嵌入式视觉系统在印刷检测中的应用

不同种类的印刷缺陷包括缺版、墨斑、污点和划痕等。图7.1给了一个例子。为了根据图像处理方法自动检测这些缺陷,一种可能的解决方案是①图像采集;②特征提取,例如,颜色分离或者图像边缘增强;③参考特征集检测特征,特征集是从可接受的印刷图像中获取,称之为训练集或主图像集。

大量的样本是为了补偿印刷过程本身固有的一些小的变异,这样的印刷结果是可以接受的。另外有一些人眼不能感知的缺陷也是可以容忍的。更进一步说,检测系统应该对于由基板扩展或收缩带来的小变形是不敏感的。但是严重的变形是可以识别出来的。

在印刷缺陷检测中要区分不同颜色之间的差异,这关系到人眼对墨迹的变化而引起亮度渐变的容忍限度。如果没有超过一定的界限,这种变化波动是可以接受的。另一方面,人眼对细纹和划痕是很敏感的。凹版印刷过程中一个普通的印刷故障叫做刮墨刀线,这是由刮墨刀引起的顺滚筒旋转方向出现的墨线。对印刷故障来说,刮墨刀线是一个典型的易被人眼检测的例子,然而如果机器检测的话,是很困难的并且需要很高的图像分辨率。因此,检测出这些因图像亮度值发生局部变化导致的结构化偏差非常重要,因为这种偏差可以由边缘滤波器增强。

图7.1 典型的印刷缺陷。澳大利亚邮票“200.Geburstag von Johann Nestroy”和“Weihnachten 2001”

图7.2a展示了经典的纸张印刷检测系统的主要部分,如钞票或者邮票。印刷品通过输送机构进行传输,因此线阵扫描机可以用来采集图像。获得的图像数据被输入到图像处理系统（Image Processing System,IPS）中,它可以实时计算将次品从高质量产品中分离出来。通常,这个处理系统距离高速摄像机超过10m。机器以10m/s或者更快的速度运行。为了获得图像,要求空间分辨率低至100μm,照相机的行速率必须在100kHz或以上,因此,检测每毫米宽度的表面,相应的图像数据将达到每秒几兆字节（100kHz·10像素/mm·30bit/像素·摄像机的数目）。

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图7.2 经典系统和基于智能摄像机的解决方案

a）经典系统：摄像机和远程图像处理系统 b）基于智能摄像机的解决方案

图7.2中,因为需要传输大量的原始图像数据,传统图像处理系统的瓶颈是摄像机和图像处理单元之间的链路。在某些情况下,图像处理单元的计算能力由大量的高性能DSP提供,它们之间通过高速度数据通信信道连接。

为了处理来自图像传感器的海量数据,需要将图像处理过程移入摄像机,从而减少大量需要传输的数据。此外,就人类感知的质量而言,摄像机应该支持高分辨率检测。

HPSC以早期描述的同类摄像机模块为基础^[195,67]。然而,外围处理电路和接口已经直接集成到了摄像机中。这就是图7.2中描述的系统构架,其中所有的处理单元都被集成到了摄像机中。多个摄像机通过开关单元进行连接。MCU需要与印刷机或分类机进行连接。这种系统架构可以处理更多的图像数据并提高检测精度。此外,部件的集成也降低了系统的成本。