基于深度学习的ＰＣＢ芯片极性检测算法

电路板芯片极性检测是电路板缺陷检测的重要组成部分。针对传统电路板芯片尤其是小型芯片的极性检测算法准确性的不足,文中提出一种基于深度学习的电路板芯片极性检测方法。方法首先使用模板匹配对不同电路板上不同型号芯片进行识别定位;其次,对电路板参考图像与待测图像进行配准、灰度化、二值化,并对两幅图像进行差分处理得到差分图;最后,结合芯片识别定位结果提取差分图中的芯片区域,并采用提出的卷积神经网络实现对芯片的极性检测。实验表明,文中方法比传统方法具有更高的检测准确率,准确率可达98.26%,满足工业检测精度要求。     

基于LabVIEW的虚拟信号处理系统

传统的信号发生器只能产生正弦波、方波、三角波和锯齿波4种基本波形,而且体积庞大、接口不灵活、系统封闭、价格昂贵,针对这些缺点,本课题设计开发了一套基于虚拟仪器技术的信号的产生及数据处理系统,包括信号频谱分析及滤波.文中详细介绍了基于LabVIEW的信号处理系统的组建方法,重点阐述了用户界面及应用程序的设计.     

基于特征组合的多人脸跟踪算法

提出了一种融合肤色特征、ORB特征和运动状态估计的多人脸跟踪算法.该算法以多线程跟踪为基础,根据不同跟踪算法的适用特点,在未受肤色干扰时依靠基于分块加权的改进Camshift算法跟踪,在受干扰时则结合包含尺度变化的ORB特征匹配算法进行跟踪.算法同时利用Kalman滤波器修正跟踪误差,以提高跟踪效果.实验表明,基于特征组合的多人脸跟踪算法具有较好的跟踪准确性和实时性.     

基于LabVlEW的虚拟信号处理系统

传统的信号发生器只能产生正弦波、方波、三角波和锯齿波4种基本波形，而且体积庞大、接口不灵活、系统封闭、价格昂贵，针对这些缺点，本课题设计开发了一套基于虚拟仪器技术的信号的产生及数据处理系统，包括信号频谱分析及滤波。文中详细介绍了基于LabVlEW的信号处理系统的组建方法，重点阐述了用户界面及应用程序的设计。