（轻工技术与工程专业论文）基于机器视觉的纸币水印质量检测系统研究.pdf

摘要 论文题目：基于机器视觉的纸币水印质量检测系 统研究 专业：轻工技术与工程 硕士生：康锋 指导教师：张二虎( 教授) 洪亦军( 高级工程师) 答辩日期：2 0 0 8 年3 月 摘要 水印是纸币防伪中非常重要的信息组成部分。在印制的过程中，有时会发生错误，以往的方法是 采用人工检查，费时费力且不能保证产品质量的稳定性。将机器视觉技术引入到此领域，实现纸币水 印图像质量的自动化在线检测，具有十分重要的理论研究意义和实际应用价值。 本文在对机器视觉分类识别系统中存在的主要问题进行了深入的研究与探讨以后，设计并搭建了 一套用于水印图像检测与采集的实验设备，分析了影响图像采集质量的各方面因素，并对各个硬件系 统进行了设计、选型。在此基础上分析了传统的模板匹配方法和优缺点，并利用梯进式搜索的思想， 提出采用了一种基于s s d a 的快速模板匹配算法，该算法能够高效地实现基于模板匹配的纸币水印质量 自动在线检测，具有检测速度快、检测质量高的特点。在上述硬件系统和算法研究的基础上，编写了 相应的软件程序，对实际的产品进行了实验研究。结果表明，系统对不同应用场合、不同外部环境条 件下的水印产品质量均能进行较精确的分类识别，系统具有通用性强和准确性好的特点。 关键词水印质量机器视觉在线检测模板匹配序贯相似性检测算法 轧碍 庭侬装 名名名 签签签 a b s t r a c t t i t l e ：r e s e a r c ho ni n s p e c t i o ns y s t e mf o rb a n k n o t ew a t e r m a r k s q u a l i t yb a s e do nm a c h i n e v i s i o n s p e c i a l t y - l i g h ti n d u s t r i a lt e c h n o l o g ya n de n g i n e e r i n g n a m e - k a n gf e n g s u p e r v i s o r - z h a n ge r h u ( p r o f e s s o r ) h o n gy i j u n ( s e n i o re n g i n e e r ) s i g n a t u r e ： s i g n a t u r e ： s i g n a t u r e ： a b s t r a c t t h ew a t e r m a r ki sa l li m p o r t a n tp a r ti nb a n k n o t ef o ra n t i - c o u n t e r f e i t i n g t h e r ea l es o m ew a t e r m a r k m i s t a k e sw h i c ha r em a d ei np r i n t i n gp r o c e s s ，, s oi n v e s t i g a t i n gt h ei n s p e c t i o ns y s t e mi sv e r yi m p o r t a n tf o r b a n k n o t ep r i n t i n gp l a n t t h ef o r m e ri n s p e c t i o nm e t h o di st oa d o p ta r t i f i c i a li n s p e c t i o n ，i tn e e d sal o to ft i m e a n dl a b o r i n g ，a n di tc a n tg u a r a n t e et h es t a b i l i t yo ft h ep r o d u c tq u a l i t y a p p l y i n gm a c h i n ev i s i o nt e c h n i q u e i n t op r i n t i n gi n d u s 时c a nr e a l i z et h eo n - l i n ei n s p e c t i o nf o rb a n k n o t ew a t e r m a r k sq u a l i 姬 b a s e do nt h es t u d y i n go fm a c h i n ev i s i o nt e c h n i q u e ，t h eh a r d w a r es y s t e mf o rw a t e r m a r k sq u a l i t y i n s p e c t i o nw a sd e s i g n e da n dt h e ne a c hp a r to ft h eh a r d w a r es y s t e mw a ss e l e c t e da c c o r d i n gt od e m a n do f i m a g i n gq u a l i t y f o ri n s p e c