一种基于小波变换的PCB缺陷检测分割算法

合集下载

第六章基于小波变换的故障诊断方法

从上例中可知，虽然傅里叶变换能够将信号的时域特征和频域特征联系起来，能分别从信号的时域和频域进行观察，但却不能把两者有机地结合起来。
信号的时域波形中不包含任何频域信息；而其傅里叶谱是信号的统计特性，从其表达式中也可以看出，它是整个时间域内的积分，没有局部化分析信号的功能，完全不具备时域信息。
f

s
(x)

1 s
f (u) ( x u )du

s
其中，*表示卷积。
因此，Wf(s，x)关于x的傅里叶变换可以表示为：
Wˆ f (s,) fˆ()ˆ (s)
连续小波变换的定义
由定义13可知，小波变换Wf（s，x）是尺度s与空间位置x的函数。小波变换通过ψ(x)在尺度上的伸缩和空间域（时域）上的平移来分析信号。
短时傅里叶变换定义如下：
Fg f (, )
1 f (t)g (t )eit dt 2
其中，f(t)是待分析的信号；函数 g()是 g() 的复共轭函数； g(t)是固定的紧支集函数，称为窗口函数。
随着时间τ的变化，g(t)所确定的“时间窗”在t轴上移动，使f(t)“逐渐”进行分析。
1992年，Daubechies的《小波10讲》系统论述了正交小波的紧支性、正则性、对称性及时频特性，介绍了离散小波变换和连续小波变换等。
到此，经典小波理论已基本成熟，1992年以后，在国际上，重点转向小波的推广和应用。
在国内，由于对小波的研究起步较晚，20世纪90年代以来，可以说小波的理论研究和应用研究几乎同时开始。 1994年，形成国内的小波高潮。
定义8：
把希尔伯特空间（Hilbert space）中的可测的、平方可积的两维函数构成的子空间记作：L2(R2)。

有效的纹理缺陷检测方法：子带共现矩阵法

（，ｅｔｆＭａｉｎｉ，ＧａｇｈｕＭａｍｅＣｌｇ，Ｇａｇｈｕ５０２，Ｃｉ２ＫｙＬｂｒｔｒｏｐｔｎｅｒｔｎｆｃ１Ｄｐ，ｏｒｅＥｇｎｎｅｕｎｚｏ￣ｉｏｅｅｕｎｚｏ１７５ｈｎｌａ；．ｅａｏａｏｙｏＣｍｕｅＩｔａｅＭａｕａ－ｆｒｇｄｔｒｇＳｓｍ，ｕｎｄｎｎｖｒｔＴｃｎｌｙｕｎｚｏ１００，ＣｉａｕｉｙｔＧａｇｏｇＵｉｓｙｏｅｈｏｏ，Ｇａｇｈｕ５０９ｎｅｅｉｆｇｈｎ）
文献标志码：Ａ
文章编号：１０－６５２０）１０５—３０１３９（０７１－０７０

Ｅｆｃｉｅｔｘｕｅｄｆｃ — ｅｅｔｇｍｅｈｄｆｔｅｔｒ — ｅｅｔｄｔｃｉｔｏｅｖｎ
ＷＥＮＺａ．ｎ一，ＣＨＥＸｉＩＫｅｔｎ，Ｚｈｏ１ｉＮｎ，Ｌ — ａＨＥＮＧＤ — ｏｉｅｔａ
摘
要：提出一种结合小波变换与共现矩阵用于纺织品图像缺陷检测的方法。首先将灰度图像分解成子带；然
后将纹理图像分割成互不重叠的子窗口，取共现特征；提最后用无缺陷样品训练的Ｍｈｌｏｉ分类器将每一子ａａｎｂａｓ
有效的纹理缺陷检测方法：带共现矩阵法子
温兆麟，陈新李克天郑德涛，，
（，州航海高等专科学校轮机系，广州５０２；．东工业大学ＣＭＳ重点实验室，广州５０９）１广１７５２广Ｉ１００

视觉缺陷检测常用算法

视觉缺陷检测常用算法视觉缺陷检测是指通过计算机视觉技术对产品进行检测，以发现产品表面的缺陷，如裂纹、划痕、气泡等。

视觉缺陷检测在工业生产中具有重要的应用价值，可以提高产品质量，降低生产成本。

本文将介绍视觉缺陷检测常用算法。

1. 基于边缘检测的算法边缘检测是指通过计算图像中像素值的变化率来检测图像中的边缘。

在视觉缺陷检测中，边缘检测可以用来检测产品表面的裂纹、划痕等缺陷。

常用的边缘检测算法有Sobel算法、Prewitt算法、Canny算法等。

Sobel算法是一种基于梯度的边缘检测算法，它通过计算像素点周围的像素值的梯度来检测边缘。

Prewitt算法也是一种基于梯度的边缘检测算法，它与Sobel算法类似，但是计算梯度时采用了不同的卷积核。

Canny算法是一种基于多级阈值的边缘检测算法，它可以检测出较细的边缘，并且对噪声有较好的抑制效果。

2. 基于纹理特征的算法纹理特征是指图像中的重复模式或规则性结构。

在视觉缺陷检测中，纹理特征可以用来检测产品表面的气泡、斑点等缺陷。

常用的纹理特征算法有灰度共生矩阵法、小波变换法、Gabor滤波器法等。

灰度共生矩阵法是一种基于灰度共生矩阵的纹理特征提取算法，它通过计算图像中像素之间的灰度共生矩阵来提取纹理特征。

小波变换法是一种基于小波变换的纹理特征提取算法，它可以将图像分解成不同尺度和方向的小波系数，从而提取出不同尺度和方向的纹理特征。

Gabor滤波器法是一种基于Gabor滤波器的纹理特征提取算法，它可以提取出图像中的局部纹理特征。

3. 基于形态学的算法形态学是一种数学方法，它可以用来分析和处理图像中的形状和结构。

在视觉缺陷检测中，形态学可以用来检测产品表面的凸起、凹陷等缺陷。

常用的形态学算法有膨胀、腐蚀、开运算、闭运算等。

膨胀是一种形态学操作，它可以将图像中的物体膨胀成更大的物体。

在视觉缺陷检测中，膨胀可以用来检测产品表面的凸起缺陷。

腐蚀是一种形态学操作，它可以将图像中的物体腐蚀成更小的物体。

基于深度学习的PCB缺陷检测系统的设计与实现

基于深度学习的PCB缺陷检测系统的设计与实现深度学习是一种模仿人类大脑神经网络的机器学习算法，近年来在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域取得了显著的成果。

