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PCBブログ
PCBボードに基づく画像前処理の研究と実装
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PCBボードに基づく画像前処理の研究と実装

2022-02-23
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Author:pcb

画質向上のために プリント回路基板, その後の認識率の向上のために PCBボード イメージ, オリジナル画像はMATLAB言語を使用して前処理されました, 主にノイズを除去するために画像空間領域と画像平滑化フィルタリングの階調変換を含む. ファースト, ノイズしきい値, メディアンフィルタと高速メディアンフィルタ法, 高速重み付きメディアンフィルタアルゴリズムを提案する. イメージはMATLABによって処理される, 灰色ヒストグラムとスペクトログラムを比較分析した. その結果,高速重み付けメディアンフィルタを用いることがわかった。収録刊行物電子情報通信学会技術研究報告. SDM,シリコン材料. フィルタリングアルゴリズムはコントラストの悪い問題を解決する, 大きなノイズとぼやけた詳細 PCBボード イメージ, 画像品質を大いに向上させる. 情報産業で, the PCBボード 不可欠な柱. 各種電子製品の基本構成要素として、各種電子部品を集積した情報キャリア, the PCBボード 高性能の方向へ急速に発展した, ハイスピード, ライト, 薄型, 短くて小さい., その技術と複雑さは非常に高いレベルに達している. したがって, の連続展開 PCBボード フィールド, の重要性 PCBボード また、増加. サンプリング中, 定量化, PCB上で測定するグレイスケール画像の透過過程, 照明の不均一な変化のために, sensor noise of the charge-coupled device (CCD, Charge-Coupled Device) camera itself, and analog-digital acquisition (AD, Analog -to-Digital) process quantization noise, 感光性プロセスにより発生する粒子ノイズ, 人的要因によるわずかなジッタ, etc., 送受信時に得られる画像は内部機器や外部環境によって影響を受ける, したがって、画質を歪める., 信号対雑音比が減少する. 騒音を減らすために, スムージングフィルタは、テストされるイメージをフィルターにかけるために用いることができる, しかし、異なるサイズの平滑化フィルタの選択は、処理された画像のぼやけの度合いが異なる. したがって, 画質を向上させる, 使用されるフィルタは、効果的に雑音を除去することができて、可能な限りイメージの原作の外観を保つことができます.

プリント回路基板

1. Image enhancement
Image enhancement is a technology to improve image quality. 画像認識の前処理と比較して, 画像強調処理の異なる空間による空間領域処理と周波数領域処理の2つのカテゴリーに分けることができる. 前者は画像に対するグレイレベルの効果を含んでいる. とヒストグラム補正, すべて直接ピクセルグレー値を処理します後者は画像のスペクトル成分を解析することである, フーリエ変換後, 画像スペクトラムの高周波数と低周波数部分を処理する, そして、逆フーリエ. 葉は、所望のイメージ結果を得るために変形する. 外部伝送と他の干渉要因のために, 集められた PCBボード イメージはイメージの明るさを減らして、雑音を増やします. 効果的に雑音干渉を排除して、像の光および暗い間のコントラストを高めるために, この論文はその上でテストされる PCBボード. 画像強調における選択空間領域のグレイスケール変換処理と画像平滑化処理.

1.1 Grayscale transformation in spatial domain
As an important means of image enhancement, グレースケール変換は画像のダイナミックレンジを増加させる, 画像のコントラストを展開する, そして、イメージの表示効果を改善するためにイメージの機能をより明らかにする. グレースケール変換は線形変換と非線形変換に分けることができる. Let the grayscale range of 原作 image m (x, y) be [a, b, and the gray scale of the linearly transformed image n (x, y) will be extended to [c,D, それらの間の関係は、過剰または露出のために, CCDによって集められるPCBイメージのグレースケールは、小さい範囲の範囲内で変化するかもしれません, そして、コンピュータはグレイスケールとぼやけたイメージを見ないかもしれません. 線形変換の使用は、ぼやけた画像の各ピクセルのグレースケールを直線的に伸ばすことができる, これは効果的に画像の視覚効果を向上させることができます. 画像認識の後処理と特徴抽出の改善, the original PCBボード イメージは、最初にバイナリ・グレイスケール処理を受けます, 次にヒストグラム補正技術の画像領域法を用いて画像を等化する.

1.2 Image smoothing in spatial domain
The purpose of image smoothing is to reduce and eliminate image noise to improve image quality for subsequent processing such as image segmentation and image recognition. 空間領域内, 近所の平均ノイズを減らすために使用することができます周波数領域, 高周波帯域における雑音スペクトルのより大きな確率のために、様々な形式のローパスフィルタリングを使用することができる. 空間ドメイン平滑化においては、主にノイズ閾値を含む, 近隣平均, 加重平均, メディアンフィルタおよびその他の方法.

