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Blog de PCB - Investigación e implementación del preprocesamiento de imágenes basado en placas de PCB

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Investigación e implementación del preprocesamiento de imágenes basado en placas de PCB

2022-02-23
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Author:pcb

Con el fin de mejorar la calidad de la imagen de la placa de circuito impreso y mejorar posteriormente la tasa de reconocimiento de la imagen de la placa de circuito impreso, la imagen original se preprocesa con el lenguaje matlab, que incluye principalmente la transformación de escala de grises del campo espacial de la imagen y el filtrado suave de la imagen para eliminar el ruido. En primer lugar, se estudian los métodos de umbral de ruido, filtrado mediano y filtrado mediano rápido, y se propone un algoritmo de filtrado mediano ponderado rápido. Las imágenes se procesan con MATLAB y se comparan y analizan el histograma gris y el mapa espectral. Los resultados muestran que se utiliza un filtro mediano ponderado rápido. El algoritmo de filtrado resuelve los problemas de contraste pobre, ruido fuerte y detalles inútiles de la imagen de la placa de pcb, y mejora en gran medida la calidad de la imagen. En la industria de la información, el tablero de PCB es un pilar indispensable. Como componente básico de varios productos electrónicos y portador de información que integra varios componentes electrónicos, la placa de PCB se ha desarrollado rápidamente en la dirección de alto rendimiento, alta velocidad, luz, delgado, corto y pequeño. Su tecnología y complejidad han alcanzado un alto nivel. Por lo tanto, con la expansión continua del campo de los paneles de pcb, la importancia de los paneles de PCB también está aumentando aún más. Durante el proceso de muestreo, cuantificación y transmisión de imágenes grises a medir en el pcb, las imágenes obtenidas durante el proceso de transmisión y recepción se verán inevitablemente afectadas por equipos internos y entornos externos, distorsionando así la calidad de la imagen debido a cambios desiguales en la iluminación, el ruido del sensor de la propia cámara del dispositivo de acoplamiento de carga (dcd, dispositivo de acoplamiento de carga) y el ruido cuantitativo del proceso de adquisición analógico - digital (ad, módulo), el ruido de partículas generado por el proceso fotorresistente y el ligero temblor causado por factores humanos. La relación señal - ruido se reduce. Para reducir el ruido, se pueden utilizar filtros de suavización para filtrar las imágenes probadas, pero la selección de filtros de suavización de diferentes tamaños hará que las imágenes procesadas tengan diferentes grados de inexistencia. Por lo tanto, para mejorar la calidad de la imagen, el filtro utilizado no solo puede eliminar eficazmente el ruido, sino también mantener la apariencia original de la imagen tanto como sea posible.

