基于编码结构光视觉的印刷电路板焊点检测系统设计

针对现行自动光学检测系统精度低、成本高的问题,设计了一套基于编码结构光视觉的电路板焊点检测系统。利用Gray码的离散、容错率高等特征,结合相移以克服相位模糊的缺点,消除了边缘扩散对条纹边缘定位的影响。创新设计焊点的定位方法,利用三维坐标提取高度差异的优势,将焊点的定位转换为阴影边缘的定位获取。试验表明:该方法能有效地将电路板重构最大误差降至0.82 mm,耗时5 413 ms,满足实时和精度的要求。通过试验对比,论证了投射Gray码与相移图案比单纯采用Gray码精度更高,能够更好地体现焊点细节,实现焊点的精确定位与检测。基于编码结构光视觉的电路板焊点检测,在提高系统可靠性的同时,能有效缩减成本,可推广应用于激光测距、合成孔径雷达等涉及相位测量的领域。     

基于规则和对称分析的眼睛定位方法

为了提高人眼定位算法的准确性,本文提出了一种基于规则和对称分析的人眼快速定位方法.该方法首先在多阈值得到的二值化图像上应用灰度形态学和连通区域检测算法提取人眼、嘴巴特征候选块,并对用粗过滤规则得到的人眼区域进行对称检测,最后利用细过滤规则和人眼对称轴信息进行眼睛的精确定位.实验结果表明,对称信息的添加大大提高了人眼定位的准确性.     

智能手机PCBA圆形焊点轮廓自适应提取EI北大核心CSCD

智能手机印刷电路板装配(printed circuit board assembly,PCBA)集成度高、焊点间隙小,小视场下成像易引入噪声,圆形焊点边缘粘合、断缺现象明显,导致圆形焊点轮廓提取准确性不高.为此,提出PCBA圆形焊点轮廓自适应提取算法.首先,采用引导滤波算法,在有效地抑制噪声的同时捕捉圆形焊点边缘梯度信息;其次,依据自适应OTSU分割算法实现焊点区域分割,采用8邻域边界跟踪算法及Canny算子提取圆形焊点轮廓信息;最后,利用圆形焊点的轮廓几何特性和边缘滑动窗口机制对轮廓信息进行筛选,从而获得更精细的圆形焊点轮廓.在实验设备采集的90幅PCBA图像数据集上与3种典型方法进行实验的结果表明,所提算法的精确率、召回率、F值分别为96.96%,97.88%,97.42%,运行时间为310 ms,可快速、有效地提取出PCBA圆形焊点轮廓.     

DW设备电气焊点的定位与识别技术研究

DW设备中电气焊点的形状很多,为了实现其焊接过程的自动化,必须能准确地定位和识别这些焊点。出于对实际情况的考虑,本文提出了一种基于图像处理的自动定位和识别方法。首先,采用自适应阈值分割技术实现对图像特征区域的增强;其次,采用Canny边缘检测算子精确定位特征区域边缘;再次,在特征区域边缘内执行膨胀算法获得闭合完整的特征区域;最后,利用模板匹配技术实现焊点特征的定位和识别。实验结果表明,本文提出的方法有效地解决了DW设备中焊点的定位和识别问题。     

基于最小二乘拟合的 PCB 板焊点定位*

在PCB板的生产过程中,为了满足实时性检测和快速准确定位的要求,根据 PCB板的颜色特征和焊点的形状特征,论文提出一种基于最小二乘法拟合圆的快速定位方法。首先对图像进行校正;然后利用背景和焊点区域颜色的明显差异,选择其单通道显示并进行形态学操作,从而突出显示焊点区域;最后针对焊点轮廓为圆形这一关键特征,采用最小二乘法对其进行拟合,从而确定圆心和半径。实验测量结果表明了文中算法的的有效性。     

基于边缘平滑性的图像拼接定位盲取证算法

为在像素级上提高对图像拼接区域的定位精度,分析图像中自然边缘像素点和拼接边缘像素点与其邻域像素点之间存在的平滑过渡关系,提出一种有效的图像拼接盲取证定位算法。对图像中所有的边缘像素点提取平滑度相关性标量值,将其与判决阈值进行比较,得到拼接边缘,定位拼接区域。在标准拼接图像数据集中的实验结果表明,该方法能够有效提高图像拼接区域的定位精度。     

