印刷品缺陷是指报纸，杂志，纸箱等标准化产品的情况。印刷机批量印刷与模板不兼容。由于打印材料的打印过程是批量且快速，因此如果不能及时发现打印缺陷，将导致相应企业的严重经济损失和声誉损失。传统的人工缺陷检查方法具有许多缺点，例如错误检查，无法统一标准以及无法实现实时性能。因此，非常需要使用机器来自动检测印刷产品中的缺陷。自动检测印刷缺陷是高价值商业应用系统中非常复杂的算法。目前，已在中国实施的系统主要用于小尺寸，低噪声的印刷材料，例如香烟包装盒和钞票。没有适用于大幅面和嘈杂印刷材料的实时检测系统；同时，以国内图像处理公司为代表的相关国外软件产品的价格比较昂贵，并且出于贸易考虑，外国公司未发布其核心算法。
在这种情况下，提出了一种用于大型，嘈杂的纸板印刷材料的实时检测系统。在记录算法领域，首先，比较了不同的经典特征提取算法，这些算法适合于大型缺陷检测系统的实时特征提取。接下来，本文提出了一种在尺度空间中进行轮廓记录的算法，详细介绍了该算法的主要思想和流程，并通过分组实验证明了该算法的有效性。
我们还在尺度空间上对该算法与新的角度记录算法进行了分组比较实验，证明了算法具有较好的记录效果和稳定性。在缺陷识别和搜索领域，对传统的直接变化算法进行了改进，相继提出了邻域搜索变化算法和轮廓腐蚀去除算法，并通过群实验证明了其去噪效果。同时，本文还提出了一种轮廓缺陷搜索算法，该算法增强了皱纹和裂缝等传统差分算法无法有效处理的缺陷，并通过分组实验证明了其有效性。然后，根据我们提出的一系列算法，设计并实现了一个实时缺陷检测系统。
该系统包括两个主要功能：模型注册和在线检查，可以轻松执行印刷产品缺陷检测软件的所有步骤，并且可以实时实时跟踪和显示每个步骤的中间处理结果。针对大型硬纸板印刷材料创建了一个标准测试集，包括10个模板和210张实际图像，并在测试集中进行了测试。实验结果表明，该系统对所有图像的处理时间均在1秒以内，并且对应同一模型的待检测图像的检测时间基本相同，证明该系统具有良好的时间和耐久性。 。同时，我们还列举了该系统处理四个主要缺陷（污垢，损坏，废油漆和皱纹）的能力。对于所有类型的缺陷（包括98.10％的杂质，82.05％的损伤，96.55％的铸色和87.5％的皱纹），都实现了良好的附着力。
我们还计算了系统检测的准确性。我们的算法系统对每种模型对应的图像的检测精度都在85％以上，全局检测精度达到92％。综上所述，提出的大幅面噪声印刷缺陷检测系统取得了良好的实验结果，具有良好的实时性和较高的检测精度，并初步达到了应用标准。如果您在这方面有需求，可以直接来问我们。
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