Visual C++6.0驱动的自动纸页暗斑检测系统

本文主要探讨了基于图像处理技术的纸页暗斑纸病检测系统的开发与实现。系统选用Visual C++6.0作为开发平台，利用数字图像处理技术的关键算法，致力于提高纸病检测的自动化水平。系统的核心功能包括图像的读取、显示、边缘检测、自适应二值化、标记以及存储等步骤。具体来说： 1. **图像处理技术的应用**：系统采用了数字图像处理技术，首先对纸页图像进行处理，这包括了图像的基本处理方法，如图像的二值化（将图像转换为黑白两色，便于分析和识别）和边缘检测（找出图像中的边界线，识别可能存在的暗斑）。自适应二值化是一种针对不同光照条件和图像噪声进行的优化策略，确保暗斑的准确识别。 2. **自动检测流程**：系统通过一系列自动化流程来检测暗斑，包括定位、计数和测量暗斑的面积。在检测到暗斑时，系统会触发报警，并通过高亮显示和在图像上标注信息的方式，提供直观的反馈。 3. **用户交互界面**：设计了简洁易用的人机交互界面，用户可以直观地查看检测结果，包括暗斑的位置、数量和面积。List Control被用来展示这些信息，使得数据管理更加高效。 4. **开发工具和技术**：系统开发主要使用了C++语言，借助Microsoft Visual C++ 6.0集成开发环境（IDE），结合MFC（Microsoft Foundation Classes）框架，实现了软件的高效开发和功能模块的构建。 5. **系统性能与改进**：经过不断优化，系统不仅提高了检测精度，还提升了处理速度，显示效果清晰，满足了设计初衷，具有很高的实用价值。未来，该系统有望通过持续的技术升级，进一步提升纸病检测的智能化程度。 本文研究的纸页暗斑纸病检测系统是造纸工业中智能质检技术的重要应用，它的出现不仅提高了纸张质量控制的效率，也降低了人工成本，对于推动造纸业乃至国民经济的发展具有重要意义。