PCB Tecnico - Ricerca basata sul preelaborazione delle immagini PCB

Il PCB è un pilastro indispensabile e importante nel settore dell'informazione. Come componenti di base di vari prodotti elettronici e il supporto di informazioni che integra vari componenti elettronici, PCB si è sviluppato rapidamente nella direzione di alte prestazioni, alta velocità, luce, sottile, breve e piccolo. Tecnologia e complessità hanno raggiunto un livello molto alto. Pertanto, con l'espansione continua del campo PCB, l'importanza del PCB è ulteriormente aumentata.

Nel processo di campionamento, quantizzazione e trasmissione dell'immagine in scala di grigio del PCB da misurare, a causa di cambiamenti irregolari nell'illuminazione, il rumore del sensore del dispositivo accoppiato a carica (CCD, dispositivo accoppiato a carica) fotocamera stessa e acquisizione analogico-digitale (AD, analogico-Il rumore di quantizzazione del processo a-digitale), il rumore del grano prodotto dal processo fotosensibile, e il leggero tremolio causato da fattori umani, ecc.,

l'immagine ottenuta durante l'elaborazione della trasmissione e della ricezione è inevitabilmente influenzata dai componenti interni e dall'ambiente esterno, che causerà la distorsione della qualità dell'immagine. Il rapporto segnale/rumore diminuisce. Per ridurre il rumore, è possibile utilizzare un filtro levigante per filtrare l'immagine da testare, ma scegliendo filtri leviganti di diverse dimensioni sfocherà l'immagine elaborata a diversi gradi. Pertanto, per migliorare la qualità dell'immagine, il filtro utilizzato non solo può rimuovere efficacemente il rumore. E può preservare l'aspetto originale dell'immagine il più possibile.

1 Miglioramento dell'immagine

Il miglioramento dell'immagine è una tecnologia per migliorare la qualità dell'immagine. Rispetto ad una pre-elaborazione del riconoscimento dell'immagine, può essere divisa in due categorie: elaborazione del dominio spaziale e elaborazione del dominio di frequenza secondo la differenza spaziale dell'elaborazione del miglioramento dell'immagine. Il primo include l'effetto scala di grigi sull'immagine. Oltre alla correzione dell'istogramma, il valore grigio pixel viene elaborato direttamente; Quest'ultimo è quello di analizzare le componenti spettrali dell'immagine, dopo la trasformazione Fourier, vengono elaborate le parti ad alta frequenza e bassa frequenza dello spettro dell'immagine, e quindi la trasformazione inversa Fourier La trasformazione foglia ottiene il risultato desiderato dell'immagine.

1.1 Trasformazione in scala di grigi nel dominio spaziale

Come metodo importante di miglioramento dell'immagine, la trasformazione in scala di grigi può aumentare la gamma dinamica dell'immagine, espandere il contrasto dell'immagine e rendere le caratteristiche dell'immagine più evidenti per migliorare l'effetto di visualizzazione dell'immagine. La trasformazione in scala di grigi può essere divisa in trasformazione lineare e trasformazione non lineare.

A causa di sovraesposizione o sottoesposizione, la scala di grigi dell'immagine PCB raccolta dal CCD può variare entro una piccola gamma e il computer potrebbe non vedere immagini in scala di grigi e sfocate. Utilizzando la trasformazione lineare può allungare linearmente la scala di grigi di ogni pixel dell'immagine sfocata, che può migliorare efficacemente l'effetto visivo dell'immagine.

1.2 Sfumatura delle immagini nel dominio spaziale

Lo scopo dello smoothing delle immagini è ridurre ed eliminare il rumore dell'immagine per migliorare la qualità dell'immagine per l'elaborazione successiva come la segmentazione delle immagini e il riconoscimento delle immagini. Nel dominio spaziale, è possibile utilizzare la media di quartiere per ridurre il rumore; nel settore delle frequenze, poiché lo spettro di frequenza del rumore ad alta frequenza è più probabile che si verifichi, è possibile utilizzare varie forme di filtraggio passa-basso. Nel dominio spaziale, lo smoothing delle immagini include principalmente metodi come soglia di rumore, media di quartiere, media ponderata e filtro mediano.

1.2.1 Soglia acustica

Il metodo della soglia di rumore è un metodo comune di eliminazione del rumore, che ha un'elevata efficienza nell'esecuzione del rumore ed è semplice e facile da eliminare. Quando leviga l'immagine, la prima è l'impostazione della soglia. L'impostazione della soglia influisce direttamente sull'effetto filtrante e sui dettagli dell'immagine. Quindi, secondo le caratteristiche dell'immagine, ogni pixel viene rilevato in sequenza, secondo la formula e tutto il suo quartiere. I valori dei pixel vengono confrontati per determinare se il pixel è rumore. Se non è rumore, viene emesso il valore originale del pixel; se è rumore, l'output è il valore medio dei livelli di grigio degli altri pixel nel quartiere. La selezione della soglia T in questo metodo è molto importante. Se la T è troppo grande o troppo piccola, il rumore non sarà sufficientemente levigato o l'immagine risulterà sfocata.

1.2.2 Filtrazione mediana

L'algoritmo tradizionale del filtro mediano è focalizzato principalmente sull'ordinamento dei dati delle finestre. Al fine di ridurre il numero di permutazioni e ottenere la mediana più veloce, viene proposto un algoritmo di filtro mediano veloce, che scompone l'array in un array unidimensionale per il funzionamento, e prende il livello dell'array per primo. Il valore mediano di ogni linea e quindi il valore mediano del valore mediano di ogni linea orizzontale sono presi come output finale del filtro.

1.2.3 Filtro mediano ponderato veloce

Al fine di risolvere la contraddizione di non solo ridurre il rumore, ma anche proteggere i dettagli dell'immagine PCB, questo documento propone un algoritmo di filtro medio ponderato veloce, che non solo migliora la velocità di filtraggio, ma filtra bene il rumore, ma protegge anche più immagini. dettaglio.