基于数字图像处理的印刷电路板智能检测方法


    基数字图处理印刷电路板
    智检测方法




    基数字图处理印刷电路板智检测方法


    印刷电路板检测作现代电子产品生产程关键环开始法形成高效处理模式传统工检测存速度慢效率低力成高等缺点印刷电路板法适应批量生产印刷电路版智检测方法现代电子器件发展电路型化视化中起着重作种环境通低成实现高效率准确性速度芯片电路板检测具重意义光学检测技术具速度快精度高成低等优点正渐渐取代传统工检测技术
    设计实现相机采集视频进行图片采集滑滤波降噪图增强处理边缘提取完成焊盘清晰处理解决传统印刷电路板精度低速度率慢问题设计数字图处理基础应MATLAB软件完成印刷电路板焊盘进行智检测边缘清晰设计实现提高印刷电路板生产效率降低生产成目
    关键词:数字图处理MATLAB印刷电路板边缘检测图增强











    Printed Circuit Board Intelligence Based on Digital Image Processing Energy Detection Method

    Abstract
    As a key link in the production process of modern electronic products PCB inspection cannot form an efficient processing mode at the beginning Traditional manual inspection has the disadvantages of slow speed low efficiency and high labor cost which makes PCB unable to adapt to mass production Intelligent detection of printed circuit plate plays an important role in the development of modern electronic devices and the miniaturization and visualization of circuits In this environment how to achieve high efficiency accuracy and speed through low cost is of great significance to the detection of chip circuit board Optical detection technology has the advantages of high speed high precision and low cost and is gradually replacing the traditional manual detection technology
    This design has completed the image acquisition smooth filtering noise reduction image enhancement and edge extraction of the video collected by the camera so as to realize the clear processing of the butt pad to solve the problem of low precision and slow speed of the traditional printed circuit board This design is based on digital image processing the application of MATLAB software the completion of the printed circuit board solder pad for intelligent detection and edge clear design to improve the production efficiency of printed circuit board and reduce the production cost
    Keywords Digital image processing MATLAB Printed circuit boards Edge detection Image enhancement






    目 录

    1 前言 1
    11 课题研究目意义 1
    12 国外发展概况存问题 2
    13 课题研究容 3
    2 图预处理 3
    21 图采集 3
    22 灰度图转化 4
    221 图二值化 4
    222 二值化处理灰度图转化 5
    23 图降噪 6
    231 图降噪算法 6
    232 算法实现 10
    34 增强处理 12
    341 直方图 12
    342 直方图均衡化 12
    3 边缘检测 16
    31 边缘检测算法 16
    331 Canny算子 16
    332 LOG算子 18
    32 算法实现 19
    321 Canny算子 19
    322 LOG算子 21
    4 结 22
    参考文献 25
    谢辞 26
    附录 27