基于字符边缘颜色多分量信息的车牌定位方法

针对复杂环境下的车牌定位,提出利用车牌字符边缘颜色多分量信息特征的定位算法,分别提取车牌底色像素点和字符色像素点,排除没有字符色像素点相邻的底色纹理像素点。由于字符色与底色的相互影响,字符边缘处色度、饱和度分量都有较窄的范围,可缩小车牌的搜索区域。结果证明该特征有助于车牌的准确定位,可确定车牌颜色,同时运算多在二值图上进行,速度快。     

基于SWT区域对比度像素提取的多聚焦图像融合

在多聚焦图像融合算法中,针对多分辨率系数融合法无法提取源图像清晰像素点和分块法存在的块效应的现象,从多聚焦图像清晰像素点和人眼视觉对比度的特征出发,利用平稳小波变换(SWT)的非下采样性和平移不变性,定义基于SWT的图像像素点区域对比度作为提取像素点的依据,在研究区域对比度邻域大小对像素点提取影响的基础上,设定适合的阈值建立提取模板,对多聚焦源图像中清楚区域的像素点进行提取,并对小部分未能提取的像素位置采用基于局部能量策略进行融合。仿真实验结果表明,新算法既有效地提取源图像的清晰像素点,又改善了块效应现象,融合效果有了很大提升。     

基于奇异点邻域结构的三维人脸识别方法

提出一种新的基于奇异点邻域结构的三维人脸识别方法.首先,在人脸纹理图像上分割目标区域,划分特征子区域,提取二维奇异点和奇异点邻域结构;然后,在人脸空间几何信息上标记三维奇异点及其邻域结构,并以奇异点和奇异点邻域结构的三维信息表征人脸特征;最后,采用奇异点邻域结构最近点方法识别人脸身份信息.实验结果表明,所提出方法在三维人脸识别方面具有较高的识别准确率和较好的鲁棒性能.     

柔性电路板硅胶帽定位缺陷视觉检测算法研究

柔性电路板生产过程中,按键硅胶帽在粘贴到电路板上之前需经过定位平台的定位,在定位过程中会产生漏置孔、孔外硅胶帽、倒置硅胶帽和歪斜硅胶帽等位置和状态上的缺陷.本文提出了一套基于机器视觉的柔性电路板硅胶帽定位缺陷在线检测方法.首先,利用相机双目标定完成图像融合,然后,利用灰度直方图分割模板图像获取定位模板坐标数组,基于仿射变换校正图像位置,基于高斯滤波后动态阈值分割提取有效区域范围,最后,基于平均灰度值差异提取漏置孔缺陷,基于坐标模板匹配提取孔外硅胶帽缺陷,基于区域欧拉数和形态上的特征提取歪斜硅胶帽和倒置硅胶帽缺陷.根据提出的方案研制了样机,现场测试结果表明,该检测方案能够有效地实现上述缺陷的在线检测,具有较高的准确率和精度.     

基于主题模型的高分辨率遥感影像变化检测

提出一种基于主题模型的高分辨率遥感影像变化检测方法。将前后两期遥感影像对应的像素点对作为基本单位,提取其邻域亮度相关度、均值、标准差以及邻域回归直线的斜率、截距等低层次特征,在此基础上映射得到像素点对的高层次视觉单词特征,并通过潜在狄利克雷分配模型进行分析,挖掘其潜在的主题信息,即变化与不变,从而实现变化检测。实验结果表明,该方法能够有效检测高分辨率遥感影像的变化。     

车牌定位中宇符边缘色彩信息作用研究

研究了字符边缘色彩信息对车牌定位的作用.在HSV色彩空间中,字符边缘处色度、饱和度处于特定的较窄范围,分别提取出车牌底色色彩像素点和字符色色彩像素点,再利用图像水平方向纹理得到车牌底色纹理,最后排除没有字符色像素点相邻的底色纹理像素点.实验结果表明,该方法适应性强、定位速度快,可在定位的同时确定车牌颜色.     

基于数学形态学和行扫描的车牌定位算法

提出了一种基于数学形态学和行扫描的车牌定位算法：首先利用数学形态学使车牌区域形成一系列的连通候选区域;然后结合车牌的特征及白像素点数的统计,利用行列扫描对车牌精确定位。实验结果表明,该算法定位效果好、速度快,可用于对实际车牌图像的定位。     

