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基于MATLAB的数字图像处理技术在检测芯片载板上芯片数量的应用.zip

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简介:
本项目利用MATLAB开发了一套针对检测芯片载板上芯片数量的数字图像处理系统。通过算法优化和图像分析,实现了高效、准确的芯片计数功能,适用于生产线质量控制需求。 在MATLAB环境下实现基于数字图像处理技术的芯片载板上芯片数量检测功能。`main1.m` 文件包含了完整边界的芯片载板算法的主要代码,在当前文件夹中直接运行该脚本可以获取识别第一个芯片载板过程中生成的所有图片。同样,`main2.m` 文件则用于不完整的芯片载板情况下的处理逻辑,执行此脚本后可以获得第二个芯片载板在检测过程中的相关图像。 此外还有几个辅助函数: - `find_loc.m`: 该文件负责寻找不规则四边形的四个顶点位置。输入为待识别图片,输出则是左上、左下、右上和右下的坐标。 - `cor.m` : 在处理第一个芯片载板时用于优化直角定位的功能模块,它会对指定区域内(以B, C两点固定)对A点周围进行搜索并找到最接近直角的顶点位置。 - `cal_a.m`: 通过给定三个顶点坐标计算出BA和BC在A处的角度大小。 - `pt.m` : 对图像执行透视变换操作,输入包括原图及其四个关键顶点的位置信息,输出则是经过转换后的结果图片。 - `scan.m`:负责最后的阈值扫描步骤。接受一张待处理的图片以及方形扫描区作为参数。 以上这些文件和函数共同构成了一个完整的检测流程,用于自动化地识别并计数芯片载板上的所有芯片数量。

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客服
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  • MATLAB.zip
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    本项目利用MATLAB开发了一套针对检测芯片载板上芯片数量的数字图像处理系统。通过算法优化和图像分析,实现了高效、准确的芯片计数功能,适用于生产线质量控制需求。 在MATLAB环境下实现基于数字图像处理技术的芯片载板上芯片数量检测功能。`main1.m` 文件包含了完整边界的芯片载板算法的主要代码,在当前文件夹中直接运行该脚本可以获取识别第一个芯片载板过程中生成的所有图片。同样,`main2.m` 文件则用于不完整的芯片载板情况下的处理逻辑,执行此脚本后可以获得第二个芯片载板在检测过程中的相关图像。 此外还有几个辅助函数: - `find_loc.m`: 该文件负责寻找不规则四边形的四个顶点位置。输入为待识别图片,输出则是左上、左下、右上和右下的坐标。 - `cor.m` : 在处理第一个芯片载板时用于优化直角定位的功能模块,它会对指定区域内(以B, C两点固定)对A点周围进行搜索并找到最接近直角的顶点位置。 - `cal_a.m`: 通过给定三个顶点坐标计算出BA和BC在A处的角度大小。 - `pt.m` : 对图像执行透视变换操作,输入包括原图及其四个关键顶点的位置信息,输出则是经过转换后的结果图片。 - `scan.m`:负责最后的阈值扫描步骤。接受一张待处理的图片以及方形扫描区作为参数。 以上这些文件和函数共同构成了一个完整的检测流程,用于自动化地识别并计数芯片载板上的所有芯片数量。
  • MATLAB源代码M文件夹-DIP:利MATLAB中编写程序以计
