劉少鵬

摘 要：隨著社會的發(fā)展，企業(yè)對物體質(zhì)量要求越來越高，基于圖像處理的標簽質(zhì)量檢測系統(tǒng)越來越被人們所看重。然而，標簽在生產(chǎn)過程中，由于受到生產(chǎn)機器精度等因素的影響，生產(chǎn)出來的標簽有很多質(zhì)量問題，比如：少印。因此標簽缺陷檢測越來越重要。本論文主要針對對標簽視覺檢測系統(tǒng)的軟件算法設(shè)計，使檢測圖像與標準圖像進行相減，從而提取出缺陷部分，解決標簽少印的問題。整個少印缺陷的檢測過程不需要人工進行費力的對比，此過程由軟件自行處理，人們只需要對檢測出的標簽進行確認，實現(xiàn)人工與智能化的完美結(jié)合，保證標簽質(zhì)量的目的。本文使用Visual C++6.0開發(fā)工具進行軟件代碼編程，最后很好的完成了本論文少印的缺陷檢測檢測系統(tǒng)，在實驗室中，我們對本系統(tǒng)穩(wěn)定性，精確度進行了測試，測試結(jié)果表明本論文的缺陷檢測系統(tǒng)能夠滿足要求。

關(guān)鍵詞：標簽質(zhì)量；圖像相減；測試

圖像相減（又稱為圖像差影），是指把同一物體圖片在不同時刻拍攝的兩幅圖像進行減法運算，從而得到差值結(jié)果圖像。差值圖像顯示了圖像間的差異信息，本論文基本思想是針對標準模板圖像與缺陷圖像進行想減運算，從而得到想減結(jié)果圖像，通過分析相減圖像的灰度值，對要測試的圖像是否合格做出判斷，若判斷合格，則系統(tǒng)停止處理，若判斷為不合格則對不合格標簽進行剔除處理。

算法設(shè)計：設(shè)模板標準圖像灰度像素值為A（x，y），設(shè)待檢測缺陷圖像為B（x，y），兩圖像做相減運算為C（x，y），他們之間的關(guān)系式為： C（x，y）=|B（x，y）-A（x，y）|

圖像減法運算結(jié)果體現(xiàn)兩幅圖像的差異，算法容易實現(xiàn)，通過對兩幅圖像進行相減結(jié)果取絕對值，可以清除兩幅圖像之間共同的背景圖案，分割出圖像之間的不同之處，最后保留有缺陷的圖像。如果兩幅圖像相減后C（x，y）越小，則表明圖像之間的差異越小，兩幅圖像之間的相似度就越高，否則，相反。

如圖所示，圖1—1為標準模板標簽圖像，圖1—2為待檢測標簽圖像。經(jīng)過如下算法：

BOOL WINAPI TuXJianFa（LPSTR lpYDIB，LPSTR lpBDIB，LONG lkuan，LONG lgao）

{

LPSTR lpsrc，lpsrcB；

LPSTR lpDst；

LPSTR lpNewDIB；

HLOCAL hNewDIB；

long i；

long j；

unsigned char xiangsu，xiangsuB；

LONG mhzj；

mhzj=WIDTHBYTES（lkuan*8）；

hNewDIB=LocalAlloc（LHND，lkuan*lgao）；

lpNewDIB=（char*）LocalLock（hNewDIB）；

lpDst=（char*）lpNewDIB；

memset（lpDst，（BYTE）255，lkuan*lgao）；

for（i=0；i

{

for（j=0；j

{

lpsrc=（char*）lpYDIB+mhzj*i+j；

lpsrcB=（char*）lpBDIB+mhzj*i+j；

lpDst=（char*）lpNewDIB+mhzj*i+j；

xiangsu=（unsigned char）*lpsrc；

xiangsuB=（unsigned char）*lpsrcB；

*lpDst=abs（xiangsu-xiangsuB）；

}

}

memcpy（lpYDIB，lpNewDIB，lkuan*lgao）；

LocalUnlock（hNewDIB）；

LocalFree（hNewDIB）；

return TRUE；

}

使得兩幅標簽圖像的差異如圖1—3所示：

從圖1—3可以看出：待檢測標簽圖像與標準模板標簽圖像進行相減后，能夠清除圖像之間共同的部分，從而使差異部分體現(xiàn)出來。

總結(jié)：本文通過對現(xiàn)有的標簽進行觀察分析，提出了圖像相減的軟件檢測算法，并依據(jù)該算法對標簽缺陷檢測系統(tǒng)進行測試，最終得以實現(xiàn)，該系統(tǒng)能夠減輕工人的繁重的勞動，實現(xiàn)標簽檢測的工作效率。

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