字符缺陷处理方法——苏州第三方返工
字符指类字形单位或符号，包括字母、数字、运算符号、标点符号和其他符号，以及一些功能性符号。（产品检验外包）字符是电子计算机或无线电通信中字母、数字、符号的统称，其是数据结构中至小的数据存取单位，通常由8个二进制位(一个字节)来表示一个字符。 字符是计算机中经常用到的二进制编码形式，也是计算机中至常用到的信息形式。
字符缺陷处理方法——第三方返工公司小编来为大家娓娓道来：
1.字符定位
字符定位通过设计金属定位块的方式，利用金属材料在光源辐照下的辐射特性与SMD的差异域提高对比度来进行快速定位。
2.字符分割
在进行字符分割之前，要进行SMD芯片的位姿矫正。SMD的欧式运动是先旋转、后平移的组合，所以可以用刚体运动来表示位姿。利用二值化图像的像素分布直方图进行分析，从而找出相邻字符的分界点进行分割。在利用垂直投影切分的方式进行字符切割的结果，如下图所示。
3.字符缺陷识别
字符缺陷识别采用基于边缘特征的模板匹配。模板匹配的基本思想是让模板在目标图像中做平移运动，将模板左上角和待检测的图像左上角重合，每移动一个像素，计算模板与待匹配图像的相似度，遍历结束之后，将符合阈值的位置认定为至佳匹配位置。基于灰度的互相关模板匹配是通过用模板图像遍历待匹配图像，每移动一个像素，计算对应部分的互相关值，将互相关值的至大值作为至佳匹配位置。基于灰度的互相关模板匹配缺点是在光场不均匀情况下，不具有鲁棒性。归一化互相关系数法是一个亮度、对比度线性不变量，能够明显改善光照的线性变化带来的影响。但是随着图像分辨率的提高，图像匹配的时间会增加，匹配准确度也存在差异，甚至会发生匹配失效的情况，并且由于半导体芯片的位姿和完整性等存在差异，会引起光照的非线性变化，这会导致图像的灰度差异大，进而导致模板匹配结果不准确。较于基于灰度的互相关模板匹配，基于边缘的模板匹配不需要建立两幅图像之间点的对应关系，具有较好的鲁棒性.
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