PCB板圖片的處理技術(shù)研究論文
1 緒論
本文通過(guò)對(duì)由相機(jī)獲取的 PCB 圖片，在 MATLAB 軟件中對(duì)圖像進(jìn)行必要處理，并對(duì)各種處理方法進(jìn)行比較，從而找到較好的PCB 圖片處理方法。使電路板的質(zhì)量檢測(cè)水平提高，PCB 的印刷效率得到有效提高。本文中對(duì) PCB 圖片的處理大致如下：a.PCB 原圖像采集；b.圖像平滑處理；c.比較并選取合適的濾波方法；d.圖像增強(qiáng)；e.比較各種算子處理后的 PCB 圖像。
2 圖像預(yù)處理
對(duì)印刷電路板圖片的拍照過(guò)程中，相機(jī)的電子擾動(dòng)、周?chē)h(huán)境光照的變動(dòng)等因素會(huì)產(chǎn)生噪聲，進(jìn)而使圖片的質(zhì)量下降。圖像預(yù)處理可使噪聲污染得到緩減，信噪比得到提高。對(duì)于 PCB 圖片而言，主要受到兩類(lèi)噪聲污染，分別為椒鹽噪聲以及高斯噪聲。通過(guò)平滑方法處理圖像上混雜的噪聲，但去噪能力越強(qiáng)，損失的圖像細(xì)節(jié)就越多，從而圖像變得越模糊。所以平滑處理圖片的`時(shí)候，需要據(jù)情況平衡濾波效果和圖像細(xì)節(jié)。
中值濾波：先設(shè)計(jì)滑動(dòng)窗口，求出像素點(diǎn)灰度值的中值 m.用 m 代替窗口中全部像素的灰度值 ai.當(dāng)窗口內(nèi)的像素點(diǎn)數(shù)目為單數(shù)，中值 m 就是灰度值 ai按遞增或遞減的順序排列后處于中心的灰度值；若像素點(diǎn)數(shù)目為偶數(shù)，中值 m 是將灰度值 ai按遞增或遞減的順序排列后處于中心的二像素灰度值的期望。
3 圖像增強(qiáng)
圖像銳化就是為了使圖像中物體的邊緣與輪廓更明顯，通過(guò)灰度差分法提取邊緣及輪廓。但是由于邊緣和輪廓的方向有任意性，而差分運(yùn)算的方向是一定的，拉普拉斯，梯度，Sobel,Prewitt 等是具有各向同性特性的銳化方法。
3.1 Sobel 尖銳化
其中前面的算子是用于橫向的銳化，后面的算子則是用于縱向的銳化。
3.2 拉普拉斯銳化算法
拉普拉斯銳化算法是典型的與邊界方向沒(méi)關(guān)系的二階微分算法，對(duì)噪聲的敏感系數(shù)比一階微分算子高，采用二階微分算子能夠獲得較豐富的原圖片詳情。下面為二階微分銳化的推理：
由以上的推導(dǎo)，寫(xiě)成模板系數(shù)形成就是拉普拉斯算子，具體形式如下：
現(xiàn)簡(jiǎn)單地對(duì)照二階與一階微分的圖片銳化效果。以 Sobel 與拉普拉斯為例做對(duì)照。Sobel 算子只提取較少的邊緣細(xì)節(jié)，它提取的邊緣較為粗糙，而拉普拉斯算子反映的邊緣信息中包含了很多的細(xì)節(jié)，但是它所提取的邊緣有些許模糊。邊緣檢測(cè)的內(nèi)容有兩點(diǎn)：檢驗(yàn)?zāi)繕?biāo)的邊界點(diǎn)、補(bǔ)充部分邊界點(diǎn)或者去掉部分邊界點(diǎn)，然后使這些邊界點(diǎn)用完整的線相連。
4 印刷電路板圖片的具體處理
5 結(jié)論
對(duì)于本文中所選的 PCB 圖片以及類(lèi)似的 PCB 圖片，中值濾波是較理想的濾波方式；Sobel、拉普拉斯銳化算法比 Sobel 方法更加尖銳化，但是由于原圖片質(zhì)量不太理想，導(dǎo)致偶爾有斷點(diǎn)。因此檢測(cè)印刷電路板，原始圖片的采集也很關(guān)鍵�？梢赃\(yùn)用本文的中值濾波與拉普拉斯算子去處理類(lèi)似文中的 PCB 圖片。從而有效提高 PCB板錯(cuò)誤檢測(cè)水平。
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