一种基于图形模式识别的纸张纸病检测系统技术方案

本发明专利技术根据纸张质量分级方法，设计了一种基于图像模式识别的CCD纸张纸病检测系统，该系统利用CCD技术对纸张表面质量进行实时检测、动态测量、自动对产品按品质实行分级，检测出纸张表面存在的黑点及空洞等纸病缺陷，对纸张自动进行分类，对于不合格的纸张自动进行报警，并能自动计算出纸张的不合格率和各级纸张的数量及所占的比例，这样不仅提高了检测效率，而且还能自动统计出了纸张的各类数据。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及模式识别，更具体地讲，涉及一种基于图像模式识别的纸张纸病测试系统。
技术介绍
目前生产纸张的厂家很多，但都苦于没有一种好的方法来对生产出来的纸张的外观进行质量检测，很多还是手工进行抽样检测，这样费时又费力。CCD静态纸张检测系统通过使用CCD将纸张图像摄人计算机，然后通过计算机自动对纸张图像进行分析，检测出纸张上面所存在的黑点以及空洞等，能对纸张外观质量自动进行分类，对于不合格的纸张可以自动进行报警，并能自动计算出纸张的不合格率以及各级纸张所占的比例。这样不仅提高了检测效率，而且还能自动地统计出纸张的各类数据，这些数据对于生产厂家来说无疑是非常重要的。目前常用的目测方法不能满足生产过程中自动化要求。基于图像处理技术的CXD非接触测量技术是一项发展比较快的技术，它是一种很先进的测量方法。具有的体积小、重量轻、分辨率高、精度高、稳定性能良好等特点，使得测量系统不须配置复杂的运动机械结构。此之前，非接触精密测量主要采用激光进行测量。与激光测量相比，基于图像处理技术的CCD测量在价格及某些测量性能方面有很大的优势。基于图像处理技术的CCD测量技术有以下优点a)低成本与激光等非接触测量相比，用图像处理技术进行测量的成本相当低。b)复杂形状测量通过各种图像处理技术的结合，可以实现对复杂图形的测量。c)使用寿命长，测量精度高，测量方便、性能稳定可靠。d)非接触、精度高、测量速度快、等优点。目前这项技术在国外已经比较普及，但在国内尚属起步阶段，本文介绍的是一种基于图像模式识别的CCD纸张纸病检测系统，该系统利用CCD技术对纸张表面质量进行实时检测、动态测量、自动对产品按品质实行分级，检测出纸张表面存在的黑点及空洞等纸病缺陷，对纸张自动进行分类，对于不合格的纸张自动进行报警，并能自动计算出纸张的不合格率和各级纸张的数量及所占的比例，这样不仅提高了检测效率，而且还能自动统计出了纸张的各类数据。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供本专利技术根据纸张质量分级方法，设计了一种基于图像模式识别的CCD纸张纸病检测系统，该系统利用CCD技术对纸张表面质量进行实时检测、动态测量、自动对产品按品质实行分级，检测出纸张表面存在的黑点及空洞等纸病缺陷，对纸张自动进行分类，对于不合格的纸张自动进行报警，并能自动计算出纸张的不合格率和各级纸张的数量及所占的比例，这样不仅提高了检测效率，而且还能自动统计出了纸张的各类数据。为了解决上述技术问题，本专利技术提供一种基于图像模式识别的CXD纸张纸病检测系统，包括如下步骤 SI:从CCD获取图像； S2:基色选取； S3: 二值化； S4: 一次滤波； S5:图像分析； S6: 二次滤波。进一步，从CXD获取图像的步骤包括 S201:将视频信号转换成数字信号； S202:通过视频卡的驱动程序显示在电脑屏幕上； S203:将图像拷贝到剪贴板； S204:从剪贴板中将图片读出来； 进一步，图像分析的步骤包括 S301:对图像中的每一个黑色像素点(假设此黑色像素点为A)的四个方向(左上，正上，右上，左边)上的点进行判断； S302:判断如果这四个点都为白点，则新建一个黑点块，且将此A点加入到新建的黑点块；如果这四个点中有一个点为黑点(设为B)，则将A点加入B点所在的黑点块(根据判断顺序，B点必然已属于某一黑点块)； S303:如此循环下来，直到将所有黑点判断完毕。