1) Noise threshold
The noise threshold method is a common noise removal method, これは、ノイズのための高効率であり、シンプルで除去するのは簡単です. 画像を滑らかにすると, しきい値の設定です. しきい値の設定はフィルタ効果と画像の詳細に直接影響する. Then, 画像の特徴によって, 各画素を順次検出する, そして、その近傍のすべてのピクセル値は、式に基づいています. 比較して、ピクセルがノイズであるかどうか判断する. それが雑音でないならば, ピクセルの元の値が出力される, ノイズなら, 出力は、近傍の他のピクセルのグレイレベルの平均値です. この方法における閾値Tの選択は非常に重要である. tが大きすぎるか、小さすぎるなら, それは多かれ少なかれノイズの平滑化やぼやけたイメージに不十分になる.
1.2.2 Median Filtering
The traditional median filtering algorithm mainly focuses on the sorting of the window data. 順列の数を減らして、より速く中央値を得るために, 高速メディアンフィルタリングアルゴリズムを提案する. アレイは、操作のために1次元配列に分解される, 配列レベルが最初に取られる. 各行の中央値をとる, そして、各々の水平行の中央値の中央値は、フィルタの出力として取られる.

2) Fast weighted median filter
In order to solve the contradiction between noise reduction and protection of image details, 高速重み付けメディアンフィルタリングアルゴリズムを提案した, フィルタリング速度の向上, 騒音はよく濾過される, しかし、より多くのイメージ詳細を保護します. . 重さによって, ウィンドウの中央ピクセルの割合は増加する. 入力のために:i 1 i 2,,, IN), 出力重み付けメディアンフィルタ:Rは重みを表す, med { }は中央演算機能を表します, and specifies that W=( 1, 1, 1) is the standard window. 規定:Tは閾値関数である, wが整数の場合, 1 1 { wriの重み付けされた出力コンポーネントの数,2つのNNW RI W RI:中央演算器Med isの操作プロセスをフィルター処理している速い重み付けメディアン, 重み付き出力のCN番号を昇順にソートする, そして、ソート後に出力されるCN番号のt番目の数は中央値出力である.

2. MATLAB image enhancement processing
MATLAB supports 5 image types including index image, グレイスケール画像, バイナリ画像, RGBイメージとマルチフレームイメージ配列;集められた PCBボード コントラストで最初にイメージを強化することができます, そして、. コントラストを高めるプロセスでは、画像の元のノイズも大きく増加する, 次の画像ノイズ除去処理が良い結果を達成できないようにする. したがって, この論文では, イメージは、最初に示されて、それから強化されます. 採集 PCBボード image, 雑音があるかもしれません, 光源強度は十分ではない, そして、イメージは全体として暗いかもしれません. ファースト, use the RGB2GRAY function to convert 集められた image to grayscale The image (256 colors) is compared with the method proposed in this paper and the traditional median filtering method for the PCB image containing salt and pepper noise. 雑音除去後, グレイスケール変換は、PCBイメージを強化するのに用いられます. 振幅スペクトルの輝度は、各周波数成分の振幅を反映する, and the energy of the image is mainly concentrated in the low frequency band (central part). 高周波数帯は少量のエネルギーを含むが, 画像の重要な情報が含まれます. 画像のエッジ情報は高周波情報に属する. 同様に, ノイズのグレーレベルは急速に変化し、高周波数の情報でもある. 図からわかるように、両方のフィルタリング法は、画像の高周波成分をある程度抑制する, そして、高周波帯域のノイズを効果的に除去することができる, 低周波成分, それで, グレースケールが穏やかに変わる部分, 画像の輪郭情報は影響を受ける. ヒストグラムから見ることもできます, そして、重み付けされたメディアンは、輪郭情報. ヒストグラムが全体像のグレースケール値の許容範囲を占めるというグレイスケール処理の後のヒストグラムから見ることができます, 画像のグレースケールのダイナミックレンジを増加させる, また、画像のコントラストを増加させる, 画像のコントラストが大きい. 詳細を明らかにする.

3. Conclusion
In this paper, the collected PCBボード イメージは一般に暗い, 対照的でない, 画像の前処理を行うノイズが大きい, 画像強調のための空間領域とグレイスケール変換におけるフィルタリング技術の包含. 伝統的なメディアンフィルタがフィルタウィンドウのサイズによって影響を受けるので, 処理された画像の詳細はぼやけてしまう. 改良加重メディアンフィルタリングアルゴリズム, グレースケールヒストグラムとスペクトログラムに従って処理画像の質を分析する. その結果,フィルタリング速度と品質が従来のメディアンフィルタを大きく上回ることがわかった, の保護能力を大幅に向上させる PCBボード イメージトレース, コンポーネントとその他の端, と全体的なイメージの概要. グレイスケール変換によって, 画像の詳細は明らかになる, との認識率 PCBボード イメージ改善. 後処理.