PCB（Printed Circuit Board，印刷电路板）是电子产品中重要的组成部分之一，其质量直接影响到整个电子产品的性能稳定性。

由于制造过程中的材质问题或操作失误，PCB在生产过程中常常会出现各种缺陷。

为了提高生产效率和缺陷检测的准确性，本文设计并实现了一种基于深度学习的PCB缺陷检测系统。

该系统的设计思路是利用深度学习算法对PCB图像进行有效的特征提取和缺陷分类。

具体步骤如下：1. 数据集准备：收集大量的正常和缺陷的PCB图像作为训练集和测试集，保证图像的质量和多样性。

2. 数据预处理：对图像进行预处理，如调整图像大小、去除噪声和图像增强等，以提高模型的鲁棒性。

3. 构建深度学习模型：选择合适的神经网络模型，如卷积神经网络（CNN），搭建PCB缺陷检测系统的主体框架。

4. 特征提取：通过训练模型，提取PCB图像中的关键特征，用于后续的缺陷检测和分类。

5. 缺陷检测与分类：将提取的特征输入到分类器中，通过训练和学习，实现对PCB图像中缺陷的检测和分类。

6. 系统优化和性能评估：对系统进行优化，消除模型的过拟合和欠拟合问题，通过测试集评估系统的准确性、鲁棒性和稳定性。

本文选择了一款常用的深度学习神经网络模型——卷积神经网络（CNN）进行PCB缺陷检测的实验。

通过对训练集的大量样本进行学习和训练，提取了大量的特征，如缺陷的大小、形状和颜色等，用以进行后续的缺陷检测。

在实际操作中，首先需要进行数据集的建立。

通过收集各种正常和缺陷的PCB图像，构建了一个包含丰富多样的数据集。

然后，对图像进行预处理，包括图像的裁剪、归一化和增强等操作，以提高图像的质量和增加模型的适应性。

接下来，我们搭建了一个卷积神经网络的主体框架，并进行了适当的调参和优化。

基于小波变换的带钢表面缺陷分形特征研究

ＩＡｉＩＮＱ，ＫＧ —ＷｌＧｅｅｌ
（ｕｍｔｎＥｇｅ，ＳＩｓｔｅｏｎｅｌｆｃｎｅａｄＴｃｎｌｙｏＣＨ。ｈｎｄ１０４Ｃｉ）ＡｔａｏｎｉｅｎｔｔｆｉｍｔｏＳｉｃｎｅｈｏｏｈＪＣｅｇｕ６０５，ｈａｏｉｎｉｎｉＵｖｙｅｕｇｆａｎ
分形维数差异。实验结果表明所提取的分维特征对于缺陷分类有较好作用。关键词：分形维数；小波分解；表面缺陷
中图分类号：Ｔ３５文献标识码：Ａ文章编号：１０。２１２０）３００－３Ｐ３０３７４（０６ｏ．０４０
Ｗａｅｅ — ｂｓｄＦａｔＩＦａｕｒｆｔｅｖｌｔａｅｒｃａｅｔｅｏｈＳｔｅｔｉＳＳｕｔａｅＤｅｅｔｅＩＳｒｐ’ ｃｆｃｓｒ
形在纹理分割、图像数据压缩、纹理边缘检测等方面都有广泛的应用前景。而小波函数的定义使得它一出现就和分形理论有了不解之缘，小波分析总是从远到近观察物体，具有放大和位移的
功能，与分形几何具有深刻的内在联系，它们在尺度变换上具有一致性，分形的特征正是各种意义下的尺度对称性。本文将小波分析和分形相结合，在塔型小波变换的基础上，根据“ 双
１，）即信号不断地在低频通道上进行分解，１Ｌ图中Ｌ代表低频
分量，Ｌ代表水平高频分量、Ｈ代表垂直高频分量、Ｈ代表对ＩｌＬＨ
角高频分量，，，，１２… 代表分解级数。本文的小波分解选用的是
Ｄ４小波。ｂ基
形函数来描述纹理模型，并以分形维数作为纹理特征。因此，分

木材表面缺陷图像识别的算法研究

木材表面缺陷图像识别的算法研究摘要随着木材加工业的集约化发展，木材产品的生产量持续大幅度增长。

在生产中，对木材表面加工质量高水平的苛求，尤其是一致性的要求，使得传统的人工检测方式已经难以胜任。

为此，本论文基于机器视觉理论对木材表面缺陷识别进行了深入研究。

结合数字图像处理技术和支持向量机模式识别技术，本论文研究了木材表面缺陷图像预处理、特征提取、模式识别问题，研究并改进了用于检测木材表面缺陷的定位和识别等图像处理算法。

图像的预处理是检测的第一步，它对图像缺陷特征的正确提取是非常关键的。

本文针对传统滤波算法在抑制噪声的同时，也会对图像的边缘及细节有比较大的损害，使图像的边沿及细节变模糊的问题，提出了加权有向平滑滤波算法。

并在图像分割上融合了几种分割方法，提出一种改进的基于双正交小波变换的多分辨率图像融合方法和基于融合技术的小波变换和形态学边缘检测算法，优化了分割效果，为后续特征提取打下了很好的基础。

对于木材缺陷的识别，本文从纹理特征（5个灰度共生矩阵参数）和颜色特征（4个颜色矩参数）两个角度来描述缺陷。

根据各参数分布情况，选择标准差较小的参数作为分类器输入特征向量；以及采用主分量分析法进行特征提取，降低纹理特征维数，消除模式特征之间的相关性，突出其差异性，满足识别层的输入要求。

