（检测技术与自动化装置专业论文）小波分析在smt焊点图像处理中的应用研究.pdf

i # l i i ii i il lll 1 ll l ll li ii y 17 17 5 10 w a v e l e t a n a l y s i so f s m tso l d e rj o i n t si nt h ee l e c t r o n i c i m a g ep r o c e s s i n g m a j o r ：d e t e c t i o nt e c h n o l o g ya n da u t o m a t i ce q u i p m e n t d i r e c t i o no fs t u d y ：d i g i t a l i m a g ep r o c e s s i n g g r a d u a t es t u d e n t ：x ub o su p e r v i s o r ：p r o f d e ji a nz h o u c o l l e g eo fm e c h a n i c a la n dc o n t r o le n g i n e e r i n g g u i l i nu n i v e r s i t yo f t e c h n o l o g y s e p t e m b e r , 2 0 0 8t oa p r i l ，2 010 研究生学位论文独创性声明和版权使用授权书 i独创性声明 f 本人声明：所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究 成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含他人已 经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得其它教育机构的学位或证书而使用 过的材料。对论文的完成提供过帮助的有关人员已在论文中作了明确的说明并表 示访 意。 学位论文作者( 签字) 组丛 签字日期：垒近辱血啦 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解( 学校) 有关保留、使用学位论文的规定，有权保留 并向国家有关部门或机构送交论文的印刷本和电子版本，允许论文被查阅和借阅。 本人授权( 学校) 可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可 以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。同时授权中国科学技 术信息研究所将本学位论文收录到中国学位论文全文数据库，并通过网络向社 会公众提供信息服务。( 保密的学位论文在解密后适用本授权书) 学位论文作者签名：锚 i 门巳 签字日期：p 年6 月多e l 导师签字： 签字日期j fl ，年6 月 广日 l 摘要 电子电路表面组装技术( s u r f a c em o u n tt e c h n o lo g y ，s m t ) 作为先进电子 组装的基础技术，它包括设计、工艺、元器件、基板、设备、材料、测试、管理 等多项技术，涉及到先进设计与制造范畴的各个领域，是一门高科技综合性科学 技术。随着新型封装形式的不断出现，表面组装技术( s m t ) 遇到了新的挑战，s m t 产品质量和可靠性问题日益突出。实际情况表明：s m t 产品故障主要是焊点故障， 焊点可靠性是s m t 产品可靠性的主要因素，是s m t 产品的生命。由此可见对s m t 焊点的检测显得尤为重要，其中重要的环节是s m t 焊点图像的提取以及s m t 焊点 图像处理技术。s m t 焊点图像特征的有效性强烈地依赖于图象预处理的质量，因 此，相当于初级视觉处理的图象预处理阶段( 包括边缘提取、噪声滤除) 应具有在 复杂背景条件下( 低信噪比、低对比度、场景变化等) 对目标进行有效检测和分割 的能力。 本文主要应用用小波分析对s m t 焊点图像进行图像处理，主要对图像进行去 噪处理、以及边缘提取。本文研究过程中，先对小波分析原理，s m t 焊点检测原 理及流程进行研究，为本文最后结果的实现奠定了基础。本文共分为六个章节， 其中第一章节为绪论部分主要针对本文的结构及其论文的来源、依据进行阐述； 第二章为本文基础知识及其技术手段，其中第一部分为小波分析的介绍；第二部 分是s m t 以及s m t 焊点的介绍；第三章为应用小波变换进行s m t 焊点图像的去噪 处理部分，主要方法是应用低通滤波，中值滤波，w i e n e r 滤波与小波分析结合三 种方法对s t m 焊点图像进行去噪处理，并且与经典方法作出对比；得出本文重点 提出的w i e n r r 滤波与小波分析结合的方法处理效果最好；第四章为应用一种改 进型小波多尺度相乘进行s m t 焊点图像边缘提取以及应用改进性的h il d it c h 经 典算法对s m t 焊点图像的细化部分，其中重点是改进型小波多尺度相乘的方法进 行s m t 焊点图像边缘提取，并与各种经典算子的边缘提取方法进行对比；第五章 为总结展望部分，提出了本论文还存在的不足，以及可行的改进方法。 