基于强化学习的图像不确定性目标域提取仿真

相比于输入图像的整体像素点,不确定性目标所占像素点偏少,且由于物体朝向不同,对应特征也不同,导致图像不确定性目标提取的难度较大。提出一种新的基于强化学习的图像不确定性目标域提取方法。将图像输入加权双边滤波器中,将其分为高频区域和低频区域,在Curvelet变换的基础上保留图像细节信息。消除图像噪声,并采用限邻域EMD方法增强图像质量。建立自适应性模型,将预处理后的图像输入至上述模型中,通过混沌同步方法在分数阶非线性网络中提取图像像素点特征,以此实现图像分割。应用强化学习建立图像不确定性目标域提取的马尔科夫决策,获取图像的类别信息和区域结构,图像不确定性目标域的提取。仿真结果表明,研究方法能够精准提取图像像素点特征,查全率和查准率高于90%,J指数以及F检验值的平均值可达0.8以上。     

基于条件笔画密度提取的文本定位方法

为了解决视频检索中文本定位精确度不高的问题,提出一种基于条件笔画密度提取的文本定位方法。根据文本笔画的特征对视频图像中的文本进行初步定位,用基于条件密度的方法滤去一部分非文本区域,再利用动态形态学对提取的文本区域精确定位并对其优化得到最终的文本区域。实验结果表明,该方法能滤去大部分非文本信息,得到相对精确的文本区域,并且定位效果较好。     

多特征融合的医学影像颜色感知算法

针对现有的医学影像主要以灰度图像的形式呈现,特征单一,不能充分表达图像信息等问题,提出多特征融合的医学影像颜色感知算法.首先通过提取多个方向的梯度特征以及融合原始亮度特征保留图像更多信息,在相似区域选择代表点,建立像素点的层次结构减少计算量;然后对顶层像素点利用流形学习和自顶而下的插值方法计算所有像素点的低维坐标;最后将低维坐标投影到颜色空间得到相应的彩色医学图像.在正常MRI影像、正常的CT影像以及带有疾病的MRI影像上进行实验的结果表明,文中算法对医学灰度图像进行着色后具有丰富的色彩信息;相比传统的颜色迁移算法,该算法具有更高的清晰度和目标背景对比度指标.     

基于目标轮廓几何特征的电容元件定位方法

随着印刷电路板(PCB)生产工艺愈加复杂,电容元件的定位识别难度也随之增加。在实际生产中,为了节约成本、减少出错率,需要在焊接之前对电路板进行检测,同时为了固定电路板上元器件,一般会使用压板固定电路板。针对此种情况,提出一种复杂背景下被遮盖电容元件的定位方法,通过对采集到的PCB图像进行预处理、阈值分割、边缘提取和Harris角点检测等操作,进而根据电容元件目标轮廓的几何特征对元件进行定位。该方法已经在实践中得到应用,定位准确率高、速度快,能广泛应用于实际生产中。     

基于邻域特征与聚类的图像分割方法

提出一种基于邻域特征和聚类的图像分割方法。该方法提取像素点的5维邻域特征,利用渐进聚类方法使同类元素具有较高的相似度、不同类元素相似度差别较大,从而对图像中的像素进行归类划分,实现目标图像的正确分割。实验结果表明,该方法能准确定位图像边缘,具有较强的抗噪性和较高的分割精度。     

一种人脸图象中瞳孔中心的提取方法

本文提出一种人脸灰度图象中瞳孔中心精确提取的方法。首先采用积分投影法自动检测眼睛区域，然后利用灰度变化的强度、方向信息进行边缘提取和上、下眼睑轮廓跟踪，探讨基于眼睛几何特征的瞳孔中心精确定位方法。所采用的眼睑轮廓跟踪方法与传统的模板匹配法相比较，对眼睛特征的先验知识依赖程度较低，对不同类型的眼睛具有很好
好的适应性。所提出的瞳孔中心精确定位方法，与Hough变换的中心定位法相比较，计算量更小，且实验结果表明该方法具有很高的精确度。     

PCB板上插针型二极管的极性检测算法研究

随着电子行业的不断发展，PCB板上电子元器件密度越来越高，元器件的放置正确与否直接影响电路板的生产质量，其中极性电子元件的正负极反接会对电路板造成极大的伤害。插针型二极管作为PCB板上一个重要的具有极性的元器件，起到检波、整流、稳压、限制电流的流动方向等作用。针对在线实时检测PCB板上插针型二极管极性的实际状况，提出了基于目标外形特征的几何匹配算法与颜色提取算法相结合的检测方法。基于目标外形特征的几何匹配算法对于光照的影响不是很敏感，可以有效地处理遮挡问题，对于非刚性变形也可以得到满意的效果。针对插针型二极管金属管脚反射明显的特征，提出了基于改进的图像增强方法和颜色提取算法相结合的极性检测算法。