    1 前言
    基数字图处理印刷电路板智检测方法种基数字图处理印刷电路板焊盘焊点进行识智检测方法十年规模巨集成电路技术计算机技术发展迅猛离散数学理趋完善数字图处理技术广泛应[1]数字图处理(Digital Image Processing)通计算机图进行系列噪增强复原分割提取特征等处理技术该技术产生发展受三素影响:计算机发展二数学发展三应需求增长[2] 解决图采集程中会受传感器灵敏噪音干扰等问题影响图片法呈现令满意视觉效果图研究应程中需图目标部分进行分割划分成意义相互干扰重叠部分区域素呈现规律特征需进行局部强化等问题需通算法图进行处理印制电路板(Printed circuit boards简称PCB板)连接电器元件明确高效整洁实现现代元器件安装种方法功降低布线安装元器件错误率提高生产动化水效率设计基数字图处理相关知识设计种相机获取视频进行处理实现焊盘清晰识进达提高印刷电路板制作效率制作精度提高电子元器件生产质量智检测方法
    11 课题研究目意义
    设计目实现相机获取印刷电路板视频进行处理实现焊盘清晰识效果日益发展技术电子产品复杂性性求日益提高印刷电路板重元器件PCB智检测现代电子产品生产中关键环节传统印刷电路板方式存高成低效率问题前印刷电路板传统检测采工检测方式力成高精度低效率低等问题印刷电路板法实现高数量高质量生产印刷电路板光学检测技术解决问题光学检测等类似智检测方法正逐步代工方式数字图处理基础完成印刷电路板智检测处理相机采集视频图实现焊盘清晰处理实现电子器件动插装贴装电子元器件发展着重现实意义设计应达处理相机获取关印刷电路板视频获取二维图进行处理滑滤波噪边缘处理边缘提取输出步处理结果终处理图进行印刷电路板焊盘边缘提取提取边缘清晰
    12 国外发展概况存问题
    二十世纪四十年代印刷电路板相关印刷电路板产品逐步实现商五十年代广泛普应传统印刷电路板行业半导体行业相技术难度低劳动密集止中国已成世界影响力PCB生产国百年发展程中印刷电路板生产应发生翻天覆改变体现功尺寸生产方式年集成电路印刷电路板充分发展应电脑发展PCB技术取重进展例子百年发展程中印刷电路板出现生产方式:蜡纸腐蚀法胶带印法激光印发等实现印刷电路板进行焊盘识提高贴片质量等方面现技术趋完善已全动贴片机实现识焊盘元器件精准放置焊盘实现高速高精度工作方式计算机发展迅速计算机获取信息方式逐渐文字转变图视频数字图处理变越越重数字图处理实现目标信息增强提取减少处理数[3]
    传统PCB检测存高成低效率问题提出种基数字图处理PCB板动光学检测方法针PCB板生产程中遇短路断路空洞凸起凹陷等缺陷采求连通区域数计算欧拉数求缺陷区域面积等方法检测述缺陷问题出算法全程实验结果分析该方法准确检测出检测电路板存缺陷达动实时检测目[4]通MATLAB 软件数字图处理知识应具体印刷电路板图处理滑处理边缘检测等更实现 PCB 板错误检测[5]
    13 课题研究容
    设计研究容分四部分:
    (1)MATLAB软件法直接处理整视频实现通相机拍摄印刷版视频变成图片进行步处理
    (2)拍摄程中存摄头电子干扰拍摄环境光线变化等素会导致噪音产生种情况会片质量降低转化灰度图样获取图片进行滤波处理图噪声进行抑制避免造成噪声污染什算法降噪方式接处理方法结合起达更焊盘识
    (3)处理降噪图片提高边缘辨识度通图片增强处理该应种算法达更增强效果
    (4)步处理图进行边缘提取进行目标识边缘提取种算法述算法配合优结果


    2 图预处理
    21 图采集
    设计中通MATLAB中相机获取PCB板视频进行处理目印刷电路板视频转化图片进行接处理视频(Video)电子信号方式捕捉记录处理存储传输现系列静止图种技术视频中肉眼见连续视觉效果实帧帧数字图构成相机拍摄PCB视频获取印刷电路板视频取帧进行二维图处理
    视频转化处理图采抽帧方式应三种函数:VideoReaderget获取帧数read读取帧首先MATLAB中读取视频文件象图片读取采函数VideoReaderobjVideoReader('2mp4')
    目标文件夹中读取名称2mp4视频视频总帧数get获取视频象obj参数numFrameget(obj'NumberOfFrames')达隔100帧取帧效果开始设置n100时1初始值numFrame视频总帧数终止值n步长次增加n直达视频总帧数止read 读取视频帧[6]应imshow函数显示出步frame抽帧结果详细代码:
    k1nnumFrame frameread(objk) imshow(frame)
    22 灰度图转化
    221 图二值化
    解灰度图转化前首先解什图增强拍摄图程中会出现曝光足曝光分导致图模糊清法突出感兴趣信息造成问题原曝光采集时干扰噪音散斑运动模糊造成图清晰图增强图进行修改图达想清晰程度方便续工识处理图增强图预处理中基础手段图状态应适合图增强方法图增强实现分空域频域两部分灰度转化属空域里实现图增强次设计抽帧获取印刷电路板图进行灰度图转化

