基于非线性扩散与图像配准的印刷品表面缺陷检测

针对目前工业印刷品表面缺陷检测时误判率高、检测效率较低以及缺陷区域信息有限等问题，笔者提出一种基于改进Perona Malik（P M）非线性扩散模型与图像差分模型配准的印刷品表面缺陷检测方法。该方法首先利用非线性扩散模型，在维持非缺陷区域平滑程度保持不变的情况下，对待测图像进行平滑处理，将原始图像与扩散后图像做差分运算以增强缺陷区域的对比度，从而得到差分图像；然后，将差分图像与标准模板图像进行配准，检测得到缺陷所在的区域的特征值，以便对印刷品印刷质量进行分析；笔者搭建了实验平台，来验证本方法的可行性。实验结果表明：该方法能够快速并且有效地将印刷品表面的缺陷检测出来，准确率高达99.97%。该项研究能够满足印刷品生产质量需求。