并采用支持向量机分类器进行缺陷的模式识别，达到较高的识别率。

实验结果证明：根据木材表面缺陷图像的纹理特征和颜色特征，运用数字图像处理技术，来解决木材表面缺陷的分割和识别等问题，是行之有效的途径。

关键词：数字图像处理技术；图像分割；特征提取；支持向量机AbstractWith the development of wood industry, the manufacture of wood products is increasing significantly. The demand of a consistent high-quality surface wood product introduces automatic inspection that cannot be easily satisfied by traditional manual inspection. Based on the theory of computer vision, a research on defect distinguish of the wood surface is made in the paper.Image preprocess, feature extraction and pattern recognition of wood surface defect images are also studied by means of digital image processing technique and pattern recognition technology based on SVM(Support Vector Machines). Image processing algorithms are studied and improved to orientate and recognize wood surface defect.Image preprocess is the first step for detection, which is vital to the correct extraction of the defection feature. In the fact of a traditional filtering algorithm can substantially damage the edges and details of the image and blur the image’s edges and details, a weighted and directional smoothing algorithm is proposed in this paper. Merging several image segmentation method , a improved method of image fusion of multi-resolution analysis based on biorthogonal wavelet transform and a edge detection algorithm based on the fusion technology of wavelet transform and morphological edge detection are proposed in the paper. Thus segmentation result is optimized and laying the root for feature extraction of follow up.The defects are described from two aspects based on image characteristic, the texture features(five gray level co-occurrence matrix parameters) and color features （four color moment parameters）to identify the wood defects. According to the distribution of these parameters, the parameters which have small standard deviation are selected as the input eigenvector of the classifiers. And the features are extracted by the principal components analysis which can reduce the texture dimensions and eliminate the relevance between feature modes and highlight their difference to satisfy the input request of the recognition level. Using Support Vector Machines classifier to identify the defects, the correct rates of pattern recognition achieve better level.The experiment results show it is an effective way to solve the segmentation and identification of wood surface defects by texture features and color features of wood surface defect images according to the digital image processing technology,.Keyword：digital image processing technique；image segmentation；feature extraction；SVM (Support Vector Machines)目录第一章绪论 ................................................................................................................... - 1 -1.1 课题的研究背景和意义 ..................................................................................... - 1 -1.1.1 课题的研究背景...................................................................................... - 1 -1.1.2 课题的研究意义...................................................................................... - 1 -1.2 木材表面缺陷检测的研究现状及发展趋势........................................................ - 2 -1.2.1 木材缺陷的常用检测方法 ....................................................................... - 2 -1.2.2 国内外研究现状...................................................................................... - 3 -1.2.3 木材检测技术的发展与展望.................................................................... - 4 -1.3 木材表面缺陷特征及存在形式 .......................................................................... - 5 -1.3.1 木材缺陷种类.......................................................................................... - 5 -1.3.2 木材缺陷对木材质量的影响.................................................................... - 8 -1.4 课题的主要研究内容和创新.............................................................................. - 8 -第二章木材表面缺陷图像的增强预处理...................................................................... - 11 -2.1 图像增强概述.................................................................................................. - 11 -2.2 木材缺陷图像灰度变换 ................................................................................... - 12 -2.2.1 木材缺陷图像灰度化处理 ..................................................................... - 12 -2.2.2 木材缺陷图像灰度变换 ......................................................................... - 13 -2.3 木材缺陷图像平滑 .......................................................................................... - 16 -2.3.1 邻域平滑............................................................................................... - 16 -2.3.2 中值滤波............................................................................................... - 16 -2.3.3 加权有向平滑滤波 ................................................................................ - 17 -2.4 图像锐化 ......................................................................................................... - 21 -2.4.1微分算子................................................................................................ - 22 -2.4.2 Sobel算子.............................................................................................. - 23 -2.4.3拉普拉斯算子 ........................................................................................ - 24 -2.5 本章小结 ......................................................................................................... - 25 -第三章图像分割 .......................................................................................................... - 27 -3.1 基于区域的图像分割....................................................................................... - 27 -3.1.1 并行区域分割技术 ................................................................................ - 27 -3.1.2 串行区域分割技术 ................................................................................ - 29 -3.2基于边缘的图像分割........................................................................................ - 30 -3.2.1 梯度算子............................................................................................... - 31 -3.2.2 Canny边缘检测算子 .............................................................................. - 32 -3.2.3 几种边缘检测算子的比较 ..................................................................... - 33 -3.3 结合特定理论工具的分割技术 ........................................................................ - 33 -3.3.1 基于人工神经网络的分割技术 .............................................................. - 34 -3.3.2 基于小波分析和变换的分割技术 .......................................................... - 34 -3.3.3 基于数学形态学的分割技术.................................................................. - 37 -3.4 本章小结 ......................................................................................................... - 40 -第四章特征提取 .......................................................................................................... - 41 -4.1 纹理特征提取.................................................................................................. - 41 -4.1.1灰度共生矩阵 ........................................................................................ - 41 -4.1.2 Haralick特征 .......................................................................................... - 43 -4.2 色彩特征提取.................................................................................................. - 45 -4.2.1颜色直方图 ............................................................................................ - 46 -4.2.2 颜色矩 .................................................................................................. - 47 -4.3 主成分分析 ..................................................................................................... - 47 -4.3.1主成分分析的原理 ................................................................................. - 48 -4.3.2 主成分分析的基本步骤 ......................................................................... - 49 -4.4 基于主成分分析的算法实现 ........................................................................... - 50 -4.4.1 基于主成分分析的降维算法.................................................................. - 50 -4.4.2 基于主成分分析的降维结果.................................................................. - 51 -4.5 本章小结 ......................................................................................................... - 52 -第五章支持向量机的分类器设计 ................................................................................. - 54 -5.1分类器简介...................................................................................................... - 54 -5.2 SVM算法原理 .................................................................................................. - 54 -5.3 核函数的选择 ................................................................................................. - 57 -5.4 基于SVM的识别结果 ...................................................................................... - 57 -5.4.1 基于纹理特征的木材缺陷图像识别 ..................................................... - 58 -5.4.2 基于主成分分析法的综合纹理特征和颜色特征的木材缺陷图像识别 .. - 59 -5.4.3 三类木材缺陷识别结果 ....................................................................... - 60 -5.5 本章小结 ........................................................................................................ - 61 -第六章总结与展望 ...................................................................................................... - 63 -6.1 总结 ................................................................................................................ - 63 -6.2 展望 ................................................................................................................ - 63 -参考文献 ....................................................................................................................... - 65 -第一章绪论1.1 课题的研究背景和意义1.1.1 课题的研究背景我国是一个木材资源非常匮乏的国家，我国现有森林面积 1.33亿hm2，森林蓄积101.3m3，仅次于俄罗斯、巴西、加拿大、美国，居世界第五位。