    绿



    品红


    G
    B
    R
    抽帧提取图片进行灰度图转化灰度变换技术逐素颜色改变相机采取PCB板图色彩图彩色图般通色彩通道叠加组成通道代表定通道值例RGB图红绿蓝三种独立色组成三原色例相加组成种颜色图21示彩色深浅等级浅蓝深蓝间256等级数字越相应颜色越深







    图21 RGB图
    彩色图包含二值图灰度图次设计应灰度图转化二值化两种图处理方法原彩色图片中RGB统值换转化灰度图灰度图指整图片中素灰度等级处白黑两种亮度等级中通常256级灰度图素灰度级处0256间果素灰度值0白色255黑色0255间数值白色黑色度现代应程中实现计算机图识中关键梯度左右梯度幅度变化普遍代表边缘边缘通常图关键信息想识边缘计算梯度先图片灰度图
    二值化灰度图素点灰度值变0者255两种数值整图片黑白两种亮度等级整图呈现完全黑白效果通常数字01代表0代表黑1代表白想提取出想目标物体常常二值化背景留白保留需容二值化基处理中阈值果素阈值置黑阈值置白整图剩黑白两种颜色阈值选取非常重域值会图中信息度保留会保留噪声阈值背景度留白提取目标信息者想目标信息模糊全
    222 二值化处理灰度图转化
    MATLAB 中调 rgb2gray 函数抽帧图进行灰度化处理彩色图转化灰度图调函数 frame_grayrgb2gray( Mapww1)函数功彩色图转换灰度图[6]MATLAB中函数im2bw()实现图片二值化处理函数im2bw灰度图转化二值图突出信息方便接图处理首先确定阈值阈值难确定数值会度保留图片信息噪声等数值会丧失图片中目标信息im2bw函数进行二值图转化关键阈值设置手动设置准确工具箱中graythresh函数函数合适阈值处理结果图22示


    图22 灰度图转化
    23 图降噪
    图降噪工程中需选择较合适印刷电路板图片滤波方式相机环境光线影响更清晰图片步灰度图进行滤波处理滤图片中噪声噪声污染缓解
    231 图降噪算法
    采集图程中会受例电子元件互相干扰噪声干扰数模转化等问题影响图法达终想结果方便肉眼观察者计算机动识等原始图进行系列处理终图效果改善做图增强设计涉背景滑噪中设计采集PCB板图片说图片中噪声椒盐噪声高斯噪声椒盐噪声形成图片某素点灰度值突变0者255高斯白噪声图中常见种噪声种噪声电子元器件长时间通电加热产生达更实验效果设计背景滑噪分采双边滤波中值滤波两种方法
    (1)双边滤波
    双边滤波(Bilateral Filter)种模板原始图种特定逻辑关系相结合产生滤波效果方式种方式统称非线性滤波器双边滤波量确保细节清晰基础实现滑背景降噪效果双边滤波种图空间性图相似性结合起方法双边滤波器滤波程中考虑空间信息色彩信息相灰度值变化达保留噪边缘目时滤波噪声滑背景保存细节信息
    双边滤波两高斯滤波器组合起中采普通高斯滤波原理负责计算空间度权值负责计算素值相似度权值步应性质高斯滤波空间性相关性质两权值进行积两权值分空间邻性计算权值素值相似度计算权值简单说实空间距离关高斯函数灰度距离关高斯函数相简单高斯滤波相更保留图片边缘性[7]空间距离指目标素点中心点欧氏距离目标素中心素绝灰度差值称灰度距离
    双边滤波公式详见式21
    (式21)
    忽略公式21面部分前面部分详见式22高斯低通滤波类型pq分表示前想滤波处理素点位置p邻某素点位置高斯滤波低通简单讲前素中心点权重越四周走相应权重值开始降越权重值越空间位置离较远相应加权权重值较描述空间度权值详见图23
    (式22)


