LED模组在线检测设计

通过图可以发现模组图像直接经过大津法分割后，不同区域之间可能存在着断续的连接，为了断开这些连接部分，用开运算进行处理，运算规则为：使用结构元素B对集合A进行开运算表达式为；，用B对A进行开运算就是用B对A进行腐蚀，然后用B对结果进行膨胀。开运算会消除图像边缘毛刺，使得轮廓变得光滑，断开狭窄的间断，结果如图9所示。

4 图像配准
4．1 Fourler-Mellin图像配准
在LED模组的检测过程中，模组摆放位置的变化必将导致待测图像与标准模板图像之间存在着差异，对下一步检测的准确性将产生不可预计的影响。在实际情况中，可能存在着旋转缩放等使问题。文中使用Fourier-Mellin图像配准算法，该算法是一种经典的基于非特征的图像配准算法，考虑被配准的两幅图像s(x，y)和r(x，y)，其中s(x，y)是r(x，y)经过平移、旋转和一定尺度缩放变换后的图像，即

式中|．|表示频谱幅度。可以看出，α(旋转角度)和σ(缩放因子)可以和平移量(x0，y0)分离计算。分析可知频谱幅度仅与α和σ有关，而与平移量(x0，y0)无关，故相似变换参数可分两步来分别计算，第一步通过图像幅度谱求出旋转角度α和缩放因子σ，第二步求出平移参数x0和y0。
4. 2 重新采样插值
变换后，像素的坐标不会和原来的采样网格完全相同，即输入图像的位置坐标为整数，而输出图像的位置坐标为非整数，这就需要对变换后的图像进行重新采样和插值处理。文中使用双线性插值法对图像进行插值处理。处理公式为：

其中，(x，y)为映射位置，0x1，0y1，(0，0)、(0，1)、(1，0)、(1，1)为映射位置临近的4个像素点，通过插值运算，可使的插值结果较为平滑，可能会使图像的细节产生退化，也可能会使得到图像表面在领域边界处温和，但是斜率却不吻合，但是这两种情况均可通过高阶插值得以修正。
利用Fomier-Mellin交换，对旋转后的模组图像进行校正，对变换后的图像进行重采样和插值处理，校正后模组图像与原始图像进行重叠配准。结果如图10、11、12所示。