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《华南理工大学》 2010年
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面向上芯机视觉系统的图像分割算法研究

王婷  
【摘要】: 上芯机是实现IC芯片封装的粘晶过程关键设备,涉及到电子学、光学、机械学以及气动与真空系统等领域的技术,是一个高速、高精度微电子机械系统(MEMS, Micro Electro Mechanical System)。计算机视觉系统作为其核心部分之一,目前在国外对它的研究工作已经进入了鼎盛时期,以此为基础带来的产业受益也非常丰厚,而我国在这方面的投入和研究才刚刚起步,国内视觉产品也基本上以引进国外产品为主。为了能够自主研发满足实际需要的视觉系统,必须对系统所涉及到的图像处理算法进行研究及改进。 本课题是针对在机器视觉检测系统中,由于镜头具有球面像差的先天不足,使得采集到的图像出现不同程度地退化(暗角现象)。为了能够更准确地提取目标图像两种分割算法:基于BP神经网络的图像分割方法和基于光学退化模型的图像分割算法。 基于BP神经网络的图像分割方法。BP神经网络具有并行运算、非线性映射、自适应及鲁棒性强的特点,使得BP神经网络在特征分类方面,有着非常广泛的应用,通过先期的学习,能够分类出特定的对象或特征,因此提出了基于BP神经网络的图象分割方法。BP网络在分割图像时,是将待处理图像中的各点聚类为目标像素和非目标像素。正确聚类后去除非目标像素,从而得到目标图像。 基于光学退化模型的图像分割算法。由于本文处理的问题是如何高效地分割出现光斑现象的图像,因此提出了基于光学退化模型的图像分割算法,利用光学退化模型对原图像进行光照修正,使得修正后的图像亮度尽量分布均匀,再对修正后的图像进行分割。最后还设计了两个实验,实验一是验证本章算法的性能,与全局阈值法(Otsu法)及自适应阈值法进行定量比较。实验二是验证本章算法的有效性。实验结果表明该算法比传统算法的准确性、快速性都有了很大的提高。 在个人电脑(Personal Computer,简称PC)上用Visual C++(VC)语言结合IPP4.0(Intel(R) Integrated Performance Primitives 4.0)库编程对上述算法进行仿真,结果表明所提出的算法可以很好地分割光照不均匀的图像,提取目标信息同时在速度、精度上都有了很大的提高。
【学位授予单位】:华南理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TP391.41

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【参考文献】
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