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基于机器视觉的PCB板上元器件字符检测的中期报告
本项目旨在基于机器视觉技术，实现PCB板上元器件字符的检测与识别。在前期调研和准备工作的基础上，我们已经完成了项目的一部分任务，具体如下：
1.获取PCB板图像数据
我们使用了工程中常见的高清数码相机获取了PCB板的原始图像，该相机具有高分辨率和高灵敏度，使我们能够获得足够清晰的图像以支持后续的分析与处理。
2.对图像进行预处理
在获取到原始图像数据后，我们对图像进行了预处理。具体来说，我们通过去噪、图像增强和颜色空间转换等步骤，提高了图像质量，同时便于后续的形态学操作和字符的识别。
3.提取元器件字符轮廓
通过预处理后的图像，我们使用了开运算、闭运算等图像形态学操作，去除图像中的噪声和不必要的细节，提取出元器件字符的轮廓。该步骤为后续字符识别、分类和识别提供了基础。
下一步，我们将继续深入开展工作，包括：
1.元器件字符的分类与识别
通过获取到的元器件字符轮廓，我们将进一步研究和实现元器件字符的分类和识别，借助深度学习等技术，将元器件字符按照种类进行分类，并识别其对应的品牌和型号等信息。
2.开发简化版系统
我们将结合上述任务进一步完善项目，建立PCB板上元器件字符检测的简化版系统，提供用户友好的界面和便利的操作方式，为工程师和技术人员提供实用、高效的工具，提高PCB板检测的效率，减少工作量。