t i o nm e t h o d ，t h ea d v a n t a g ea n ds h o r t c o m i n go ft h et r a d i t i o n a lt e m p l a t em a t c h i n g m e t h o dw a sf i r s ta n a l y z e di nt h i sp a p e r , a n dt h e np u tf o r w a r dt oa d o p tak i n do ff a s tt e m p l a t em a t c h i n g a l g o r i t h mb a s e do nt h es s d a t h i sa l g o r i t h mc a nr e a l i z ee f f i c i e n t l yb a n k n o t ew a t e r m a r k sq u a l i t ya u t o m a t i c o n l i n ei n s p e c t i o nb a s e do nt e m p l a t em a t c h i n g ，a n di th a sm a n ya d v a n t a g e s ，s u c ha sf a s ts p e e d ，h i g h i n s p e c t i o nq u a l i t ye t c b a s e d o nt h ea b o v eh a r d w a r es y s t e ma n da l g o r i t h m ，t h es o f t w a r es y s t e mw a s d e v e l o p e du s i n gv i s u a lc hl a n g u a g e ，a n dt h e ne x p e r i m e n t a ls t u d yw a sm a d eo nt h ea c t u a lp r o d u c t s t h e e x p e r i m e n t a lr e s u l ts h o w st h a tt h es y s t e mh a sg o o di n s p e c t i o np e r f o r m a n c ef o rb a n k n o t ew a t e r m a r k sq u a l i t y i n s p e c t i o na td i f f e r e n ta p p l y i n gs i t u a t i o na n dd i f f e r e n te x t e r i o re n v i r o n m e n t k e y w o r d ：w a t e r m a r k sq u a l i t y ；m a c h i n ev i s i o n ；o n l i n ei n s p e c t i o n ；t e m p l a t em a t c h i n g ；s s d a n 独创性：? 声明 ：秉承祖国优良道德传统翻学校的严谨学风郑重申明：7 本人所呈交的学位论文是我个 i r 。- i 人在导师指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知，除特别加以标注和致谢的地 ： 。 ，。 1 方外，论文中不包含其他人的研究成果o ，与我一同工作的同志对本文所论述的工作和成 _ 、。 一 一 果的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并已致谢c r c j ： 、 t j 本论文及其相关资料若有不实之处，由本人承担一切相关责任 、： ：施：撵州讲 学位论文使用授权声明 ，本人二蘸逢岳导师的指导下创作完成毕业论文口本人已通过论文的答辩，：并， f 已经在西安理工大学申请博士硕士学位。本人作为学位论文著作权拥有者，同意授权 j 。 r _ 西安理工大学拥有学位论文的部分使用权；即：一l ) ，已获学位的研究生按学校规定提交j 一印刷版和电子版学位论文：学校可以采用影印、缩印或其他复制手段保存研究生上交的 学位论文，可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索；2 y 为教学和 j 。 科研目的，学校可以将公开的学位论文或解密后的学位论文作为资料在图书馆、资料室 。 7 等场所或在校园网上供校内师生阅读、测览a ， 本人学位论文全部或部分内容的公布( 包括刊登) 授权西安理工大学研究生部办， 理。 ( 保密的学位论文在解密后，适用本授权说明) 。 。论文储妊壤撼，；茹美i 觯年i 靖舀 第一章绪论 第一章绪论 1 1 研究背景 随着社会的飞速发展，商品流通和货币流通的速度急速加快，社会对纸币的需求总量 也在逐年增高，在纸币印刷生产过程中，人工检查对产品质量的控制弊端越来越制约着印 钞行业的发展。所以就要求印钞行业必须实现高度的自动化和数字化，特别是实现印刷产 品质量在线检测显得特别迫切。