本文的重点提出的w i e n e r 滤波与小波分析结合的s m t 焊点图像去噪方法， 从实验效果来看结果明显优于传统的低通滤波以及中值滤波的方法，本文中另一 重点是应用改进型小波多尺度相乘的方法进行s m t 焊点图像边缘提取以及改进 性的h il d i t c h 经典算法对s m t 焊点图像的细化部分其成像效果明显优于s o b e l 算子，罗伯特算子，拉普拉斯算子等方法。 关键词：表面组装技术；小波分析；图像去噪；边缘细化； j-i a b s t r a c t s u r f a c em o u n tt e c h n o l o g ya st h eb a s i sf o ra d v a n c e de l e c t r o n i ca s s e m b l y t e c h n o l o g i e s ，w h i c hi n c l u d e sd e s i g n ，t e c h n o l o g y , c o m p o n e n t s ，s u b s t r a t e s ，e q u i p m e n t ， m a t e r i a l s ，t e s t i n g ，m a n a g e m e n ta n dm a n yo t h e rt e c h n o l o g i e sr e l a t e dt oa d v a n c e d d e s i g na n dm a n u f a c t u r i n ga s p e c t so fv a r i o u sf i e l d s ，i s ah i g h t e c hc o m p r e h e n s i v e s c i e n t i f i ct e c h n o l o g y w i t ht h ec o n t i n u a le m e r g e n c eo fn e wf o r m so fp a c k a g i n g ， s u r f a c em o u n tt e c h n o l o g y ( s m t ) h a se n c o u n t e r e dn e wc h a l l e n g e s ，s m tp r o d u c t q u a l i t ya n dr e l i a b i l i t yi s s u e sb e c o m ei n c r e a s i n g l yp r o m i n e n t t h ea c t u a l s i t u a t i o n i n d i c a t e s ：s m ts o l d e rj o i n tf a i l u r ew a sm a i n l yp r o d u c tf a i l u r e ，p r o d u c tr e l i a b i l i t y s m ts o l d e rj o i n tr e l i a b i l i t yi st h em a i nf a c t o ri st h es m tp r o d u c tl i f e t h i ss h o w st h a t t h ed e t e c t i o no fs m ts o l d e rj o i n ti sp a r t i c u l a r l yi m p o r t a n t ，o n ei m p o r t a n tp o i n ti st h a t t h ee x t r a c t i o no fs m ts o l d e rj o i n ti m a g e s ，a sw e l la ss m ts o l d e rj o i n ti m a g e p r o c e s s i n gt e c h n o l o g y t h ee f f e c t i v e n e s so fs m t s o l d e rj o i n ti m a g ef e a t u r es t r o n g l y d e p e n d e n to nt h eq u a l i t yo fi m a g ep r e p r o c e s s i n g ，t h e r e f o r e ，i se q u i v a l e n t t ot h e p r i m a r yi m a g ep r e - p r o c e s s i n gs t a g eo fv i s u a lp r o c e s s i n g ( i n c l u d i n ge d g ed e t e c t i o