PCB技術 - PCB基板画像の前処理の研究と実現

MATLAB画像強調処理

MATLABはインデックス画像、グレースケール画像、バイナリ画像、RGB画像、およびマルチフレームイメージの配列を含む5画像の種類をサポートしています収集されたPCB基板画像は対照的に最初に強化され、それから示される。この方法を用いれば、コントラストを高める処理においても元のノイズが大きく増加するので、以降の画像ノイズ除去処理は非常に良好な結果を得ることができない。

したがって, この記事はイメージを使用して最初に表示し. でPCBイメージ入手, 雑音があるかもしれません, 光源強度は十分ではない, イメージは全体として暗いかもしれません, まず、RGB 2 GRAY機能を使用して、取得したピクチャをグレースケール画像（256色）に変換し、PCBイメージ 本研究で提案した方法と従来のメディアンフィルタリング法とを比較した, と プリント配線板イメージ 雑音除去後のグレースケール変換により増強される.

それは プリント配線板イメージ塩胡椒ノイズ, 従来の3*3中央値フィルタは孤立点のノイズを抑制する効果が高く、しかし、その上の痕跡と構成要素 プリント配線板イメージ 明らかにぼやけている, そして、イメージの詳細は良い品質ではありません. 非常に良い結果を成し遂げる. 高速重み付け中央値PCBのシミュレーション画像のフィルタリング イメージ塩と胡椒のノイズでsは明白なノイズ効果を明らかにしている, また、フィルタリング速度も改善されている. 画像とトレースの詳細はよく維持できます.

ノイズ除去処理の前後でのPCB画像の階調ヒストグラムは、横軸はグレーレベルであり、縦軸は各階調に対応する画素数である。そのうち、255の画素値は、塩コショウノイズである。つの画像を比較すると、2つのフィルタリング方法が非常によくノイズを除去することができることは明白ですが、メジアンフィルタは150 - 200のようなグレーレベルの多くを除去します。重み付きメディアンフィルタリングはこれらの欠点を克服することができる。グレーレベルと灰色のダイナミックレンジはよく保存でき、ピークと谷の位置はよく保存されます。彼らはすべての保存されているので、画像の多くの詳細を明確に、分析を容易にするために見ることができます。

画像はフーリエ変換によって得られた周波数スペクトルであり，解析を容易にするために，フーリエ変換の周期性に従ってゼロ周波数を中間にシフトする。

振幅スペクトルの明るさは各周波数成分の振幅を反映し、主に低周波数帯域（中心部）に集中している。

高周波数帯は少量のエネルギーを含んでいるが，画像の重要な情報を含んでいる.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する。この図からわかるように、フィルタリング方式は、画像の高周波成分をある程度抑制し、高周波帯域のノイズを効果的に除去することができるが、低周波成分、すなわち、グレーレベルが滑らかに変化する部分が画像の輪郭情報に影響を与える。ダメージ.ヒストグラムから、ゆっくり変化している150 - 200のグレーレベルが破壊された、そして、重み付けされた中央値が詳細に輪郭情報をプロテクトすることができるのを見られることができる。そして、詳細がより顕著で拡張像を作るために。

グレースケール処理されたヒストグラムから、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ことが分かる。そして、それは像のグレースケールのダイナミックレンジを増やして、また、像のコントラストを増やす。画像には大きなコントラストがあります。詳細をより顕著にしてください。

結論

この記事は主に収集した PCBイメージ暗いs, 対照的でない, 雑音が大きい, 主に空間フィルタリング技術と画像強調グレースケール変換を含む. 伝統的なメディアンフィルタリングは処理後のフィルタウィンドウサイズにより影響を受けるので, 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, 処理された画像の品質は、グレイヒストグラムおよびスペクトログラムに従って分析される. 結果は、フィルタリング速度と品質が大幅に改善されていることを示しています.従来のメディアンフィルタを超える, PCB基板を大幅に改善しましたの保護 イメージ跡, 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.最後に, グレースケール変換は、画像の詳細をより明確にし、認識率を向上させる プリント配線板イメージディールウィズ.