一种晶圆检测系统中缺陷检测算法的设计与实现

一种晶圆检测系统中缺陷检测算法的设计与实现晶圆检测系统在半导体工业中起到了至关重要的作用，主要用于对晶圆的质量进行评估和检测。

其中，缺陷检测算法是晶圆检测系统中的核心部分之一，其设计和实现的质量直接影响系统的准确性和效率。

首先，缺陷检测算法的设计过程通常包括以下几个步骤：预处理、特征提取、分类和评估。

预处理是指对原始图像进行预处理，以减少噪声和增强图像的特征。

常见的预处理方法包括去噪、平滑和锐化等。

去噪可以通过使用滤波器来消除图像中的噪声，如中值滤波器、高斯滤波器等。

平滑可以通过低通滤波器来减少图像的细节信息，使得缺陷更加突出。

锐化可以通过高通滤波器来增强图像的边缘信息，使得缺陷更加明显。

特征提取是指根据预处理后的图像提取与缺陷相关的特征。

常见的特征包括颜色、纹理、形状等。

颜色特征可以通过颜色空间转换和颜色直方图计算来获得。

纹理特征可以通过灰度共生矩阵和小波变换等方法来提取。

形状特征可以通过边缘检测和几何描述符等方法来获取。

特征提取的目的是将图像的复杂信息转化为更简洁的数值表示，以便于后续的分类和评估。

分类是指将提取到的特征输入到合适的分类器中进行判断和分类。

常见的分类器包括支持向量机、人工神经网络和决策树等。

分类器的选择主要根据特征的性质和问题的需求来确定。

例如，如果特征是线性可分的，则可以选择支持向量机作为分类器。

如果特征是非线性的，则可以选择人工神经网络或决策树作为分类器。

分类的结果可以是二分类，即判断是否有缺陷；也可以是多类分类，即判断缺陷的类型。

评估是指根据分类的结果对晶圆进行评估。

评估的指标通常包括准确率、召回率、精确率和F1值等。

准确率是指分类器正确分类的样本占总样本数的比例。

召回率是指分类器正确检测缺陷的样本占真实缺陷样本数的比例。

精确率是指分类器正确检测缺陷的样本占检测缺陷样本总数的比例。

F1值是综合考虑了召回率和精确率的指标，是二者的调和平均值。

在实际实现过程中，缺陷检测算法需要充分考虑到晶圆的特点和限制。

基于小波变换和SSVME的PCB产品视觉检测中缺陷分类研究

ｓｏｈｔｈｗｔａ，ｗｉｉｍｅｈｄ，ｔｅｄｓｒｍｉａｉｎｒｔｏｏｅｍｉｔｒｆｓｉｄｅｅｔｒａｈｓ９．６，ｈｇｅｈｎｂｔｈｉｈｓｄｓｔｔｓｔｏｈｈｈｉｃｉｎｔａｉｆｈｘｕｅｏｉｋｎｓｏｄｆｃｓｅｃｅ５２％ｏｔｘｆｉｈｒｔａｏｈｔｅｈｇｅｔｉ— ｅｉｎｔｎｒｔｆＢＰｎｕ￣ｎｔｒｒｍｉａｉａｉｏｅｒｏｏｅｗｏｋ，ｗｈｃｓ９．５，ａｄｔａｅｉｎｂｓｄｍｅｈｄ，ｗｈｃｓ８．７．Ｍｏｅｖｒｔｔｉｉｇａｄｉｈｉ０３％ｎｈｔｏｒｇｏａｅｔｏｆｉｈｉ０６％ｒｏｅ，ｉｒｎｎｎｓａｃａｓｆａｉｎｔｓｓｏｌｓｉｃｔｉｉｈｎ．Ｔｅｍｅｈｄｉｖｒｉｄｆｒｉｆｃｉｅｅｓｂｔｅｒｔａｌｎｘｅｍｅｔｌ．Ｔｅｅｏｅｉｉｉｉｃｎｌａｕｉｏｍｅｈｔｏｓｅｉｅｏｓｅｆｔｎｓｏｈｔｏｅｉｌａｄｅｐｒｎａｌｆｔｅｖｈｃｙｉｙｈｒｆｒｓｓｇｆａｔｖｌｔｎｉｙａｌｒａｐｉａｉｎ．ｂｅｆｐｌｔｓｏｃｏＫｅｗｏｄｙｒｓＰＢＤｅｅｔｉｓｅｔｎＷａｅｅａｓｏｍｎｍｏｔｕｐｒｖｃｏｃｉｅｅｓｍｂｅＣｌｓｉｃｔｎＣｆｃｎｐｃｉｏｖｌｔｒｎｆｒａｄｓｏｈｓｐｏｔｅｔｒｍａｈｎｎｅｌｔａｓｆａｉｉｏ

织物表面疵点检测方法的设计与实现

Vol. 29, No. 1Jan. 2021第29卷第1期2021年1月AdvancedTextileTechnologyDOI ： 10. 19398/j. a t 202005004引用格式：俞新星，壬勇，支佳雯.织物表面疵点检测方法的设计与实现现代纺织技术,021,9():62 — 67.织物表面疵点检测方法的设计与实现俞新星，任勇，支佳雯(苏州大学应用技术学院，江苏苏州215325)摘要：针对传统织物生产企业中，人工检测织物存在瑕疵检出效率低、误检率高的问题，提出了一种织物表面疵点检测方法。

该方法首先采用高斯滤波、线性归一化以及限制对比度自适应直方图均衡化对织物表面图像进行预处理，从而有效增强图像中的疵点表现细节，然后通过改进的Gabor 优化选择，再对选择后的图像进行初分解，从中挑选出最优滤波图像进行二值化处理，最后运用统计学方法进行疵点判断并获得最终结果。

