Tecnología de PCB - Investigación basada en el preprocesamiento de imágenes de PCB

La placa de circuito impreso es un pilar indispensable e importante en la industria de la información. Como componente básico de varios productos electrónicos y portador de información que integra varios componentes electrónicos, el PCB se está desarrollando rápidamente en la dirección de alto rendimiento, alta velocidad, luz, delgado, corto y pequeño. La tecnología y la complejidad han alcanzado un nivel muy alto. Por lo tanto, con la expansión continua del campo de los pcb, la importancia de los PCB ha aumentado aún más.

Durante el proceso de muestreo, cuantificación y transmisión de imágenes grises de los PCB medidos, debido a cambios desiguales en la iluminación, el ruido del sensor de la propia cámara del dispositivo de acoplamiento de carga (cld, dispositivo de acoplamiento de carga) y el ruido de partículas generado por el proceso de adquisición analógico - digital (ad, analog - la cuantificación del proceso digital), El proceso de sensibilidad a la luz, Y un ligero temblor causado por factores humanos, etc.

Las imágenes obtenidas durante el procesamiento de envío y recepción se ven inevitablemente afectadas por componentes internos y entornos externos, lo que provocará distorsiones en la calidad de la imagen. La relación señal - ruido disminuye. Para reducir el ruido, se puede utilizar un filtro de suavización para filtrar la imagen a probar, pero la selección de un filtro de suavización de diferentes tamaños producirá diferentes grados de inexistencia en la imagen procesada. Por lo tanto, para mejorar la calidad de la imagen, el filtro utilizado no solo puede eliminar eficazmente el ruido. Y se puede conservar la apariencia original de la imagen tanto como sea posible.

1 Mejora de imagen

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 las diferencias espaciales 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 escala de grises en la imagen. Además de la corrección del histograma, también se procesa directamente el valor de escala de grises de los píxeles; Este último consiste en analizar la composición espectral de la imagen, procesar las partes de alta y baja frecuencia del espectro de la imagen después de la transformación de ft, y luego realizar la transformación inversa de ft. la transformación de hojas obtiene los resultados deseados de la imagen.

1.1 transformaciones grises en el dominio espacial

Como método importante de mejora de imagen, la transformación gris puede aumentar el rango dinámico de la imagen, ampliar el contraste de la imagen y hacer que las características de la imagen sean más obvias, mejorando así el efecto de visualización de la imagen. La transformación gris se puede dividir en transformación lineal y transformación no lineal.

Debido a la exposición excesiva o insuficiente, la escala de grises de las imágenes de PCB recogidas por el CLD puede cambiar a pequeña escala, y la computadora puede no ver imágenes grises y inexistentes. El uso de transformaciones lineales puede estirar linealmente la escala de grises de cada píxel en una imagen inútil, lo que puede mejorar efectivamente el efecto visual de la imagen.

1.2 suavización de imágenes en el dominio espacial

El objetivo del suavizado de la imagen 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 que el espectro del ruido de alta frecuencia es más propenso a aparecer, se pueden utilizar diversas formas de filtrado de paso bajo. En el dominio espacial, el suavizado de la imagen incluye principalmente umbrales de ruido, promedio de vecindad, promedio ponderado y filtrado mediano.

1.2.1 umbral de ruido

El método del umbral de ruido es un método común de eliminación de ruido, que tiene una alta eficiencia de ejecución de ruido y es simple y fácil de eliminar. Cuando suaviza la imagen, la primera es la configuración del umbral. La configuración del umbral umbral afecta directamente el efecto de filtrado y los detalles de la imagen. Luego, de acuerdo con las características de la imagen, cada píxel se detecta sucesivamente de acuerdo con la fórmula y todos sus vecinos. Se comparan los valores de los píxeles para determinar si los píxeles son ruido. Si no es ruido, el valor original del píxel de salida; Si se trata de ruido, la salida es el promedio del nivel de grises de otros píxeles en el vecindario. En este método, la elección del umbral t es muy importante. Si la t es demasiado grande o demasiado pequeña, más o menos hará que el ruido no sea lo suficientemente suave o la imagen se vuelva inútil.

1.2.2 filtrado mediano

Los algoritmos tradicionales de filtrado mediano 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, que descompone la matriz en una matriz unidimensional para la operación, y primero toma el nivel de matriz. La mediana de cada línea, y luego la mediana de la mediana de cada línea horizontal, se utiliza como la salida final del filtro.

1.2.3 filtro mediano ponderado rápidamente

Para resolver la contradicción entre reducir el ruido y proteger los detalles de la imagen de pcb, este artículo propone un algoritmo de filtrado mediano ponderado rápido, que no sólo mejora la velocidad de filtrado, sino que también filtra bien el ruido, sino que también protege más imágenes. Detalles