则黑点块数即为所建立的黑点块数，同时每一黑点块所占的面积，黑点块的半径等数据也可以根据黑点块内的像素点数来得到。进一步，检测软件的步骤包括 S401:数据获取模块为从CCD器件的移位寄存器中读入纸张信息； S402:纸张信息获取后，数据分析和处理模块判断纸张的暇疵的大小、灰度等级、延展方向、分布的范围，以此得出属于哪种纸张的范围，并进行存储和输出； S403:然后根据生产实际的经验分析纸张暇疵产生的原因，目的在于在生产中能及时、准确地找出各类暇疵产生的原因，并可以据此给出机检方案，提高检修效率。进一步，二次滤波功能的步骤包括 S501:通过图像分析获得每一黑块所占面积的数据； S502:要滤除掉小于某一面积的黑块，只需要对每一黑块所占的面积进行判断，如果此黑块面积大于指定面积，则不滤除(保留)，如果此黑点面积小于指定面积，则将其滤除掉(也就是将此黑块内所有像素点都变成白点)； S503:通过此方法提取出图像信息以后，再对图像中的各项参数进行统计计算时能够很方便的获得结果。附图说明图I是本专利技术提供的一种图像分析处理框图。 图2是C⑶纸张检测流程图。具体实施例方式 图I是本专利技术提供的一种实施方案的系统示意图。本系统主要由从CCD获取图像，基色选取，二值化，一次滤波，图像分析，二次滤波组成。图2为CXD纸张检测流程图。CXD静态纸张检测系统通过使用CXD将纸张图像摄人计算机，把图像转换成数字信号，即计算机图像由许多像素点组成，然后通过计算机软件对这些像素进行分析，检测出纸张上面所存在的黑点以及透明点等，统计出该纸张的黑点和透明点的数量和面积，对照预先存人计算机的纸张标准，对纸张质量自动进行分类，对于不合格的纸张可以自动进行报警，并自动计算出纸张的不合格率以及各级纸张所占的比例，系统工作原理和流程图如图2所示。表I为不合格纸张污点分类表。在生产中，纸张外观质量的分级是由其缺陷类型和多少来决定的，下面简单介绍一下纸张的分类。纸张缺陷主要有折痕、孔洞透明点和污点，一般纸张发现折痕或透明点就被定为不合格纸，所以污点就被作为划分纸张等级的依据。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于图形模式识别的纸张纸病检测系统，其特征在于包括以下模块：S1:？从CCD获取图像；S2:？基色选取；S3:？二值化；S4:？一次滤波；S5:？图像分析；S6:？二次滤波。

【技术特征摘要】
1.一种基于图形模式识别的纸张纸病检测系统，其特征在于包括以下模块 SI:从CCD获取图像； S2:基色选取； S3: 二值化； S4: 一次滤波； S5:图像分析； S6: 二次滤波。2.根据权利要求I所述基于图形模式识别的纸张纸病检测系统，其特征在于所述从CXD获取图像的步骤包括 S201:将视频信号转换成数字信号； S202:通过视频卡的驱动程序显示在电脑屏幕上； S203:将图像拷贝到剪贴板； S204:从剪贴板中将图片读出来。3.根据权利要求I所述基于图形模式识别的纸张纸病检测系统，其特征在于所述的图像分析的步骤包括 S301:对图像中的每一个黑色像素点的四个方向上的点进行判断； S302:判断如果这四个点都为白点，则新建一个黑点块，且将此A点加入到新建的黑点块；如果这四个点中有一个点为黑点，则将A点加入B点所在的黑点块； S303:如此循环下来，直到将所有黑点判断完毕；则黑点块数即为所建立的黑点块数，同时每一...

【专利技术属性】
技术研发人员：苏淳，
申请(专利权)人：太仓博天网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：