线阵CIS图像采集系统自动增益调节设计

为实现图像采集的灰度均衡,提出了线阵接触式传感器图像灰度自动增益控制的新方法,在了解线阵cIS图像采集系统基本结构的基础L,利用AD9822芯片进行64级增益设置,并采用二分法进行闭环增益参数的调节.实验证明,新方法提高了采集的图像质量,可以取得良好的二值化图像分割效果,并且线阵cIS图像采集系统结构简洁、易实现,能够满足实时处理的要求.     

多传感器图像采集处理系统的设计与实现

为了完成一个多传感器图像采集处理系统的设计、软硬件实现,采用参数同步配置方法提高多CMOS图像传感器同步曝光精度.采用基于Bayer颜色滤波阵列图像的残差集近无损压缩方法提高图像数据传输速度.系统三传感器曝光达到了微秒级同步精度.约为课题任务要求的1/29.在保证重建图像质量精度的前提下,数据传输速度提高了约4.4倍.给出了系统部分最终测试结果.     

基于图像的摄像机焦距参数的算法研究

在虚拟演播室中前景和后景的融合需要摄像机的平摇、俯仰及变焦参数.前两个参数是利用编码器来采集,而使用编码器采集焦距参数需要额外在镜头处加装复杂的机械支撑机构,在应用中不能采集到满足精确度要求的参数值.为此探讨了基于对图像的处理,利用改进的GA算法和LM算法的结合,实现对摄像机自标定中的基本矩阵及其Kruppa方程的优化运算,从而得到摄像机的内参.由于焦距属于摄像机的一个参数,当内参值确定时,便能得到摄像机焦距参数.从而能为虚拟演播室提供精确的摄像机焦距数据.     

图像质量参数分析及其在图像拼接检测中的应用

分析了常用的图像质量参数,采用方差分析对图像质量参数在拼接图像盲检测中的应用进行筛选.通过提取对拼接图像较为敏感的图像质量评价量再融合基于隐马尔科夫模型的特征向量来建立模型,以捕获原始图像和拼接图像之间的统计差异,选用支持向量机作为分类器进行训练和测试,对拼接图像的盲检测进行了研究.实验结果表明,该方法精确度高、应用面广,在图像拼接检测中有着广阔的前景.     

极端先验下的编码曝光运动目标模糊成像复原

采集运动目标图像时,由于目标与采集相机之间产生相对运动造成图像模糊.为了获得清晰运动目标图像,提出了极端先验下的编码曝光运动目标模糊成像复原方法.该方法将传统曝光快门的一次开合过程转变为特殊逻辑编码的多次开合过程,将频域中将窄带滤波扩展为宽带滤波,进而将原始目标高频信息保留在模糊图像中.通过建立极端先验下的正则化编码曝光优化函数,提出了一种有效的编码曝光图像复原迭代和核估计算法.本方法利用编码曝光保存目标原始信息,再利用图像的极端先验自然属性有效复原.在多组合成和实际采集编码曝光运动模糊图像复原中,利用图像质量评价指数表明本方法能够在不同相对运动模式下均获较好的复原效果.     

基于角点特征检测的视频图像质量评价方法

为对视频会议系统中图像的降质程度进行有效评估,提出一种基于角点特征检测的视频图像质量评价方法。模拟测试图像在真实环境下的降质情况,生成仿真图像。计算两者的二值边缘轮廓曲率,获得不同检测参数下的角点检测数,寻找用于真实环境的最佳测试图像和角点检测参数。根据角点检测数将图像质量分成若干个等级,并依此判别图像质量的好坏。Matlab 仿真实验结果表明,该方法得到的结果与主观评价结果一致,能正确评价图像质量。     

图像质量评价的建模与仿真研究

研究图像质量准确评价问题,图像采集、压缩传输中会出现畸变,使图像模糊,传统评价方法难以从对这些特征进行正确区分,导致图像质量评价准确率低。为提高图像质量评价准确率,提出一种采用最小二乘支持向量机(LSSVM)的图像质量评价方法。首先采用PSNR和SSIM分别对图像质量进行评价,得到的评价值作为描述图像质量的参数,然后输入到LSS-VM进行学习,建立新的图像质量分类器,采用建立的分类器对图像质量进行仿真评价。仿真结果表明,相对于单一的图像质量评价方法,提高了图像质量评价的准确率,评价结果与视觉感知评估值更加一致。     

高压喷油器喷雾瞬态的喷雾角检测系统

燃油喷油器是汽车发动机的关键部件,其喷雾特性是影响其工作性能的重要因素.喷油器的喷雾角是喷油器喷雾特性的重要参数之一,检测喷油器性能时需要对其进行测量.一般的测量方法是通过集油盘收集多次喷射的燃油量进行测定,效率低、准确性差.且对于喷雾时汽化损失较大的GDI(汽油缸内直喷)喷油器,液滴无法完全收集,影响测量结果.采用机器视觉技术即可检测喷油器的喷雾角,用高速相机采集喷油器的瞬态喷雾图像,微秒级的曝光时间可以有效消除高速喷雾的拖影,提高图像质量,然后进行图像预处理、图像分割、分析计算即可得出喷雾角.实验结果表明,该方法可以快速准确的检测喷油器的喷雾角,已成功应用于课题组所研制的汽车发动机喷油器计量检测综合试验台上.     

