采用基于数学形态学的定向补全算法来解决运动模糊消除问题, 并采用最佳阈值分割算法来得到二值化图像以及采用轮廓投影切分算法进行字符区域分割, 进而完成了对在线采集印刷字符运动图像的预处理过程。同时, 利用VC ++6.0 实现了该算法, 并进行了相应的试验工作。