微小接插件高精度分段检测中图像拼接方法

对接插件进行分段检测,运用改进的Harris图像拼接算法,自动选取最优阈值,引入Hu矩结合点特征对各特征点进行匹配,利用平均值法进行图像融合并消除拼接缝隙,将拼接全景图像与单幅采集图像导入相应的测量软件进行检测。结果表明,二种采集测量方式都能达到所要求的检测结果,但分段采集并用改进Harris算法实现拼接的全景图所测量的精度更高,更能满足高精度检测要求。     

基于图像处理技术的印刷电路板圆孔检测方法

PCB圆孔圆心的定位是决定PCB板精度和性能的重要因素之一.随着计算机图形技术的发展和完善,基于图像处理技术的快速检测方法逐渐被应用到PCB圆孔检测领域.提出一种新的PCB圆孔检测方法,这种方法首先用工业摄像机获取PCB图像,然后通过对采集的PCB图像进行预处理,提取PCB圆孔图像边缘,进而利用Hough变换检测圆,获得圆心坐标和半径.实验表明,本方法具有自适应特点,可以缩小精确定位的搜索范围,并在一定程度上提高检测速度,且所获圆心坐标准确.     

基于小波变换的PCB图像拼接

在印刷电路板(PCB)的机器视觉检测中需要通过图像拼接来得到整个PCB的图像,传统的图像配准拼接技术由于光照干扰效果不好.用图像的小波分解高频系数去掉反映光照渐变的低能量系数后,可以较好地避免光照不均匀的干扰,分别利用有效垂直高频系数的垂直投影和水平高频系数的水平投影可以快速水平配准和垂直配准,低频部分作拼接的灰度渐变平滑处理.     

基于双域特征的PCB图像拼接

在PCB贴片安装的机器视觉检测中,需要通过图像匹配拼接来得到整个PCB的图像.传统的图像匹配拼接技术精度效果不好,而且运算量大,采用双域特征法和先粗后细、粗细结合的搜索方法可使图像的频域和时域信息得以充分利用,并且在提高精度的同时减少了运算量,能满足流水线工作要求.实验结果显示了该算法的鲁棒性和快速、良好的拼接效果.     

一种基于深度学习的PCB图像字符检测方法

利用印刷电路板（PCB）残片图像的字符检索完整PCB图像,是解决PCB残片溯源难题的一种有效方法;为此,提出了一种高性能的PCB图像字符检测方法。基于残差网络结构实现特征金字塔的提取,设计双检测头进行字符区域预测,引入结构相似性损失函数优化网络;设计了一种适合PCB图像的字符区域热力图标签生成算法以训练网络;采用多种数据增强、多尺度检测等策略提高字符检测性能。在自建PCB图像数据集上进行测试,该方法的字符检测精准率为95.6%、召回率为92.4%;特别是综合指标F1为93.6%,优于对比方法,证明了针对PCB图像字符检测问题,所提出的综合检测方法可与当前自然场景图像字符检测的先进方法媲美。     

基于元胞自动机的棉制品图像的拼接方法

棉制品布面检测中,布面图像的采集很关键,通过棉制品图像拼接来得到一幅大范围完整的图像.用固定相机和调节运作台传输的速度可以人为的设定两幅图像重叠范围.先对待拼接的图像进行去噪和二值化,去掉较多的伪信息,来得到较好的图像轮廓信息;接着用元胞自动机模型进行图像边缘检测得到边缘信息;再提取出特征点进行图像拼接和融合后,得到一幅大视角的图像.实验结果证明这种方法可以有效地实现特征点较少的图像间的拼接.     

一种基于特征区域分割的图像拼接算法

针对图像采集和测量时需要将多幅图像拼接成一幅大图像的问题，提出了一种图像拼接算法，利用特征区域块分割技术来实现图像的拼接。用灰阶Sobel算子通过引入衰减因子对图像进行边缘检测得到不失真的灰阶边缘图，然后将灰阶边缘图进行三次样条插值处理，使特征区域块边缘的定位达到亚像素级，提高了图像边缘检测的精度，有利于图像的高精度拼接。实践结果表明，该算法简单易行，定位较准确，拼接效果好，能有效地克服图像质量的影响，当图像灰度值相差较大并且图像具有旋转时，该算法也能实现对图像无缝平滑拼接。     

基于等距序列图像的快速拼接技术

针对工程领域中经常需要采集多幅序列数字化图像，并将序列图像进行快速精确拼接、实时显示的需求，提出了一种基于等距序列图像快速拼接方法和数学模型。其利用图像匹配算法确定初始拼接点位置，采用精密光栅作为定位元件，准确测定拼接点位置，并获得等距序列图像，并利用所提出的数学模型可对序列图像进行一次性快速拼接。同时，在激光干涉仪上验证了数学模型，结果表明，提出的方法和模型在满足图像拼接精度的前提下，可大幅度提高拼接速度。     

基于边缘扩展相位相关的图像拼接算法

针对图像拼接算法中计算量大的问题,提出了一种基于边缘扩展相位相关的图像拼接算法。该算法采用迭代阈值分割法对图像进行边缘检测,并对检测出的边缘进行扩展相位相关计算,得出图像间的平移、旋转和尺度变化。利用这些参数拼接图像,用渐进渐出的方法实现拼接图像的融合。实验证明,该算法能够简化计算,并有效地实现图像的拼接。     

基于机器视觉的PCB板表面缺陷检测方法研究进展

基于机器视觉的缺陷检测方法可有效提高生产效率和降低质检成本,在现代化工业生产中得到了广泛应用.对基于机器视觉的PCB板表面缺陷检测方法涉及的图像采集系统、图像预处理技术进行综述;对基于图像分割、特征提取、机器学习和混合技术的检测算法进行分析,总结了各种算法的主要思想、适用范围以及局限性;同时对未来的发展方向进行了展望,...     

