为实现图像处理技术在冲压件表面缺陷在线检测中的应用，开发了一套冲压件表面缺陷实时在线快速检测系统。使用基于多模板匹配算法获取图像中冲压件的位置，建立感兴趣区域;提出基于拉普拉斯-高斯(LoG)算子的实时浓淡补正算法实现冲压件表面缺陷的增强;使用大津法和形态学操作实现冲压件表面缺陷位置的提取。系统使用MATLAB实现基于LoG算子的滤波算法;使用LabVIEW实现其余算法，并在其中调用MATLAB脚本节点;使用多线程技术实现的检测算法。经实验，系统能够对生产线上每一个冲压件进行快速检测，并检测出有缺陷的冲压件，整个过程耗时在100ms以内，能够满足在线实时检测需求。
作为近现代基本的之一，其对于的重要性不言而喻。所以一个安全、地生弹成为衡量一个***业水平的一个重要的标准之一。然而虽然生产安全如此重要，但是在我国，光学筛选机技术指导，生产完后的检测环节却仍然是主要依赖人工检测方法。这种方法不仅检测结果不稳定，而且人力消耗大，检测效果差。当长时间工作之后，人很容易产生疲劳，进而就导致误判和漏判，留下了很严重的安全隐患。
条码在印刷包装行业有着广泛的应用，它是***对***实施电子监管的基础，因此对条码的印刷质量提出了更高的要求。然而由于机械精度和印刷工艺等原因，在印刷过程中条码符号会出现各种问题。传统的离线检测已经不能满足生产的需要，利用机器视觉技术对条码的质量进行自动检测成为必然趋势。 本文以数字图像处理算法和机器视觉算法为基础，以北京征图新视科技有限公司条码在线检测系统为应用背景，将图像处理算法应用于条码检测系统之中，对条码检测系统的软硬件组成进行了介绍，提出了条码印刷偏位检测算法和二维码缺陷检测算法，
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