传统的印钞产品质量都是依靠人眼来完成判断和控制的， 不仅检查速度慢，而且需要占用大量的人力、物力和场地资源，不能保证1 0 0 的合格率， 更有以下几点致命的缺陷： 1 容易出现漏检的情况。由于长时间的重复劳动，人眼极易出现疲劳的状况，甚至 会将一些严重废品流入社会，对印钞行业带来极大的危害和损失，并且会造成极坏的社会 影响。 2 无法保证出厂产品质量的统一标准。人工检查时，对于产品的墨色深浅，合格与 否是根据检测者的主观感觉来判断的，不同的人、不同的环境等想做到产品质量标准一致 是相当困难的。 3 残次品所造成的社会影响太大。对于印钞行业来说，纸币的质量就是一个企业的 生命线，一旦残次品流入社会，就会造成极大的影响，不但对一个企业是名誉及效益的损 失，甚至会对整个国家造成不良的影响。 纸币中的水印在防伪中占有相当重要的地位。日常生活中为了鉴别纸币的真伪，人们 通常将纸币对着光源，会发现真的纸币中有清晰的图像信息显示出来，这就是人们所熟悉 的“水印 。之所以采用水印技术是因为水印有其独特的性质：第一，水印是一种几乎不 可见的印记，必须放置于特定环境下才能被看到，不影响产品的使用；第二，水印的制作 和复制比较复杂，需要特殊的工艺和材料，而且印刷品上的水印很难被去掉。因此水印才 会被应用于诸如纸币、支票、证书、护照、发票等重要印刷品中，所以实现水印质量的自 动化在线检测显得非常必要。 本课题主要从实现纸币水印图像质量的在线检测为切入点，在对当前机器视觉系统的 发展现状及对比分析目前在该领域的一些研究算法的基础上，针对实际印刷号码设备，以 面阵c c d 摄像头、印刷设备检测模型以及p c 机为硬件基础，提出采用了一种梯进式搜索的 改进型s s d a 模板匹配算法，提高运算速度，从而很好的实现纸币水印图像质量的自动化在 线检测，满足企业发展中的实际需求。 1 2 机器视觉技术的概念及其发展 机器视觉与模式识别是计算机科学与人工智能研究领域的重要分支3 。机器视觉通过 计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息并进行处理、分析，最终实现 实际的检测、测量和控制圆。模式识别通过对各种物理对象与过程的分析、理解，从而对 西安理工大学工程硕士学位论文 其进行分类与描述0 1 。机器视觉分类识别技术可以看作是这两个学科的交叉，它将机器 视觉系统用于工业生产现场，运用图像处理技术对实时采集的产品图像进行自动处理、分 析和理解，并最终应用模式识别技术实现产品的分类与识别。 机器视觉分类识别技术是- - f 7 高速发展的综合性学科，它不但需要数字图像处理、机 器视觉、模式识别、人工智能、精密仪器等理论基础，同时还涉及机械、电气、控制、照 明、光学、传感器、人机接口等技术h 】。这些理论和技术是并列关系，它们通过相互协调、 相互融合，最终构成一个成功的机器视觉分类识别系统。机器视觉分类识别系统是机器视 觉技术的应用领域之一，它以模式识别理论为依托，以图像处理技术为手段。 1 3 机器视觉技术的国内外研究现状及在印钞行业中的应用 目前，许多发达国家对于机器视觉技术的研究工作已经有了一定的基础。近年来，他 们的研究还在不断地发展和完善，并相继地推出了各自的新产品，以下列举一些比较典型 的应用。 近些年，美国的k a r n e l 、k a b n o u s 等人研制了基于付立叶描述理论的目标动态视觉分 类系统。该系统通过对未知目标进行建模与分类器训练，可以实现对不同目标的在线分类 识别。在该系统的建模与训练阶段，利用付立叶描绘子r s t 不变性对未知产品图像进行描 述，并将这些特征描述作为新的模式加以存储。在分类识别阶段，系统利用上述模板数据 对产品进行分类识别n 刁。 2 0 0 1 年，美国罗切斯特大学计算机科学学院的s e l i n g e r 、a n e l s o n 等人开发了基于产 品外形特征的多视角分类识别系统。该系统使用多个相对位置固定的相机获取目标图像， 得到丰富的多角度特征，有效地避免了因单视角系统获取的产品特征不充分而导致的识别 精度下降的问题u 羽。 2 0 0 1 年，沙特阿拉伯k i n gf a h d 大学计算机学院的a i - m o u h a m e d 等人研制出一套r o b u s t g r o s s - t o - f i n e 模式识别系统，该系统是一套具有尺度不变性的平面外形视觉识别引擎。 它首先对目标图像提取边缘链码特征，然后进行高效的由粗到细的识别计算，最后通过比 较目标外形轮廓片断，进行匹配识别。这使得该系统的识别算法更具鲁棒性n 钔。 9 0 年代，美国俄克拉何马州立大学使用新的模糊神经网络模型开发了用于模糊目标识 别的视觉系统。该系统采用了一种被称作f u z a m p 的模糊神经网络模型，处理那些来自机器 视觉系统的、带有不确定因素的训练样本数据。这些数据首先通过一定的变换被传送给模 糊集，然后作为输入向量进入f u z a t p 。对于模糊目标在所获取的图像中具有随机位置和随 机角度的情况，该系统能够达到很好的识别精度。对于相同的分类识别问题，这种f u z a m p 模型比传统的a r t m a p 模型具有更高的准确性和优越性习。 