    图23 高斯低通滤波器
    双边滤波高斯滤波差距点边项详见式23样高斯函数表示p点q点果灰度值差距者颜色样时候该权重值会降p点q点颜色样差距时候取较数值实做非线性加成目标素带点相邻素点灰度值差距时候权重值会降目标素带点相邻素点灰度值差距时候权重值会升详见图24
    (式23)


    图24 素值相似度权值高斯滤波器
    前面分式详见式24保证滤波图素点灰度值处0255间超255数值
    (式24)
    双边滤波结果见图25保持图边缘锐化性

    图25 双边滤波结果

    (2)中值滤波
    中值滤波种非线性滤波保证图细节信息完整基础图进行背景滑降噪排异常点噪音中值滤波克服线性滤波器缺点域均法带模糊问题边缘较保留处理脉性噪声干扰扫描噪声干扰中值滤波处理信号时候信号属维矩阵处理存储计算机中数字图属二维数图数量信号数量中值滤波应信号中方法鉴图处理中情况图片线性滤波进行处理图片噪效果较数线性滤波低通滤波器会滤波基础弱化边缘信息邻域均法线性滤波器均值赋值前素值造成边界模糊图模糊时细节削弱
    中值滤波降噪原理中心素邻域中值取代该中心素点值消独立噪声点[8]维情况设置数值作邻域窗口数值窗口数值数数值应设置奇数方便获取中值中值滤波窗口含奇数数值滑动窗口窗口中数值排列中心点值窗口中值代目标值通种方法数值较脉信号滤达滑降噪效果选合适长度窗口滤波实现滑降噪效果保留脉信号间斜坡阶跃部分输入序列窗口长度n详见式25
    (式 25)
    中值滤波维原理推导二维原理图说二维情况进行处理图素排列中选择窗口窗口二维数者相反序进行排序排出序号取中间值作前素值三三五五七七九九种模板中中间值序号分5132541中值滤波阶跃性信号斜坡信号滤波时候输入输出相两种产生效果影响阶跃斜坡函数窗口M二分M函数收抑制三角形函数顶部变时数字图中点灰度值表示中值滤波公式详见式26
    (式26)
    232 算法实现
    进行降噪背景滑处理采双边滤波方法设置双边滤波半角双边滤波标准差数值程序中调双边滤波函数color_bilateral_filter空间域sigma_c越图越滑sigma_c越中心点权值越周围点权值越图降噪效果越值域sigma_s值越边缘越模糊反越清晰uint8进行格式转化rgb2gray进行灰度图转化结果图26示

    图26 双边滤波结果
    处理已完成灰度图转化种滤波方法中值滤波函数medfilt2处理矩阵应该二维矩阵直接读取抽帧彩色图三维RGB图转化灰度图窗口滤波输出值影响确定窗口十分重通常窗口开始进行测试设计采窗口5进行滤波处理采函数medfilt2(frame_gray[55])设置五行五列模板作滑动模块消孤立噪声点[9]结果图27示

    图27中值滤波结果
    实现焊盘清晰提取设计采两种滤波方法应两种边缘提取算子分双边滤波中值滤波观察双边滤波结果出双边滤波处理图滤掉部分噪音边缘旧完整背景进行滑处理双边滤波实现图片细节保存果高斯滤波降噪容易造成边缘信息完整简单高斯滤波法保护更高频细节选双边滤波方法进行降噪双边滤波高斯滤波高斯方差减少噪声边缘信息影响保留边缘附素双边滤波完美降噪方式双边滤波保证边缘基础会部分高频信息进行保留导致高频噪声处理佳双边滤波噪保留边缘信息折中处理方式时衡噪边缘保留问题种滤波方法中值滤波观察中值滤波结果出中值滤波消图片中独立瑕疵点图背景清晰通摄机拍摄抽帧提取出图片椒盐噪声高斯噪声果图中素点污染中值滤波中值代污染素点灰度值缺点中值滤波普遍滤独立者噪声计算量较太适合图快速处理
    34 增强处理
    341 直方图
    图处理更效果图进行图增强处理解直方图均衡化前首先解灰度直方图直方图反应图中灰度级出现次数出现频率统计数组图灰度级进行统计八位位图整素数值02550素者1素出现数统计出做直方图横坐标灰度级般255坐标出现数图28示


