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基于机器视觉的印刷套准识别方法研究
  • ISSN号:1002-8692
  • 期刊名称:《电视技术》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]广东工业大学机电工程学院,广东广州510006
  • 相关基金:国家“973”计划项目(2011CB013104);国家自然科学联合基金重点合作项目(U1134004;51275093);高等教育学科建设重点项目(2012CXZD0020);广东省专项研发项目LED行业基金项目(2011A081301001;2012A08030300)
中文摘要:

针对印刷套准检测存在的精度低、速度慢的问题,提取了印刷标志图像的Tamura纹理特征,包括粗糙度、对比度和方向度,以描述其印刷标志套准或套不准特征。设计了支持向量机的分类器对印刷标志图像进行套准识别,并采用高斯径向基核函数用于非线性数据的分类。实验结果证明,采用建议的印刷标志图像特征提取和分类方法,识别准确率达到90%,识别时间为0.032751s,方法在识别;住确率和识别速度上都优于人工检测和文献[8]的方法。

英文摘要:

To solve the ac:euraey and speed of printing registration detection, Tamura textures of the printing mark images are ex- tracted, including coarseness, contrast and directionality, which describe the registration features of printing marks. The classifier of Support Vector Machine (SVM) is proposed to identify the registration of printing mark images, and Gaussian radial basis time-tinn is used as kernel function in SVM for nonlinear classification. Experimental results show that recognition accuracy achieves 90% , and occupied time of image recognition is 0. 032 751 s using the proposed method of feature extraction and classifieation. The proposed method is superior to manual detection and the method in the reference [ 8 ] in recognition accuracy and time.

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期刊信息
  • 《电视技术》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国电子科技集团公司
  • 主办单位:电视电声研究所
  • 主编:许盈(执行主编)
  • 地址:北京市朝阳区酒仙桥北路乙7号
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  • 国际标准刊号:ISSN:1002-8692
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2123/TN
  • 邮发代号:2-354
  • 获奖情况:
  • 第三届国家期刊奖百种重点期刊、中国期刊方阵双百...
  • 国内外数据库收录:
  • 美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:12712