该方法实现简便、硬件要求低、适应性广，可用于判断织物表面是否含有疵点，并定位疵点。

实验证明,织物表面疵点检测准确率高达95.38%.关键词：织物疵点检测;Gabor 优化选择；直方图均衡化；线性归一化中图分类号:TS103；TP391文献标志码:A 文章编号：1009— 265X(202 1 )01 —0062— 06Design and Implementation of Defect Detection Method for Fabric SurfaceYU Xinxing , REN Yong , ZHI Jiawen(Applied Technology College of Soochow University, Soochow 21 5325 , China)Abstract ： To address the problems of low defect, detection efficiency and high false detectionrateof manualfabric detectionin traditionalfabric manufacturing enterprises ,a fabric surface defect, detection method is proposed. For purpose of this method , the Gaussianfilter , linear normalization and limited contrast, adaptive histogram equalization are adopted for preprocessing fabric surface images , to display detect details of the images clearly.Secondly , the selected images are preliminarily decomposed viaimproved optimal Gaborfilter ,with a view to picking outthe ones with the optimalfiltering for binarization processing. Lastly, defect, judgment, is conducted by means of statistical approach , and thefinalresultisobtained.The methodiseasytooperate ,haslow requirementsintermsof hardware , and is of wide adaptability. It can be used to judge the presence of defects onfabricsurface ,andlocatethem.The method is proved to have an accuracy rate of fabric surfacedefectdetectionashighas95.38% throughexperiments.Key words ：fabric defect detection ；optimal Gabor filter ； histogram equalization ；linearnormalization收稿日期：2020 —05 —09网络出版日期:2020 —10 —21基金项目：江苏省高校自然基金项目(19KJB520051)；江苏高校哲学社会科学研究基金项目(2018SJA2251)；江苏省大学生创新创业训练计划项目(201913984009Y)作者简介：俞新星(1998 — )男，江苏如皋人，2017级软件工程专业本科生。

pcb缺陷检测算法

pcb缺陷检测算法PCB（Printed Circuit Board）是电子产品中常见的一种基板，用于支持和连接电子元器件。

在制造过程中，由于各种原因，PCB上可能会出现一些缺陷，如焊接问题、线路断裂、短路等。

为了确保PCB的质量和可靠性，需要进行缺陷检测。

PCB缺陷检测算法是指通过计算机技术和图像处理技术来自动检测和识别PCB上的缺陷。

这些算法主要包括图像预处理、特征提取和缺陷分类三个步骤。

图像预处理是指对PCB图像进行一系列的处理操作，以减少噪声干扰、增强图像对比度和清晰度。

常见的图像预处理方法包括灰度化、滤波、二值化等。

灰度化是将彩色图像转化成灰度图像，通过去除颜色信息，更加便于后续处理。

滤波是采用滤波器对图像进行平滑处理，以去除噪声。

二值化是将灰度图像转化成黑白图像，以便进行形状和边缘检测。

特征提取是指从预处理后的图像中提取出有用的特征信息，用于描述和区分不同的缺陷。

常见的特征包括形状特征、纹理特征和边缘特征等。

形状特征是指通过计算缺陷的周长、面积、圆度等参数来描述缺陷的形状。

纹理特征是指通过分析缺陷区域的像素灰度分布、纹理方向等特征来描述缺陷的纹理特性。

边缘特征是指通过检测和提取缺陷区域的边缘信息，来描述缺陷的边界形状。

缺陷分类是指根据提取到的特征信息，将PCB上的缺陷进行分类和识别。

常见的分类方法包括基于规则的分类方法和基于机器学习的分类方法。

基于规则的分类方法是通过设定一系列的规则和判据，来对缺陷进行分类。

这种方法的优点是简单直观，但需要事先手动设定好规则，对于复杂的缺陷可能不适用。

基于机器学习的分类方法是通过训练一个分类模型，将提取到的特征与已知的缺陷样本进行比对和学习，然后对新的缺陷进行分类。

这种方法的优点是可以适应复杂的缺陷，但需要大量的训练样本和计算资源。

除了以上的基本步骤外，还有一些其他的技术和方法可以用于提高PCB缺陷检测的准确性和效率。

例如，可以采用多尺度分析的方法，通过对不同尺度的图像进行处理和分析，可以更好地捕捉到不同大小的缺陷。

一种自适应Morlet小波包络解调的弱故障检测方法

一种自适应Morlet小波包络解调的弱故障检测方法牛超;侯新国;杨忠林【摘要】为自适应实现Morlet小波与故障冲击特征成分的最优匹配,采用基于Shannon小波熵的方法优化带宽参数设计了最优 Morlet小波.针对最佳尺度的求取难题,利用谱峭度与小波熵均能敏感反映冲击性的特性,提出了基于峭熵比的最佳尺度的求取方法.基于此,提出基于自适应 Morlet小波包络解调的弱故障特征提取方法.仿真实验与实例分析表明:该方法克服了传统包络解调需要人为设定带通滤波器参数的不足,减少人工干预,能自动有效地从强噪背景中提取微弱故障特征,具有一定的工程应用价值.%In order to achieve adaptive optimal match with the impact component, Shannon wavelet entropy is used to optimize bandwidth parameter of the Morlet wavelet to design the optimal Morlet wavelet. Aimed at the problem of obtaining the optimal scale, the new approach which is based on kurtosis entropy ratio to acquire the optimal scale is presented. In addition, the new method to extract weak fault feature based on adaptive morlet wavelet envelope demodulation is proposed in the paper. The simulation results and analysis on the incipient fault data of ball bearing show that the method overcomes the defect that the parameters of band-pass filter are selected by experience of the user in conventional envelope demodulation, decreases the dependence on user, and can automatic and effectively extract the weak fault feature. So, the method has some application value.【期刊名称】《船电技术》【年(卷),期】2015(035)010【总页数】5页(P26-30)【关键词】Morlet小波自适应包络解调;Shannon小波熵谱峭度峭熵比【作者】牛超;侯新国;杨忠林【作者单位】海军工程大学电气工程学院,武汉 430033;海军工程大学电气工程学院,武汉 430033;海军工程大学电气工程学院,武汉 430033【正文语种】中文【中图分类】TM712包络解调法是电机轴承故障诊断中最常使用的方法之一［1］。