n ， n o i s ef i l t e r i n g ，i m a g ee n h a n c e m e n t ) s h o u l dh a v eab a c k g r o u n di nac o m p l e x c o n d i t i o n s ( 1 0 ws n r ，l o wc o n t r a s t ，s c e n ec h a n g e ，e t c ) o nt h et a r g e tf o re f f e c t i v e d e t e c t i o na n ds e g m e n t a t i o nc a p a b i l i t i e s i nt h i sp a p e r , a p p l i c a t i o nu s ew a v e l e ta n a l y s i st ot h es m ts o l d e rj o i n ti m a g ef o r i m a g ep r o c e s s i n g ，m a i n l yf o ri m a g ed e - n o i s i n gp r o c e s s i n g ，a n de d g ee x t r a c t i o n t h i s p a p e rs t u d i e st h ep r o c e s s ，t h ef i r s to ft h ew a v e l e ta n a l y s i st h e o r y , s m ts o l d e rj o i n t i n s p e c t i o np r i n c i p l e sa n dp r o c e s s e ss t u d i e s ，t h i sf i n a lr e s u l to ft h er e a l i z a t i o no ft h e f o u n d a t i o n t h i sp a p e ri sd i v i d e di n t os i xc h a p t e r s ，t h ef i r s tc h a p t e rf o r t h e i n t r o d u c t i o no ft h i sa r t i c l ef o rs o m eo ft h em a j o rs o u r c e so fs t r u c t u r ea n di t sp a p e r s ， b a s e do ne l a b o r a t e d ；s e c o n da n dt h i r dc h a p t e ro ft h i sp a p e r - b a s e dk n o w l e d g ea n di t s t e c h n i c a lm e a n s ，t h es e c o n dc h a p t e ro fw a v e l e ta n a l y s i si n t r o d u c t i o n ；t h i r dc h a p t e r s m ta n ds m ts o l d e rj o i n ti n t r o d u c t i o n ；c h a p t e ri va p p l i c a t i o no fw a v e l e tt r a n s f o r m f o rs m ts o l d e rj o i n ti m a g ed e n o i s i n gp r o c e s s i n gs e c t i o n ，t h em a i nm e t h o di st oa p p l y al o w - p a s sf i l t e r i n g ，m e d i a nf i l t e r i n g ，w i e n e rw a v e l e tf i l t e r i n ga r et h r e ew a y st os o l d e r j o i n t so nt h es t mi m a g ed e n o i s i n gp r o c e s s i n g ，a n dw i t hc l a s s i c a lm e t h o dm a k ea c o m p a r i s o n ；d r a wm a d ew i e n r rt h i sa r t i c l ef o c u s e so nt h et r e a t m e n te f f e c to f t h eb e s t w a v e l e t f i l t e r ；c h a p t e r va p p l i c a t i o no fa n i m p r o v e d w a v e l e tm u l t i s c a l e m u l t i p l i c a