一种基于视觉的图文缺陷检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于视觉的图文缺陷检测方法，涉及计算机视觉识别领域。该方法采用彩色高清工业相机和镜头对尺寸以内的印刷品进行拍照，首先对合格品制作标准模板，提取模板的特征信息，然后对随意姿态放置的印刷样本进行拍照后比对；算法在图像比对的过程中，将样本图像自动与模板图像进行高精度多尺度配准矫正，省去了目前单张印刷品需要治具进行高精度摆放或需要人工矫正旋转角度等复杂工作，并能够针对不同摆放姿态的样本产生的形变进行自动矫正，最后识别出较小的图文印刷缺陷。不仅能处理文字、符号，也可处理各类含有图像、文字、表格的印刷内容，可更好地检测出各类缺陷，满足了3C、食品、药品等领域对印刷品的高标准品质检测要求。

【技术实现步骤摘要】
一种基于视觉的图文缺陷检测方法
本专利技术涉及计算机视觉识别
，具体涉及一种基于视觉的图文缺陷检测方法。
技术介绍
在3C、食品、药品等领域，产品所配套的印刷品都需要进行严格的缺陷检测，通常需要对印刷品进行首检和抽检，以避免印刷错误或疏漏产生严重的使用后果，此类除了文字、标点符号等重要的信息需要严格检查外，还有很多以图案(如化学分子式、企业商标、背景图案)等形式也需要严格检查。以医药说明书为例，大量密集的文字伴随着不同语种的详细说明，还有部分图案信息嵌入在彩色背景的印刷区中，很难通过人眼去逐一检查是否存在印刷缺陷，因此通过视觉图像比对成为一种判定印刷图文缺陷的非常实用的方法。通过视觉图像比对判定印刷图文缺陷的现有技术包括如下两类：1、基恩士、欧姆龙、海康等视觉厂商已经有成熟的针对印刷品的OCR\OCV视觉解决方案，其产品一般是用于解决产品标签上喷码内容的识别和缺陷检测，一般只能识别字符和常见的符号，如等。对于印刷的图案或者嵌套在彩色背景中的文字的印刷品很难进行有效的缺陷判定，需要人工做大量的检测区域和算法参数配置。另外海康本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于视觉的图文缺陷检测方法，其特征在于，包括步骤：/nS1、制作标准模板，采集一张合格印刷品样本的图像并矫正，提取特征信息和图文区域对象，为后续样本的比对提供参照；/nS2、提取待检测的印刷品样本的候选缺陷区域，采集待检测的印刷品样本的图片，提取产品区域并与标准模板进行配准，获取样本图片的特征信息并获得图文区域，将配准后的样本图片与标准模板图像做差，得到的图文特征信息逐一通过为止配对，配对成功的图文区域归一化到模板对象大小后与模板图做差，然后进行二值化处理并进行形态学滤波，提取所有差异化的连通域区域对象作为候选的缺陷区域；/nS3、对候选的缺陷区域在二次配准做差后获得的特征进行最后缺陷...

【技术特征摘要】
1.一种基于视觉的图文缺陷检测方法，其特征在于，包括步骤：
S1、制作标准模板，采集一张合格印刷品样本的图像并矫正，提取特征信息和图文区域对象，为后续样本的比对提供参照；
S2、提取待检测的印刷品样本的候选缺陷区域，采集待检测的印刷品样本的图片，提取产品区域并与标准模板进行配准，获取样本图片的特征信息并获得图文区域，将配准后的样本图片与标准模板图像做差，得到的图文特征信息逐一通过为止配对，配对成功的图文区域归一化到模板对象大小后与模板图做差，然后进行二值化处理并进行形态学滤波，提取所有差异化的连通域区域对象作为候选的缺陷区域；
S3、对候选的缺陷区域在二次配准做差后获得的特征进行最后缺陷区域的提取；
S4、进行形态学滤波和去除纸张边缘处非文字区域的干扰，得到最终的缺陷区域。


2.根据权利要求1所述的基于视觉的图文缺陷检测方法，其特征在于，在所述步骤S1中，采用2000万彩色工业相机配高清工业镜头对合格印刷品的图像进行采集，采集场设置反干扰设施。


3.根据权利要求2所述的基于视觉的图文缺陷检测方法，其特征在于，所述的反干扰设施包括设置在相机顶部的开孔平行光源、铺设在相机镜头正下方载物台平面上用于减少背景干扰和反光干涉的吸光纸，以及贴设在侧面柜壁上的反光纸。


4.根据权利要求1所述的基于视觉的图文缺陷检测方法，其特征在于，步骤S2中，对于配对不成功的对象在指定区域内进行搜索做差，以做差后进行二值化后的图像的前景面积最小最佳的匹配位置。


5.根据权利要求1所述的基于视觉的图文缺陷检测方法，其特征在于，在步骤S3中，所述的对候选的区域进行二次配准具体包括：配准的区域为局部外扩一定范围后，与标准模板图像进行特征点配准，然后对二次配准后的局部图像与标准模板图像进行做差得到特征图，二值化后进行形态学滤波，然后提取差异化的区域对象作为候选缺陷区域。


6.根据权利要求1所述的基于视觉的图文缺陷检测方法，其特征在于，步骤S1具体包括步骤：
S11、采用2000万彩色工业相机配高清工业镜头采集一张合格印刷品样本的图像；
S12、采用固定阈值25对采集的合格印刷品的样本图像进行二值化，对二值化的结果进行连通域分析，找出图像中多个前景对象，选择最大的作为纸张区域；
S13、拟合出该纸张区域的外切旋转矩形，得到旋转矩形的四个顶点和旋转矩形的宽高，将四个顶点通过透视变换映射成一个标准的矩形，即(0,0),(w,0),(w,h),(0,h)，求得转换矩阵M；
S14、提取标准模板图像的AKAZE特征点，将模板图灰度化并进行高斯滤波，排除阈值小于25的像素区域，对所有位于图像上下左右各个边界50个像素以内的图像区域计算灰度直方图，并获得灰度中值和均值以及方差；其中灰度中值DTBGMidValue作为标准模板的纸张背景像素值，0.4倍的标准差DTBGtdVal作为判定阈值TWTh，当图像中的灰度值DTBGMidValue>TWTh时，将该像素点的值置为255，获得纸张中的图文区域；
S15、对二值化的图文图像进行Runlength操作和形态学的复式膨胀操作，其中Runlength操作的基本方法是对图像进行横向扫描...

【专利技术属性】
技术研发人员：毛亮，张立兴，孟春婵，
申请(专利权)人：博科视苏州技术有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32