近年来，国内相关的研究人员在机器视觉分类识别领域也取得了较好的成绩，在不同 程度上推动了我国该领域研究的发展。其中，比较典型的应用实例有：哈尔滨理工大学研 制开发的基于b p 神经网络的视觉检查系统、云南大理卷烟厂研制开发的卷烟机接装纸在线 2 第一章绪论 识别系统、西安科技大学研制开发的煤矸石在线识别与自动分选系统、天津科技大学研制 开发的机器视觉玻壳分类计数与数据管理系统等。但总的来说，国内对于该领域的研究尚 未形成规模，大多都还没有转化为成熟的科技产品吻嘲渊。 2 0 0 5 年，哈尔滨理工大学的研究人员提出利用改进的b p 神经网络模型解决视觉检查系 统的在线识别问题，该方法适用于工业零件或商品的分类识别。 它通过传感器采集目标图像，提取图像中基于目标形状的某些特征( 如直方图特征、 面积、周长、分散度、伸长度等) ，并将这些特征以向量方式输入已经训练好的神经网络， 最终实现目标的分类识别。他们提出的改进型人工神经网络模型与传统的b p 神经网络模型 相比，有效地降低了陷入局部极小点的可能性，提高了网络收敛与识别的速度n 们。 天津科技大学机器视觉实验室在2 0 0 1 年也开发完成了用于玻壳在线识别的“机器视觉 玻壳分类计数系统和“数据管理系统力。该系统通过实时采集生产线上产品图像，对其 进行快速处理与特征计算，然后将提取的特征向量输入到训练好的分类器中，最终完成对 不同尺寸、不同类型玻壳产品的分类识别刎乜妇嘲。 2 0 0 3 年，西安科技大学研制出了用于煤矸石在线识别与自动分选的机器视觉系统。该 系统在对煤矸石特征进行深入分析的基础上，利用图像处理方法和模式识别理论对煤矸石 进行在线识别与分选，有效地避免了传统分选方法生产效率低、劳动强度大、容易造成环 境污染等缺陷n 刀n 町。 2 0 0 3 年，云南大理卷烟厂针对卷烟机上出现的接装纸换错牌号问题，研制开发了卷烟 机接装纸在线识别系统。该系统采用在线视觉成像技术对接装纸进行在线图像检测，并采 用l 台p l c 控制视觉传感器以及实现与卷烟机控制系统的信息通讯。该系统的应用有效地避 免了卷烟机接装纸错牌现象，保证了卷烟产品的质量n 钔。 目前，国际上从事机器视觉分类识别技术研究的组织和机构越来越多，所采用的理论、 方法、策略也有所提高，分类识别的精度得到了不断地改善。但是对于机器视觉分类识别 系统的各个环节，都还存在着各自的缺陷与不足，这些问题在不同程度上影响着系统的识 别精度与效率，很多研究人员也都为此在做着不断地努力渊乜州剀嘲。 当前，我国的印制行业正在步入“以信息化带动工业化”的新阶段。随着经济的发展、 效率意识的提高，用先进的技术、装备来武装和改造传统产业就变得越来越重要。因此， 将机器视觉分类识别系统应用于印钞企业的产品生产现场，不仅可以实现实时、准确的在 线检测，极大地提高生产效率，而且有利于产品质量的信息化管理。 对于印制行业，国外同行业早在很多年前就开始开发和应用了机器视觉设备。在国内， 2 0 0 0 年前后，机器视觉产品的相关设备才开始逐渐应用到了印钞系统，但都是以外国进口 设备为主。例如：意大利吉奥利公司的n o t a c h e c k 嘲啪1 ，它是专门针对大张产品开发的在 线检测设备，可以实现全幅图面的印刷质量检测；德国g & 3 公司的n o t a s a v e ，它是专门针 对小张产品开发的在线检测设备，可以实现小张产品正背面印刷质量的全面检测：还有胶 印以密度检测为主的离线检测设备，主要用来检测印刷产品的网点密度等。国内的设备主 3 西安理工大学工程硕士学位论文 要有北京大恒公司生产的专门针对号码检测的在线检测设备陋2 1 和北京凌云公司生产的针 对凹印正背面图像印刷质量检测的在线检测设备喵u 。国内设备的技术成熟度较低，应用起 来维修量比较大，而且检测效果不是很好，费时费力。所以，对于机器视觉领域，我们还 有大量的工作要做，需要付出更大的学习成本进行探索，更有必要进行自主学习及研究。 本文正是对以上机器视觉系统学习和应用的环节上出现的问题与不足，就相关理论和方法 进行的研究与探讨，也切合了我们行业学习与研究的需要。 总之，使用计算机来代替人对生产线上的产品进行检测与分类识别，是企业发展的大 势所趋，也是企业现代化建设的必然要求。尤其对印钞行业，作为“共和国名片”的制造 企业，其产品的质量要求更是马虎不得，走质量“机检化舫道路是必由之路。 1 4 本文的主要研究内容及结构安排 根据以上分析，本文研究的主要内容有： ( 1 ) 查阅并了解了国内外对于机器视觉技术的最新研究动向与研究成果，搭建了一 套用于水印检测与采集的实验装备，介绍了现在大多数情况下使用的触发装置类型，并对 各个硬件系统进行了设计、选型。 ( 2 ) 对通用的模板匹配算法进行了介绍，并利用梯进式搜索的思想，提出采用了一 种基于s s d a 的快速模板匹配算法，并对该算法进行了详细介绍。 ( 3 ) 利用上面算法设计并编写了相应的软件程序。 ( 4 ) 通过多组实际检测的水印产品对上述算法进行精度考核，并对导致误差的因素 进行分析，提出了相应的解决思路和方法。 论文的主要结构安排如下： 第一章介绍机器视觉分类识别技术的概念、发展历史和研究现状，并且介绍了其在 印钞行业的应用和意义。