高频子带特征图像的人工智能配准仿真

在很多的应用领域上,都要求图像的配准精度达到亚像素级别。传统的SIFT算法是图像配准中用来描写局部特征较为精准、可拓展性较强的一种方法,但对于图像关键点特征向量描述有着冗杂,配准精度低等缺陷。为了进一步提高图像的配准精度,提出一种高频子带特征图像人工智能配准方法。提取高频子带图像特征点,处理高频子带图像滤波,将掺杂噪声与不含噪声的高频子带图像,采用图像像素点的灰度值、空间元素以及像素加权灰度密度这三个特征进行划分,完成图像去噪处理。根据去噪后的图像像素点提取出高频子带图像特征点,将提取的高频子带图像特征点进行粗配准。根据仿真结果表明,所提方法与传统的特征提取方法相比,有效的提高了配准精度,同时配准后的高频子带图像噪声滤除效果更佳。     

基于Mexican hat函数的图像特征提取和配准算法

使用Mexican hat函数作为特征检测算子,对图像进行局部区域提取和特征点提取,在此基础上,提出了一种结合局部区域和特征点的图像配准算法。使用Mexican hat检测算子和零交汇点检测的方法获得局部区域特征并进行初步匹配,然后使用基于不同尺度空间的Mexican hat检测算子进行特征点提取。将特征点按照局部区域进行分组,再对每一组内的特征点进行匹配操作。最后使用基于分组的随机采样一致性检验进行变换矩阵求解。算法使用Mexican hat特征检测算子进行两种图像特征的提取,对两种特征分别进行匹配,完成图像配准操作。实验结果表明,给出的Mexican hat特征检测算子在配准精度上不亚于当前主流检测方法,配准算法具有复现率高和运算速度快的优点。     

基于U-net分割与HEIV模型的遥感图像配准方法

在利用航拍遥感图像进行土地测量与变化检测时,需要对图像进行配准处理。为实现目标区域的高精度匹配,提出一种遥感图像配准方法。对图像进行U-net分割,以适用于小样本数据集的处理,针对不同区域特征的误差,将变量含异质噪声模型应用于配准参数估计,提高目标区域的配准精度。实验结果表明,与基于Harris角点的配准方法相比,该方法的全局平均配准精度提高41.39%,与基于SIFT特征点的配准方法相比,其感兴趣区域的平均配准精度提高16.67%。     

基于机器视觉的FPC嵌入式检测系统

针对FPC(柔性印刷电路板)缺陷的特点,设计了基于机器视觉的嵌入式检测系统;该系统以线阵CCD为视觉传感器,DSP为处理器核心,完成图像的采集和存储;基于局部自动阈值分割后的二值化图像,采用多尺度的数学形态学抑制噪声,突显边缘细节;结合线宽评价和局部生长的图像匹配算法,准确实现产品缺陷定位识别功能;实验结果表明:系统能准确识别检测产品中存在的各种缺陷,图像检测速度达到了每秒20帧,具有良好的实用性.     

基于角点定位的印刷品缺陷检测

通过CCD采集到的图像受光照及环境干扰存在大量噪声,本文首先用中值滤波去除噪声、保留图像边缘细节.缺陷检测中选择了基于角点的定位方法,该算法计算量小、速度快,能够满足在线印刷品检测的要求.定位后待检测图像需要与标准图像配准,通过图像减法得到差分图像,将其各象素与预先设定好的阈值进行比较,如果大于阈值,则记为缺陷点.本文...     

基于薄板样条的非刚体医学图像配准

非刚体图象配准是非线性的图像配准方法,它能够实现图像之间的配准,为提高医学图像配准精度,对于形变较大的多模图像的配准等都有着重要的作用.提出了一种基于薄板样条的3D/2D非刚体医学图象配准算法,算法首先提出一个混合能量公式,在配准的过程中,用薄板样条法实现全局配准,并通过仿真退火算法进行迭代,以缩小并确定变形的待配准区域.在局部的待配准区域,采用互信息的方法进行配准.解决了因特征点不足引起的不完整匹配问题,使得图像连续平滑,以得到较优的配准效果.     

