ROI,即感兴趣区域,是指在图像或视频帧中,用户或算法特别关注的那一部分区域。在摄影和图像处理中,ROI通常被用来指定需要特别处理或分析的图像区域。例如,在进行图像压缩时,可以只对ROI进行高分辨率保留,而对其他区域进行较低分辨率的处理,从而在保证关键信息清晰的同时,减少整体数据量。ROI的设定可以基于形状、颜色、...
(因为缺陷检测算法对边缘部分敏感,上图的ROI提取区域,包含了一些黑色无效区域,容易对后续的缺陷分割造成误判) 6) ROI区域旋转、拆减 计算外接矩形的Phi偏转角度,然后反向旋转Phi角度,即可将偏转(歪的)图像,进行校正。一般四周边缘的黑色部分像素距离是固定的,裁剪黑色部分后,就可以得到纯净的、校正后的ROI区域!如上...
少锡,主要是用于炉后焊锡的检测。少锡的 ROI 区域是焊点的爬锡区域,它检测焊点是否具备爬锡现象。爬锡区域的色彩特征为亮度低、色度偏蓝。对于少锡的检测采用的算法为“TOC 算法”,其默认参数如下: 其上述参数在色度三角型表示如下: 为色彩抽取的参数区域, ②为参数表示的图像区域。 提示:该“TOC”算法中的【...
在AOI检测系统中,OCV算法的标识为“OCV”。 接下来是Match算法,它专注于分析待测图像中ROI(感兴趣区域)的图像点与标准样本中对应图像点的相似度。该算法广泛用于定位、错件和缺件检测等领域。当您看到算法标识“Match”时,就应该知道它正在发挥作用。 最后是Length算法,这是一种测量算法,专门用于计算亮度区域之间的...
色彩抽取算法的判定依据是,符合标准亮度和色度范围的色彩点在感兴趣区域(ROI)内所占的比例是否达标。例如,若ROI区域的实际返回值为82%,而标准范围为50%至100%,则该检测点可判定为合格。 在色彩抽取算法中,色度三角形是一个重要的辅助工具,它有助于我们直观地理解色度范围。接下来,我们将通过一幅图像来展示色度三...
直方图统计算法,就是指通过统计ROI区域内的亮度分布,或者是亮度变化,来判断和检测待测点是否符合标准范围的灰阶处理分析算法。该算法包括最大值(Max)算法、最小值(Min)算法、亮度跨度( Range)算法和平均值算法。其在检测算法中的算法标志为“Histogram”。
英文同义表达: Region of Interest (ROI):与AOI相似,ROI也用于描述图像中需要特别关注的区域。 Target Area:在某些上下文中,可以使用“Target Area”来表示需要关注或处理的特定区域。 Focus Zone:这个表达也可以用来指代需要特别关注或处理的区域,尤其在摄影或图像处理领域。
现在,没有必要再次证明AOI对SMT贴片加工生产线的好处。这些系统的投资回报率(ROI)目前已被多数PCB生产商的实践充分证明。在人工检验极其困难,而返修也是不太可能的情况下,AOI成为在01005组装过程中非常必要的一环,能为最终产品带来真正的附加值。AOI在标准SMT生产线最优使用,就是将设备放在SMT贴片加工生产过程中尽可能...
平均值算法,就是指统计ROI区域内所有亮度点的平均亮度的一种灰阶统计算法,该算法主要应用于缺件等缺陷的检测。 1.3.4. OCV算法 OCV,是指通过分析和获取待测图像的轮廓线与标准样本的轮廓线相似程度的一种图像处理算法。该算法主要是分析轮廓,给出轮廓拟合程度,来检测和判定待测点。该算法主要应用于错件、缺件等...
色彩抽取算法的判定,就是指符合标准亮度,并且符合标准色度范围的色彩点占ROI区域的比例,是否符合标准范围。比如ROI区域的实际返回值为82%,而标准范围为(50,100),则该检测点为OK点。 色彩抽取算法中, 在图像上表示为色度三角形。该色度三角形在色彩抽取算法中起着重要的辅助作用,其图像示意图如下: ...