t i o nf o rs m ts o l d e rj o i n ti m a g ee d g ee x t r a c t i o n a n dr e f i n i n g s e g m e n t ， w h i c hf o c u s e so na ni m p r o v e dm e t h o do fm u l t i p l y i n gt h ew a v e l e tm u l t i - s c a l ei m a g e 屑l 憎k l e d g ee x t r a c t i o nf o rs m t s o l d e rj o i n t s ，a n dw i t hav a r i e t yo fc l a s s i c a lo p e r a t o re d g e e x t r a c t i o nm e t h o da n dc o m p a r e d ；s i x t hc h a p t e rt os u m m a r i z eo u t l o o ks e c t i o no ft h i s p a p e r a l s op u tf o r w a r di t ss h o r t c o m i n g s ，a sw e l la sp o s s i b l ei m p r o v e dm e t h o d s t h i sa r t i c l eh i g h l i g h t e dt h ew i e n e rf i l t e ra n dw a v e l e ta n a l y s i sc o m b i n e dw i t ht h e s m ts o l d e rj o i n ti m a g ed e n o i s i n gm e t h o d ，o n t ot h er e s u l t sf r o mt h ee x p e r i m e n t r e s u l t sb e t t e rt h a nt r a d i t i o n a ll o w - p a s sf i l t e r i n ga n dm e d i a nf i l t e r i n gm e t h o d s ，a n o t h e r f o c u so ft h i sp a p e ri st oa p p l yi m p r o v e dw a v e l e tm u l t i s c a l em e t h o do fm u l t i p l i c a t i o n s m t s o l d e r j o i n t sa sw e l la si m p r o v e di m a g ee d g ed e t e c t i o na l g o r i t h m o fh i l d i t c h c l a s s i c a lr e f i n e m e n tp a r to ft h es m ts o l d e rj o i n ti m a g ew i t ht h ei m a g i n gi sb e t t e rt h a n s o b e lo p e r a t o lr o b e r to p e r a t o r , l a p l a c eo p e r a t o ra n do t h e rm e t h o d s k e y w o r d s ：s u r f a c em o u n tt e c h n o l o g y ：w a v e l e t ；i m a g ed e n o i s i n g ；e d g et h i n n i n g ； i 目录 摘要i a b s t r a c t i i 目录 第一章绪论l 1 1 论文的研究背景与意义1 1 1 1 论文的研究背景1 1 1 2 论文的研究意义1 1 2 论文相关技术研究应用现状2 1 2 1 小波分析研究应用现状2 1 2 2s m t 研究应用现状5 1 3 本文主要工作5 1 4 本文创新点6 1 5 论文组织结构7 第二章技术基础简介：8 2 1 小波分析介绍8 2 2 电子表面组装技术1 0 2 2 1s m t 的特点1 1 2 2 2s m t 产品的可靠性1 l 2 2 3s m t 焊点1 1 2 3 本章小结1 3 第三章电子表面组装技术焊点图像去噪处理1 4 3 1 图像处理中的噪声类型1 4 3 2 图像的灰度化1 5 3 3 图像的灰度修正1 5 3 3 1 图像灰度校正1 6 3 3 2 其他灰度修正方法1 7 3 4 图像去噪的常用方法1 7 3 4 1 低通滤波去噪1 7 3 4 2 中值滤波去噪1 8 3 5w i e n e r 滤波与小波分析结合方法2 0 3 6 改进的w i e n e r 滤波与小波滤波结合方法2 l 3 7 