基于数据压缩的超快速区域生长的图像分割算法

介绍了一种基于数据压缩的超快速区域生长图像分割算法,旨在显著提高图像分割的效率和准确性。传统的区域生长算法在处理大规模图像时通常受计算复杂度和时间方面的限制。为解决该问题,引入数据压缩策略,通过降低数据维度来实现更快速的区域生长。首先,采用先进的数据压缩算法处理图像数据,在有效减小数据体积的同时保持图像质量,为后续的区域生长提供了高效的数据基础。随后,设计了一种快速而准确的整合区域生长算法,考虑了图像特征和邻域关系,实现了对目标区域的迅速和精准识别。实验证明,该方法在提高处理速度的同时保持了分割准确性,尤其在大规模图像处理方面表现显著。基于数据压缩的超快速区域生长方法具有广泛的应用潜力,特别在半导体检测领域,为图像分析和处理提供了高效可行的解决方案,进而为图像分割技术的进一步发展提供了宝贵的见解和方法。

球栅阵列芯片锡球的三维检测方法研究

为提高球栅阵列(BGA)芯片锡球三维检测精度,克服从点云做直接处理的低效率,提出一种新的BGA芯片锡球三维检测方法。该方法通过采集芯片点云并沿Z方向投影转换为深度图像,利用连通域分析方法标记各锡球区域,拟合基座表面获得方程参数,提取锡球区域的二维中心坐标及其8邻域像素对应的三维坐标点,并求取平均赋值给锡球顶部三维点。在标记锡球区域时,结合形态学方法将锡球逼近圆形化以提高算法的鲁棒性。最后,计算顶点到拟合表面的距离得到锡球高度及其共面度。运行耗时表明:该算法可有效地应用于实时检测。实验的重复性精度也获得了满意的结果。

基于神经网络的双目远心镜头标定方法研究

利用BP神经网络方法对双目远心镜头标定,无需建立远心镜头相关的数学模型及求解相机的内外参数,不仅可以缩小利用普通镜头标定的高度误差,而且还有效避免了传统相机标定的繁琐.利用一种圆形特征提取算法获得标靶左右图像匹配特征点的二维像素坐标后,再用左右相机所拍摄的标定图像进行学习训练,获取左右图像特征点二维像素坐标和三维世界坐标之间的映射关系.实验结果表明,该方法的样本标定点物理坐标误差小于1μm,测量区域内的随机匹配点物理坐标最大误差为9.8μm,能够以工业自动化形式实现高精度的双目远心镜头标定.

基于点云处理的QFP芯片引脚三维测量

为了避免利用2D图像提取特征点并进行三维重建的烦琐,同时满足芯片引脚3D测量指标的高精度要求,采用点云处理技术,提出一种基于法向量差异的点云水平校准方法,将该方法与最小外包围盒算法相结合来剔除芯片内部引脚点云。对剩余点云进行聚类分割后,利用采样一致性算法对芯片各外部引脚、上下表面进行平面方程参数拟合并求解各引脚区域的中点。通过以上获取的数据计算芯片高度、引脚栈高以及引脚翘起度。最后,通过试验验证了所述芯片测量方案的有效性。