基于工业控制与检测的生产质量管理系统,是目前工控界的研究重点,随着计算机技术、传感技术、光电技术的飞速发展,越来越多的最先进技术应用到了工控领域.建立在图像处理之上的机器视觉技术在对产品质量进行检测方面的应用更是因为巨大的需求而成为目前机器视觉应用中的热点.水印图案作为一种有效的防伪技术,在钞票、发票以及一些有价证券中大量采用.对钞票水印图案实现在线机器检测是非常重要和有意义的.一方面,可以代替大量人工检查降低生产成本,保证检测标准的一致性;另一方面确保水印图案的完整、清晰、准确位置等,是树立钞票良好信誉度的重要保证.然而因为钞票生产方式的高速性和水印图案本身的模糊(相比印刷图案)和透视才可见特性,决定了在线检测的难度.也因此迟迟没有成型实用的钞票水印在线检测系统面世.该文基于机器视觉技术对钞纸水印图案在线检测方法与技术进行了分析与研究.就水印图案的检测与识别无法用常规的方法实现的现状,针对系统要求提出了适合弱对比度图案的快速高效的目标搜索定位方法、快速准确分割算法,以及适合弱对比度图像的特征提取与检测识别算法.其中搜索定位方法采取了分步定位技术,在精定位时,提出了一种基于图象灰度均值与方差归一补偿的校正方法,并基于GA的模板匹配搜索定位算法;对具有弱对比度的水印图象的分析与识别,提出了一种建立在形态学方法上的多结构元边缘检测快速算法.所有算法对传统的相应方法进行了本质的改进与提高,其有效性和实用性均通过该系统在现场成功的长期使用得到充分验证.该文首先介绍了项目需要的图象处理与分析基础知识,接着是水印图案在线检测系统的目标、技术指标以及技术难点分析,然后紧紧围绕高速在线检测的要求,对相关图像处理算法的设计与实现进行了详细分析,并针对已有方法的不足而有针对性的提出了一系列的改进方法并用到具体项目中加以验证;最后,作者对所作的工作进行了总结,并对进一步的研究工作提出了一些建议.