本章小结2 6 第四章s m t 焊点图像边缘提取2 7 4 1 图像边缘类型2 7 4 2 边缘检测的“两难”问题2 9 4 3 边缘检测的分类j 3 0 4 3 1 最有算子3 0 4 3 2 经典算子3 0 4 3 3 多尺度方法3 0 4 3 4 其他方法3 1 4 4 边缘检测算法3 2 4 5 改进型的小波相邻尺度相乘方法3 6 4 6 边缘细化4 l 4 6 1 图像细化的基本知识4 2 4 6 2 各种细化算法的比较4 3 4 6 3 改进的h i l d i t c h 经典算法4 4 4 7 本章小结一5 0 第五章总结与展望5 2 5 1 全文总结5 2 5 2 展望5 2 致谢5 3 参考文献5 4 个人简介5 7 v 桂林理工大学硕士论文 1 1论文的研究背景与意义 第一章绪论 1 1 1 论文的研究背景 电子电路表面组装技术( s u r f a c em o u n tt e c h n o l o g y ，s m t ) 作为先进电子 组装的基础技术，它包含了设计，工艺，基板，设备，元器件，材料，测试，管 理等多项技术，涉及到先进设计与制造范畴的很多领域。s m t 是一门高科技综合 性很强的科学技术n 1 。现如今，s m t 技术己广泛应用于摄像机，计算机，无绳电 话等各种电器设备和航空航天设备上，并正在迅速的被应用于各个电子行业的各 种产品n 1 。随着，s m t 在各个领域尤其是在军事尖端技术领域的应用和推广，为 电子产品的进一步轻型化、薄形化、和高可靠性等开辟了广阔的前景，对国民经 济发展和军事电子装备的现代化发展进程起着积极的推动作用。 采用表面组装技术形成的印制板级的电子电路模块产品( 以下简称s m t 产品) 具有集成化程度高、体积小、质量轻、等一系列的优越性瞻1 。但另一方面，由于 s m t 的微型化和高功率、高密度等特征带来的产品质量可靠性问题也越来越突 出，其中最具有典型代表的就是组装s m t 产品中s m t 产品焊点的热疲劳寿命可靠 性问题陋1 。实际情况表明：焊点的故障是s m t 产品主要故障之一，s m t 产品可靠 性的主要因素是焊点可靠性，即s m t 产品的生命心1 。 由此可见对s m t 焊点的检测显得尤为重要，其中重要的环节是s m t 焊点图像 的提取以及s m t 焊点图像处理技术。s m t 焊点图像特征的有效性强烈地依赖于图 象预处理的质量。因此，相当于初级视觉处理的图象预处理阶段( 包括边缘提取、 噪声滤除、图象增强) 应具有在复杂背景条件下( 低信噪比、低对比度、场景变化 等) 对目标进行有效的检测和分割能力3 。然而，传统的图像处理方法难以达到 人类视觉的处理效果，而具有相对特有优势的具有人类视觉特性的各种处理算 法，应用这些处理算法对s m t 焊点图像进行处理，有利于判定s m t 焊点质量合格 与否。 本文根据总装部基金项目“s m t 产品焊点质量自动检测与智能鉴别技术研 究”后续研究需要展开焊点图像处理研究，研究的小波分析在s m t ( 表面组装技 术) 片式元器件焊点图像处理中的应用是小波分析在一个新领域的应用拓展。 1 1 2 论文的研究意义 在s m t 焊点成像的过程中，由于受到各种条件的限制和许多随机因素的干 扰，因此，进行特征参数提取前必须对由成像装置获得的数字图像经过底层处理 ( 即预处理) 口1 。由此可见，s m t 焊点图像处理技术在s m t 焊点检测中起着至关 桂林理工大学硕士论文 重要的作用，它既是s m t 焊点检测的基础部分，又是s m t 焊点检测中不可或缺的 部分。而小波分析是目前已知的对于人类初级视觉信息处理的一种较为理想的数 学模型，它对图象信号的分解不但在方向上使信息的表达具有局部化，而且在空 间域和频率域也有其特性，符合人类视觉对图象信息加工的基本特点h 3 。因此， 小波分析是初级视觉处理强有力的数学工具。 小波分析是一个新兴的数学工具，且还在迅速的发展之中。它通过对一维空 间具有局部性质的函数作伸缩或者平移( 或再加入转动) 来构成它的分析函数族， 初始函数称为母小波或基本小波拍1 。基本小波的局部性质使得我们可以忽略远处 的信息，这样就使我们可以同时对信号在不同的空间位置和不同的观察尺度上进 行分析，使之具有不同于其它变换的特点。小波分析已被有效地应用于信号处理、 图象编码、计算机视觉、数值计算、量子物理等领域。 小波分析具有以下特点：( 1 ) 具有多分辨率，也就是多尺度的特点，可以从 粗略到精细的逐步观察信号。( 2 ) 小波分析在许多方面都与视觉初级处理有明显 的相似之处，因而为我们研究和实现计算机视觉的算法提供了强有力的技术基 础。( 3 ) 要使小波分析在时、频两域都具有表征信号局部特征的能力，选择适当 的小波函数是关键，这样有利于检测信号的瞬态或奇异点陋1 。通过上述分析得出： 可以把小波分析应用到s m t 焊点图像处理技术中来。 在图像的采集过程中，由于片式元器件和焊点上不平整或者有很多的污点， 光源上有瑕疵以及镜头的污染，都会使采集到的图像产生噪点川。