基于去尘估计和多重曝光融合的煤矿井下图像增强方法

煤矿井下粉尘和暗光等因素导致采集的图像质量低,而现有图像增强方法存在图像细节丢失、局部特征不清晰、无法消除噪声、去尘效果不理想等问题。针对上述问题,提出了一种基于去尘估计和多重曝光融合的煤矿井下图像增强方法。该方法通过尘化图像简易模型及暗原色理论,并引入自适应衰减系数估算出图像透射率,再根据透射率分布,通过尘化图像简易模型复原物体的原始图像,将煤矿井下图像中的粉尘去除;利用多重曝光融合算法为曝光不足的原始图像生成一组不同曝光比的图像,并引入权值矩阵将这些不同曝光比的图像与原始图像进行融合,有效提升暗光图像质量。实验结果表明：相较于直方图均衡法、带色彩恢复的Retinex(MSRCR)方法、改进Retinex方法,该方法在去尘及暗光增强方面效果较好,颜色还原度较高,白边和过曝等现象得到抑制,且增强后的图像平均对比度分别提升了169.00%,42.50%,10.88%,平均图像熵分别提升了51.80%,16.45%,8.99%,平均亮度顺序误差（LOE）分别降低了31.01%,16.94%,7.83%,同时该方法运算耗时最短。     

一种快速的人工场景图像消失点检测方法

人工场景中包含了大量的空间平行线以及垂直边,这些空间平行线映射到图像中相交产生的交点即消失点。消失点检测对摄像机标定、三维场景重建等都有着重要的意义。传统的消失点检测算法往往基于二维霍夫参数空间,复杂度高、效率低。因此,提出一种新的方法,先检测图像中较长的边界线,并将检测到的线段进行筛选、分组;然后利用消失点与焦距之间的制约关系,确定三向消失点的位置以及焦距的大小。该方法将传统的二维霍夫参数空间转换为二级一维霍夫参数空间。实验表明,这种方法运算复杂度低、运行时间短。在室外场景图像中,鲁棒性好,且保持较高的准确率。     

基于LabVIEW的SMT焊点质量信息视觉检测系统

根据SMT焊点质量信息检测的焊点形态理论,通过对SMT焊点图像处理分析,设计并实现了由LabVIEW工作平台、CCD摄像头、图像采集、系统标定、图像处理、三维重建及PC机等组成的SMT片式元器件焊点质量信息计算机视觉检测系统,有效地完成对SMT片式元器件焊点质量信息的检测任务,具有较强的扩展性。     

基于SFS原理的SMT焊点表面三维重构技术研究

基于明暗重构形状原理重构表面组装焊点的表面三维形状过程是:先通过图像采集设备,采集到SMT焊点图像,使用相关的图像处理技术,对SMT焊点图像进行处理;根据一个确定的反射模型建立物体表面形状与图像亮度之间的约束关系和物体表面形状的先验知识建立物体表面形状参数的约束关系,然后对这些约束关系联立求解,可得到物体表面的三维形状.同时针对不可接受SMT焊点图像重构出的三维图像不够理想的缺点进行了改进.在阐述其基本思想和原理的基础上,结合实例介绍了该技术的实现方法与步骤,对其中焊点图像的获取与处理、焊点三维重构技术算法等主要内容与关键技术进行了研究和探讨,并对结果进行了分析验证.     

基于彩色图像分割技术的SMT焊点质量检测

图像分割的策略和方法是SMT焊点图像处理的一项关键技术,也一直是SMT焊点计算机质量检测的瓶颈;以SMT焊点的颜色和几何特征作为分析对象,在灰度图像分割所用二维阈值化的分割方法的基础上,提出一种从颜色直方图的量化级数和二维直方图概率密度不均匀化两个方面改进后的适用于HSV彩色空间图像分割技术,并将其应用于SMT焊点的质量检测;通过其得到SMT片式元器件焊点的图像,对其进行形态学处理后,利用Matlab软件将SMT焊点成功地从PCB板上分离出来,为三维重建提供良好的基础。     

基于图像处理技术的SMT焊点质量检测方法

寻求SMT片式电阻的焊点特征信息(焊点的面积、周长和边界等)的提取、检测、分析方法,是有效地控制表面组装质量和可靠性的关键,同时为焊点形态的三维重建和形态恢复提供准确的数据来源;以1206的SMT片式电阻焊点为研究对象,提出一种以虚拟仪器开发的计算机视觉检测技术为平台、结合图像处理技术和Matlab软件来完成对预处理后的SMT焊点检测、分析的方法;实验表明,该方法测量结果准确,效率高,扩展性强,进行其它元器件焊点的检测和恢复时,不需要额外添加硬件,降低开发成本。     

Improving the fine-pitch stencil printing capability using the Taguchi method and Taguchi fuzzy-based model