一种基于模板和DCT变换的柔性电路板配准方法

针对柔性印刷电路板（FPC）生产检测过程中的效率、精度等要求,提出一种基于模板与离散余弦变换（DCT）描述子的配准方法。首先,为了解决配准的精度问题,由电路板文件工程图解析得到对应图像,为后续处理提供更好的模板图,再利用离散余弦描述子的频域能量聚集特点,在模板与被检测图像之间建立对应关系,从而计算出对齐参数。其次,使用mipmap技术处理模板,为配准阶段提供不同精度的模板图片,从而有助于精度及效率的提升。实验结果表明：该改进算法的最大误差和平均误差均比原方法小;对于电路板这种大分辨率的图像,在mipmap采样的模板条件下,可以获得较高的精度,且处理速度有较大的提升。     

基于改进模拟退火算法的医学图像配准

基于互信息的图像配准方法被广泛应用于医学图像配准,但其目标函数常常存在许多局部极值,干扰配准结果.提出了改进的下降单纯形-模拟退火混合算法.利用快速的下降单纯形法作局部搜索获得局部极值,再利用具有全局优化能力的模拟退火法来获取全局极值,从而实现CT-MR多模医学图像配准.实验表明,该混合算法与传统的单一算法相比,配准精度高,速度快.     

简单交互式医学图像隐式曲面配准方法

对高分辨率体数据构成的医学图像进行隐式曲面配准是一件耗时的工作,对于发育未完全的儿童头骨中包含的大量不连续空洞这样的复杂情况,全自动算法一般难以处理,为此提出一种交互式的快速配准方法.首先对一定范围内体数据进行采样得到目标点集;而后将定义在模板网格上的局部最刚性变换能量引入非刚性最近点迭代配准中作为自动配准框架;在此基础上,加入用户实时交互对局部区域结果进行调整与优化.实验结果表明,对于平均120万体素采样点,该方法能够在13 s内完成配准过程,并且与marching cubes结果具有相似准确度.     

基于邻域一致性的无人机航拍图像配准过程控制技术

由于无人机航拍图像的采样节点重叠度较高,所以在无人机航拍图像配准过程中无法避免像素点错误匹配的问题,提出基于邻域一致性的无人机航拍图像配准过程控制技术。根据无人机航拍图像配准区域划定标准,识别关键图像标注点,通过计算一致性测度值指标设计基于邻域一致性的无人机航拍图像融合方法。结合图像融合结果进行航拍图像地理定位,根据采样灰度因子的数值水平分析图像采样节点之间的重叠关系,对航拍图像进行坐标变换与几何校正。结合坐标变换与几何校正结果提取图像边界特征点,将特征点作为配准过程控制点,根据控制点分布质量与尺度空间极值实现无人机航拍图像配准过程控制。实验结果表明,在邻域一致性原则作用下,无人机航拍图像采样节点之间的重叠度明显下降,像素点错误匹配问题得到了解决,配准效果好。     

手机软板自动检测的图像预处理及分割方法

针对自动光学检测在手机软板缺陷检测中对图像处理的要求比较高的特殊性,研究了手机软板图像的预处理及分割的方法;根据手机软板图像存在的噪声多为椒盐噪声的特点,采用中值滤波的平滑方法;而LOG(Laplacian of Gaussian)的锐化方法既可以实现噪声的控制,又能对边缘进行检测,很适合图像的增强;在分割方法的选择上,根据其灰度分布特性,提出了一种改进的自适应阈值选取方法;实验结果证明了算法的有效性和可靠性,为进一步提高手机软板缺陷检测的准确性提供了保障。     

Image registration for automated inspection of printed circuit patterns using CAD reference data

An image registration approach for inspection of printed circuit patterns which has been validated on a prototype system is described. Theoffline procedure forms, selects, prioritizes, and sorts registration features from CAD-generated reference data. A feature is selected if it satisfies clearance rules that account for the maximum expecteddiscongruence between captured and reference images. The sorting scheme considers the detection complexity of a feature and its distance away from the center of the expected image, since outer features represent potential global distortions better. Theruntime registration procedure detects features and finds the parameters that transform pixels into reference data coordinates and vice versa. We represent robust feature-measurement techniques that offer accurate subpixel localization and verify feature authenticity. We describe an edge-detection technique based on a novel way of authenticating zero-crossings and a method that disqualifies edges detected on defects of the part under inspection.     