一般来说，图 像的噪声所在的频段主要在高频段，而图片的能量主要集中在其低频部分，同时 本文中所要提取的s m t 焊点图像信息也主要集中在其低频部分。因此，如何去掉 高频干扰又同时保持低频信息，是本文的研究内容之一。在图像去噪处理中通常 使用的是低通滤波去噪，中值滤波去噪。中值滤波去噪和低通滤波去噪有时处理 图像的效果并不好，它虽然去除了一部分噪点，但同时也是图像中的边缘变的模 糊呻1 。因为图像的边缘变模糊，所以必须对经过去噪处理的图像进行边缘细化和 边缘提取。 近年来，国内外关于s m t 焊点图像处理方面的成果很多。从已经发表的相关 文献来看，目前对s m t 焊点图像处理的技术不够完善，一般都采用经典图像处理 方法，其处理效果都不好。因此本文针对上述问题进行了技术上的改进，并取得了 一定的成果。 1 2 论文相关技术研究应用现状 1 2 1 小波分析研究应用现状 2 ， ， 桂林理工大学硕士论文 小波理论是近年来发展起来的新的数学分支，目前已成为国际上极为活跃的 研究领域，它己被广泛地应用于图象预处理、语音人工合成、地震勘探等众多的 领域。 小波变换同时在空间和频率域上具有良好的局部性，将空间和频域统一于一 体来研究信号，因而对空间和频率同时具有较好的分辨率，是对传统的f o u r i e r 变换的一个突破1 。正因如此，小波理论在图象处理和分析的诸多方面获得广泛 的应用。 1 小波分析在故障诊断中的应用 在机械制造和自动控制等领域，经常需要对系统反馈的信号进行分析，以便 找到系统内部的故障。但系统反馈的信号往往带有较大的噪声，这给故障信号的 提取带来困难。而且，故障信号多是突变信号，传统的f o u r i e r 分析由于在时域 不能局部化，难以检测到突变信号u 引。 小波分析由于可在时，频域局部化，而且时窗和频窗的宽度可调节，故可检 测到突变信号；当取小波母函数为平滑函数的一阶导数时，信号的小波变换的模 在信号的突变点取得局部极大值；如再考虑多分辩小波分析，则随着尺度的增大， 噪声引起的小波变换模的极大值点迅速减少，而故障引起的小波变换模的极大值 点得以显露1 。故小波分析不但可以在低信噪比的信号中检测到故障信号，而且 可以滤去噪声恢复原信号，具有很高的应用价值。结合小波分析和故障诊断的特 点得出小波分析可以很好的应用于故障诊断中。 2 小波分析在数字图像处理中的应用 由于图象中的噪声和信号的奇异点具有不同的l i p s c h it z 指数，二者在小波 变换下呈现不同的变化规律，通过观察不同尺度上的小波变换模极大值的渐变规 律、模极大值点的分布规律、估计奇异点的位置和其l i p s c h i t z 指数，即可将信 号与噪声分离n 副。因此，利用小波变换进行图象噪声的去除，图象边缘检测可以 得到很好的处理效果。 图象的数据量是非常巨大的，即使是一个效果一般的黑白图片其数据量也在 1 0 的六次方数量级。由于图象数据实际上包含了大量的冗余信息，如此巨大的 数据量图象在传输，存储，加工处理等方面都存在很大的困难。因为此特点的原 因，所以在不降低图象分辨率或清晰度的前提下，完全有可能大量地压缩图象数 据。 掌握了图象的基本特征就是掌握图象信号的突变部分，它是图像信号的最主 要特点。m a l l a t 算法就是利用小波理论进行图象的压缩和重建。利用不同尺度 桂林理工大学硕士论文 下图象小波变换模极大值的位置，其大小与信号突变点之间的对应关系，可以大 量压缩图象数据量；并可以根据图象小波变换模极大值的位置及大小，在一定误 差范围内近似地重建原始图象嵋1 。小波理论在图象的压缩和重建方面具有得天独 厚的优势，相信利用小波理论进行图象压缩必将得到进一步的发展，从而在未来 的图象存储其他等应用领域发挥更大的作用。 3 小波分析在其他领域中的应用 ( 1 ) 小波分析在数学中的应用 著名的w e i e r s t r a s s 函数和r i e m a n n 函数在数学发展史上有着举足轻重的地 位，它们是近代数学的基石，是现代数学分析不可缺少的重要内容。长期以来， 数学家们花费了巨大的心血和精力对这两个函数进行研究。函数性质的证明过程 显得十分繁琐和冗长，当我们用小波方法来完成证明时，结果却出人意料地简捷、 明了。另外，偏微分方程的求解是人们长期研究的重要课题，利用小波方法求解 偏微分方程，大大丰富了偏微分方程数值方法的内容，并取得了许多积极成果n 引。 ( 2 ) 小波分析在语音信号处理中的应用 语音信号处理( 如语音识别、语音合成等) 的目的是要得到一些语音参数以 便高效地传输或存储，或者通过某种运算以达到某种用途的要求。而语音信号的 参数提取是语音信号处理的基础，只有通过分析提取出语音信号的各种参数，才 有可能用这些参数进行语音通讯，才有可能建立用于语音合成的语音库，也才可 能建立识别与理解的语音模板。利用小波分析的方法可提取语音信号的一些参 数，并对语音信号进号处理n4 1 。如利用小波变换进行语音清浊音的分割及基音周 期的检测；利用小波变换对语音数据进行压缩编码，这种方法不仅可以达到较高 的压缩比，而且重建后的语音失真很小，适应语音信号处理的要求。 ( 3 ) 小波分析在物理学中的应用 在物理上有一个著名的“测不准关系”，即任何一个信号不可能既在时间域 里测得准，又在频率域里测得准n 钔。用数学语言来描述即为：不可能求得一个窗 函数具有小于或等于g a u s s i a n 函数作为窗函数时窗的面积，亦即： a 矿a 杪2 “测不准关系”是自然界一条普遍真理，f o u r i e r 变换，f o u r i e r 变换、小波变换等都必须遵循它。这使得空间、频率局部化遇到了困难。然而小 波方法却十分巧妙地解决了这一困难，最l j 4 , 波变换能在时间域1 0 0 测准，同时 在频率域9 0 或9 8 测准，或者能在频率域i o o 蝴0 准，同时在时间域9 0 或9 8 测准n 4 1 。这样，小波变换真正实现了空间、频率局部化。 ( 4 ) 小波分析在地球勘探中的应用 在地球物理勘探中，寻找地壳物质性参数的奇异性是非常有意义的。例如， 4 桂林理工大学硕士论文 断层会使重力异常产生阶跃，地震波的传播在地壳介质的分界面处会产生速度和 方向的变化，这些都是地球物理信号的奇异性。判断出奇异性的大小和位置就可 以对异常现象作出解释，所以函数的奇异性检测对地球物理勘探具有特殊意义。 小波变换由于同时具有空间域与频率域的局部性，因此它是描述、检测函数奇异 性的局部性质的有效工具n 引。 另外，小波分析还应用于医学c t 、流体力学、雷达信号分析、远红外图像 处理、远程宇宙的研究等诸多领域，并取得了很佳的应用效果，形成了一次又一 次的研究热潮。 1 2 2s m t 研究应用现状 s m t 也就是电子表面组装技术，它将传统的电子元器件压缩成为体积只有几 十分之一的器件。电子表面组装技术不是一个新的概念，它源于较早的工艺，如 平装和混合安装。 电子线路的装配，最初采用点对点的布线方法，而且根本没有基片。第一个 半导体器件的封装采用放射形的引脚，将其插入已用于电阻和电容器封装的单片 电路板的通孔中。5 0 年代，平装的表面安装元件应用于高可靠性需要的军方， 6 0 年代，混合技术被广泛的应用，7 0 年代，受日本消费类电子产品的影响，无 源元件被广泛使用，近十年有源元件被广泛使用。 下表是s m t 的发展历史。 年代6 0 年代7 0 年代8 0 年代至今 代表产品电子管黑白电视机彩色电视机录像机 收音机电子照相机 器件电子管晶体管集成电路大规模集成电 路 元件带引线的大轴向引线小型整形引线的表面组装元件 型元件化元件小型化元件 s m c 组装技术扎线，配线，半自动插装浸自动插装表面组装自动 手工焊接焊接波峰焊接组装和自动焊 接 表1 1s m t 发展史 1 3 本文主要工作 本文的研究思路基础是已完结的总装部基金项目“s m t 产品焊点质量自动检 s 桂林理t 大学硕上论文 测与智能鉴别技术研究”是改项目的后续研究。本文主要完成s m t 片式元器件焊 点图像预处理部分，主要的工作是s m t 焊点图像的去噪处理以及边缘提取、细化 两个部分。 本论文在已经完成的项目形成的“基于焊点虚拟成形技术的s m t 焊点质量预 测和可靠性设计总体研究”思路中的地位如下图所示。图中粗体字所示部分是本 文的研究范围。 形态参数h 焊点形态理论h 焊点虚拟成形h 合理形态h 专家系统 工艺u 焊接l i 焊点实l i 光学检u 粤像l 一焊点形l l 信- 参数l fi 组装il 际形态i l 测装置li 处理ii 态恢复li 提取 焊点质量实时反馈处理 l + 一反馈信息 图1 1基于焊点虚拟成形技术的s m t 焊点质量预测和可靠性设计整体研究思路 本文的总体研究思路如下图所示。 图1 2 小波分析在s m t 焊点图像处理用的应用技术支持图 1 4 本文创新点 本文中的创新点主要有以下两点： ( 1 ) 应用改进的w i e n e r 小波滤波方法对s m t 焊点图像进行去噪处理，因为通 过研究对比发现在s m t 焊点采集过程中主要出现的是斑点噪声，通过对比还发现 6 产 鱼 l 桂林理工大学硕士论文 本文所采用的改进的w i e n e r 小波滤波方法的处理结果优于其他经典方法。 ( 2 ) 应用改进的小波多尺度相乘的方法针对s m t 焊点图像进行边缘提取，通 过大量的实验对比得出本文所采用的方法针对边缘细化及其提取中优于r o b e r t 边缘算子、s o b e l 边缘算子、l o g 算子等其他经典方法。应用改进的h i i d i t c h 经典算法对s m t 焊点图像进行边缘细化。 1 5 论文组织结构 论文的结构安排如下： 第一章：绪论。介绍论文的研究背景、研究目的意义、作者的工作及创新点 以及技术路线图。 第二章：技术基础简介。第一部分介绍小波分析技术的发展历程、国内外发 展现状。第二部分主要介绍s m t 片式元器件的发展历程、国内外发展现状、s m t 焊点的介绍。最后对本章进行小结。其中本章为第三章、第四章提供理论基础。 第三章：s m t 焊点图像去噪。