1 中国科学院安徽光学精密机械研究所中国科学院大气光学重点实验室, 安徽 合肥 230031
2 中国科学技术大学, 安徽 合肥 230026
经典的暗原色先验去雾算法易丢失图像细节信息,基于保边滤波的去雾算法虽可以有效保护图像细节,却耗时较长。针对以上问题,提出一种能够很好地保护图像边缘细节且耗时较短的自适应指数加权移动平均滤波算法,并与改进的暗通道结合,实现快速去雾。首先,对暗通道加以改进并求得透射率粗分布;再利用自适应指数加权移动平均滤波算法对透射率进行优化;之后修复明亮区域透射率,避免颜色失真;最后通过变换大气散射模型求解得到去雾图像。实验结果表明:本文算法具有很快的执行速度,且经本文算法处理后的去雾图像质量较高,在有效边缘强度、色彩还原能力、结构信息这三个无参考客观评价指标下均表现不错。
图像处理 去雾 指数加权移动平均 暗通道 大气散射模型
1 中国科学院安徽光学精密机械研究所中国科学院大气光学重点实验室 安徽 合肥 230031
2 中国科学技术大学, 安徽 合肥 230026
在工业应用中,需要对方形扁平无引脚封装(Quad flat no-lead package, QFN)芯片表面划痕实时 准确检测,提出了一种快速的芯片表面划痕检测定位方法。通过图像分割算法获取缺陷图像,结合 轮廓提取算法可以较好地实现芯片表面划痕定位。同时,为了保证对芯片表面划痕实时检测,采用 基于粒子群的Otsu多阈值算法进行图像分割,不仅使得图像中缺陷区域更加明显,而且缩短了芯片 表面划痕检测时间。与直接采用Otsu算法相比,芯片表面划痕检测时间由秒级缩短至毫秒级,提高 了芯片质量检测效率。该划痕快速定位检测方法对芯片检测设备软件系统开发与应用具有重要的参考价值。
方形扁平无引脚封装芯片 划痕检测 多阈值分割 粒子群优化算法 quad flat no-lead package chip scratch detection multi-threshold segmentation particle swarm optimization algorithm 大气与环境光学学报
2019, 14(4): 313
1 中国科学技术大学环境科学与光电技术学院,安徽 合肥 230026
2 中国科学院安徽光学精密机械研究所中国科学院大气成分与光学重点实验室, 安徽 合肥 230031
针对目前国内尚无自主知识产权的半导体分选机系统的状况,提出了一种基于PLC的智能分选机系统的设计方案。智能分选机系统以工控 机为上位机、安川MP2310为下位机,通过伺服驱动器控制伺服电机构成闭环控制系统,实现了精确的位置控制,能够满足半导体芯片 分选的精度要求。给出了分选机系统上料部分程序设计的流程图,详细介绍了上料部分的工艺流程,给出了部分上料部分典型 PLC程序,解决了工作台示教、芯片快速分选等问题。现场使用表明,该系统设计合理,工作可靠稳定。
可编程控制器 分选 梯形图程序 伺服电机 programmable logic controller sorting ladder program servo motor 大气与环境光学学报
2017, 12(5): 386