基于连续小波变换的弱信号检测方法研究

适应噪声抵消技术或盲信号分离算法对阵列输入信号进行处理，以期提高信噪比。但由于这些方法的固有缺陷，如自适应噪声抵消的参考噪声不
１ＭＶＤＲ白适应波束形成的基本原理
目前，主要利用波束形成进行声呐目标检测与方位估计，其中常规波束形成（ＣＢＦ）、最小方差无失真响应（ＭＶＤＲ）波束形成最为常用。与
表示阵列权值，表示阵列接收信号的协方差矩
用常规处理很难探测到这样的远程弱目标。只有充分研究各种噪声、干扰和目标信号特性分布，
甚至建立其模型的基础上，利用噪声、干扰和目标信号的一切可以利用的信息，才能提高抑制背
２０１３年第２期
声学与电子工程
总第１１０期
基于连续小波变换的弱信号检测方法研究
马敬广马启明
（１．海军驻杭州地区军事代表室，杭州，３１００１２）（２．第七一五研究所声纳技术重点实验室，杭州，３１００１２）
马敬广等：基于连续小波变换的弱信号检测方法研究配滤波（相关检测）是一种信噪比最大意义上的
类置前 ”思想最为典型，如ＤＨＫｉｌ等人提出的全谱信号处理思想【ｌ】，为声呐微弱信号检测提供了新的思路；Ｈａｙｋｉｎ等人将非平稳环境下的信号检测问题转化为自适应模式分类问题ｌ２】；

基于小波去噪与改进Canny算法的带钢表面缺陷检测

现代电子技术Modern Electronics TechniqueFeb. 2024Vol. 47 No. 42024年2月15日第47卷第4期0 引言带钢是钢铁工业的主要产品之一，广泛应用于机械制造、航空航天、军事工业、船舶等行业中。

然而在带钢的生产制作过程中，由于受到原材料、生产设备、工艺流程等多种因素的影响，不可避免地会导致带钢表面出现缺陷，例如：氧化、斑块、裂纹、麻点、夹杂、划痕等。

表面缺陷不仅影响带钢的外观，更是损害了产品的耐磨性、抗腐蚀性和疲劳强度等性能，因此需要加强产品的质检，对有表面缺陷的带钢进行检测和筛查。

但传统人工检测方法采用人为判断，随机性较大、检测置信度偏低、实时性较差[1]。

卞桂平等提出一种基于改进Canny 算法的图像边缘检测方法，采用复合形态学滤波代替高斯滤波，并通过最大类间方差法选取高低阈值，最后利用数学形态学对边缘进行细化，提高了抗噪性能[2]。

刘源等提出一种DOI ：10.16652/j.issn.1004⁃373x.2024.04.027引用格式：崔莹，赵磊，李恒，等.基于小波去噪与改进Canny 算法的带钢表面缺陷检测[J].现代电子技术，2024，47（4）：148⁃152.基于小波去噪与改进Canny 算法的带钢表面缺陷检测崔莹，赵磊，李恒，刘辉（昆明理工大学信息工程与自动化学院，云南昆明 650500）摘要：针对带钢表面图像亮度不均匀、对比度低以及缺陷种类多、形式复杂的问题，提出一种基于小波去噪与改进Canny 算法的带钢表面缺陷检测算法。

首先通过小波变换将原始图像分解，对低频分量采用改进的同态滤波提高亮度和对比度，对高频分量采用改进的阈值函数进行去噪，并通过小波重构得到增强图像。

其次对传统Canny 算法进行改进，通过改进的自适应加权中值滤波进行平滑，并增加梯度方向模板；然后采用迭代式最优阈值选择法与最大类间方差法来求取高低阈值，提高算法的自适应性。

(完整word)疵点检测系统中疵点检测算法

疵点检测系统中疵点检测算法1引言在氟塑料薄膜生产中，薄膜上会出现一些缺陷，称为表面疵点.产生表面疵点有多种原因，比如设备的性能不良、人为操作不当！生产原料在传送过程中被意外污染等。

在氟塑料薄膜生产过程中,要经过较多的工序，且每个工序都可能产生一些影响，从而产生疵点。

表面疵点会严重地影响塑料薄膜的质量和品质,致使产品的残次品率增加、疵点检测的目的就是在产品生产过程中及时发现这些疵点，通过修复和预防,尽可能降低由疵点导致的产品质量下降，有时也同时完成疵点的分类。

由于疵点种类众多,要找出一种能检验出所有疵点的通用模式识别算法的可能性不大.为了便于本文的讨论，根据氟塑料薄膜表面疵点的特征，并结合常见的疵点类型，将薄膜表面疵点种类简单地划分有机物污染、金属斑点、孔洞三类疵点。

2常见的疵点检测算法基于机器视觉的疵点检测技术的核心内容是对采集的图像进行分析，将疵点从背景中分离出来”疵点检测的图像分析算法一般有两类"一类是直接对图像的灰度值在空间域进行分析和计算;另一类是通过傅立叶变换!小波变换等算法,先把图像转换到频域,再进行分析和计算畔。

2.1在空间域的疵点检测算法在空间域进行疵点检测的常用算法中包括灰度匹配法!数学形态法、灰度统计量法、纹理结构模型法.(1)灰度匹配法：它一般通过将待测产品与无疵点样品进行灰度比较，求出两者灰度的一种度量差，再与设定闽值比较，对待测图像做出判断。

这种方法比较简洁，检测速度比较快,适合实时处理。

但对图像的质量要求较高，易受噪声的影研句.(2)数学形态法：该算法首先根据标准无疵点图像的自相关函数计算产品的基本重复单元；然后计算有疵点产品图像像素点的灰度均值及标准差,并根据它们确定产品图像疵点区域与无疵点区域的判别闭值。

由己知的无疵点的产品图像得到结构元素。

实际检测时，首先将待检产品图像的像素点与该阂值进行逐点比较,对图像进行二值化,然后通过数学形态处理来判断待检产品是否带有疵点并根据疵点的形状确定疵点的类别.这种方法能够判断具体疵点的类别,但由于它要对像素点进行逐点二值化，因而受噪声的影响大，容易引起错误检测。