本章先应用经典方法对s m t 焊点图像进行去噪 处理，然后应用本文提出的改进型的w i e n e r 小波滤波方法进行s m t 焊点图像去 噪，对上诉各种结果进行对比，得出本文提出的方法优于其他方法。 第四章：s m t 焊点图像边缘提取。本章结构类似第三章，先应用r o b e r t 边 缘算子、s o b e l 边缘算子、l o g 算子等其他经典方法进行s m t 焊点图像边缘提取， 然后应用本文提出的改进的小波多尺度相乘的方法针对s m t 焊点图像进行边缘 提取。并用改进的h i l d i t c h 经典算法对s m t 焊点图像进行边缘细化；通过对比 得出本文提出的方法优于其他经典方法。 第五章：总结与展望。概括总结作者在本文所做的工作及心得体会，并对今 后需进一步探索的工作提出展望。 7 桂林理t 大学硕士论文 2 1 小波分析介绍 第二章技术基础简介 小波分析是一个新兴的数学工具，它是上世纪8 0 年代兴起的，并且还在迅 速的发展之中。它通过对在空间具有局部性质的函数作伸缩、平移( 或再加入转 动) 来构成它的分析函数族醢1 。初始函数称为母小波或基本小波。母小波的局部 特质使得我们可以忽略远处的信息。 顾名思义，小波就是指小的波形，小波是一类在有限区间上快速衰减到0 的函数y 【，) l ( 尺) 。首先y ( ，) 应该具有波动性，函数积分必须为零，即这个波形 的振幅为正负相问的震荡形式，“小”是指w 具有有限之集( s u p p o r ts e t ) ， 即在有限区间内快速衰减p 。下图是小波函数和正弦函数曲线示意图。 、 洲v 图2 。l 小波函数和正弦函数曲线示意图 由上图知，小波分析一种窗口面积固定但形状可变的时频局部化分析方法， 即具有对信号的自适应性，在信号低频部分具有较高的频率分辨率和较低的时 ( 空) 间分辨率，在信号的高频部分具有较低的频率分辨率和较高的时( 空) 间分辨 率，所以小波分析被誉为数学上的“显微镜”聃1 。 信号处理、图象编码、计算机视觉、数值计算、量子物理等领域已经将小波 分析进行了有效广泛的应用。 小波理论研究的起点是在1 9 1 0 年，h a a r 提出第一个紧支集函数完备正交系， 它具有的平移和伸缩思想为后续的研究作了铺垫n 叭。 1 9 2 7 年，h e i s e n b e r g 发现并总结出自然界的普适规律一不确定性准则，该 准则界定了任何函数在伸缩变化作用下时一频带宽积的下限，表明时，频分辨率 具有互斥性n 引。 1 9 3 6 年，l i t t l e w o o d 和p a l e y 对傅里叶级数建立了二进制频率分量分组理 论，对频率进行划分，其傅里叶变换的相位变化并不影响函数的形状及大小n 0 j ， 这是多尺度分析思想的最早来源。 1 9 4 6 年，g a b o r 在其著名的“t h e o r fo fc o m m u n i e a t i o n ”一文中阐述了将 8 桂林理工大学硕士论文 时，频相位空间划分为基本“胞元”的思想n 叭。非正交小波基函数的雏形是用平 移的高斯加权正弦函数作为信号展开的基本函数，这是具有无限支集的非正交小 波基函数。 1 9 5 2 年1 9 6 2 年，e a l d e r o n 、z y g m u n d 、s t e r n 和w e i s s 等人将l i t t l e w o o d 和p a l e y 的理论推广至高维，并建立了奇异积分算子理论。 1 9 6 5 年，c a l d e r o n 给出了再生公式。n 町 1 9 7 4 年，c o i f m a n 对一维空间和高维h ”空间给出了其原子分解。 1 9 7 5 年，c a l d e r o n 用他早年提出的再生公式给出了抛物型空间上的原子分 解，这一公式现在己成为许多函数分解的出发点，它的离散形式已接近小波展开， 只是还无法达到组成正交系的结论n 们。 1 9 7 6 年，p e e t r e 在用l i t t l e w o o d 和p a l e y 的方法，在给出b e s o v 空间统一 描述的同时，引入了b e s o v 空间的一组基，其展开函数的大小刻划了b e s o v 空间 本身。 1 9 8 1 年，s t o r m b e r g 为现在的小波理论奠定了基础，他通过对h a a r 系函数的 改进，并且引入了s o b o l e v 空间的正交基。 1 9 8 3 年，b u r r 和a d e l s o n 提出了一种较为有效的模仿人眼视觉处理的系统。 他们提出图象分析的“p y r a m i d ”数字滤波方法即著名的金字塔方法n 引，金字塔 方法是小波理论思想发展的重要一步。 1 9 8 4 年，g o u p il l a r d 、g r o s s m a n n 和m o r l e t ，在进行地震信号分析时明确 提出小波变换的概念，随后m o r l e t 与g r o s s m a n n 共同提出了连续小波变换( c w t ) 的几何体系，其基础是仿射群( 平移和伸缩) 下的不变性n 训。其中法