Pembuatan PCB Ketepatan, PCB Frekuensi Tinggi, PCB Berkelajuan Tinggi, PCB Berbilang Lapisan dan Pemasangan PCB.
Kilang perkhidmatan tersuai PCB & PCBA yang paling boleh dipercayai.
Data PCB

Data PCB - kajian dan pelaksanaan Preproses Imej Berasas pada papan PCB

Data PCB

Data PCB - kajian dan pelaksanaan Preproses Imej Berasas pada papan PCB

kajian dan pelaksanaan Preproses Imej Berasas pada papan PCB

2022-02-23
View:518
Author:pcb

Untuk meningkatkan kualiti imej papan sirkuit dicetak, untuk meningkatkan kadar pengenalan imej papan PCB kemudian, imej asal telah diproses oleh menggunakan bahasa MATLAB, terutamanya termasuk pengubahan skala kelabu bagi domain ruang imej dan penapisan penyelesaian imej untuk membuang bunyi. Pertama, ambang bunyi, penapis median dan kaedah penapis median cepat telah dipelajari, dan algoritma penapis median berat cepat diusulkan. Imej diproses oleh MATLAB, dan histogram kelabu dan spektrogram dibandingkan dan dianalisis. Hasil menunjukkan bahawa penapis median berat pantas digunakan. Algoritma penapisan memecahkan masalah kontras yang teruk, bunyi besar dan rincian kabur imej papan PCB, yang meningkatkan kualiti imej. Dalam industri maklumat, papan PCB adalah satu pilar yang tidak diperlukan. Sebagai komponen asas pelbagai produk elektronik dan pembawa maklumat yang mengintegrasikan pelbagai komponen elektronik, papan PCB telah berkembang dengan cepat menuju arah prestasi tinggi, kelajuan tinggi, cahaya, tipis, pendek dan kecil. teknologi dan kompleksinya telah mencapai tingkat yang sangat tinggi. Oleh itu, dengan pengembangan terus menerus medan papan PCB, kepentingan papan PCB juga meningkat lebih lanjut. Semasa pengambilan sampel, kuantifikasi, dan proses penghantaran imej skala kelabu yang akan diukur pada PCB, disebabkan perubahan tidak sama dalam pencahayaan, bunyi sensor bagi kamera yang dipasang-muatan (CCD, Peranti Berpasang-Muat) sendiri, dan kegunaan analog-digital (AD, Analog-to-Digital) proses kuantifikasi bunyi, bunyi partikel yang dijana oleh proses fotosensitif, - dan kecemasan ringan disebabkan oleh faktor manusia, dll., imej yang diperoleh semasa penghantaran dan penerimaan tidak dapat diharapkan oleh peranti dalaman dan persekitaran luaran, sehingga mengganggu kualiti imej. nisbah isyarat-bunyi berkurang. Untuk mengurangi bunyi, penapis lembut boleh digunakan untuk penapis imej yang hendak diuji, tetapi pemilihan penapis lembut saiz berbeza akan mempunyai darjah berbeza kabur imej yang diproses. Oleh itu, untuk meningkatkan kualiti imej, penapis yang digunakan tidak hanya dapat membuang bunyi secara efektif dan menyimpan penampilan asal imej sebanyak mungkin.