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    本项目提供一系列MATLAB M文件,用于执行数字图像处理任务,特别是针对计算芯片载板上芯片的数量。通过先进的图像分析算法,准确识别并计数每个载板上的芯片,助力电子制造业的自动化与效率提升。 在MATLAB源代码的m文件夹DIP中使用数字图像处理技术进行芯片载板上的芯片数量检测编程。main1.m文件包含了完整边界芯片载板算法的主要代码,直接运行此文件可以得到识别第一个芯片载板过程中产生的所有图片。main2.m文件包含不完整的芯片载板算法主要代码,直接运行它则可获取第二个芯片载板识别过程中的图像。 find_loc.m函数用于在检测第一块芯片载板时寻找四个顶点的位置坐标,输入为需要处理的图片,输出则是左上、左下、右上和右下的顶点位置。cor.m文件中包含的功能是在定位第一个芯片载板的过程中找到最接近直角的角度,通过给定三个点A, B, C(固定B和C),对A周围半径2以内的坐标进行遍历查找,并输出与BC形成角度最接近90度的A的位置。 cal_a.m文件则用于计算由三点ABC构成的BA、BC在A处形成的夹角大小。pt.m函数负责将图片按照指定顶点位置(左上,右上,左下和右下的坐标)进行透视变换,并输出处理后的图像。最后,scan.m文件提供了一个阈值遍历算法来识别芯片数量等信息。
  • XC7022-V1.4.0
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    数字图像处理芯片XC7022-V1.4.0是一款高性能集成电路,专为加速图像和视频处理任务设计,适用于计算机视觉、监控系统及移动设备等领域。 XC7022是一款高性能的数字图像处理系统级芯片(ISP SOC),专为视频监控、行车记录仪等领域设计,在V1.4.0版本中提供了强大的图像处理能力,支持多种分辨率与帧率,如1080p@30fps和720p@60fps,确保高质量的实时视频流。 该芯片集成了多项高级图像处理功能: - 黑电平矫正:消除暗电流噪声。 - 坏点矫正:修复像素缺陷。 - 去光圈效应处理:减少由于镜头孔径变化导致的质量下降问题。 - 空域去噪:通过算法降低图像中的噪点。 - 自动白平衡和自动曝光增益控制,适应不同光照条件下的色彩与亮度调整; - 自动对焦、去马赛克及伽玛曲线校正以恢复细节并改善对比度; - 色彩饱和度调节、对比度优化以及特殊效果滤镜增强图像美感; - 边缘锐化提升轮廓清晰度,色域平滑处理使颜色过渡更加自然,并支持裁剪缩小功能适应各种显示需求。 此外,XC7022还具备高动态范围(HDR)和宽动态范围(WDR),在强光与黑暗场景中捕捉更多细节。接口方面包括MIPI 2对数据线的发送/接收引脚,最高传输速率可达960Mbps;I2C从机及主机接口用于控制摄像头通信;PLL支持6至27MHz输入时钟频率,并兼容1.8V、2.8V和3.3V IO电压。工作温度范围为-40°C到105°C,封装形式采用标准的0.4mm间距5x5 QFN40封装。 文档中还包括了XC7022引脚定义及内部功能框图等详细信息,对于开发者理解与应用这款芯片至关重要。它是一款集成度高、功能全面的产品,在视频监控和行车记录仪领域提供了卓越的支持以提高图像质量。
  • MATLAB边缘
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    本文章介绍了如何利用MATLAB进行高效的数字图像边缘检测技术,详细解析了相关算法和实现步骤。 8.4.2 边缘连接问题:如果边缘明显且噪声水平较低,可以将边缘图像二值化,并将其细化为单像素宽的闭合连通边界图。然而,在非理想条件下,这种边缘图像可能会出现间隙,需要进行填充以完善连接。
  • MATLAB与人脸.pdf
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    本论文探讨了利用MATLAB进行数字图像处理及人脸识别的技术方法,深入分析了相关算法的应用,并提供了实践案例。 在计算机科学领域内,数字图像处理是一项关键技术,用于分析、理解和操作图像数据。作为一种强大的数值计算与数据分析平台,Matlab非常适合进行图像处理的研究和开发工作。这篇论文主要探讨了如何使用Matlab实现人脸识别技术,在这一过程中包括了对图像预处理、特征提取以及人脸检测的应用。 自20世纪60年代起,人脸识别技术便已出现,并随着科技的发展逐渐成为生物识别领域的重要分支之一。这项技术依赖于人类面部的独特生物特征来识别个体身份,广泛应用于安全监控和身份验证等领域中。利用Matlab进行人脸检测时,首先需要从整个图像中定位出人脸区域并将其与非人脸部分区分开。 论文提到的一个关键技术是YCbCr色彩空间的运用。