基于机器视觉的纸张表面缺陷检测方法收藏

虽然现在已经是电子信息时代，手机、电脑、ipad、等电子产品不断更新迭代，充斥着我们的眼球，但是纸张作为文字的载体之一，仍然属于我们生活的一部分，有着广泛的市场但是在纸张生产过程中，由于照明系统、纸机故障、人工操作不当、纸浆不均匀等原因，会造成纸张存在大量的外观缺陷，给纸张的生产造成巨大损失，这也给纸张表面缺陷检测方法带来的改变，因此，针对纸张表面缺陷的视觉缺陷检测系统应运而生。

纸张表面缺陷亦称为纸病，其特点如下：1、孔洞孔洞是指在纸张上观察完全透明的部分面积大的就叫破洞，面积小的叫孔眼，一般是由于生长线上的网子有破损、辊子粘浆、浆料不净，造纸浆液中气泡破裂，浆液不干净等造成的。

2、尘埃、污点、沙子和硬质块这类纸病会在拍摄的图像中形成灰度值较小的区域块，影响纸张的美观主要是由于污染物、造纸浆液不纯有杂物等造成的污点另一种是由于纸机或者抄网的铁屑等造成的金属性污点3、划痕划痕是指纸张表面被硬刮伤留下痕迹，影响纸的整体匀度，与背景灰度相差甚大。

，一般造成的原因有生产线上设备故障、筛网有触角等划痕区域，纸的厚度较薄，韧性较弱，在复卷或者使用过程中会出现破损，影响使用4、边缘裂缝边缘裂缝通常是指纸张的边缘出现裂缝，见图大多是由于边缘处韧性不强、车速过慢、设备刮伤等原因造成的，随着时间的推移，这些裂缝可能越来越大，纸带可能被拉断，影响生产线上的正常生产。

或者被使用，影响印刷质量

放大100倍后的纸张表面机器视觉总体方案：根据机器视觉技术，构建系统整体框架在前端利用高速CCD相机，实时采集纸幅图像，基于图像处理技术，设计一套纸病处理算法，用高性能计算机作为中央处理器，利用视觉软件实现纸张图像的纸病提取及识别，判断出纸张上各种外观纸病的类型、尺寸及位置并作以标记，然后在用户交互界面上，显示各个纸病信息，根据预先设定好程式，对不同的纸病信息发不同的消息通知，告诉运动控制部件执行相应动作。

纸张表面缺陷的几种检测方法：1、阈值法是比较常见的纸张表面缺陷检测方法当纸张出现缺陷时，缺陷部分及其边缘的对比度比周围正常纸张的对比度有明显的提高，对比度的提高量与纸张缺陷的类型有直接的关系，我们可以根据这种关系，通过对比度的提高量是否超过预设阈值来判断纸张缺陷的类型。

2、基于统计处理的纸病检测，利用纸张纤维结构的统计特性，可以得出纸张图像随机信号所满足的统计规律，用统计的方法来检测各种纸病3、形态学方法也是纸病检测中常用的方法，其基本方法是用形态学描述被测区域的形状，并预测和快速处理如过滤、细化、修饰等，把纸张图像的形态特征作为研究对象，设计一整套算法来描述纸病的基本特征和基本结构。

4、基于BP神经网络的纸病识别光学机器视觉智能检测的基本原理是：一定的光源照在待测金属表面上，利用高速CCD摄像机获得连铸板坯表面图像，通过图像处理提取图像特征向量，通过分类器对纸张表面缺陷进行检测与分类。

机器视觉是研究利用仿生学的原理，用计算机的高性能计算能力、处理能力来模拟生物宏观视觉功能、抽象能力、判断功能，从而完成对被测物体的识别判断而这是人工视觉检测手段无法实现的机器视觉检测是当代兴起的一种自动化检测技术，其市场推广是达成社会共识的基础。

四川广泰科技将会进一步抓住这一机遇，带来更优的视觉检测系统，为更多行业赋能（文章来源于四川广泰科技，如有侵权，请联系删文）

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