    图28 灰度直方图
    342 直方图均衡化
    图直方图灰度级累积分布函数影响着映射函数T变化根该函数直方图进行修改灰度直方图表现图数特征重方法够展现出灰阶出现频数相频数间关系数学表示式公式27示
    (式27)
    中图素数表示第灰阶表示图中灰阶出现频数表示灰阶出现概率
    直方图灰度级设定范围分布情况代表图度图度指图中亮部分暗部分亮度者色彩程度差值直方图中素数量集中范围代表图度较低图中素灰度级数直方图分布较衡意味着度较高直方图中素灰度级出现次数似相等时候时图反映出信息量
    连续情况状态中进行变换非线性函数转变均匀概率分布函数变换前化灰阶变换函数变换化灰阶满足两条件时
    (1)T(r)区间单调递增
    (2)反变换存满足条件(1)变换图灰阶范围灰阶变化序原图样详见公式28示
    (式28)
    直方图均衡化化
    两边取积分详见公式29示
    (式29)
    式表示直方图累积分布函数单调性属非负递增函数
    离散情况红外数字图素数灰阶范围找灰度等级令第灰阶出现频数第灰阶出现概率详见公式210示
    (式210)
    直方图均衡变换函数详见公式211
    (式211)
    化灰阶
    MATLAB中图素灰度级分布直方图函数imhist取图该函数获取直方图直接显示出图素分布情况设计示直方图均衡话处理前图整体亮度较暗数分布较范围较低区域里度较低图29示进行均衡话处理图较亮图示210度进行拉伸


    图29 未处理前素分布


    图210 均衡化素分布
    实现图增强选方式突出目标信息削弱非目标信息达改善图象质量效果设计中图增边缘提取达较理想结果图片进行均衡化处理通直方图均衡化图增强方法图增强直方图均衡化图灰度值间拉开差距减少灰度等级代价直方图提高图度[10]设计中直方图均衡化滤波图进行图增强处理图片亮度提高度增强调函数histeqI2histeq(b)灰度扩展0255间图211


    图211 直方图均衡化结果
    原图通进行灰度变换图变亮种方法通调整原图素分布运灰度变换函数实现素重新分配增较暗素值素值变图会变亮种方式通增强信息辨力实现图画增强该种方法存问题容易造成信息丢失研究目改善图画质增强画质通种方法够达预期效果信息丢失问题忽略