一种印刷电路板缺陷图像边缘信息提取方法

为了较好地提取印刷电路板缺陷图像边缘信息,提出了基于二阶曲线拟合、模式聚类与阈值比较法相结合的印刷电路板缺陷图像边缘信息提取方法。首先分析了最小二乘法拟合的基本原理;然后在此基础上提出了采用二阶曲线拟合法来设定阈值进行拟合得到大致的图像边缘,并分析了其基本原理;最后在模式聚类基础上利用阈值比较法选择适当阈值截取拟合曲线得到图像边缘点、去除噪声边缘点,连接各个图像边缘点可得到缺陷图像的边缘信息。用由显微镜及CCD获取的4幅印刷电路板缺陷图像进行了实验;从实验主观效果看,用该方法提取出图像边缘信息的效果较好,图像边缘比较连续,噪声点极少;从实验客观效果评价看,用该方法所得到的图像边缘信息熵较大。实验结果表明,该方法结合了二阶曲线拟合、模式聚类与阈值比较法优点,可较好地提取出印刷电路板缺陷图像的边缘信息。     

基于局部最优分析的纺织品瑕疵检测方法

针对复杂的含有周期变化图案的纺织品瑕疵检测,提出改进Markov随机场模型的无监督纺织品瑕疵检测方法.应用随机场实现周期性纺织品图像的瑕疵检测,利用Markov邻域特性,综合判断瑕疵区域.结合周期图像分割,确定Markov随机场最小图像块计算单元,降低算法的计算复杂度.在随机场势函数定义中,综合考虑相邻图像块的差异特性,结合Markov随机场的全局性判断瑕疵点的位置.引入模糊相似关系矩阵概念,求解改进后的模型参数,使所有图像块的局部能量达到最优.实验表明,文中方法对样本的查全率较高.     

基于视觉传感器的PCB缺陷检测系统的研究与实现

为了实现PCB缺陷的在线自动检测,设计了一种PCB缺陷自动检测系统,该系统主要由机器臂、电气控制系统以及视觉传感器系统等组成。通过可编程控制的图像采集系统获取高质量的原始视觉图像,利用图像处理实现对缺陷目标的自动检测及识别。实验结果验证了该系统检测PCB板缺陷的高效性和实时性。     

基于深度对比网络的印刷缺陷检测方法

基于传统图像处理技术的印刷缺陷检测方法鲁棒性差,而基于深度学习的目标检测方法则不完全适用于印刷缺陷检测任务的问题。为解决上述问题,将模板匹配方法中的对比思想与深度学习中的语义特征结合,提出用于印刷缺陷检测任务的深度对比网络（CoNet）。首先,提出基于孪生结构的深度对比模块（DCM）在语义空间提取并融合检测图像与参考图像的特征图,挖掘二者间的语义关系;然后,提出基于非对称双通路特征金字塔结构的多尺度变化检测模块（MsCDM）,定位并识别印刷缺陷。在公开的印刷电路板缺陷数据集DeepPCB与立金缺陷数据集上,CoNet的平均精度均值（mAP）分别为99.1%和69.8%,与同样采用变化检测思路的最大分组金字塔池化（MP-GPP）和变化检测单次检测器（CD-SSD）相比,分别提升了0.4、3.5个百分点和0.7、2.4个百分点,CoNet的检测精度更高。此外,当输入图像分辨率为640×640时,CoNet的平均耗时为35.7 ms,可见其完全可以满足工业检测任务的实时性要求。     

An efficient similarity measure approach for PCB surface defect detection

In this paper, an efficient similarity measure method is proposed for printed circuit board (PCB) surface defect detection. The advantage of the presented approach is that the measurement of similarity between the scene image and the reference image of PCB surface is taken without computing image features such as eigenvalues and eigenvectors. In the proposed approach, a symmetric matrix is calculated using the companion matrices of two compared images. Further, the rank of a symmetric matrix is used as similarity measure metric for defect detection. The numerical value of rank is zero for the defectless images and distinctly large for defective images. It is reliable and well tolerated to local variations and misalignment. The various experiments are carried out on the different PCB images. Moreover, the presented approach is tested in the presence of varying illumination and noise effect. Experimental results have shown the effectiveness of the proposed approach for detecting and locating the local defects in a complicated component-mounted PCB images.     

基于卷积神经网络的PCB缺陷检测

印刷电路板(PCB)在生产制造中由于生产工序等问题易导致电路板存在瑕疵缺陷,为提高对电路板缺陷的检测效率,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的电路板缺陷检测网络.该检测网络基于YOLO v4网络进行优化改造,针对于PCB制作精密、复杂,各类缺陷不易检测的难点,在优化后的网络中加入了基于细粒度空间域的长距离全局注意力机...