PCB tahta görüntüsünün tanıma hızını geliştirmek için, basılı devre tahtalarının görüntüsünün kalitesini geliştirmek için, orijinal görüntüsü, MATLAB dilini kullanarak önceden işlenmiştir, aslında görüntüsünün uzay alanının grayscali değiştirmesini ve sesi kaldırmak için Resim düzeltmesi filtrümü dahil edilmiştir. İlk olarak, sesli sınıf, orta filtr ve hızlı orta filtr metodları çalışılır ve hızlı a ğırlı orta filtr algoritmi önerilir. Resim MATLAB tarafından işlenmiş ve gri histogram ve spektrogram karşılaştırılır ve analiz edilir. Sonuçlar hızlı ağırlı ortam filtrünün kullanıldığını gösteriyor. Filterleme algoritmi kötü kontrast, büyük ses ve sıkıştırılmış PCB tahta görüntülerinin sorunlarını çözer. Bu görüntülerin kalitesini çok geliştirir. Bilgi endüstrisinde, PCB kurulu gereksiz bir sütundur. Çeşitli elektronik ürünlerin temel komponentleri ve çeşitli elektronik komponentlerini birleştiren bilgi taşıyıcısı olarak PCB tahtası yüksek performans, yüksek hızlı, ışık, ince, kısa ve küçük yönüne doğru gelişti. teknolojisi ve karmaşıklığı çok yüksek bir seviye ulaştı. Bu yüzden PCB tahtası alanının sürekli genişletilmesi ile PCB tahtasının önemi daha da artıyor. Samplime, kalimleme, ve kayısayılması ve görüntüleme süresi üzerinde PCB üzerinde öledilecek griskalskalal görüntüsü üzerinde ölçekleştirmek üzere, ışışık değiştirmeye neden farklı değiştirmeye neden, karşılaştırılacak bir araç (CCD, Charge-Coupled Device) kamerayı kendi, ve analog-dijital alınma (AD, Analog -to-digital digital) işletme sonuçlarıyla görüntüleme sonuçlarıyla, fotosentetimli süreçlerden oluşan parça sesi, ve insan faktörlerin yüzünden oluşan küçültüler ve etkiler etmiş görümler, gönderme ve alınma üzerinde alıkalite, sinyal-sesle ilişkisi azalır. Sesi düşürmek için, teste edilecek resimleri filtrelemek için yumuşak bir filtr kullanılabilir, fakat farklı boyutlarda yumuşak filtrelerin seçiminin farklı derece işlemli görüntülerin çevirmesi olacak. Bu yüzden, görüntüsün kalitesini geliştirmek için kullanılan filtr sadece gürültüyü etkili olarak silemez ve görüntüsün orijinal görünümünü mümkün olduğunca koruyabilir.
1. Resim enhancementImage enhancement is a technology to improve image quality. Görüntü tanımlamasının öncesi işleme ile karşılaştırıldı, bu iki kategoriye bölünebilir: uzay alan işleme ve frekans alanı işleme farklı görüntü geliştirme işlemlerinin farklı alanına göre. Eski resmi üzerinde gri seviye etkisi dahil ediyor. ve histogram düzeltmesi, tüm piksel gri değerini doğrudan süreçtir; Sonuncusu görüntüsün spektral komponentlerini analiz etmek ve Fourier dönüşünden sonra, görüntü spektrumunun yüksek frekans ve düşük frekans parçaları işlediler ve tersi Fourier gerçekleştiriler. İstediği resim sonuçlarını almak için yaprak değiştirir. Kanal nakliyatı sürecinde dışarıdaki açıklama ve diğer araştırma faktörleri yüzünden toplanmış PCB tahtası resminin parlaklığını azaltır ve sesi arttırır. Ses araştırmalarını etkilendirmek ve görüntülerin ışık ve karanlık arasındaki kontrastı artırmak için bu kağıt PCB tahtasında teste edilmeli. Görüntü geliştirmesinde seçilen uzay alanın dönüştürme işleme ve görüntü düzeltmesi. 