基于游程分析轮廓提取算法的改进

指出Capson游程分析轮廓提取算法存在的两点不足:一是所提取轮廓在水平方向凹形部分存在偏差;二是未考虑合并情况会导致提取复杂图案轮廓时出现部分轮廓丢失现象.通过增加分叉点和交汇点以及建立两种未考虑合并情况对应的规则,分别对这两点不足进行改进.实验表明,改进后的算法能精确提取任意复杂图案的全部内外轮廓,在提取高游程平均压缩率图像轮廓时耗时较少.该算法能实现流水线式并行轮廓提取,减少线阵扫描相机应用中等待数据获取的时间,提高在线检测速度,且成功应用于高精度PCB线路板缺陷检测系统,实现高分辨PCB图像轮廓快速准确提取.     

基于直方图峰值的PCB三维CT图像双直方图均衡算法 

为了改善PCB三维CT图像的对比度和动态范围,针对目前的双直方图均衡算法无法适应PCB图像特性的问题,提出一种基于直方图峰值的双直方图均衡算法。利用PCB三维CT图像的灰度直方图中的最大值对应于PCB基板的概率最大的先验信息,提出以直方图峰值所对应的灰度值为二分点对直方图进行二分,在其两侧分别进行直方图均衡增强,最后再合并增强结果。实验结果表明算法对PCB三维CT图像更具有针对性,增强效果更好。     

光学遥感影像快速镶嵌方法

针对遥感影像镶嵌存在的几何精度差和时间效率低等问题,提出一种快速镶嵌方法,主要包括自动配准、基于地理编码的镶嵌和色调调整3个步骤.在自动配准阶段,采用基于点特征匹配的自动配准方法既减少了工作量又提高了几何精度;在镶嵌过程中,根据地理坐标确定重叠区域,然后依据重叠频率确定多幅影像间的重叠关系和镶嵌顺序;在色调调整步骤中,基于Wallis变换进行整体色调调整,依据重叠区域大小分别采用基于最优接缝线的加权平滑处理和强制改正方法实现接缝线色调调整.对SPOT全色影像的镶嵌实验结果表明,这一技术流程能够实现多幅影像的快速镶嵌,镶嵌精度优于1像素,镶嵌后影像具有良好的整体效果.     

适于大口径精密光学表面疵病图像的拼接算法

在大口径精密光学表面疵病检测中,针对原有图像拼接算法在子孔径图像数目较多时易产生拼接错位的情况,提出了基于特征分类的多层次图像拼接算法.该算法分为特征分类和多层次拼接2部分：前一部分通过重叠区域内特征的提取和分类,将所有子孔径图像的重叠区域分为4类;后一部分针对4类重叠区域的不同特点,进行4轮拼接,最终得到全景图像.结果表明,该算法能有效避免由导轨累积定位误差和缺陷贯穿数个子孔图像的贯穿型直线特征导致的拼接错位,且较原有算法效率更高.因此,该算法对于实现大口径光学元件表面疵病的高分辨率检测具有重要意义.     

基于改进Graph Cuts的印刷电路板CT图像分割算法

基于锥束CT的印刷电路板(PCB)无损检测是近年来出现的新的PCB检测手段,但是CT图像中普遍存在的金属伪影容易导致PCB图像的错误分割。为了抑制金属伪影对PCB图像分割的影响,文章提出了一种基于图割的交互式分割方法。利用受金属伪影影响的PCB图像灰度分布特点设计了新的权值函数,并进一步利用了用户输入的信息,将用户选取的种子点信息作为计算区域项权重的重要参数。通过对多组印刷电路板图像进行分割实验比较,结果表明与经典的Graph Cuts和Grabcut等算法相比,文章方法在准确性方面有明显提高。     

局部特征在航拍图像拼接中的应用

针对航拍图像的特点和难点, 提出了一种基于局部特征的航拍图像拼接方法, 以提高拼接的质量和速度. 该方法利用多分辨率技术和局部特征对航拍图像序列进行配准. 通过仿射变换模型将拼接问题转化为像素点空间坐标变换的过程. 采用渐入渐出的图像融合算法, 消除拼接痕迹, 实现了色彩和亮度的平滑过渡. 实验结果表明, 该方法对航拍图像序列和视频图像拼接效果良好, 具有较高的实用价值.     

基于模糊集和Otsu理论的PCB图像分割算法

针对印刷电路板(Printed Circuit Board,PCB)的图像分割问题,对Otsu法进行了改进.即首先用基于Otsu法的双阈值分割方法分割出所需的模糊区域;然后根据PCB图像的特点,运用模糊集理论描述不良问题的能力,构造出图像的隶属度函数;最终形成了基于模糊集和Otsu的分割算法.利用该算法对各种PCB图像进行了分割实验,实验结果表明:该算法对PCB图像具有良好的分割效果.