    3 边缘检测
    31 边缘检测算法
    进行图研究程中情况会求分离出图中区域者特征边缘常见求分离目标信息边缘条素带构成图灰度图中边缘处素灰度值边缘两侧灰度值普遍相差较做灰度值越变理想状态边缘两侧边缘灰度值变化垂直状态低灰度值直接跃变高灰度值者高灰度值直接越变低灰度值现实状态存种状况边缘灰度值变化普遍存斜坡灰度值突然跃变存递进图片中边缘模糊灰度值处斜坡斜坡倾斜程度决定边缘模糊程度开始灰度级终灰度级斜坡长度决定边缘宽窄
    理想情况定图应边缘检测确定边缘定位目标素处图边缘图暗区边缘检测方法降低处理图数简化工作量边缘检测滤掉需部分留图致框架图中边缘检测结果意提取边缘信息会出现连续问题边缘曲线完整丢失边缘较完整框架基设计焊盘检测求边缘检测算法具较高准确性适合边缘检测算子降低出错率图边缘保留目标方形状等信息边缘信息元器件图中重特征处通常边缘检测检测局部灰度值导数值部分常传统边缘检测算法 Robert 算子Soble 算子Prewitt 算子等[11]设计边缘提取两种算法分Canny边缘检测LOG边缘检测
    331 Canny算子
    边缘检测问题衡边缘增强提取图中噪声两者关系现实状况边缘提取前应种滤波方式图片中会存噪声噪声边缘信息属高频分量果差分提取边缘信息时会加重图中噪声污染前进行滑滤波减少边缘提取程中干扰Canny算法中利高斯阶导数实现降噪边缘提取两者衡
    边缘检测普遍满足三标准第非边缘误解边缘纹理噪声会产生伪边缘边缘检测算子降低出错率第二边缘点定位准确第三避免双沟边情况(条边边缘检测出两条边)会带定麻烦边缘检测边缘定位存测准原理检测定位间寻找衡通算子控制衡Canny算子进行边缘检测前存前提假设该前提假设图光滑变换边缘叠加高斯白噪声存角信息
    Canny算子进行边缘检测基步骤
    (1)果直接进行边缘提取会加重图片中噪声污染先进行滑噪降低噪声干扰首先通高斯低通滤波器先图进行滤波先噪声掉真正边缘更提取防止噪声产生伪边缘情况模板越噪效果越边缘丢失越严重
    (2)然计算素点梯度梯度矢量意味着素点x方差分值y方差分值素梯度幅度表示边缘角度详见公式31
    (式31)
    (3)知道边缘角度边缘方分四种找素梯度方素素点着计算出边缘方检查者左右两素点果两素点梯度幅度值中间素点者点保留边缘点果中间素点梯度幅度两素点间时判断边缘点
    (4)Canny算子应两阈值某素点梯度幅度第阈值(般认两阈值间较)肯定素点定边缘点果前素点梯度幅度值阈值肯定该素点定边缘点处两阈值间通四联通八联通找该素点周围八点素点判定边缘点普遍认点边缘点反孤立噪点考虑边缘点
    332 LOG算子
    拉普拉斯算子二维函数进行运算二阶导数算子二阶导数算子两峰间零点处确定图边缘位置[12]拉普拉斯算子标量计算时模板实现两种常拉普拉斯模板图24拉普拉斯算子两种检验模板算子容易丢失图边缘信息噪声较敏感会噪声图加剧影响[13]拉普拉斯算子进行边缘检测公式公式32示
    (式32)
    公式知拉普拉斯算子微分方式进行边缘检测拉普拉斯算子处理图噪声反应敏感应拉普拉斯算子前先图进行滑处理降噪处理边缘检测器前先进行高斯卷积高斯卷积公式33示
    (式33)
    原图高斯卷积结果公式34示
    (式34)


    图31 两种常拉普拉斯模板
    通常高斯低通滤波器进行滑噪高斯滑图Laplacian表示中二维高斯函数图滑应拉普拉斯算子公式35
    (式35)
    种高斯滤波拉普拉斯微分组成算子称LOG算子拥拉普拉斯锐化种算子特点高斯滑算子特点[14]高斯拉普拉斯算子中间正数值该数值四周负值图32见模板系数相加零灰度级变区域模板响应零噪音越少效果越

    图32 高斯拉普拉斯算子
    32 算法实现
    噪处理图片进行直方图均衡化处理增强步边缘提取效果边缘检测边缘提取选择Canny算子LOG算子提取图焊盘边缘清晰
    321 Canny算子
    Canny算子实现边缘检测步骤
    (1) 图进行高斯滤波避免伪边缘产生算子伪边缘作边缘信息提取出
    (2) 然计算图素梯度值方角度
    (3) 图局部中找值然抑制图局部部分中值元素(4)两阈值均衡关系边缘进行检测识
    设计中首先图进行双边滤波color_bilateral_filter处理灰度图转化rgb2gray直方图均衡化histeq进行图增强Canny算子提取焊盘边缘信息
    MATLAB中进行边缘检测中调函数edge进行Canny边缘检测Canny边缘检测提取边缘信息边缘检测结果图33程序代码先进行Canny边缘检测输出处理结果输出细节图图34示
    BW5edge(I2'canny') figureimshow(BW5)