最后对机器视觉分类识别系统目前存在的主要问题进行分析与阐 述，以这些亟待解决问题和不足作为本文的主要研究内容。 第二章为了验证本文所设计的快速模板匹配算法在进行产品在线识别时的准确性与 通用性，设计并完成一套实验用软、硬件系统。首先设计制作了用于产品传送和图像采集 的硬件设备；其次，编写了相应的软件程序；最后介绍了软件系统中每个应用程序的实现 原理、功能及工作流程，介绍了各应用程序之间的协作关系、调用方式和系统架构。 第三章对模板匹配、s s d a 的原理及其实现过程进行分析与研究，提出了一种效率更 高的改进型s s d a 。在改进型s s d a 基础上，基于梯进搜索的策略，提出采用了一种梯进式 搜索的改进型s s d a ，并对梯进式搜索的改进型s s d a 的工作效率进行分析。 第四章对模板匹配识别程序的准确性和通用性进行实验考核。结果表明，软件达到 了预期的分类识别目标。另外，本章还对该套程序所存在的误差进行了分析，提出了相应 的解决思路和方法。 第五章对本文所做的工作进行总结，介绍了本文的创新点，并对今后需要进一步研 究的内容进行了展望。 4 第二章机器视觉系统的设计与开发 第二章机器视觉系统的设计与开发 本章以常见的机器视觉系统作为框架结构，设计并制作了一套用于产品传送和图像采 集的实验装置，并对相应软件系统的设计与开发进行了介绍。 大多数生产企业中，机器视觉系统和数据库管理系统的框架结构如图2 - 1 所示。下层 的方框是机器视觉系统，它接收触发信号，负责实时采集机器输纸带上的产品图像、对图 像进行预处理、分割、特征提取、模式识别，同时将识别的结果发送给网络上的数据库。 上层的方框是数据管理系统，通常包括数据的接收与存储、网络数据库、数据查询与报表 打印三个部分。该系统有很好的可扩展性能，工控机前端可实现多台机器操作。由于本文 仅检测水印，所以将整个系统融为一体，在一个系统界面下就可满足整个功能。后面的程 序开发基于图2 1 的原理。 图2 1 机器视觉系统和数据管理系统结构框图 f i 醇- 1f r a m e w o r ko f m a c h i n ev i s i o ns y s t e ma n dd a t am a n a g e m e n ts y s t e m 5 西安理工大学工程硕士学位论文 2 1 实验设备系统的设计和搭建 2 1 1 采图装置 根据生产现场状况，设计制作了产品传送及采集实验装置( 其结构示意图如2 2 所 示) o 该系统装置由机器马达带动输纸部纸张沿输纸带变速向前运动，但在到达前规定位 处侧规拉纸时有o 4 s 到0 8 s 左右的停顿，这一停顿恰好给了我们利用面阵相机采图的时 间。在机器压印滚筒上安装旋转编码器，它提供给检测装置同步采集信号。机器光源采用 透射光光源。由图可知，系统还提供报警功能。相机在固定时，制作了摄像机支架，它用 来固定检测水印的面阵摄像机，摄像机可左右、上下调整位置，并可调整俯仰角度使摄像 机的视场前后移动。 2 1 2 触发装置 6 “谚 e翻 胖小，i 溺 嘎 i 司) ) ) 圈 圉 圈 i 一j 图2 2 系统结构图 f i 9 2 - 2s y s t e mc o n s a u c t i o ns k e t c h 第二章机器视觉系统的设计与开发 大多数的机器视觉系统都有触发装置，用来通知系统，产品已到达预定检测位置。图 2 3 给出了一般的硬件触发装置示意图： 二 图2 3 触发装置示意图 f i 醇- 3i l l u s t r a t i o n o f t h e 仃i 踞e re q u i p m e n t 从图中可知，一般的触发装置通常由三部分组成：安装在机器上的触发开关、相机曝 光触发和频闪仪触发。 a 触发开关 触发开关的作用是，当产品通过时，触发开关产生一个脉冲信号，通知计算机采集图 像。 常见的触发开关分为机械拨动开关和光电式开关。本文选用了机械拨动开关，利用机 器合压印刷时，号码跳动的继电器信号作为零信号处理。通过计算，推算出机器前规处的 检测起始行数，然后可通过参数设置达到准确检测的目的。也就是说，机器合压，号码跳 动，就有一个触发信号传送给信号处理器。图2 4 给出了相应的号码机触发结构示意图。 西安理工大学工程硕士学位论文 图2 4 号码机触发结构不惹图 f i 贮- 4l l l u s l r a t i o no f t h ep r i n t i n gn u m b e rm a c h i n et r i g g e rs t r u c _ t i n e b 信号处理接口卡( 水印检测工控机上的i o 板) 在检测机上装有专门设计的带信号处理功能的接口卡，具有信号输入、输出及运算处 理功能，主要工作是接收编码器信号及印码机的相关信号，控制图像卡采集图像。 0 旋转编码器 安装在与印刷滚筒同步的压印滚筒轴上，它是保证水印在线检测系统与印码机同步必 不可少的硬件设备。通过编码器，可以准确地定位正在印刷的产品与面阵摄像机的相对位 置；并且在印码机速度变化时仍能采集到分辨率一致的图像。机器速度大约为6 0 0 0 张 小时到1 0 0 0 0 张小时之间，根据下面选择相机的点阵数，本实验采用的编码器型号为g h t 9 1 0 c5 n 6 r 1 0 0 0 0 。 