Szczegóły publikacji
Opis bibliograficzny
Rozpoznawanie obrazów metodą minimalnoodległościową — Image recognition by the usage of minimal-distance method / Mirosław GAJER // Kwartalnik Elektroniki i Telekomunikacji = Electronics and Telecommunications Quarterly ; ISSN 0867-6747. — 2000 — T. 46 z. 3, s. 413–429. — Bibliogr. s. 428, Summ.
Autor
Słowa kluczowe
Dane bibliometryczne
| ID BaDAP | 5066 |
|---|---|
| Data dodania do BaDAP | 2001-05-29 |
| Tekst źródłowy | URL |
| Rok publikacji | 2000 |
| Typ publikacji | artykuł w czasopiśmie |
| Otwarty dostęp |  |
| Czasopismo/seria | Kwartalnik Elektroniki i Telekomunikacji = Electronics and Telecommunications Quarterly |
Streszczenie
W artykule omówiono sposób funkcjonowania systemu wizyjnego przeznaczonego do automatycznego rozpoznawania typów układów scalonych. System taki może znaleźć praktyczne zastosowanie na stanowiskach automatycznego montażu układów scalonych przez robota przemysłowego, bądź też może zostać wykorzystanny na stanowisku automatycznej kontroli jakości produkcji, gdzie zachodzi konieczność zapewnienia, że w danym miejscu został umieszczony układ scalony o pożądanym typie. W artykule opisano szczegółowo wszystkie operacje wykonywane w celu rozpoznania typu układu scalonego, takie jak : pozyskanie obrazu z kamery, przetworzenie wstępne obrazu, segmentacje obrazu, pomiar wartości cech opisujących rozpoznawane obiekty oraz wybór klasy przynależności rozpoznawanego obiektu. Jako metodę rozpoznawania wybrano metodę minimalnoodległościową, polegającą na poszukiwaniu najbliższego sąsiada w przestrzeni cech opisujących obiekty podlegające automatycznej klasyfikacji.
Abstract
In the paper a vision system is described. The purpose of the vision system is to recognise the types of integrated circuits. Such system can be used in a robot vision system in the automatic assembly line or can be used as a diagnostic system for montage operations verification. In the paper all the image processing operations necessary for integrated circuit recognition are thoroughly described. Special attention is paid to the operations such as : acquisition, image processing, image segmentation, feature extraction and classification. As a classification method a minimal - distance method is chosen which is based on the search of nearest neighbour in the feature space.
