PCB Teknik - PCB yazdırılmış devre tahtalarının görüntü bölümü

Şimdi, PCB yazdırılmış devre tahtalarının görüntü bölümünün bir tanışmasıdır:

1 sınır

Eşit bölümü resim önişlemesinde anahtar adımdır. Aslında her piksel için bir sınırı belirlemek. Sıradan göre, şu anki piksel ön planı ya da arkaplan olup olmadığını belirlenir. Şu and a küresel eşiği ve yerleştirme gibi bir sürü sınıf işleme metodları var. Domain sınıfı en basit bölümleme yöntemidir, sonuncusu bütün görüntüleri birçok altı görüntülere bölüyor ve her görüntü bölümlemek için farklı bir sınıfı kullanır.

Bu kağıt algoritmini analiz ediyor ve buna dayanan gelişmiş uygulama sınıf seçim metodu teklif ediyor. Eğitimin bu metodu basit, hesaplamada küçük, hızlı, istatistik olarak doğru olduğunu kanıtladı ve fotoğrafın sınırını zamanında elde edebileceğini ve PCB görüntü bölümünün etkisi çok iyi. Görüntü bölündükten sonra hedef grafikleri boşaltılmaya garanti ediliyor. Görüntü geliştirdikten sonra, açık devre ve kısa devre daha açık ve daha önemli oluşturulmuş, sonraki görüntü işleme için tam hazırlıklar yapıyor.

2 Algoritim teorisi

Uygulaştırıcı sınıf bölümleme algoritmi:

(1) Görüntüyü 4 alt görüntüye bölün;

(2) Her karakter resminin orta değerini hesapla;

(3) Sıçrama değerini orta değere göre ayarlayın ve sıçrama değeri sadece uyumlu altı görüntüye uygulanır;

(4) Limana göre, her alt blok bölünür.

Bu algoritmde ortalama değer altblok sınıfı olarak kullanılır.

Bastırılmış devre tahtalarının gri dağıtım özellikleri:

(1) Görünüşe göre arka planı toprakları ve hedef toprakları var;

(2) İki toprak çok uzaktadır ve aralarındaki gri değerler basitçe aynıdır, açık bir çöplük olmayan;

(3) Arkaplan piksel noktasının gri seviye değişimleri ve hedef piksel noktası sürekli devam ediyor ve hedef sınırın gri seviyesi hızlı değil.

Çalışma algoritminin basılı devre tahtaları için uygun olmadığını kanıtladı ve bölümleme etkisi pek iyi değildir, çünkü ortalama gri seviyesi histogram zorunda değil, ve PCB histogramdaki düz alanın büyük bir parçası var, hatta 0 gri bile PCB görüntüsünü kesinlikle bölmek için başka etkili metodu bulmak gerekir. Ortalama gri değer noktası iki yüksek değer arasında (yani ortalama gri değeri). Bu değer arka plan gri değeri ve hedef gri değeri arasındadır. Bu yüzden, alanının en az noktasını bulmayı düşünün. PCB'nin hedefi görüntüsünü bölmek için, histogramdaki hedefin en yüksekliğini ilk olarak belirlenebilir, sonra minimal değer noktası belirlenebilir, sonra arka planın en yüksekliğini bulunabilir. Minimal değer noktası bölümleme eşiği olarak kullanılır ve hedef en yüksekliğinde ve arka planın en yüksekliğinde gri ölçek seçildir. Diğer değerleri açık devre ve kısa devre geliştirmesi için eşiği olarak kullanılır. PCB görüntüsünde, bazen hedef boş, ama bazen hedef yoğun. Tüm histogram'ın maksimum noktasını bulmak relativ basit, ama bu en yüksek noktasının arka planın en yüksek olup olmadığını ya da hedef en yüksek noktası sorunun anahtarı olup olmadığını nasıl belirlemek.

Genel PCB görüntüsü için hedef (bakra kablo) yüksek gri boyutlu bir şekilde temsil ediliyor ve arkaplan düşük gri boyutlu bir şekilde temsil ediliyor. A şağıda mümkün bir sınıf arama yöntemi tartışıyor.

(1) Büyük en yüksek yüksekliğe uygun gri değeri bul. Tam gri aralığında f(H) 'in maksimum değerini bulun [0,255], ve uyumlu değeri H'dir;

(2) Resimin ortalama gri seviyesini hesapla:

(3) Arkaplan en yüksekliğini ya da hedef en yüksekliğini belirleyin:

Eğer minimal değer noktası seçildiyse, ortalama noktasının 30 mahallesinde minimal değer bulunur ve uyumlu değer Hmin.

Nota: Mahallenin ölçüsü gerçek durumlara göre seçilebilir.

(5) tarafından belirlenmiş ikinci en yüksek nokta:

Eğer sadece arka planın en yüksek Hb (3) içinde bulursa, gri aralığında f(H) 'nin en az değerini bulun ve uyumlu değeri hedef en yüksek noktası Hf'dir;

Eğer hedef en yüksek değeri H f (3) içinde bulunursa, gri aralığında f(H) 'nin en yüksek değerini bulun [0, Hmin], ve uyumlu değeri arka planın en yüksek noktası Hb'dir;

(6) Hmin'i görüntü bölümünü gerçekleştirmek için eşiği olarak kullanın;

Arkaplan Hb'in sağ tarafından gri seviye (genellikle Hb+10) bulun ve kısa devre geliştirmesini yapın;

Açık devre geliştirmesi için hedef en yüksek Hf'in sol tarafındaki gri seviye (genellikle Hf-10) bulun.

Not: Bu algoritm özellikle histogram sürekli görüntülerine uygun. Kesinlikle histogramlar için ilk defa yakın etkileşim yapabilirsiniz ve histogramları sürekli grafiklere dönüştürebilirsiniz. Sonra yukarıdaki yöntem sınırı belirlemek için kullanılabilir.

3 deneysel sonuçlar

PCB görüntüsünde gürültü bulunduğunda, genellikle iki metod kabul edilir:

(1) İlk olarak sil ve sonra binaliz, böylece orijinal PCB görüntüsü bir sürü kenar detaylarını kaybedecek, istatistik sonuçları yeterince doğru olmayan şekilde;

(2) İşlemler yok, ama bu görüntüde birçok küçük ses yaratacak ve istatistik sonuçlar da yeterince doğru değil.

İstatistik sonuçlarının doğruluğunu sağlamak için, resmin bazı kenarları kaybolması ve filtreleme etkisi yüzünden çizgi genişliğini azaltması gerekmez ve bu ses noktaları istatistik çizgileri olarak yanlış olarak kabul etmemeli. İlk ikinizasyon kullanabilirsiniz ve sonra onları silebilirsiniz. Ses yöntemi.

Bu deneyde, kameradan alınan PCB görüntüsü relatively açık ve çok az gürültüsü var, bu yüzden direkte işletildi.

Deneysel sonuçlar, bu yöntemin pratik bir yöntem olduğunu gösteriyor, hızlı ve basit.