2 1 3 图像采集装置 图像采集装置是机器视觉系统必不可少的一部分，它通常包括镜头、相机、光源和图 像采集卡等。 影响图像采集系统质量优劣的设备性能参数可参考表2 1 。 8 第二章机器视觉系统的设计与开发 表2 - 1 影响图像采集质量的主要设备及性能参数 图像采集系统主要性能参数主要影响设备 分辨率镜头、摄像机、图像采集卡 对比度 镜头、摄像机、照明 景深f 数( 光圈) 失真镜头 透视误差镜头 注：i 、失真是指由于镜头的原因造成图像上各点的放大翠不同。 2 、透视误差是指被检测物体偏离焦距时放大率不同。 这两个参数在精细检测或测量中要考虑。 a 镜头 图像是机器视觉系统唯一的信息来源，图像质量的好坏与镜头的恰当选择是分不开 的。镜头的主要参数与图像传感器光敏面的格式有关，主要包括：光圈、视场、焦距、分 辨率、像面照度、视角和光谱特性等。所以，镜头要根据实际需要进行选择，本文选用的 是m 1 2 1 4 - m p 镜头。 b 相机 相机通过光电转换将现实世界的光学图像转换为计算机所能处理的数字矩阵。光电转 换器件是相机的核心，它主要分为真空摄像管、c c d 、c m o s 图像传感器等。在选用时，一 般要考虑灵敏度、光谱响应、动态范围、分辨率和暗电流等主要因素。本文选用的是 m i o t r o nm t v 一1 8 8 1 e x 面阵c c d 相机，其分辨率为6 4 0 4 8 0 ，能够满足系统设计的要求。 c 面阵图像采集卡 面阵图像采集卡，采集并处理面阵c c d 摄像机所拍摄的图像，将数字化图像数据传送 给水印检测计算机。本文使用的是北京大恒公司生产的图像处理卡，其图像卡型号是 m e t e o r 2 一d i g 4 l 。它具有针对性强、可靠性高、图像质量好等特点。由于其采用了p c i 总线技术，采集过程基本不会占用c p u 时间，并可进行图像的实时处理，还可直接将图像 采集到计算机静态内存或显存( 屏幕) 中。 d l e d 灯 安装于印刷机的输纸部，与水印检测摄像机相对的位置，是用于检测纸币水印的照明 光源。水印的光源采用背光方式，通过透射光检测人民币水印的质量。 e 图样 下图2 5 为实际采集的一幅一元券水印图像。 9 西安理工丸学i 程硕士荦住论王 圈2 - 5 采集的正常产品图像 f i 醇一5 t h en o r r a a l w a t e n n 缸k i m a g e 越q u i r e d f r o m t h e h a r d w a r es y s t e m 2 2 软件系统的设计 一套机器视觉系统能够稳定、商速、准确地工作，除了要具有良好的硬件系统外，更 要有强大的软件系统支持。良好的软件设计与实现显得更加重要。 在软件系统设计与开发过程中，本文充分考虑到c + + 倡导的面向对象设计思想，兼顾 程序的模块化、黑盒性、鲁棒性、高效性和可扩展性晟终使用c 抖语言，利用m i c r o s o f t 提供的m f c 类库，在v c + + 6 0 环境f ，开发出一整套应用程序。该软件对每大张上的某一 固定小开的水印进行检测。可以实现对检测参数的设置调整，可以保存查看检测结果信息， 可以打印检测报告。水印检测软件主要完成以下几项主要功能： 1 ) 、水印检测功能 主要负责在检测中对摄像机、图像采集处理卡进行采图操作，同时对采集到的水印图 像进行处理和分析，判断水印是否倒头以及水印位置规格是否符合标准。将检测出有问 题的水印图像及对应的号码保存到数据库中，并及时报警。 2 ) 、检测结果的洲览查询及打印 对于当前记录及历史记录中所有的检测结果用户可以随时查看、编辑、删除，还可 以随时打印检测结果。用户在进行1 - 述各种操作时，不会影响正常检测过程。 该软件主要包括：人机交互模块( 数据管理程序、数据查询与报表打印程序) 、均匀 场校j f 模块、模板匹配识别模块。其关系结构如图26 所示。 卅溜嘲濯溪料溺月强 第二章机器视觉系统的设计与开发 图2 - 6 软件系统各应用模块及其之间的关系结构框图 f i 9 2 - 6t h ep r o g r a mm o d u l e sa n di t sr e l a t i o n s h i pi ns o f t w a r es y s t e m 人机交互模块用于控制识别模块( 模板匹配识别模块) 的启动与终止，控制识别模块 进行图像的保存。识别模块用于实现图像检测、识别与分类，并将检测结果数据发送给数 据管理程序。数据管理模块包含数据的管理和存储、数据查询与报表打印等，用于对数据 库中的数据进行访问、检索、统计与打印输出。均匀场校正模块用于生成均匀场校正矩阵， 也就是生成相关的初始化信息目录，供识别程序在启动时读取和使用。 2 2 1 人机交互模块 人机交互模块主要负责与操作人员的信息交互，其主要功能如图2 7 所示，包括以下 几个方面。 西安理工大学_ t - 程硕士学位论文 图2 7 人机交互模块功能结构图 f i 9 2 - 7f u n c t i o ns k e t c ho f h u m a n - - c o m p u t e rc o m m u n i c a t i o nm o d u l e a 外围设备的参数设置 对外围使用设备进行相关参数设置，如：图像卡源路、输入输出窗口、数据格式、视 频制式、扫描方式；i o 板源路、读口频率、有效电平等。