【数字图像处理】基于Simulink的PCB孔位检测识别实验报告和代码

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【数字图像处理】基于Simulink的PCB孔位检测识别实验报告和代码。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

引言

需要一种图像处理系统来检测印刷电路板(PCB)中的小孔,并将它们的位置与预定义的规格进行比较。本实验的主要目的是处理图像,以便可以显示检测到的孔位置的覆盖(例如使用红色标记)以及预定义位置的覆盖(例如使用绿色标记)。图1中显示了一个样本图像(部分)。如果有任何孔不正确,通过查看组合图像应该是显而易见的。第二个目标(如果时间允许)将自动生成一份清单,列出不存在的任何小孔的坐标,以及距离指定位置超过0.3毫米的任何孔的坐标。

这个实验室练习涉及解决两个问题。第一个问题是将图像与钻头的坐标系对齐。黑板上提供了一个包含小钻孔坐标的文件。电路板的面积约为74 mm,坐标以0.1 mm为单位。注册应使用图像覆盖进行视觉确认。

然后必须对图像进行处理,以识别小钻孔的位置。然后生成第二图像覆盖。所有的大洞都应该被忽略。

为了达到最终目标(定量分析),必须将钻孔的坐标转换成列表格式,并设计一个程序来找到坐标和钻孔之间的对应关系。

实验步骤

1. 建立模板图像分析系统

将下图所示的系统设置为 Simulink 模型(在实验室中进行实验时,您将使用指向 PCB 的实时摄像头)。 “Image From File”、“Estimate Geometric Transform”、“Warp”、“Draw Markers”和“Video Viewer”块来自计算机视觉系统工具箱 (CVST),常量块来自 Sources。 “pcb.bmp”文件(分辨率为 1280x720)和“小孔”模型可以从 Blackboard 下载。将“Image From File”块的输出数据类型设置为 double。 “Estimate Geometric Transform”块需要为投影变换指定至少四个对应点。现在,我们可以通过一个常量块简单地给出任意四个点文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-731461.html

到了这里,关于【数字图像处理】基于Simulink的PCB孔位检测识别实验报告和代码的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 基于FPGA的数字图像处理【1.0】

            最近几年图像处理与机器视觉的发展非常迅速,图像处理领域也被认为是未来几十年最有前途的领域之一。         随着现代图像及视频处理技术的不断发展,人们对图像处理提出了新的要求,图像处理系统的硬件体积越来越小,实时性也越来越好。特别是最

    2024年04月14日
    浏览(36)
  • 【Python数字图像处理】基于LAB空间的图像去阴影方法

    整体架构流程 (1)阴影区域检测 ①LAB颜色空间 ②阴影检测 ③代码  (2)阴影去除 ①在LAB空间上对单独目标区域去除阴影 ②处理每个阴影区域 ③代码 (3)阴影边缘校正 ①中值滤波器的实现 ②调用中值滤波器 ③代码 效果展示 ①环境图片 ②文档上的阴影 全部代码 基于CNN的进阶方

    2024年02月20日
    浏览(40)
  • OpenCV数字图像处理基于C++:边缘检测

    边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题,边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。 图像边缘检测大幅度地减少了数据量,并且剔除了可以认为不相关的信息,保留了图像重要的结构属性。有许多

    2024年02月05日
    浏览(56)
  • 数字图像处理 基于OpenCV的景深融合算法

            景深 合成是对显微镜头连续变焦时采集的非平面物体的图像序列进行分析,提取序列里每一帧图像中聚焦相对清晰的区域,然后对这些区域按其位置进行聚焦清晰度竞争、图像 融合 ,形成一幅新的各区域都清晰的全 景深 的图像。         这里算法的前提是图像

    2024年02月14日
    浏览(46)
  • 基于VC环境下调用MATLAB实现数字图像处理(附上完整源码+图像+说明)

    在VC环境下调用MATLAB实现数字图像处理是一种常见且有效的方法。下面将介绍如何在VC环境下调用MATLAB实现数字图像处理的步骤。 首先,确保你已经安装了MATLAB和Visual Studio,并且已经将它们正确配置。确保你已经安装了MATLAB的编译器支持包(MATLAB Compiler Runtime或MCR)。 在Vis

    2024年02月15日
    浏览(41)
  • 数字图像处理 基于matlab、opencv计算图像的梯度方向和梯度幅值

            图像可以被视为标量场(即二维函数)。          通过微分将标量场转换为矢量场。         梯度是一个向量,描述了在x或y方向上移动时,图像变化的速度。我们使用导数来回答这样的问题,图像梯度的大小告诉图像变化的速度,而梯度的方向告诉图像

    2024年02月13日
    浏览(40)
  • 数字图像处理——大作业 基于车道信息的违法车辆车牌识别

    车牌识别系统广泛应用于交通管理、收费站、城市交叉口、港口和机场、机动车检测、停车场管理等不同的场所,对提高这些场所交通系统的管理水平和自动化程度具有重要的意义[1]。车牌自动识别系统主要包括车牌定位、车牌分割、车牌字符识别三部分。 其中,仅就车牌字

    2024年02月07日
    浏览(55)
  • (数字图像处理MATLAB+Python)第五章图像增强-第二节:基于直方图修正的图像增强

    基于直方图修正的图像增强 :是一种常见的图像处理方法。该方法通过对图像的像素值分布进行调整,以改善图像的对比度和亮度等视觉效果。具体地,直方图校正方法将图像的像素值转换为一个新的值域范围,使得像素值的分布更加均匀,从而增强图像的细节和对比度。这

    2023年04月19日
    浏览(51)
  • 人工智能|深度学习——基于数字图像处理和深度学习的车牌定位

    车牌识别Vehicle License Plate Recognition VLPR) 是从一张或一系列数字图片中自动定位车牌区域并提取车牌信息的图像识别技术。车牌识别 以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础,是现代智能交通系统的重要组成部分,广泛应用于日常生活中,如 停车场收 费管理,车

    2024年02月21日
    浏览(45)
  • 76、基于STM32单片机车牌识别摄像头图像处理扫描设计(程序+原理图+PCB源文件+相关资料+参考PPT+元器件清单等)

    单片机主芯片选择方案 方案一:AT89C51是美国ATMEL公司生产的低电压,高性能CMOS型8位单片机,器件采用ATMEL公司的高密度、非易失性存储技术生产,兼容标准MCS-51指令系统,片内置通用8位中央处理器(CPU)和Flash存储单元,功能强大。其片内的4K程序存储器是FLASH工艺的,这种单

    2024年02月12日
    浏览(53)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包