Papan sirkuit dicetak

1. Perbaikan ImejImage enhancement is a technology to improve image quality. Berbanding dengan proses awal pengenalan imej, ia boleh dibahagi ke dua kategori: proses domain ruang dan proses domain frekuensi menurut ruang berbeza proses peningkatan imej. Yang pertama termasuk kesan aras kelabu pada imej. dan perbaikan histogram, semua secara langsung memproses nilai kelabu piksel; yang terakhir adalah untuk menganalisis komponen spektral imej, dan selepas transformasi Fourier, bahagian frekuensi tinggi dan frekuensi rendah spektrum imej diproses, dan kemudian Fourier terbalik dilakukan. Penukaran daun untuk mendapatkan hasil imej yang diinginkan. Sebab eksposisi luaran dan faktor gangguan lain dalam proses penghantaran saluran, imej papan PCB yang dikumpulkan mengurangkan kecerahan imej dan meningkatkan bunyi. Untuk menghapuskan gangguan bunyi secara efektif dan meningkatkan perbezaan antara cahaya dan kegelapan imej, kertas ini akan diuji pada papan PCB. Pemprosesan penukaran skala kelabu dan pemprosesan lembut imej bagi domain ruang terpilih dalam peningkatan imej.1.1 Penukaran skala kelabu dalam domain ruang Sebagai cara penting peningkatan imej, penukaran skala kelabu boleh meningkatkan julat dinamik imej, mengembangkan kontras imej, dan membuat ciri imej lebih jelas untuk meningkatkan kesan paparan imej. Penukaran skala kelabu boleh dibahagi menjadi penukaran linear dan penukaran bukan linear. Biarkan julat skala kelabu imej asal m (x, y) menjadi [a, b], d a n skala kelabu imej yang diubah secara linear n (x, y) akan dilambangkan ke [c,d], hubungan diantaranya ialah: kerana lebih atau kurang eksposisi, skala kelabu imej PCB yang dikumpulkan oleh CCD boleh berubah dalam julat kecil, dan komputer tidak boleh melihat skala kelabu dan imej kabur. Penggunaan pengubahan linear boleh menjangkau skala kelabu secara linear bagi setiap piksel imej kabur, yang boleh meningkatkan kesan visual imej secara efektif. Untuk meningkatkan pemprosesan-selepas dan ekstraksi ciri-ciri pengenalan imej, imej papan PCB asal pertama-tama ditakdirkan pemprosesan skala kelabu binari, dan kemudian kaedah domain imej teknologi penyesuaian histogram digunakan untuk menyesuaikan penyelesaian imej.1.2 dalam domain ruang Tujuan penyelesaian imej adalah untuk mengurangkan dan hapuskan bunyi imej untuk meningkatkan kualiti imej untuk pemprosesan berikutnya seperti segmentasi imej dan pengenalan imej. Dalam domain ruang, pertengahan lingkungan boleh digunakan untuk mengurangi bunyi; dalam domain frekuensi, berbagai bentuk penapisan laluan rendah boleh digunakan kerana kemungkinan besar spektrum bunyi dalam band frekuensi tinggi. Dalam pemilihan imej domain ruang kebanyakan mengandungi ambang bunyi, rata-rata lingkungan, rata-rata berat, penapis median dan kaedah lain.1) ambang bunyiThe noise threshold method is a common noise removal method, which has high efficiency for noise and is simple and easy to remove. Apabila ia lembut imej, ia adalah tetapan ambang. Tetapan ambang secara langsung mempengaruhi kesan penapisan dan perincian imej. Kemudian, mengikut ciri-ciri imej, setiap piksel dikesan secara berturut-turut, dan semua nilai piksel di lingkungannya berdasarkan formula. Samar dan menilai sama ada piksel adalah bunyi. Jika ia bukan bunyi, nilai asal piksel adalah output, jika ia bunyi, output adalah nilai rata-rata aras kelabu piksel lain di lingkungan. Pemilihan nilai ambang T dalam kaedah ini sangat penting. Jika T terlalu besar atau terlalu kecil, ia akan lebih atau kurang menyebabkan tidak mencukupi penyelesaian bunyi atau imej kabur.1.2.2 Penapisan MedianThe traditional median filtering algorithm mainly focuses on the sorting of window data. Untuk mengurangi bilangan permutasi dan mendapatkan median lebih cepat, algoritma penapisan median cepat dicadangkan. Array dipotong ke dalam array satu-dimensi untuk operasi, dan aras array diambil pertama. Nilai median bagi setiap baris diambil, kemudian nilai median bagi nilai median bagi setiap baris mengufuk diambil sebagai output penapis.2) penapis median berat pantas Untuk menyelesaikan kontradiksi antara pengurangan bunyi dan perlindungan perincian imej, algoritma penapis median berat pantas diusulkan dalam kertas ini, yang tidak hanya meningkatkan kelajuan penapis, bunyi ditapis dengan baik, tetapi juga melindungi perincian imej lebih lanjut. . Dengan timbangan, nisbah piksel tengah dalam tetingkap meningkat. Untuk input: I1 I2,,, IN), penapis median berat output: r mewakili berat badan, MED{} mewakili fungsi operasi median, dan menentukan W=(1, 1, 1) adalah tetingkap piawai. Persediaan: di mana T adalah fungsi ambang, apabila W adalah integer, bilangan komponen output berat dalam 1 1 {W rI,2 } NNW rI W rI : Penapisan median berat pantas Proses operasi operasi median MED adalah: Pertama, isih nombor cN dalam output berat dalam tertib naik, dan nombor T-ke output nombor cN selepas pengisihan adalah output median.2. MATLAB menyokong 5 jenis imej termasuk imej indeks, imej skala kelabu, imej binari, imej RGB dan tata imej berbilang-bingkai; imej papan PCB yang dikumpulkan boleh ditambah dengan kontras dahulu, kemudian ditolak. Bunyi asal imej juga meningkat jauh dalam proses meningkatkan kontras, sehingga proses penolakan imej berikutnya tidak dapat mencapai keputusan yang baik. Oleh itu, dalam kertas ini, imej pertama ditolak dan kemudian ditambah. Pada imej papan PCB yang dikumpulkan, mungkin terdapat bunyi yang perlu ditolak, intensiti sumber cahaya tidak cukup, dan imej mungkin gelap sebagai keseluruhan. Pertama, guna fungsi RGB2GRAY untuk tukar imej yang dikumpulkan ke skala kelabu Imej (256 warna) dibandingkan dengan kaedah yang diusulkan dalam kertas ini dan media tradisional