将这些参数保存为配置文件， 识别模块在启动的同时读取并使用这些参数操作外围设备，其结构流程如图2 8 所示。 写入 图2 - 8 识别模块操纵外设的结构流程 f i 9 2 - 8t h ef l o w c h a r to fc o n t r o l l i n gp e r i p h e r a ld e v i c ef o ri d e n t i f ym o d u l e b 控制识别模块程序的启动与终止 操作者通过人机交互模块选择启动相应的识别模块程序，进行图像的采集与识别。当 识别任务完成时，控制识别模块程序终止。识别模块程序原则上在底层运行，操作者无需 与识别模块程序进行直接的信息交互。 1 2 第二章机器视觉系统的设计与开发 c 识别数据实时显示 识别模块程序将处理结果数据发送给数据管理模块进行保存和管理，同时将结果通过 发送给人机交互模块，使得操作者通过程序界面上的指示器，可以实时查看到识别的结果。 d 图像存储控制 为了更好的进行图像分析与监测，对现场图像定期进行采样保存是十分必要的。利用 人机交互模块程序可在识别过程中，控制识别模块程序进行图像的存储。 2 2 2 均匀场校正模块 由于光源与相机响应的不均匀性，以及相机暗电流的存在，使原本亮度相同的点在图 像中表现为不同的像素灰度值，这将影响图像的质量与识别的精度。因此，有必要对图像 进行实时的均匀场校正。均匀场校正模块将校正结果矩阵保存于数据库中，识别模块程序 启动后自动读取该矩阵，并使用该矩阵对图像进行实时校正。 2 2 3 模式识别模块 模式识别模块程序是本文软件系统中最重要的部分，是整个机器视觉系统的核心。根 据不同的识别策略，本文重点编写了模板匹配识别程序。 识别程序由人机交互模块控制启动与终止，在系统运行过程中，它主要负责图像采集、 图像校正与预处理、图像存储、图像分割、特征提取、目标分类识别以及识别结果的发送。 系统运行过程中，识别程序在后台运行，不直接与操作人员进行信息交互。 在系统进行目标识别前，模板匹配识别程序还负责对各待分类别产品的建模工作。模 板图像和相关参数也以数据库的形式保存，在进行目标识别时，模板匹配识别程序启动， 自动读取指定数据库中的模板数据。 2 3 本章小结 为了验证本文所研究的梯进式模板匹配算法在进行工业产品分类识别时的准确性与 通用性，设计并完成了一套实验用软、硬件系统，主要工作包括以下两个方面： ( 1 ) 根据实际生产需求，设计并制作了检测水印产品传送装置；设计并选购了触发 开关、开关量板、光源、图像采集卡、镜头、c c d 相机，最终完成了一套用于人民币水印 检测和采集的硬件装备。 ( 2 ) 设计并实现了相应的软件系统，介绍了组成软件系统各应用模块的实现原理、 所具有的功能以及工作方式和流程；介绍了各应用模块之间的协作关系、调用方式和系统 架构。 1 3 西安理工大学工程硕士学位论文 第三章模板匹配识别高效算法研究 3 1 概述 图像匹配技术是根据已知的图像模板( 模板图) 在另一幅图像( 搜索图) 中寻找相应 或相近模块的过程，它是计算机视觉和模式识别中的基本手段。已在卫星遥感、空间飞行 器的自动导航、机器人视觉、气象云图分析及医学x 射线图片处理等许多领域中得到了广 泛的应用。 在对象检测、光学字符识别等系统中，模板匹配是一种用的较多的方法，它可以用来 研究在一幅图中是否存在已知模板。若在搜速图中有待寻的目标，且同模板有一样的尺寸 和方向，匹配的基本原则是通过相关函数或者归一化相关函数的计算来找到待寻目标n 1 。 用相关函数实现匹配的计算量很大，对一幅大小为n x n 的图像而言，若模板的大小是w x w ，采用像素逐点匹配的计算复杂度将是0 ( w 2 x n 2 ) 。许多基于相关函数的快速匹配方 法可以用来加快模板匹配的速度，如s s d ( 序贯相似性检测) 圆、基于自学习阈值的快速 匹配算法嘲等。 模板匹配在原理上属于近邻准则，简单地说，它是将样本集中各模式类的各个样本都 作为标准模板，用这些标准模板与待测样本做比较，再找出与待测样本最相似、最邻近的 标准模板，则待测样本的类别即为该标准模板所属的类别。 模板匹配方法简单、方便、准确且容易实现，是大多数机器视觉系统的首选。但是， 模板匹配的最大缺点就是计算量大，系统资源开销大。这是由于： ( 1 ) 绝大多数机器视觉系统不但要求平移匹配，还要求旋转匹配，对于某些情况甚 至要求尺度上的缩放匹配，这极大地增加了系统的计算量和计算时间； ( 2 ) 对于样本集来说，样本越丰富则识别的结果越准确。但是每增加一个样本( 标 准模板) ，就会多增加一次平移、旋转的匹配计算，同时也就增大了相应的计算量； ( 3 ) 对于实时图像( 模板匹配的搜索范围) 较大的情况，由于搜索位置数的增加， 也会大量增加系统的计算量和计算时间，从而导致系统效率下降。 鉴于此，只有设计一套高效、快速的模板匹配算法才能真正使模板匹配应用于工业现 场的在线识别。本章针对此目的对模板匹配算法进行了深入地研究与探讨，并提出采用了 一种梯进式搜索的改进型s s d h ( 序贯相似性检测算法) 算法。 