图像识别技术在军用电子元器件表面瑕疵检测方法中的应用

陕西省电子技术研究所 李 静 高景旭

军用电子元器件是电子武器装备的基础组成单元，其质量与可靠性水平直接影响装备技术、功能的实现，因此针对电子元器件的质量控制必须引起足够重视。工作实践发现，故障电子元器件在表面或多或少存在瑕疵表征，因此作为元器件检测筛选的首要环节，电子元器件的表面检测是发现故障元器件的重要步骤。本文基于图像处理技术设计了一种自动识别电子元器件表面瑕疵的方法，实现快速、精准检测。

1 图像识别设计原理

图像识别在本质上属于一种图像处理技术，主要是通过计算机科学的运用，对图像执行相应的分析、处理以及辨识等工作，通过此种方式，提取出图像中的有效信息，并剔除掉其中存在的冗余信息，得到高精准的识别结果。在图像识别过程中，最重要的元素即为图像特征，而图像特征是由若干个基本像素点组成的，为此，可以将图像识别理解为针对图像像素点的识别。利用计算机识别图像时，起初只能够识别出图像像素点中包含的基本信息，其识别过程近似于生物视觉，通过对图像像素点的逻辑分类处理，得到初始的识别结果。由于初始的识别结果中包含大量的冗余信息，导致识别受到干扰，因此需要对待识别的图像进行相应的预处理，通过颜色、亮度等信息的调整提高对图像数据逻辑化处理能力。但在实际处理过程中，必须要本着能简不繁的原则，避免由于大量复杂的计算导致图像识别效率低。基于图像识别的高精度优势被应用到多个领域中，并均取得了可观的应用效果。因此，有理由将图像识别应用在军用电子元器件表面瑕疵检测中，通过设计一种基于图像识别的军用电子元器件表面瑕疵检测方法，致力于从根本上提高军用电子元器件表面瑕疵检测精度。

2 基于图像识别的军用电子元器件表面瑕疵检测方法

本文基于图像识别设计的军用电子元器件表面瑕疵检测方法，核心在于通过减弱军用电子元器件表面无瑕疵的区域信息，增强军用电子元器件表面瑕疵的区域信息，以便基于图像识别检测出军用电子元器件表面瑕疵细节信息。本文设计的方式共分为四步流程实现，分别为：图像预处理、图像增强、图像识别以及得出检测结果。

2.1 军用电子元器件表面瑕疵图像预处理

考虑到军用电子元器件表面瑕疵图像中必然会包含大量的冗余信息，因此，在对其检测前，必须将军用电子元器件表面瑕疵图像执行预处理，其核心目的在于剔除军用电子元器件表面瑕疵图像冗余值，减弱军用电子元器件表面瑕疵图像中无瑕疵区域的纹理特征。本文采用下采样的方式，实现军用电子元器件表面瑕疵图像预处理，其具体流程，如图1所示。

结合图1所示，能够明确军用电子元器件表面瑕疵图像预处理下采样原理。其中，均值下采样的主要目的为减弱军用电子元器件表面瑕疵图像中的背景；双线性插值的主要目的为消除军用电子元器件表面瑕疵图像中的下采样噪声；方差下采样的主要目的为增强军用电子元器件表面瑕疵图像中的瑕疵。以军用电子元器件表面瑕疵图像为例，设M、N为军用电子元器件表面瑕疵图像预处理窗口值，通过图像分割的方式，得到军用电子元器件表面瑕疵图像预处理最优值。

图1 军用电子元器件表面瑕疵图像预处理下采样流程

2.2 军用电子元器件表面瑕疵图像增强

在完成军用电子元器件表面瑕疵图像预处理的基础上，为进一步提高检测进度，需要增强军用电子元器件表面瑕疵图像，得到对比度清晰的军用电子元器件表面瑕疵图像。

空域处理可由式(1)表示：

公式(1)中，g(x,y)指的是空域增强处理后的军用电子元器件表面瑕疵图像；T指的是对f的一种操作；f(x,y)指的是原始军用电子元器件表面瑕疵图像。邻域多选择正方形，因此T操作选择邻域为1x1的情况最简单，该操作也称为点处理。此时，g的值只依赖f在(x,y)点的值，T操作称为灰度传递函数。若用s和t分别代表f和g在(x,y)处的灰度值，则式(2)可写成：

通过公式(2)，可得出对比度增强的灰度级变换函数，如图2所示。

图2表示灰度变换函数T(s)的图像。通过变换后，原始军用电子元器件表面瑕疵图像中，灰度级低于m的点在变换后变暗，而灰度级高于m的点在变换后变亮。

图2 对比度增强的灰度级变换函数示意图

2.3 基于图像识别军用电子元器件表面瑕疵特征

由以上推论可基于图像识别建立军用电子元器件表面瑕疵图像特征识别矩阵，利用图像识别矩阵识别军用电子元器件表面瑕疵特征；再通过将瑕疵特征映射到同一个特征表示空间；最后，得到维数一致的特征向量。

设军用电子元器件表面瑕疵特征图像识别矩阵为E，则其计算公式如公式(3)所示：

在公式(3)中，M指的是军用电子元器件表面瑕疵图像的长度；N指的是军用电子元器件表面瑕疵图像的宽度；x(i,j)指的是军用电子元器件表面瑕疵图像在共享空间的投影距离；i指的是军用电子元器件表面瑕疵图像在共享空间的横坐标；j指的是军用电子元器件表面瑕疵图像在共享空间的纵坐标。利用公式(3)可得出军用电子元器件表面瑕疵图像特征识别投影，实现对军用电子元器件表面瑕疵图像的识别功能。

2.4 实现军用电子元器件表面瑕疵检测

以上述基于图像识别到的军用电子元器件表面瑕疵特征为依据，通过军用电子元器件表面瑕疵分类的方式，定位军用电子元器件表面瑕疵，进而实现军用电子元器件表面瑕疵检测。

设此过程的目标函数为U，则有公式(4)：

在公式(4)中，μ指的是类间方差。通过公式(4)，得到军用电子元器件表面瑕疵定位结果，以此实现军用电子元器件表面瑕疵检测，完成方法设计。

3 实验

3.1 前期准备

构建实验，实验对象为某军用电子元器件，该军用电子元器件表面存在瑕疵，其具体信息如表1所示。

表1 军用电子元器件表面瑕疵信息

表1为军用电子元器件表面瑕疵信息，本次实验内容为军用电子元器件表面瑕疵检测。首先，使用基于图像识别的方法，检测军用电子元器件表面瑕疵，通过matalb软件记录其检测查全率，设置为实验组；然后，使用传统方法检测军用电子元器件表面瑕疵，同样通过matalb软件记录其检测查全率，设置为对照组。选取检测查全率作为此次试验的评价指标，检测查全率越高证明该方法检测精度越高。共进行5次测试，记录实验结果。

3.2 实验结果与分析

具体实验结果，如表2所示：

表2 检测查全率对比表

通过表2实验结果可以看出，本文设计的方法检测查全率远高于对照组，在军用电子元器件表面瑕疵检测中更具适用性，有必要大力推广。

结论：本文设计的图像检测方法，以可视化图像的方式自动抓取电子元器件的表面图像信息，并实现自动校准、主动识别，具有快速、准确的特点。后续会在图像处理的精细化程度、处理速度等方面深入研究，实现更为科学、高效的检测。