[发明专利]一种基于人工智能的丝网印刷制品的检测方法

说明书

本发明涉及工业视觉技术领域，公开了一种基于人工智能的丝网印刷制品的检测方法，方法包括：确定标准图样；获取待测物的图像和标准图样的图像；对所述待测物的图像和所述标准图样的图像进行预处理；基于模板匹配方式配准预处理后的所述待测物的图像和所述标准图样的图像；通过图像灰度值做差的方式提取所述待测物的图像和所述标准图样的图像之间的差异信息；对所述差异信息进行轮廓查找确定缺陷轮廓；基于所述缺陷轮廓确定缺陷。本发明通过应用人工智能技术，自动检测丝网印刷制品的形状缺陷，可以定位缺陷位置，提高检测效率，有效地保证生产质量，提高企业印刷效率。

技术领域

本发明涉及工业视觉技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的丝网印刷制品的检测方法。

背景技术

丝网印刷法是指利用丝网镂孔版和印料，经刮印得到图形的方法。丝网印刷的基本原理：丝网印刷的图文部分网孔能够透过油墨，漏至印刷制品(即承印物)上，印版上其余部分堵死，不能透过油墨，在印刷品上形成空白。

印刷制品表面缺陷印刷品表面缺陷包括形状缺陷，形状缺陷包括：漏印、划伤、墨斑等。

为了保证印刷制品的质量，需对印刷制品进行检测，抽测时，操作员检测主观性较强，对同一类印刷品可能评判标准不一致，可靠性较低；操作员人工抽检方式无法保证对生产线的连续监测造成大量漏检，眼疲劳将造成检测过程检测率不一致；人眼无法保证长时间观测导致检测效率极低，使用抽检仅能检测出连续性缺陷而不能检测出偶发性缺陷。

正因为印刷品表面质量人工检测存在诸多的弊端，其无法满足当代社会及工业生产的自动化需求，因此对印刷品实时在线的自动化检测技术的需求也越来越迫切，从而解决人工抽检方法存在的问题和不足。当前，人工智能技术已广泛应用在图像处理场景中，所以需要一种基于人工智能的丝网印刷制品的检测方法对丝网印刷制品进行质量检测，提高检测效率。

发明内容

本发明提供了一种基于人工智能的丝网印刷制品的检测方法，相比于传统的人工抽检方法，具有检测效率高、缺陷定位准、自动化程度高、实时性强等优点，可以有效地保证生产质量，提高企业印刷效率。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：本发明提供一种基于人工智能的丝网印刷制品的检测方法，所述方法包括：所述方法包括：

确定标准图样；

获取待测物的图像和标准图样的图像；

对所述待测物的图像和所述标准图样的图像进行预处理；

基于模板匹配方式配准预处理后的所述待测物的图像和所述标准图样的图像；

通过图像灰度值做差的方式提取所述待测物的图像和所述标准图样的图像之间的差异信息；

对所述差异信息进行轮廓查找确定缺陷轮廓；

基于所述缺陷轮廓确定缺陷。

在其中一个实施例中，在获取待测物的图像和标准图样的图像之前，还包括：

确定所述待测物与工业相机和光源之间的空间结构关系；

确定所述待测物的纹理特征和颜色；

根据所述空间结构关系和所述待测物的纹理特征和颜色确定光源方案。

在其中一个实施例中，所述基于模板匹配方式配准预处理后的所述待测物的图像和所述标准图样的图像，包括：

确定待测物图像的大小，基于所述待测物图像的大小将待测物图像分割为多个子图像；

基于模板匹配方式配准预处理后的所述待测物的子图像和所述标准图样的子图像；所述配准的待测物的子图像和所述标准图样的子图像位置编码一样。

在其中一个实施例中，所述预处理包括霍夫直线检测、图像去噪和图像裁剪。