PCB中的生产工艺、USB布线、特殊部件、蓝牙天线设计PCB生产中Mark点设计1.pcb必须在板长边对角线上有一对应整板定位的Mark点,板上集成电路引脚中心距小于0.65mm的芯片需在集成电路长边对角线上有一对对应芯片定位的Mark点;pcb双面都有贴片件时,则pcb的两面都按此条加Mark点。2.pcb边需留5mm工艺边(机器夹持PCB最小间距要求),同时应保证集成电路引脚中心距小于0.65
一,原图二,腐蚀和膨胀# coding=utf-8 import cv2 import numpy as np # opencv里所说的腐蚀,膨胀是针对白色区域,腐蚀是缩小白色区域,膨胀是扩大白色区域 img = cv2.imread('D:/2.jpg', 0) # OpenCV定义的结构元素 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT
转载 2024-09-28 19:03:36
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特征点又称兴趣点、关键点,它是在图像中突出且具有代表意义的一些点,通过这些点我们可以用来识别图像、进行图像配准、进行3D重建等。本文主要介绍OpenCV中几种定位与表示关键点的函数。 一、Harris角点 角点是图像中最基本的一种关键点,它是由图像中一些几何结构的关节点构成,很多都是线条之间产生的交点。Harris角点是一类比较经典的角点类型,它的基本原理是计算图像中每点与周围点变化率的平均值。
1、主要参考(1)大佬教程(2)blibli视频(3)coco数据集说明『深度应用』目标检测coco数据集格式介绍 - 腾讯云开发者社区-腾讯云2、模型的下载(1)下载地址北京大学智能机器人开放实验室 印刷电路板(PCB)瑕疵数据集。它是一个公共合成PCB数据集,包含1386张图像,具有6种缺陷(漏孔、鼠咬、开路、短路、杂散、杂铜),用于图像检测、分类和配准任务看了一下,上面地址下载的数
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录引言方法1方法2总结参考文献 引言语音的实际应用场景中,经常是给定一段包含多句句子的长语音,这就产生了语音端点检测的需求,从而实现对句子的分割。端点检测可以是只检测长语音的开始和结束,也可以细化到每一句句子的开始和结束,以下示例为句子级的端点检测。方法1使用短时能量和谱质心特征进行端点检测,在matlab上有封装好的函数,以
转载 2023-11-20 10:41:28
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零之前言这一章的数学我真的有点看不懂,没有认真专研过,所以,这节内容的代码主要搞清楚参数怎么设置,然后参数怎么调会有怎样的结果就可以了。一.图像特征对于图像的特征提取,一个关键的特征就是角点。角点是比较好检测的一种东西。做过软件识图的都知道,如果没有角点的搜寻图,纯色搜寻很容易搜索到其他的东西,那为什么说角点能够作比较好的特征检测的东西呢?尝试移动一下这三个框,就很容易知道结果了。二.Harris
在当今的数字图像处理领域,卡片顶点检测是一个常见的需求,尤其是在 OCR(光学字符识别)系统以及自动化文档处理应用程序中。顶点检测可以帮助我们识别和分离文档中的关键信息区域。通过 Python实现卡片的顶点检测功能,这使得自动处理图像变得更加高效。 > 在这篇博文中,我将详细分析如何使用 Python 完成卡片顶点检测实现,包括技术原理、源码分析、应用场景等方面,以便你能在实际项目中加以应
原创 7月前
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# Python语音端点检测实现 语音端点检测(Voice Activity Detection, VAD)是语音处理中的一个重要技术,旨在自动识别和分离语音与静默状态。它通过判断音频流中何时有人说话来优化语音信号处理,提高语音识别及通信的性能。本文将介绍如何使用Python实现基本的语音端点检测,并提供相关代码示例。 ## 端点检测的基本原理 端点检测通常涉及以下几个步骤: 1. **信
原创 2024-10-22 03:41:08
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文章源码在 https://github.com/wangshub/python-vad引言语音端点检测最早应用于电话传输和检测系统当中,用于通信信道的时间分配,提高传输线路的利用效率.端点检测属于语音处理系统的前端操作,在语音检测领域意义重大. 但是目前的语音端点检测,尤其是检测 人声 开始和结束的端点始终是属于技术难点,各家公司始终处于 能判断,但是不敢保证 判别准确性 的阶段. 现在基于
转载 2024-02-19 14:28:32
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手机屏幕消费者使用手机时最先接触的一环,承载着画面显示和触控操作,手机屏幕的大小、亮度、刷新率、对比度等等都影响着消费者的使用体验。手机屏幕性能也成为各手机品牌之间差异化的体现和竞争的关键性因素。手机屏幕分为LCD屏幕和OLED屏幕两种,在制造完成后,都需要经过专业的性能测试,才能得以应用,为了避免劣质屏幕流入市场,在手机屏幕测试中,要选择专业的测试仪器和模组,例如大电流弹片微针模组。