缺陷检测中的图像处理方法及性能评估

缺陷检测中的图像处理方法及性能评估图像处理在缺陷检测中起着重要的作用。

本文将介绍缺陷检测中常用的图像处理方法，并对它们的性能进行评估。

在缺陷检测中，图像处理方法广泛应用于各个领域，如工业生产中的产品质量检测、医疗影像中的病灶检测等。

图像处理方法的目标是从原始图像中提取出缺陷信息，以便进行识别和分析。

常见的图像处理方法包括滤波、分割和特征提取。

首先，滤波技术用于去除图像中的噪声，以提高缺陷的可见性。

常用的滤波方法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波。

均值滤波是一种简单的滤波方法，通过计算像素周围邻域的平均值来减少噪声。

中值滤波则是通过计算像素周围邻域的中值来去除噪声。

高斯滤波利用高斯函数对图像进行模糊处理，从而减少噪声。

其次，分割技术用于将图像分割成不同的区域，以便对每个区域进行进一步的处理。

常用的分割方法有阈值分割、边缘检测和区域生长。

阈值分割是一种简单而有效的方法，通过设置一个特定的灰度值作为分割的阈值，将图像分割成两个区域。

边缘检测则是通过寻找图像中的不连续性来进行分割，常用的边缘检测算法有Sobel算子和Canny算子。

区域生长方法则是从种子点开始，根据一定的准则将相邻的像素点划分到同一个区域。

最后，特征提取是指从分割后的图像中提取出具有区分度的特征，以进行缺陷的识别和分类。

常用的特征包括颜色、纹理和形状。

颜色特征可以通过计算像素的颜色直方图来表示，用于区分不同颜色的缺陷。

纹理特征则是描述图像局部区域的纹理信息，常用的纹理特征包括灰度共生矩阵和小波变换。

形状特征则是描述图像缺陷的形状信息，常用的形状特征有面积、周长和紧凑度等。

为了评估图像处理方法在缺陷检测中的性能，可以使用一些常见的指标，如精度、召回率和F1值。

精度是指被正确分类为缺陷的样本占所有被分类为缺陷的样本的比例。

召回率是指被正确分类为缺陷的样本占所有真实缺陷样本的比例。

F1值是精度和召回率的调和平均值，是一个综合评价指标。

除了传统的图像处理方法，近年来深度学习在缺陷检测中也取得了重要进展。

利用小波多尺度积实现裂纹缺陷的边缘检测

ｕ，ＩＧｉｇｉｇＥｇｅｅｔｎｏｒｃｅｅｔｂｓｄｏｖｌｌ－ｃｌＩａ，ＧａｋｎＸＮＪｎＪ．ｄｅｄｔｃｉｆｃａｋｄｆｃａｅｎｗａｅｔｍｕｔｓａｅｎｏｅｉｍｕｔｌａｉｎｌｐｉｔ．ｉｃｏ
ｗａｌｔｖｅｅｄｅｏｐｏｉｉｔｔｅｍａｗｉｈｃｍｓｔｏｎｏｈｉｇｅｔｍｕｌｉｓａｅｆｅｇｅｎｆｒａｉｎｎｄｈｍｏｄｕｓａｍｕｍｖｌｅｔ・ｃｌｏｄｉｏｍｔｏａｔｅ－ｕｌｍｘｉａｕｏｆｗａｅｅｔａ－ｖｌｔｒｎｓ－ｆｒ，ｎｔｎｏｍａｄｈｅｍａｎｇｍｕｌｉｉａｉｎｏｆｏｅｕｔｖｓａｅｋｉａｔｐｌｃｔｏｃｎｓｃｉｅｃｌｗａｅｅｃｆｃｅｔｏｎｎｃｅｄｅｎｄｃｅｉｔｅｉｎａｉ — ｖｌｔｏｅｉｉｎｔｅｈａｅｇａａｈｉｖｎｇｈｆｌｍａｅｅｇｅｄｇｗｉｈｔｄｏｌｔｅｈｏｌｔｒｍｏｎｓｃｕｂｅｈｒｓｄｏｅｖｅｏｉｅｏｍｐｅｓＴｈｒｓｔｆｔｓｉｄｉａｅｔａｔｓｌｏｉｈｓｖｐｏｂｌｍｓｏｎｎｔｅｅｕｌｏｅｔｎｃｔｓｈｔｈｉａｇｒｔｍｏｌｅｓｒｅ
件的检测。
关键词：边缘检测；波变换；尺度；度积；阈值小多尺双ＤＯ：０３７￣ｉｎ１０ —３１０１１．５文章编：０２８３（０１１．２９０文献标识码：Ｉ１．８．ｓ．０２８３．１．０９７ｓ２５１０ —３１２１）５０１－３Ａ中图分类号：Ｐ９．１Ｔ３１４

基于复小波变换和支持向量机的缺陷类型识别

２．浙江大学宁波理工学院信息科学与工程分院，浙江宁波３５０）ｌ１０
摘要：对传统缺陷检测存在的工序繁琐、易在线实施、针不准确率低、易受人为因素影响，容以及用人工神经网络
中图分章编号：０６７４２０）３０８５１０ — ５Ｘ（０８０ — １２０
Ｓｕｙｏｌｒｓｎｉｌｗｄｎｉｉａｉｎｂａｅｎｃｍｐｅｖｌｔｔｄｎｕｔａｏｃｆａｉｅｔｆｃｔｏｓｄｏｏｌｘｗａｅｅ
对小样本事件进行缺陷类型识别时存在泛化能力差和过学习等问题，出一种基于复小波变换和支持向量机提
（ＶＭ）式识另理论的缺陷类型识别新方法．Ｓ模ｑ在利用小波对超声缺陷回波信号进行消噪的基础上，用复小波变采换获得缺陷回波信号的包络并提取其特征参数，成输入特征向量后运用支持向量机进行分类．验结果表明，构实该方法具有识别准确率高、化能力强、易实现在线处理等优点．泛容关键词：小波变换；持向量机；陷类型识别复支缺
ｔａｓｏｍｎｕｏｔｖｃｏａｈｉｅｒｎｆｒａｄｓｐｐｒｅｔｒｍｃｎ

