PCB Tecnico - Ricerca e realizzazione di Preelaborazione di immagini PCB

Elaborazione del miglioramento delle immagini MATLAB

MATLAB supporta 5 tipi di immagini tra cui immagini indicizzate, immagini in scala di grigi, immagini binarie, immagini RGB e array di immagini multi-frame; le immagini PCB raccolte possono essere prima migliorate in contrasto e poi denoizzate. Se si utilizza questo metodo, l'immagine Il rumore originale è anche notevolmente aumentato nel processo di miglioramento del contrasto, in modo che la successiva elaborazione di denoising dell'immagine non possa ottenere risultati molto buoni.

Pertanto, questo articolo utilizza l'immagine per denoising prima e poi migliorarla. Sull'immagine PCB acquisita, ci può essere rumore che deve essere denotato, l'intensità della sorgente luminosa non è sufficiente, l'immagine può essere scura nel suo complesso, prima utilizzare la funzione RGB2GRAY per convertire l'immagine raccolta in un'immagine in scala di grigi (256 colori), l'immagine PCB contenente rumore di sale e pepe è confrontata con il metodo proposto in questo articolo e il metodo di filtraggio mediano tradizionale e l'immagine PCB è migliorata dalla trasformazione in scala di grigi dopo il denoising.

Si può vedere che per le immagini PCB con rumore di sale e pepe, il tradizionale filtro mediano 3 * 3 ha un buon effetto sul rumore di punti isolati, ma le tracce e i componenti sull'immagine PCB sono ovviamente sfocati e i dettagli dell'immagine non sono di buona qualità. Ottenere ottimi risultati. L'immagine di simulazione del filtraggio medio ponderato veloce delle immagini PCB con rumore di sale e pepe ha evidenti effetti di denoising e anche la velocità di filtraggio è stata migliorata. I dettagli dell'immagine e le tracce possono essere ben mantenuti.

L'istogramma in scala di grigi dell'immagine PCB prima e dopo l'elaborazione di denoising, l'abscissa nella figura è il livello di grigio e l'ordinata è il numero di pixel corrispondenti a ogni livello di grigio. Tra questi, il valore pixel di 255 è il rumore di sale e pepe. Confrontando le due immagini, è ovvio che i due metodi di filtraggio possono rimuovere molto bene il rumore, ma il filtro mediano filtra molti livelli di grigio, come 150-200 Il livello di grigio rende il confine sfocato, e le cime e le valli vengono distrutte. Il filtraggio mediano ponderato può superare queste carenze. Il livello di grigio e la gamma dinamica del grigio possono essere ben conservati, e le posizioni delle cime e delle valli sono ben conservate. Sono tutti ben conservati, così molti dettagli dell'immagine possono essere visti chiaramente, al fine di facilitare meglio l'analisi.

1 immagine è lo spettro di frequenza ottenuto dalla trasformazione Fourier, al fine di facilitare l'analisi, secondo la periodicità della trasformazione Fourier, la frequenza zero viene spostata al centro.

La luminosità dello spettro di ampiezza riflette l'ampiezza di ogni componente di frequenza e l'energia dell'immagine è concentrata principalmente nella banda a bassa frequenza (la parte centrale).

Sebbene la banda ad alta frequenza contenga una piccola quantità di energia, contiene importanti informazioni sull'immagine. Le informazioni sul bordo dell'immagine appartengono alle informazioni ad alta frequenza. Allo stesso modo, il livello di grigio del rumore cambia rapidamente, che è anche informazioni ad alta frequenza. Si può vedere dalla figura che entrambi i metodi di filtraggio sopprimono i componenti ad alta frequenza dell'immagine in una certa misura e possono efficacemente filtrare il rumore nella banda ad alta frequenza, ma i componenti a bassa frequenza, cioè la parte in cui il livello di grigio cambia senza intoppi - le informazioni sul contorno dell'immagine sono influenzate. Danni. Dall'istogramma, si può anche vedere che i livelli di grigio che cambiano lentamente 150-200 sono stati distrutti, e il valore mediano ponderato può proteggere bene le informazioni del contorno, al fine di rendere i dettagli più prominenti e l'immagine migliorata.

Dall'istogramma elaborato in scala di grigi, si può vedere che l'istogramma occupa l'intervallo consentito del valore in scala di grigi dell'intera immagine, il che aumenta l'intervallo dinamico della scala di grigi dell'immagine e aumenta anche il contrasto dell'immagine. C'è un maggior contrasto visivo nell'immagine., Rendere i dettagli più evidenti.

2 Conclusione

Questo articolo pre-elabora principalmente le immagini PCB raccolte che sono scure, povere di contrasto e grandi nel rumore, includendo principalmente tecniche di filtraggio spaziale e trasformazione in scala di grigi di miglioramento delle immagini. Poiché il filtro mediano tradizionale è più influenzato dalle dimensioni della finestra del filtro Dopo l'elaborazione, i dettagli dell'immagine elaborata diventano sfocati. Attraverso un algoritmo di filtraggio mediano ponderato migliorato, la qualità dell'immagine elaborata viene analizzata secondo l'istogramma grigio e lo spettrogramma. I risultati mostrano che la velocità di filtraggio e la qualità sono notevolmente migliorate. Superando il filtro mediano tradizionale, migliora significativamente la protezione delle tracce dell'immagine PCB, dei componenti e di altri bordi e del contorno complessivo dell'immagine. Infine, la trasformazione in scala di grigi rende i dettagli dell'immagine più chiari e migliora il tasso di riconoscimento delle immagini PCB. Occupati.