3 2 传统的模板匹配算法 模板匹配的基本思想是：首先获取各待分类别的标准产品图像，以建立对应的标准图 像模板。然后，分别将这些标准图像模板在实时采集的图像上做平移和旋转，同时进行相 关性计算，若最大的相关值大于设定的闽值，则可认为在实时图像中存在该标准模板所代 表的产品。 如图3 - 1 所示，其中，( a ) 是实时采集的现场图像，图像中的产品分为接电夹和插线 1 4 第三章模板匹配识别高效算法研究 槽两类，( b ) 是接电夹产品图像模板。要找到一个k f 的产品图像模板t 与一个w r 的识别区域s 的匹配位置，最简单的方法是衡量其误差程度： o r 、r w 1r f ( a ) 实时采集的现场图像( b ) 产品图像模板 图3 - 1 模板匹配原理示意图 f i 9 3 一li l l u s t r a t i o no f t e m p l a t em a t c h i n gp r i n c i p l e d ( x ，力：k f 【s ，( 口，6 ) 一z ( 口，6 ) 】2 ( 3 1 ) a = lb = l 其中，s ”( 口，6 ) 为模板覆盖下的子图，( x ，y ) 为该子图左上角像点( 参考点) 在s 中的坐标。要求1 5 x w - k + l ，l y ，一f + l 。上式展开则有： 她力：k f 【s ，( 口，6 ) 2 艺圭【s x y ( u ，6 ) 丁瓴b ) l + k f 【联q 6 ) 】2 ( 3 2 ) 其中，右边第三项为模板总能量，是常数。第一项是模板覆盖下子图的能量，第二项 是模板与子图的互相关，这两项是随模板的移动而改变的。因此，可用下式作相似性测度： r ( x ，y ) = 【s s , y ( a ，6 ) 丁( 口，6 ) 】【s x , y ( 口，6 ) 】2 ( 3 3 ) 也可对上式做归一化处理，得： 。 烈五力：k f 【( 口，t ( a , b ) 】厂麦圭【( 口，6 ) 2x 壹壹【酏6 ) 2 ( 3 4 ) 。 烈五力= 【( 口， ) 】、【( 口，6 )、宅【酏6 ) ( 3 4 ) 删b = l，yo = - i 捌删b = l 根据施瓦兹不等式可以知道，上式r ( x ，j ，) 的极大值为l ，即可找到绝对匹配的搜速图 像。 3 3 利用s s d a 提高模板匹配效率 为了加快匹配速度，提出了序贯相似性检测算法，即s s d a 。该算法相对于传统的模 板匹配算法有了很大改进。 1 5 西安理工大学工程硕士学位论文 3 3 1s s d a 原理及实现过程 首先，定义一个绝对误差代替式( 3 1 ) 中的d 值进行计算，即： d 五只，6 9 ) = l s v ( ，) 一s ( 而奶一钉( & ，6 9 ) + 刁 ( 3 5 ) 式中，( 马力2 去善荟( 吼6 ) ，于2 击荟善丁( 口，6 ) 。然后，确定一个固定值g o 在子图s 毛y 中随机但不重复选取像点，计算该像点与模板t 对应像点的误差值占，然后将 此值累加，当罗s 大于这个固定值g 时记下累加次数。( 即参与计算的点数) ，这样就 构筑了s s d a 曲面k ( x ，力= n 。 这样，对于每个标准图像模板对应一个s s d a 曲面，曲面中的极大值点即为匹配点。 在该匹配点对模板和覆盖下的子图进行相关性计算，再将此计算结果与给定的匹配阈值相 比较，从而确定在识别区域中是否存在该模板所代表的产品。 采用这种算法，对于一次匹配计算所节省的计算量如图3 2 所示。s s d a 使得每一个 标准图像模板在识别区域每一点的误差计算不必进行到最后，而是达到g 后立即停止。这 很大程度上节省了运算时间，提高了匹配的效率。 占 g n g 一固定值a 一某一模板在某点的误差增加曲线一累计误差 n 参与计算的点数s 一节省的计算量 图3 - 2 采用s s d a 算法所节省的计算量 f i 9 3 - 2s a v i n gc a l c u l a t i o na m o u n to fa d o p t e ds s d aa l g o r i t h m 3 3 2 改进型s s d a 原理及实现过程 由模板匹配的意义可知，对于一次机器视觉系统识别所进行的计算总量满足下式： 计算总量= 相关计算量搜索位置数标准模板数( 3 6 ) 其中，相关计算量是指式( 3 5 ) 的计算量，搜索位置数是指某一标准模板进行相关 计算的位置数，标准模板数是指样本集中的标准图像模板数量。为了下文的描述方便，本 1 6 第三章模板匹配识别高效算法研究 文将上式改写为： t = z 0 x p ( 3 7 ) 其中，t 表示计算总量，z 表示相关计算量，q 表示搜索位置数，p 表示标准模板数。 3 1 2 ( 1 ) 中的s s d a 即是通过降低式( 3 7 ) 中的z 来降低总的计算量，从而提高计算效 率的。本文采取以下方法对s s d a 进行改进，从而进一步改善s s d a 的计算效率。 根据由粗到细的搜索思想，对于式( 3 1 ) 中的参考点( x ，y ) 可按一定步长推进， 而不是逐点进行计算。例如，每隔m 个点