1.1 Uzay alanlarda Grayscale dönüştürme. Görüntü geliştirmesinin önemli bir yolu olarak, resim düzeltmesi dinamik menzilini arttırabilir, resim kontrastını genişletir ve görüntü özelliklerini görüntü etkisini geliştirmek için daha açık gösterir. Grayscale transformasyon linear transformasyon ve linear değişikliklere bölünebilir. Bırak orijinal görüntüsün m (x, y) gris ölçüsü (a, b) ve linearli değiştirilmiş görüntüsün gris ölçüsü n (x, y) uzatılacak, bunların arasındaki ilişkisi: a şırı veya aşırı görüntüsü y üzünden, CCD tarafından toplanmış PCB görüntüsün gris ölçüsü küçük bir menzil içinde değişebilir ve bilgisayar gray scale ve sıcak görüntüsü göremez. Çizgi dönüştürme kullanımı görüntüsünün görüntüsünü etkileyebilecek her piksel gris skalasını linearli uzatabilir. Görüntü tanımlamasının sonrası işleme ve özellikleri çıkarmak için orijinal PCB tahtası resminin ilk olarak ikili gris skalası işleme üzere uygulanması için ve sonra histogram düzeltme teknolojisinin resmi alanı eşittirmek için kullanılır. Uzay alanda, komşuların ortalaması sesi azaltmak için kullanılabilir; Frekans alanında, yüksek frekans gruplarındaki gürültü spektrumunun en büyük ihtimalle nedeniyle düşük geçiş filtresi çeşitli formları kullanılabilir. Uzay alan görüntüsü düzeltmesinde genellikle gürültü eşiği, mahalle ortalaması, a ğırlık ortalaması, ortalama filtrü ve diğer metodlar vardır.1) Ses eşiği Görüntüyü düzelttiğinde, sınıfın ayarlaması. Sıçramanın ayarlaması filtreleme etkisini ve görüntü detaylarını doğrudan etkiler. Sonra, görüntüsünün özelliklerine göre, her piksel sonraki şekilde keşfedilir ve mahalledeki tüm piksel değerleri formüle dayanılır. Piksel sesi olup olmadığını karşılaştır ve yargılayın. Eğer sesli değilse, piksel orijinal değeri, sesli ise, çıkış komşulukta diğer piksellerin gri seviyelerinin ortalama değeridir. Bu yöntemde T sınıf değerinin seçimi çok önemlidir. Eğer T çok büyük veya çok küçük ise, yeterli gürültü yumuşatmayacak veya bulaştırılmış görüntülere yol açacak.1.2.2 Orta filtreleme Permutasyon sayısını azaltmak ve orta hızlı elde etmek için hızlı bir orta filtreme algoritmi öneriliyor. Tablo operasyon için bir boyutlu bir tablo parçalandırılır ve tablo seviyesi ilk olarak alındı. Her satırın orta değeri alındı, sonra her yatay satırın orta değeri filtrün çıkışı olarak alındı.2) Ses düşürmesi ve görüntü detaylarının koruması arasındaki tartışmayı çözmek için hızlı a ğırlı orta filtr algoritmi bu kağıt içinde öneriliyor. Bu sadece filtr hızını geliştirme hızını geliştirmek için hızlı ağırlı orta filtr algoritmi, sesi iyi filtr ediliyor ama aynı zamanda daha fazla görüntü detaylarını koruyor. Yüklenerek penceredeki merkez piksel oranı arttırılır. Girdi için: I1 I2,,, IN), çıkış ağırlı orta filtrü: r ağırlığını temsil ediyor, MED {} orta operasyon fonksiyonunu temsil ediyor ve W=(1, 1, 1) standart penceredir. Tahmin: T'in eşiği fonksiyonu, W'nin tam sayısı olduğunda, 1 {W rI,2 } NNW rI W rI'de ağırlı çıkış komponentlerin sayısı : Hızlı ağırlı orta filtreleme Orta operasyon süreci