PCB技術 - PCBプリント回路基板の画像セグメンテーション

以下は、画像セグメンテーションの紹介です プリント基板:

1フロンティア

しきい値セグメンテーションは画像前処理における重要なステップである。本質は、各ピクセルのしきい値を決定することです。閾値に従って、現在の画素が前景か背景かどうか決定される。現在のところ，グローバルなしきい値や局在化のようなしきい値処理法が多数存在する。ドメインのしきい値は最も単純なセグメンテーション法であり、後者は多くのサブ画像に全画像を分割し、各画像は分割のための異なる閾値を使用する。

本アルゴリズムを解析し，これに基づく適応しきい値選択法を提案した。実際には、この方法は簡単で、計算においては、高速で、統計的に正確であり、時間内の画像のしきい値を得ることができ、PCB画像のセグメンテーションは非常に良いことが証明されている。イメージがセグメント化されたあと、標的グラフィックは無傷であると保証されます。像が強化されたあと、開放回路および短絡回路はより鮮明でより顕著にされる。そして、次の画像処理のための十分な準備をする。

2アルゴリズム理論

適応しきい値分割アルゴリズム

画像を4つのサブ画像に分割する

（2）各文字画像の平均値を計算する。

（3）平均値に従って閾値を設定し、閾値を対応する副画像にのみ適用する。

（4）しきい値に応じて各サブブロックを分割する。

このアルゴリズムでは、平均値をサブブロックのしきい値として用いる。

プリント配線板のグレー分布特性は以下の特性を有する。

（1）明らかな背景ピークと目標ピークがある。

（2）2つのピークは離れており、それらの間の灰色の値は基本的に同じで、明らかなトラフはない。

（3）背景画素点と目標画素点の濃淡変化は連続的であり、目標境界のグレーレベルは漸進的ではなく漸進的である。

実践は、アルゴリズムがプリント回路基板に適していないことを証明した, また、セグメンテーション効果はあまり良くない, 平均グレイレベルは必ずしもヒストグラムのトラフではないからです, そして、フラットエリアの大きな部分があります PCBヒストグラム, を正確にセグメント化するために0 PCBイメージ, 別の効果的方法を見つける必要がある. Note that the average gray value point is between the two peak values (ie, the average gray value). The value is between the background gray value and the target gray value) and is close to the trough, したがって、その領域の最小点を見つけることを考えてください. PCBのターゲットイメージをセグメント化するには, ヒストグラムのターゲットピークは、まず決定することができる, そして、最小値ポイントは決定できます, そして、バックグラウンドピークを見つけることができます. 最小値点は、分割閾値として使用される, そして、グレイスケールは標的ピークおよびバックグラウンドピークの近くで選ばれる. 次数値は、それぞれオープン回路および短絡増強のための閾値として使用される. に PCBイメージ, 時にはターゲットはスパープス, でも時々ターゲットは濃い. ヒストグラム全体の最大点を見つけることは比較的簡単です, しかし、このピークが背景ピークか目標ピークであるかを決定する方法は、問題の鍵になる.

一般的なPCB像では、ターゲット（銅線）は高グレースケールで表され、背景は低グレースケールで表される。実現可能な閾値探索方法を以下に説明する。

（1）最大ピークに対応するグレイ値を求める。フルグレイ間隔[ 0 , 255 ]でf（h）の最大値を見つけ、対応する値はhです

（2）画像の平均階調を計算する。

（3）背景ピークか目標ピークかを判定する。

最小値点が選択されていれば、平均点の30近傍で最小値が求められ、対応する値はHminである。

注：近所のサイズは、実際の状況に応じて選択することができます。

（5）によって決定される第2のピーク点

バックグラウンドHBだけが（3）で見つかるならば、グレイ間隔［HMIN、255］でF（H）の最小値を見つけてください、そして、対応する値は目標ピークポイントHFです

目標ピーク値HFが（3）で見つかるならば、グレイ間隔［0、Hmin］でF（H）の最小値を見つけてください、そして、対応する値はバックグラウンドピーク点HBです

画像分割を実行するために閾値としてhminを使用する

バックグラウンドピークHBの右側の近傍にグレーレベル（一般的にHB＋10）を見つけ、ショートエンハンスメントを行う

開回路増強のための目標ピークHFの左側の近くのグレーレベル（一般的にHF - 10）を見つけてください。

注意：このアルゴリズムはヒストグラムの連続画像に特に適している。不連続ヒストグラムの場合は、最初に隣接する補間を実行し、連続グラフにヒストグラムを変換できます。それから、上記の方法は、閾値を決定するために用いることができる。

3実験結果

ノイズがある場合 PCBイメージ, two methods are usually adopted:

（1）フィルタを最初にして2値化するので、元のPCBイメージが十分なエッジの詳細情報を失うことになり、統計的な結果を十分に正確にしない

（2）処理はないが，これは画像中に多くの小さな雑音を生じ，統計結果も十分正確ではない。

統計結果の精度を確保するためには、フィルタの影響により画像のエッジが失われ、線幅が減少してしまうこともなく、統計的な線として誤って認識されるべきではない。最初に二値化を使用して、それらを削除することができます。ノイズ方式

この実験では，カメラから得たpcb像は比較的明瞭であり，雑音がほとんどなく，直接処理する。

実験結果は，この方法が高速で簡単であることを示した。