基于虚拟仪器的电路板图像识别系统研究与实现

摘要

本文以电路板出厂前的最后一道工序----电路板功能检测中的图像检测与识别为背景，研究并实现了基于虚拟仪器的LED显示或LCD显示电路板的图像处理与识别的理论和方法。本文通过设计硬件系统实现了电路板图像采集功能，再基于虚拟仪器搭建软件系统实现电路板图像预处理，字母、数字和图案等字符特征的提取，以及图像识别等各种功能。该研究对实际生产中生产线上工作人员的劳动强度有着很大的改善，并且可以提高图像识别的稳定性和准确率。本文从电路板图像处理与识别系统设计角度做了以下工作：(1)根据电路板显示特性，以及测试工作环境背景，设计基于虚拟仪器的图像识别硬件系统，并搭建软件平台，完成电路板图像的采集；(2)将采集到的电路板图像进行图像识别前的预处理，包含图像格式的转换，图像噪声去除，图像增强，图像分割等，将图像处理的传统算法和现代新的方法和理论运用于电路板图像处理，为后期的图像识别作好准备；(3)针对LED显示电路板的图像进行预处理，并研究LED电路板图像特征定位、图像分割以及字母、数字识别的算法；(4)针对LCD显示电路板的图像进行预处理，找出能消除背景光对电路板图像检测时带来的影响的方法，并研究基于改进的模板匹配方法的LCD电路板图像字符和图案的识别算法；(5)分析比较不同识别算法的原理和特点，根据实验结果，找出影响识别效果的因素，降低误识率，提出改进的措施，实现对不同显示类型的电路板的图像识别方案；(6)基于LabVIEW软件开发平台，并应用IMAQ Vision图像处理模块，编写电路板图像识别系统程序，实现图像采集、处理和识别功能。

目录

摘要

ABSTRACT

第一章 绪论

1.1 本文研究的目的和意义

1.2 虚拟仪器的图像识别技术发展概况

1.3 本文研究的主要内容

第二章 数字图像处理与图像识别技术概述

2.1 数字图像处理技术概述

2.1.1 数字图像处理的概念

2.1.2 数字图像处理的主要研究内容

2.1.3 数字图像处理的特点及应用

2.2 图像识别技术概述

2.2.1 图像识别概念

2.2.2 图像识别的主要研究方法

2.3 本章小结

第三章 电路板图像识别系统组成及设计

3.1 电路板图像识别系统组成

3.2 电路板图像识别系统软件开发平台简介

3.2.1 虚拟仪器技术概述

3.2.2 LabVIEW 及IMAQ Vision 图像采集处理模块简介

3.3 电路板图像识别系统硬件设计

3.3.1 电路板图像识别系统硬件设计概述

3.3.2 摄像头选型及参数介绍

3.3.3 测试光源及背景设计

3.3.4 其他硬件设计概述

3.4 电路板图像采集

3.5 本章小结

第四章 LED 显示电路板图像处理及识别

4.1 LED 显示电路板图像采集及保存

4.1.1 图像采集

4.1.2 图像文件保存

4.2 LED 显示电路板图像预处理

4.2.1 图像格式转换

4.2.2 图像噪声去除

4.2.3 图像字符的边缘检测

4.3 LED 显示电路板图像字符识别

4.3.1 样本图像字符切分与训练

4.3.2 图像识别区间定位

4.3.3 图像字符识别

4.4 实验结果及分析

4.5 本章小结

第五章 LCD 显示冰箱控制电路板图像处理及识别

5.1 LCD 显示冰箱控制电路板图像采集及预处理

5.1.1 图像采集及保存

5.1.2 图像预处理

5.2 LCD 显示冰箱控制电路板图像识别原理

5.2.1 模板匹配算法基本原理

5.2.2 图像定位与图像分割

5.2.3 改进的模板匹配方法

5.3 LCD 显示冰箱控制电路板图像识别步骤

5.3.1 建立标准模板库

5.3.2 LCD 显示冰箱控制电路板图像识别

5.4 实验结果及分析

5.5 本章小结

第六章 结论与展望

6.1 结论

6.2 展望

参考文献

致谢

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