    图33 Canny算子边缘检测

    图34 Canny算子边缘检测细节
    观察图33图34出Canny算子边缘清晰连续边缘清晰度高位置定位精确度强提取焊盘边缘信息完整提取边缘连续清晰没边缘目标信息丢失结果图中出出现轻微伪边缘情况边缘信息密集处类似第二边缘干扰信息出现更频繁
    322 LOG算子
    (1) LOG算子高斯滤波拉普拉斯算子结合产生噪声干扰拉普拉斯算子影响应拉普拉斯算子进行检测前先背景滑函数输入图进行降噪应滑函数通常高斯低通滤波函数决定滤波器宽度决定滤波图滑程度值越滑效果越明显
    (2) 第步结果进行图拉普拉斯算子检验
    (3) 高斯拉普拉斯算子相结合高斯拉普拉斯算子
    选择第二种边缘检测方式进行边缘检测样调edge函数LOG算子提取边缘信息边缘检测结果图35程序代码先进行高斯拉普拉斯算子边缘检测输出处理结果
    BW1edge(I2'log')
    figureimshow(BW1)

    图35 LOG算子边缘检测


    图36 LOG算子边缘检测细节
    观察 LOG算子检测结果图35图36示出边缘检测结果较清晰检测边缘较连续检测图干净没噪声干扰痕迹含轻微伪边缘现象部分较边缘信息没检测出细节密集处出现关联边缘交织起情况


    4 结
    设计背景滑噪程中采两种滤波方式边缘检测程中样采两种边缘检测算子控制单变量种滤波器作种边缘检测更适合设计首先双边滤波器进行降噪处理时Canny算子结果图41示LOG算子边缘检测结果图42示

    图41 Canny算子

    图42 LOG算子
    Canny算子检测出结果LOG算子算子边缘细节清晰细节更丰富LOG算子部分边缘造成连续甚边缘丢失问题双边滤波器滤噪声范围广滤波器双边滤波Canny算子双边滤波器高斯拉普拉斯算子更合适
    种滤波方式中值滤波进行降噪处理然两种算子进行边缘检测边缘检测结果示Canny算子处理图43LOG算子处理细节图44

    图43 canny算子

    图44 LOG算子
    观察两张细节图:中值滤波滤者高斯噪声Canny算子提取边缘力较强焊盘四周出现线条污染LOG算子处理结果焊盘四周噪声污染相Canny算子低非提取边缘信息越清晰越适合设计
    根两张细节图出:双边检测配合Canny算子处理边缘更完整更清晰设计中搭配滤波方式两种边缘检测方法:Canny算子LOG算子Canny算子采优秀边缘检测器需特征推导出优边缘检测器数学表达式[15]Canny算子目前常种算子中效果种提取边缘完整细节清晰边缘连续性较抗噪力强工作原理容易噪点错误判断边界LOG边缘检解决拉普拉斯算子易受噪声干扰问题处理图边缘较连续边缘位置较准确缺点图形形状产生分滑丢失掉部分边缘点双边滤波Canny算子边缘检测搭配问题图保留细节包括双边滤波没掉高频噪声Canny算子会提取保留量边缘细节边缘保留太细致反导致图效果边缘保留完整
    处理设计图片采双边滤波中值滤波较理想滑降噪方式Canny算子边缘检测LOG算子边缘检测优缺点实际结果理存差距Canny算子保留细节完整LOG算子边缘更清晰连续运设计提双边滤波Canny算子中值滤波LOG算子方式应印刷电路板智检测提高印刷电路板贴片效率降低错误率