这是一种常用的彩色图像表示方式,由亮度分量Y以及两个色差分量(Cb和Cr)组成,在人脸识别过程中非常有用。面部皮肤在该颜色空间内具有特定的颜色分布特性,通过设定阈值可以有效地区分人脸与背景。 接下来通常会将图像转换为灰度图以简化后续处理过程,并在此阶段可能会引入噪声问题,因此需要使用诸如高斯滤波器之类的平滑滤波技术来减少噪声并提高图像质量。在进行边缘检测时,Canny算法或Sobel算子等方法被用来生成二值图像以便于进一步的分割操作。 通过膨胀和腐蚀等形态学处理手段可以去除小噪音点以及非人脸区域,从而更准确地界定出人脸边界。此外还可以根据目标物体的长宽比、面积等几何特征来过滤掉不符合条件的目标以提高检测精度,在面对表情变化或发型服装背景干扰时表现出一定的鲁棒性。 综上所述,这篇课程设计详细介绍了基于Matlab的人脸识别流程,涵盖了理论分析、实验方案制定以及数据处理和结果评估等方面内容。学生通过该项目不仅掌握了数字图像处理的基础技能,并且了解了如何在实际问题中应用这些技术手段;同时提升了独立思考能力及编程技巧,在计算机科学尤其是图像处理领域进一步研究方面奠定了坚实基础。
  • MatlabLena
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    本研究利用MATLAB软件对经典的Lena测试图像进行多种数字信号处理操作,涵盖滤波、增强和压缩等关键技术。 在MATLAB中对lena对象进行灰度图直方图提取及均衡化处理,并针对RGB模式下的图片执行色彩均衡化操作。然后使用Isodata和Ostu两种方法进行图像分割。
  • AU7860音频解决方案
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    AU7860是一款专为高性能数字音频处理设计的专用集成电路。它集成了先进的Codec技术和灵活的配置选项,适用于广泛的音频应用场景,如语音通信和多媒体播放等,显著提升了音质与用户体验。 专注于提供数字音频主控芯片的集成电路技术有限公司将在IIC China 2013深圳展会上展示基于AU7860主芯片的数字音频解决方案,包括AU7860数字录音方案以及针对车载音响、Boombox音响市场的USB iPhone/iPad/iPod高性能数字音频解码整体解决方案。 AU7860芯片集成了增强型MCS51微控制器(支持10倍速)、硬件MP3/WMA/WAV解码功能,具备全速OTG 2.0和SD/MMC控制器等特性。此外,该芯片还配备了多路SAR ADC、Audio Codec、MIC以及Booster,并且支持LCD直驱、RTC、IR解码及频率计数器等功能,同时具有高信噪比录音等多种应用功能。 系统设计简便,物料清单成本低,且具备较低的功耗。
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    《数字图像处理技术》是一门研究如何使用计算机对图像信息进行处理的技术学科,涵盖了图像增强、分析和压缩等关键领域。 数字图像处理是指对数字形式的图像进行各种操作和技术应用的过程,包括但不限于图像增强、滤波、压缩、特征提取以及模式识别等方面的技术。这些技术广泛应用于医学影像分析、遥感与地理信息系统、安全监控等领域,极大地促进了相关行业的进步和发展。
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    本论文探讨了利用MATLAB进行数字图像处理技术在球压压痕测量领域的应用,通过分析和实验验证了该方法的有效性和准确性。 球压测试用于评估电器产品非金属材料的耐热性,通过测量压力球在材料表面形成的压痕直径来判定结果。传统方法依赖于人工使用带有刻度的放大镜进行测量,但由于压痕边缘难以准确识别,导致准确性较低且不同人员之间的误差较大。利用MATLAB数字图像处理技术中的边缘检测算法可以改善这一问题,并应用于处理压痕图片。 本段落提出了一种基于数字图像处理技术的球压测试方法:首先对采集到的压痕图像进行增强变换;接着使用边缘检测算子来识别和提取关键信息,从而提高测量精度。文章还提供了相应的程序代码及实验结果以供参考。
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