我们经常会在Excel表格中进行数据的核对修改,如果要在第一时间知道哪些数据被修改过,通过对修改过的数据做出标记是快速识别这类数据的好方法。利用Excel的有关组件,我们就可以实现被修改数据的标记功能。下面,我们以在Excel 2019中操作为例来说明。        1. 用好突出显示修订 修改数据轻松标记    
        关键性元件需要在PCB上设计测试点。用于焊接表面组装元件的焊盘不允许兼作检测点,必须另外设计专用的测试焊盘,以保证焊点检测和生产调试的正常进行。用于测试的焊盘尽可能的安排于PCB的同一侧面上,即便于检测,又利于降低检测所花的费用。1.工艺设计要求 (1) 测试点距离PCB边缘需大于5mm; (2) 测试点不可被阻焊剂或文字油墨覆盖; (3)
转载 2024-06-15 15:05:41
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一 理解描述: 离群点检测,是发现于大部分其他对象显著不同的对象。大部分分析都会把这些差异信息丢弃,然而在一些场景中,这些数据可能存在巨大的价值应用范围: 诈骗检测;贷款审批;电子商务;网络入侵;天气预报等领域二 离群点成因及类型成因: 数据取值来源不同;自然变异造成;数据测量不准;收集误差 离群点的类型:分类标准分类标准分类描述数据范围全局离群点和局部离群点离群特征是从局部和总体来看的,可用二维
转载 2023-11-05 07:47:04
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在一组平行测定中,若有个别数据与平均值差别较大,则把此数据视为可疑值,也称离群值。 如果统计学上认为应该舍弃的数据留用了,势必会影响其平均值的可靠性。相反,本应该留用的数 据被舍弃,虽然精密度提高,但却夸大了平均值的可靠性。1 离群值检验方法简介设有一组正态样本的观测值,按其大小顺序排列为x1,x2,x3,……,xn。其中最小值x1或最大值xn为离群值(xout)。对于离群值的统计检验,大都是建立
Title :cv::Matdepth/dims/channels/step/data/elemSizeThe class Mat represents an n-dimensional dense numerical single-channel or multi-channel array. It can be used to store (Mat类的对象用于表示一个多维度的单通道或者多通道稠
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关于PCB双面板过回流焊方法详解文/中信华PCBPCB双面板过回流焊方法,下面让小编来给大家详细讲解一下。  1、一面采用红胶工艺,另一面采用锡膏工艺  该方法适用于元件比较密,并且一面的元件高低大小都不一样的PCB板。特别是大元件重力大,再过回流焊会出现脱落现象,这时点红胶遇热会更加牢固的。  该工艺流程是:来料检测-->PCB的A面丝印焊锡膏-->贴片-->AO
一实验原理1.1角点 1.2角点检测算法的好处 1.3Harris算法    1.3.1Harris算法    1.3.2数学表达二、代码实现及结果截图及实验分析三、实验总结 1.1角点局部窗口沿各方向移动,均产生明显变化的点,图像局部曲率突变的点,是在某些属性上强度最大或者最小的孤立点、线段的终点。 对于图像而言,如
 注意:ksize-Sobel的孔径参数(aperture parameter),也就是Sobel核的半径,如1、3、5、7i31 Shi-Tomasi 角点检测 & 适合于跟踪的图像特征mportcv2importnumpy as np img= cv2.imread(r'pictures\chessboard.png') gray=cv2.cvtColor(img,cv2.C
特征点又称兴趣点、关键点,它是在图像中突出且具有代表意义的一些点,通过这些点我们可以用来识别图像、进行图像配准、进行3D重建等。本文主要介绍OpenCV中几种定位与表示关键点的函数。一、Harris角点角点是图像中最基本的一种关键点,它是由图像中一些几何结构的关节点构成,很多都是线条之间产生的交点。Harris角点是一类比较经典的角点类型,它的基本原理是计算图像中每点与周围点变化率的平均值。&nb
转载 2023-07-19 16:43:44
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1.FAST基本算法用一句话来讲FASTN算法的原理就是:若一个像素周围有一定数量的像素与该点像素值不同,则认为其为角点。步骤如下: 1)在图像中任选一点p, 假定其像素(亮度)值为  Ip 2)以r为半径画圆,覆盖p点周围的M个像素,如下图所示: r=3, M=16 3)设定阈值t,如果这周围的16个像素中有连续的N个像素的像素值减去  Ip−t  或者有连
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