[发明专利]一种字符缺陷自动检测方法和系统

权利要求书

1.一种字符缺陷自动检测方法，其特征在于，包括步骤：

(1)离线建立标准字符库：针对每一种待检丝印产品，选取N张没有缺陷的图像，提取出每张图像中的字符，每个字符对应有N个样本，对每一个字符的N个样本数据进行统计分析和处理，得到一标准字符，所有标准字符共同构成当前待检丝印产品的标准字符库；

(2)在线检测字符缺陷：在线获取丝印产品的图像，提取图像中的字符，判断当前丝印产品的类型，调取其对应的标准字符库；将所有字符逐个与标准字符库中对应字符的特征进行比对，判断丝印产品是否存在缺陷；

步骤(1)中，根据每一个字符的N个样本数据得到标准字符的步骤是：

(1-1)选取N个样本中其中一个字符作为基准字符，将其余N-1个字符分别相对于基准字符进行配准，配准方法如下：

(1-1-1)新建两个一维数组，数组a＝[a₁，a₂，…a_nl]用于记录输入字符的列信息，数组b＝[b₁，b₂，…b_ml]用于记录与输入字符相对应的基准字符的列信息，两数组中的元素下标nl、ml分别表示所属二值图像的列，数组的元素值表示对应列中像素值为0的像素个数，数组a和b中的0值表示对应列的像素全部属于图像背景，非0值代表对应列中出现了属于字符的像素；

(1-1-2)分别搜索数组a和b中的第一个非零项和最后一个非零项，记其列坐标为(ae,af)和(bg,bh)，将b数组的区间(bg,bh)的元素值分别映射至以下9个区间：(ae,af)，(ae-1,af)，(ae+1,af)，(ae,af-1)，(ae,af+1)，(ae-1,af-1)，(ae-1,af+1)，(ae+1,af-1)，(ae+1,af+1)，得到9个数组b’；求每个数组b’和数组a对应映射区间元素的差异值，将a数组中上述9个区间差异值最小的区间记为(amin,amax)；

(1-1-3)新建两个一维数组，数组c＝[c₁，c₂，…c_nh]用于记录输入字符的行信息，数组d＝[d₁，d₂，…d_mh]用于记录与输入字符相对应的基准字符的行信息，两数组中的元素下标nh、mh分别表示所属二值图像的行，而其元素值均表示所对应行中像素值为0的个数；

(1-1-4)分别搜索数组c和d中的第一个非零项和最后一个非零项，记为(cs,ct)和(du,dv)，然后将d数组的区间值(du,dv)映射至c数组的以下9个区间：(cs,ct)，(cs-1,ct)，(cs+1,ct)，(cs,ct-1)，(cs,ct+1)，(cs-1,ct-1)，(cs-1,ct+1)，(cs+1,ct-1)，(cs+1,ct+1)，得到9个数组d’；求每个数组d’和数组c对应映射区间元素的差异值，将c数组中上述9个区间差异值最小的区间记为(cmin,cmax)；

(1-1-5)将输入图像的列区间(amin,amax)的像素值映射到(bg,bh)中，行区间(cmin,cmax)的像素值映射到(du,dv)中，得到的结果图即为配准完的图；

(1-2)将所有配准后的字符图和基准字符的像素值求和取平均，再做二值化，所得图像作为标准字符库的字符，保存所有字符即形成标准字符库。

2.根据权利要求1所述的字符缺陷自动检测方法，其特征在于，步骤(1)中，提取出每张图像中的字符，步骤是：

获取丝印产品的彩色图像，对其做固定阈值的二值化；

在二值化图像中提取每个字符的轮廓；

根据每个字符的轮廓求其最小外包矩形，并根据最小外包矩形的宽度和高度确定字符位置。

3.根据权利要求1所述的字符缺陷自动检测方法，其特征在于，步骤(2)中，在线获取丝印产品的图像，对图像中的字符进行分割，得到各个字符对应的字符图像，然后对每个字符图像进行二值化，将二值化后的图像与标准字符库中对应字符进行配准，然后将配准后的图像与标准字符库中对应字符做差值；如果所有字符图像的差值绝对值均小于设定的阈值，则判定当前丝印产品质量合格，否则判定存在缺陷。