MED'nin operasyonu: İlk olarak, cN numaralarını yükselme sırasında sırala, ve cN numaralarının T'in sayısı sıralama sonrası orta çıkış.2. MATLAB resim geliştirme işlemleri MATLAB indeks resim, gri ölçek resim, ikili resim, RGB resim ve çoklu çerçeve resim dizisini dahil etmek için 5 resim türlerini destekliyor; toplanmış PCB tahta görüntüsü ilk olarak kontrastla geliştirilebilir ve sonra belirtilebilir. Görüntünün orijinal ses aynı zamanda kontrastı arttırma sürecinde büyük arttırılır, böylece sonraki görüntü işleme belirtilen iyi sonuçları ulaşamaz. Bu yüzden, bu kağıt içinde, görüntü ilk olarak belirlenmiş ve sonra geliştirilmiş. Toplanmış PCB tahta görüntüsünde, belirlenmesi gereken gürültü olabilir, ışık kaynağı şiddeti yeterli değil, ve görüntü bütün karanlık olabilir. İlk olarak, toplanmış görüntüyü gris ölçekine dönüştürmek için RGB2GRAY fonksiyonunu kullanın. Resim (256 renk) bu kağıt içinde önerilmiş metodlarla ve PCB görüntüsünün tuz ve pepper sesi içeren geleneksel ortalama filtreme metodu ile karşılaştırılır. Belirtildikten sonra, PCB görüntüsünü geliştirmek için gris skali değiştirmesi kullanılır. Amplit spektrumunun parlaklığı her frekans komponentinin amplitüsünü gösterir ve görüntüsün enerjisi genellikle düşük frekans grubun (merkez parçası) içinde konsantre edilir. Yüksek frekans grubun küçük bir miktar enerji içerse de, resmin önemli bilgileri içerir. Resimin kenar bilgisi yüksek frekans bilgisine ait. Aynı şekilde, sesin gri seviyesi hızlı değişir ve de yüksek frekans bilgisi. Görüntüsünden ikisi filtreleme metodları görünüyor ki, görüntüsün yüksek frekans komponentlerini belli ölçüye bastırır ve yüksek frekans grubunun sesini etkili olarak filtreyebilir, ama düşük frekans komponentleri, yani gris skalasının yavaş şekilde değiştirildiği parçası, görüntü kontörü bilgileri etkilendirilir. Histogramdan da, yavaşça değişiklik gri seviyelerin 150-200'nin yok edildiğini görebiliyor ve ağırlık ortamın kontör bilgilerini iyi koruyabilir. Sırcak boyutlu işlemden sonra histogramdan görülebilir ki, histogram bütün görüntülerin grayscale değerinin mümkün mümkün müziğini alıp, görüntülerin çiçek boyutlarının dinamik menzilini arttırır ve görüntülerin kontrastını arttırır ve görüntülerin daha büyük bir görüntül kontrastı vardır. detayları daha fazla açığa çıkarmak için.3. Bu kağıt sonuçlarında, toplanmış PCB tahtası görüntüleri genellikle karanlıktır, farklı fakir ve görüntü önişleme yapmak için gürültülerinde büyük ve uzay alandaki filtreleme teknikleri ve görüntü geliştirmek için gris skalası değiştirmesi dahil. Çünkü geleneksel ortam filtrü filtr penceresinin büyüklüğüne etkilenir, işletilen görüntüsün detayları bozuldu. Gelişmiş ağırlık orta filtreleme algoritmi ile işlenmiş görüntülerin kalitesi gris kalitesi histogram ve spektrogramına göre analiz edilir. Sonuçlar, filtreme hızı ve kalitesi, geleneksel orta filtrü, PCB tahta resim izlerinin, komponentlerinin ve diğer kenarlarının koruma yeteneğini önemli olarak geliştirir. Görüntüsün detayları daha açık ve PCB masaüstü görüntüsünün tanıma oranı geliştirildi. işlemden sonra.