    参考文献
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    [9]袁西霞岳建华赵贤 MATLAB中值滤波改进算法中应[J] 广东工业学学报2007
    [10]高均立 基直方图均衡化数字图增强技术[J] 陕西科技学学报2011(29)
    [11]王秋佳 基图处理PCB焊接缺陷检测技术分析研究[D] 哈尔滨理工学2019
    [12]王润辉 数字图处理[M] 北京清华学出版社20134
    [13]刘阳 基图处理PCB焊接缺陷检测技术研究[D] 连理工学2009
    [14]杨娜娜 高斯拉普拉斯算子图边缘检测方法中研究[J] 数字化户2017(51)
    [15]阮秋琦 数字图处理基础[M] 北京清华学出版社2009









    谢辞

    设计孟颖老师悉心指导严格求业已完成课题选择方案证具体设计调试老师予宝贵意见四年科学生活期间始终感受着老师精心指导私关怀受益匪浅孟颖老师表示深深感谢敬意
    然设计够利完成功位课老师认真负责掌握相关专业知识应实际情况中设计中体现正老师悉心帮助支持毕业文工作利完成学四年时光永远宝贵记忆北京理工学珠海学院信息学院全体老师表示衷感谢感谢四年辛勤栽培

















    附录
    附录1

    clear all
    clc
    close all
    n100

    objVideoReader('2mp4')
    numFrameget(obj'NumberOfFrames')帧数
    for k1nnumFrame
    frameread(objk)
    imshow(frame)显示原图
    framedouble(frame)
    wp5 5 bilateral filter halfwidth
    cc53
    ss55
    sigma_c cc5^2*2 bilateral filter standard deviations双边滤波标准差
    sigma_s ss5^2*2
    Mapww1 color_bilateral_filter(framewp5sigma_csigma_s)双边滤波
    Mapww1uint8(Mapww1)
    figureimshow(Mapww1)显示滤波图
    frame_grayrgb2gray( Mapww1)灰度化
    figureimshow(frame_gray)
    bframe_gray
    figureimshow(b)
    I2histeq(b) 通直方图均衡化图增强方法图增强
    figureimshow(I2)
    BW5edge(I2'canny')Canny边缘检测
    figureimshow(BW5)
    cim2bw(BW505)
    figureimshow(c)

    frameuint8(frame)
    frame_grayrgb2gray(frame)灰度化
    figureimshow(frame_gray)
    bmedfilt2(frame_gray[55]) 中值滤波
    figureimshow(b)
    I2histeq(b) 通直方图均衡化图增强方法图增强
    figureimshow(I2)
    BW1edge(I2'log')LOG边缘检测
    figureimshow(BW1)
    dim2bw(BW105)
    figureimshow(d)

    imwrite(cstrcat('C\Users\kkki\Desktop\边缘提取\end\
    'num2str(k)'jpg')'jpg')生成图文件路径名
    imwrite(dstrcat('C\Users\kkki\Desktop\边缘提取\end\
    'num2str(k)'png')'png')
    end

    附录2
    定义双边滤波函数
    function out_img color_bilateral_filter(in_imgwsigma_csigma_s)
    预先计算高斯距离权值
    [XY] meshgrid(wwww)
    C exp((X^2+Y^2)(2*sigma_c^2))
    [mnc] size(in_img)
    out_img zeros(mnc)zeros形成矩阵方法
    for i 1m
    for j 1n
    提取局部区域
    I in_img(max(iw1)min(i+wm)max(jw1)min(j+wn))
    计算高斯强度权重
    dL I(1)in_img(ij1)
    da I(2)in_img(ij2)
    db I(3)in_img(ij3)
    S exp((dL^2+da^2+db^2)(2*sigma_s^2))

    计算双滤波器响应
    F S*C((max(iw1)min(i+wm))i+w+1(max(jw1)min(j+wn))j+w+1)
    out_img(ij1) sum(sum(F*I(1)))sum(F())
    out_img(ij2) sum(sum(F*I(2)))sum(F())
    out_img(ij3) sum(sum(F*I(3)))sum(F())
    end
    end
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    文档贡献者

    平***苏

    贡献于2023-03-08

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