This paper presents industrial applications for improving the capability of the fine-pitch stencil printing process (SPP) based on the DMAIC framework and using Taguchi-based methodologies. SPP is widely recognized as the main contributor of soldering defects in a surface mount assembly (SMA). An inadequate volume of solder paste deposition or poor printing quality can cause soldering defects and lead to significant reworking and repairing costs. In practice, both the desired amount of solder paste volume (quantitative index) and printing quality (qualitative index) are preferably used to monitor the SPP for the reduction of soldering defects during the statistical control process (SPC), particularly for a fine-pitch solder paste printing operation. To continuously improve SPP capability, the DMAIC framework is followed and Taguchi-based methodologies are proposed under the considerations of single characteristic performance index (SCPI) and multiple characteristic performance indices (MCPI). The SCPI is optimized using the conventional Taguchi method. Then, a Taguchi fuzzy-based model is developed to optimize the SPP with the MCPI property. Optimizing a multi-response problem by the Taguchi method involves the engineer's judgment which tends to increase the degree of uncertainty. The performance of these two approaches is compared through the process capability metric, and the material and factors significantly affecting the fine-pitch SPP performance are reported.     

A neurofuzzy-based quality-control system for fine pitch stencil printing process in surface mount assembly

Surface mount assembly defect problems can cause significant production-time losses. About 60% of surface mount assembly defects can be attributed to the solder paste stencil printing process. This paper proposes a neurofuzzy-based quality-control system for the fine pitch stencil printing process. The neurofuzzy approach is used to model the nonlinear behavior of the stencil printing process. Eight control variables are defined for process planning and control, including stencil thickness, component pitch, aperture area, snap-off height, squeegee speed, squeegee pressure, solder paste viscosity, and solder paste particle size. The response variables are the volume and height of solder paste deposited. The values of the response variables provide indicators for identifying potential quality problems. A 3^8–3 fractional factorial experimental design is conducted to collect structured data to augment those collected from the production line for neurofuzzy learning and modeling. Visual basic programming language is then used for both rule retrieval and graphical-user-interface modeling. The effectiveness of the proposed system is illustrated through a real-world application.     

基于圆形描述算子的 CSIFT 图像复制粘贴检测算法

随着图像处理技术的快速发展,数字图像处理软件的功能今非昔比,即使普通人也能够很轻易地对图像内容进行篡改,一幅图像的内容再也不能眼见为实。图像篡改而导致的掩盖真相的性质增加了社会的不公平性,图像篡改的危害也越来越严重。在图像篡改手段中,图像的复制粘贴是最常见也是最隐蔽的篡改手段。复制粘贴篡改取证主要分为同幅图像的复制粘贴与异幅图像的复制粘贴,文章将重点研究同幅图像的复制粘贴篡改检测算法。为解决已有的 SIFT 算法在数字图像复制粘贴篡改检测操作中使用范围小、效率不高的问题,文章通过分析此类算法的原理,提出了一种基于圆形描述算子的 CSIFT 数字图像复制粘贴篡改检测算法。该算法在原有 SIFT 算法的基础上采用颜色不变量的梯度方向作为方向特征,使用圆形描述算子进行特征匹配,适当扩大了原有算法的适用范围,降低了特征维数。大量实验表明该算法比原有SIFT 算法具有更高的检测质量与检测效率。     

An inspection and classification method for chip solder joints using color grads and Boolean rules

In order to improve the comprehensive performance of solder joints inspection in three aspects, i.e. high recognition rate, detailed classification of defect types and fast inspection speed, a new detection and classification algorithm of the chip solder joints based on color grads and Boolean rules is developed in this paper. Firstly, the region features, evaluation features and color grads’ features are defined and extracted based on the special solder joint image, which is acquired by a particular image acquisition system composed of a 3-CCD color digital camera and a 3-color (red, green, and blue) hemispherical LED array illumination. Secondly, the models of solder joint types are built based on extracted features and statistical characteristics of solder joint types. Thirdly, the detection and classification method is designed and presented using Boolean rules, then eight common solder joint types, including the acceptable solder joint, pseudo, no solder, lacked solder, excess solder, shifted, tombstone, and miss component, can be classified and detected by the proposed algorithm. Fourthly, the proposed algorithm is optimized to improve the inspection speed based on a parallel computing method. Finally, to evaluate the performance of the proposed method, 79 pieces of PCBs with defects were inspected by the commercial AOI system developed by the authors which integrates the proposed algorithm. Experiment and result analysis illustrates that the proposed method is better than other methods in three aspects, it can detect and classify properly all the eight common types of solder joints, its detailed classification, and high correct rate, which is up to 97.7%, are more useful to the quality control in the manufacturing process, and its inspection speed is faster, thus helping us to improve the efficiency of the manufacturing process.     

SMT锡膏检测中基于Delphi与OpenGL的锡膏三维显示

研究在Delphi下采用OpenGL编程显示锡膏三维形态的方法,并且实现旋转、缩放及根据锡膏厚度显示不同的颜色等功能。实验结果表明：在Delphi7.0平台上采用OpenGL编程实现锡膏三维形态实时动态显示不仅可以避免大量的矩阵运算、减少程序代码长度、提高编程效率,而且能够提高图形的显示效果。