Placa de circuito impreso

1. la mejora de la imagen es una tecnología para mejorar la calidad de la imagen. En comparación con el preprocesamiento del reconocimiento de imágenes, según el espacio del procesamiento de mejora de imagen, se puede dividir en dos categorías: procesamiento de dominio espacial y procesamiento de dominio de frecuencia. El primero incluye el efecto de nivel de escala de grises en la imagen. Así como la corrección del histograma, se procesan directamente los valores grises de los píxeles; Este último analiza la composición espectral de la imagen, después de la transformación de ft, procesa las partes de alta y baja frecuencia del espectro de la imagen, y luego realiza la transformación inversa de ft. Las hojas se transforman para obtener los resultados de la imagen deseados. Debido a la exposición externa y otros factores de interferencia durante la transmisión del canal, las imágenes de la placa de PCB recogidas reducen el brillo de la imagen y aumentan el ruido. Con el fin de eliminar eficazmente la interferencia acústica y mejorar el contraste entre la luz y la oscuridad de la imagen, este artículo se probará en la placa de pcb. Como medio importante de mejora de imagen, el procesamiento de transformación de escala de grises y el procesamiento de suavización de imagen 1.1 En el dominio espacial seleccionado en la mejora de imagen pueden aumentar el rango dinámico de la imagen, ampliar el contraste de la imagen, hacer que las características de la imagen sean más obvias y mejorar el efecto de visualización de La imagen. La transformación gris se puede dividir en transformación lineal y transformación no lineal. Suponiendo que el rango de escala de grises de la imagen original M (x, y) sea [a, b], la escala de grises de la imagen de transformación lineal N (x, y) se extenderá a [c, d], la relación entre ellos es que debido a la exposición excesiva o insuficiente, la escala de grises de la imagen PCB capturada por el CLD puede cambiar en Un pequeño rango, y la computadora puede no ver imágenes grises e inexistentes. El uso de transformaciones lineales puede estirar linealmente la escala de grises de cada píxel de una imagen inútil, lo que puede mejorar efectivamente el efecto visual de la imagen. Con el fin de mejorar el postprocesamiento y la extracción de características del reconocimiento de imágenes, en primer lugar, la imagen original de la placa de circuito impreso se procesa en escala de grises binaria. A continuación, la imagen se equilibra utilizando el método de dominio de imagen de la técnica de corrección del histograma. el objetivo del suavizado de la imagen en el dominio espacial 1.2 es reducir y eliminar el ruido de la imagen para mejorar la calidad de la imagen y para su posterior procesamiento, como la segmentación de la imagen y el reconocimiento de la imagen. En el dominio espacial, se puede utilizar el promedio vecinal para reducir el ruido; En el dominio de la frecuencia, debido a la mayor probabilidad de espectro de ruido en la banda de alta frecuencia, se pueden utilizar diversas formas de filtrado de paso bajo. En el dominio espacial, el suavizado de la imagen incluye principalmente umbrales de ruido, promedios de vecindad, promedios ponderados, filtros medianos y otros métodos. 1) el método de umbral de ruido es un método común de eliminación de ruido, que es eficiente y fácil de eliminar. Cuando suaviza la imagen, es la configuración del umbral. La configuración del umbral afecta directamente el efecto de filtrado y los detalles de la imagen. Luego, de acuerdo con las características de la imagen, se detecta cada píxel a su vez, y todos los valores de píxeles en su vecindario se basan en la fórmula. Comparar y juzgar si los píxeles son ruido. Si no es ruido, se emite el valor original del píxel; si es ruido, la salida es el promedio del nivel de grises de otros píxeles en el vecindario. En este método, la selección del umbral t es muy importante. Si la t es demasiado grande o demasiado pequeña, puede causar más o menos suavización insuficiente del ruido o imagen inútil. los algoritmos tradicionales de filtrado mediano de filtrado mediano 1.2.2 se centran principalmente en la clasificación de los datos de la ventana. Para reducir el número de permutaciones y obtener la mediana más rápido, se propone un algoritmo de filtrado mediano rápido. Descompone la matriz en una matriz unidimensional para la operación, primero tome el nivel de la matriz. Tomar la mediana de cada línea y luego la mediana de cada línea horizontal como salida del filtro. 2) para resolver la contradicción entre la reducción de ruido y la protección de los detalles de la imagen, este artículo propone un algoritmo de filtrado mediano ponderado rápido, que no solo mejora la velocidad de filtrado, El ruido se filtra bien, pero también protege más detalles de la imagen. Al ponderar, se aumenta la proporción de píxeles centrales en la ventana. Para la entrada: I1 i2,..., in), el filtro mediano ponderado por salida: R representa el peso, Med (') representa la función de operación mediana y especifica que W = (1, 1, 1) es la ventana estándar. Se estipula: entre ellos, t es la función umbral, cuando W es un número entero, el número de componentes de salida ponderados en 1 wri, 2 NNW ri: el proceso de cálculo de la operación mediana del filtro mediano ponderado rápido Med es: primero, ordenar los números cn en la salida ponderada en orden ascendente, y el número t de los números CN exportados Después de la clasificación es la salida mediana. MATLAB Image Enhancement Processing MATLAB admite cinco tipos de imágenes: imagen indexada, imagen gris, imagen binaria, imagen RGB y matriz de imágenes multifotogramas; Las imágenes de la placa de PCB recogidas se pueden mejorar primero en contraste y luego eliminar el ruido. En el proceso de mejora del contraste, el ruido original de la imagen también aumenta considerablemente, lo que hace que el procesamiento posterior de eliminación de ruido de la imagen no pueda lograr buenos resultados. Por lo tanto, este artículo primero elimina el ruido de la imagen y luego mejora la imagen. En las imágenes recogidas de la placa de pcb, puede haber ruido que requiere eliminación de ruido, la intensidad de la fuente de luz no es suficiente y la imagen en su conjunto puede ser más oscura. En primer lugar, se utiliza la función rgb2gray para convertir las imágenes recogidas en grises. las imágenes (256 colores) se comparan con los métodos propuestos en este artículo y con los medios tradicionales.