基于matlab的pcb缺陷检测算法

基于matlab的pcb缺陷检测算法一、介绍在电子制造业中，PCB（Printed Circuit Board）缺陷检测是一个非常重要的环节。

传统的人工检测方式效率低下且易出错，因此需要基于计算机视觉和图像处理技术开发出自动化的缺陷检测算法。

本文将介绍基于matlab的pcb缺陷检测算法的原理、实现步骤和性能评估。

二、算法原理pcb缺陷检测算法基于数字图像处理技术，其基本步骤包括图像预处理、特征提取和缺陷检测。

2.1 图像预处理图像预处理是为了降低图像噪声、增强图像对比度、提高图像质量。

在pcb缺陷检测算法中，常用的图像预处理方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。

这些滤波方法能够去除图像中的噪声，使得后续的处理更加准确。

2.2 特征提取特征提取是指从图像中提取出能够代表缺陷的特征。

在pcb缺陷检测算法中，常用的特征包括纹理特征、边缘特征和形状特征等。

纹理特征可以通过局部二值模式（LBP）算法提取，边缘特征可以通过Canny算子提取，形状特征可以通过Hough变换提取。

这些特征能够描述图像中的细节信息，有助于区分缺陷和正常区域。

2.3 缺陷检测缺陷检测是基于提取的特征进行的。

常见的缺陷检测方法包括基于阈值、基于机器学习和基于深度学习等。

基于阈值的缺陷检测方法将图像中的像素值与预先设定的阈值进行比较，超过阈值的像素被认为是缺陷。

基于机器学习的缺陷检测方法通过训练一个分类器，将图像中的各个像素分为缺陷和非缺陷。

基于深度学习的缺陷检测方法使用深度神经网络来学习图像中的缺陷特征，通过前向传播将图像中的缺陷区域标记出来。

三、算法实现步骤基于matlab的pcb缺陷检测算法的实现步骤如下：3.1 图像读取与显示使用matlab的imread函数读取pcb图像，并使用imshow函数显示原始图像。

3.2 图像预处理对原始图像进行预处理，包括去噪、增强图像对比度等。

可以使用matlab提供的滤波函数实现。

3.3 特征提取从预处理后的图像中提取缺陷的特征。

基于深度学习的PCB缺陷检测研究

基于深度学习的PCB缺陷检测研究PCB（Printed Circuit Board）缺陷检测是保证电子产品质量的重要环节。

随着电子产品朝着轻薄化、高性能化发展，PCB缺陷检测的难度也在逐渐增加。

传统的方法主要依靠人工检测，但是这种方法效率低下，且易出现漏检、误检的情况。

近年来，随着深度学习在计算机视觉领域的快速发展，越来越多的研究者将深度学习技术应用于PCB 缺陷检测，取得了显著的成果。

深度学习是机器学习的一种，其基于神经网络，通过学习大量的数据来提升模型的表现。

在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNN）是最常用的深度学习模型之一。

CNN能够自动提取图像的特征，并通过多层的神经元对特征进行交互和传递，最终输出具有高度抽象性的特征表示。

传统的方法主要依靠图像处理技术，如滤波、边缘检测、二值化等，以及模式识别技术，如SVM、KNN等，来对PCB缺陷进行检测。

但是，由于PCB缺陷的类型和程度多样化，传统方法的准确性和鲁棒性难以保证。

深度学习方法主要包括基于CNN的监督学习和无监督学习。

监督学习是通过标注的数据集进行训练，将图像中的缺陷与非缺陷区域进行分类。

无监督学习则是通过聚类算法或其他无标签数据进行训练，自动发现图像中的缺陷。

深度学习方法具有较高的准确性和鲁棒性，但是需要大量的标注数据和计算资源。

以一个具体的PCB缺陷检测项目为例，该项目采用了基于CNN的监督学习方法。

对大量的PCB图像进行预处理，包括图像增强、去噪、裁剪等操作，以提高图像的质量和识别效果。

然后，利用标注工具将PCB图像中的缺陷区域和非缺陷区域分别标注，构成训练集和测试集。

在训练过程中，采用多尺度图像块的方式将训练集中的图像输入CNN 模型进行训练。

这样能够使模型适应不同大小和类型的缺陷。

同时，采用数据增强技术，如随机裁剪、旋转、翻转等，来扩充训练数据集，提高模型的泛化能力。

训练过程中采用交叉验证技术来优化模型的参数，减少过拟合和欠拟合的情况。

一种基于轻量化YOLOv5的PCB缺陷检测研究

2023年 / 第8期物联网技术150 引言印刷电路板（PCB ）是现代化信息产业的基础组件[1]，PCB 的制作工序非常繁琐，PCB 在生产过程中会出现各种瑕疵缺陷。

近10年以来，在工业缺陷检测领域应用机器视觉时涉及的方法主要是基于传统图像处理方式的缺陷检测方法和基于深度学习的缺陷检测方法，其中基于传统图像处理方式的缺陷检测方法包括傅里叶变换、主成分分析、小波变换、图像模式匹配[2]。

但传统图像处理方式在工业检测领域受光照影响较大且对小尺寸瑕疵缺陷检测效果较差。

近些年，随着深度学习的发展，基于深度学习的目标检测算法在PCB 缺陷检测方面发展迅速，包括双阶段检测算法Fast R-CNN [3]、Faster R-CNN [4]，单阶段检测算法SSD 、YOLO [5]、YOLOv3[6]、YOLOv4[7]、YOLOv5。

李闻等人[8]提出改进YOLOv3的PCB 缺陷检测；伍济钢等人[9]提出基于改进YOLOv4算法的PCB 缺陷检测；汪鹏宇等人[10]提出基于Faster R-CNN 的PCB 缺陷检测研究。

这些几乎都能满足检测精度的要求，但有些模型不够轻量化，部署在工业检测设备上检测速度达不到要求。

由此，本文使用轻量化网络EfficientNet-Lite 作为YOLOv5主干网络，在满足PCB 缺陷检测精度与检测速度的同时，降低了模型的计算量与参数量，压缩了模型的大小，使其更易部署在移动端。

1 相关技术1.1 YOLOv5算法YOLOv5模型沿用YOLOv3、YOLOv4的整体布局，主要由输入端（Input ）、主干网络（Backbone ）、Neck 结构、预测部分（Prediction ）这4个部分构成。

其中输入端（Input ）采用Mosaic 数据增强方式增加数据样本、自适应锚框计算和自适应图片缩放；主干网络部分由CBS 模块、CSP1模块、CSP2模块、SPPF 模块、head 模块组成；Neck 结构由CSP2_1模块、CBS 模块、上采样（Upsample ）部分、Concat （残差堆叠）部分组成；预测部分（Prediction ）由head 模块构成，head 模块就是普通的卷积层。