PCB技術 - PCB基板画像の前処理に基づく研究

PCB基板は情報産業に欠かせない重要な柱である. 様々な電子部品と各種電子部品を統合した情報担体の基本構成要素として, PCBは高性能の方向に急速に発展した, ハイスピード, ライト, 薄型, 短くて小さい. 技術と複雑さは非常に高いレベルに達している. したがって, の連続展開PCBフィールド, PCBの重要性はさらに増加する.

測定されるPCBの階調画像のサンプリング、量子化及び透過の過程において、照明の不均一な変化、電荷結合素子（CCD、電荷結合素子）カメラ自体のセンサノイズ、及びAD（デジタル信号のAD）、アナログ−デジタル取得（AD−デジタルの量子化ノイズ）プロセス、感光プロセスによって生成されたグレインノイズによって、サンプリングされる。そして、人間の要因などに起因するわずかなジッタ

送受信処理中に得られる画像は、内部成分及び外部環境によって影響を受けることが多い, これにより、画像品質が歪んでしまう. 信号対雑音比が低下する. 騒音を減らすために, テストするイメージをフィルタリングするために、スムージングフィルタを使用することができます, しかし、異なるサイズの平滑化フィルタを選択すると、異なる程度に処理された画像をぼかします. したがって, 画質を向上させる, 使用するフィルタは、ノイズを効果的に除去することができます. そして、可能な限り画像の元の外観を保存することができます.

イメージ強化

画像強調は、画質を改善する技術である。画像認識の前処理と比較して，画像強調処理の空間差に応じて空間領域処理と周波数領域処理の2つに分類できる。前者は画像にグレースケール効果を含んでいる。ヒストグラム補正と同様に、ピクセルグレー値は直接処理される後者は画像のスペクトル成分を解析し，フーリエ変換した後，画像スペクトルの高周波数と低周波数部分を処理し，逆フーリエ変換を行う。

空間領域における1.1グレイスケール変換

画像強調の重要な方法として、グレースケール変換は、画像のダイナミックレンジを増大させ、画像のコントラストを拡大し、画像の表示効果を改善するために、画像特性をより明白にすることができる。グレースケール変換は線形変換と非線形変換に分けることができる。

過剰露出または露出不足のため, のグレイスケールPCBイメージCCDによって収集される範囲は、小さい範囲内で変化し得る, そして、コンピュータはグレイスケールとぼやけたイメージを見ないかもしれません. 線形変換を用いることにより、ぼやけた画像の各画素のグレースケールを直線的に伸ばすことができる, これは効果的に画像の視覚効果を向上させることができます.

空間領域のイメージ平滑化

画像平滑化の目的は、画像セグメンテーション及び画像認識のような後の処理のための画質を低下させ除去することである。空間領域では、ノイズを減らすために近所の平均を使用することができます周波数領域においては、高周波ノイズの周波数スペクトルが発生しやすいため、ローパスフィルタの種々の形態を用いることができる。空間領域では、主にノイズ閾値、近傍平均、加重平均、メディアンフィルタリング等の画像平滑化が行われる。

ノイズしきい値

雑音しきい値法は，雑音の実行において高い効率を有する一般的な雑音除去法であり，単純であり，除去が容易である。画像を滑らかにすると、最初は閾値しきい値の設定です。しきい値しきい値の設定は、フィルタリング効果と画像の詳細に直接影響します。そして、画像の特性に応じて、各画素は、式とその近傍の全てに従って順次検出される。画素値は、画素がノイズであるかどうか決定するために比較される。ノイズでない場合、ピクセルの元の値が出力されるノイズであれば、近傍の他の画素の階調の平均値である。この方法におけるしきい値tの選択は非常に重要である。tが大きすぎるか小さすぎると、ノイズが不十分に滑らかになるか、またはぼやけてしまうようになる。

メディアンフィルタリング

従来のメディアンフィルタアルゴリズムは，主にウィンドウデータのソートに注目した。順列の数を減らして中央値を速くするために，高速メディアンフィルタアルゴリズムを提案し，アレイを1次元アレイに分解し，アレイレベルを最初に取る。各ラインの中央値は、各水平ラインの中央値の中央値をフィルタリングの最終出力としている。

高速重み付けメディアンフィルタ

雑音を減らすだけでなく、矛盾を解決するために,しかも保護PCB画像詳細, 高速重み付けメディアンフィルタアルゴリズムを提案する, フィルタリング速度の向上, また、ノイズを除去する, しかし、より多くの画像を保護する. 詳細.