技術特征：

1.一種基于機器視覺的印刷質量檢測方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：

2.根據權利要求1所述的一種基于機器視覺的印刷質量檢測方法，其特征在于，在s1中，具體實現(xiàn)步驟如下：

3.根據權利要求1所述的一種基于機器視覺的印刷質量檢測方法，其特征在于，在s2中，具體實現(xiàn)步驟如下：

4.根據權利要求1所述的一種基于機器視覺的印刷質量檢測方法，其特征在于，在s3中，具體實現(xiàn)步驟如下：

5.根據權利要求1所述的一種基于機器視覺的印刷質量檢測方法，其特征在于，在s4中，具體實現(xiàn)步驟如下：

6.根據權利要求5所述的一種基于機器視覺的印刷質量檢測方法，其特征在于，所述邊界值的計算公式為：

7.根據權利要求1所述的一種基于機器視覺的印刷質量檢測方法，其特征在于，在s5中，具體實現(xiàn)步驟如下：

8.根據權利要求7所述的一種基于機器視覺的印刷質量檢測方法，其特征在于，所述第一檢測閾值和第二檢測閾值的計算公式分別為：

9.根據權利要求1所述的一種基于機器視覺的印刷質量檢測方法，其特征在于，在s6中，具體實現(xiàn)步驟如下：

技術總結
本發(fā)明涉及印刷檢測技術領域，解決了現(xiàn)有技術容易受到外界環(huán)境影響識別準確性低，且識別效率低下的技術問題，尤其涉及一種基于機器視覺的印刷質量檢測方法，該方法包括以下步驟：S1、采集印刷圖像的原始圖像，并對原始圖像進行預處理得到預處理圖像；S2、根據預處理圖像計算第一特征值和第二特征值，基于第一特征值和第二特征值得到前置向量，本發(fā)明通過結合圖像輪廓的形態(tài)特點進行缺陷識別，不僅能夠提升算法的魯棒性，而且避免大量數(shù)據的訓練，既能夠具有高魯棒性，又比傳統(tǒng)的區(qū)域閾值更加準確高效，并且大幅提升了計算的效率。

技術研發(fā)人員：魏銀銀
受保護的技術使用者：陜西矩陣實業(yè)有限公司
技術研發(fā)日：
技術公布日：2025/6/3