Технология PCB - разделение изображения на печатных платах

The following is an introduction to the image segmentation of PCB printed circuit boards:

фронт

пороговое разделение является ключевым шагом предварительной обработки изображений. The essence is to determine a threshold for each pixel. по порогу, it is determined whether the current pixel is foreground or background. сейчас, there are a large number of threshold processing methods, such as global threshold and localization. порог поля - самый простой метод разделения, while the latter divides the entire image into many sub-images, каждое изображение делится на различные пороговые значения.

В настоящем документе анализируются алгоритмы, на основе которых предлагается улучшенный вариант порогового значения для адаптации. Практика показывает, что метод является простым, рассчитан небольшим, быстрый и точный в статистическом отношении, а также позволяет своевременно получать пороговые значения изображения, что весьма эффективно сказывается на разделении изображений PCB. после разделения изображения обеспечивается целостность диаграммы цели. После улучшения изображения, отключение и короткое замыкание становятся более четкими и заметными, и полностью готовы к последующей обработке изображений.

принцип алгоритма

Adaptive threshold segmentation algorithm:

1) разделение изображений на четыре субизображения;

(2) Calculate the mean value of each character image;

(3) Set the threshold value according to the mean value, and the threshold value is only applied to the corresponding sub-image;

4) каждый вложенный блок делится на пороговые значения.

в этом алгоритме, the average value is used as the threshold of the sub-block.

особенности серого распределения печатных плат, имеющие следующие характеристики:

(1) There are obvious background peaks and target peaks;

2) оба пика находятся далеко друг от друга, и их значения серы в основном одинаковы и не имеют явных долин;

(3) изменение градации серого фона и точки назначения является непрерывным, а градации серого на границе цели - постепенным, а не резким.

Practice has proved that the algorithm is not suitable for printed circuit boards, и разделение эффект не очень хорошо, because the average gray level is not necessarily the trough of the histogram, большая часть этой земли плоская. Гистограмма PCB, even 0 gray In order to accurately segment the PCB image, Необходимо найти другой эффективный способ. 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, Поэтому рассмотрим вопрос о том, чтобы найти наименьшую точку в своей области. In order to segment the target image of the PCB, Сначала можно определить конечный пик гистограммы, and then the minimum value point can be determined, Тогда можно найти. порог деления, and a gray scale is selected near the target peak and the background peak. порог, используемый соответственно для разомкнутого контура и усиления короткого замыкания. In the PCB image, Иногда цель разрежена, but sometimes the target is dense. найти общую точку гистограммы относительно просто, but how to determine whether this peak is the background peak or the target peak becomes the key to the problem.

общее изображение PCB, the target (copper wire) is represented by a high gray scale, цвет фона. A feasible threshold search method is discussed below.

1) определение максимального значения соответствующего градации серого. максимальное значение f (H) в интервале полного поглощения [0255], соответствующее значение H;

(2) Calculate the average gray level of the image:

3) определить, является ли он фоновым или целевым пиком:

Если выбрана минимальная точка, то наименьшее значение будет найдено в 30 окрестностях средней точки и соответствующее значение будет составлять Hmin.

Примечание: размер зоны может быть выбран в зависимости от реальной ситуации.

The second peak point determined by (5):

если в пункте 3 будут найдены только фоновые пики Hb, то наименьшее значение f) h) будет найдено в сером интервале [Hmin, 255] и соответствующее значение будет соответствовать целевому пику Hf;

если в пункте 3 будет найден конечный пик H f, то наименьшее значение f) h) будет найдено в сером интервале [0, Hmin], а соответствующее значение - в фоновом пике Hb;

6) разделение изображений с использованием Hmin в качестве порогового показателя;

Find a gray level (generally Hb+10) near the right side of the background peak Hb, и усиление короткого замыкания;

Уровень серого (обычно HF - 10) был найден вблизи верхнего предела цели Hf с левой стороны для усиления при разомкнутой цепи.

Примечание: этот алгоритм особенно применим к непрерывным изображениям на гистограммах. для дискретных гистограмм можно сначала выполнить соседнее интерполирование, а затем преобразовать гистограмму в непрерывный график. затем пороговый уровень определяется методом, описанным выше.

Результаты эксперимента

When there is noise in the PCB image, обычно используются два метода:

1) сначала фильтрование, а затем вторичное значение, с тем чтобы оригинальные изображения PCB могли быть утеряны в больших количествах, что делает статистические данные неточными;

(2) обработка не производилась, но это привело к значительному шуму в изображении и к неточности статистических данных.

для обеспечения точности статистических данных не следует терять некоторые края изображения и сокращать ширину линий в результате воздействия фильтра, и эти точки шумов не следует ошибочно рассматривать как статистические линии. можно сначала использовать два значения, а затем удалить их. закон шумов.

В ходе эксперимента изображение PCB, полученное от камеры, было относительно четким, а шум был очень незначительным и поэтому обрабатывалось непосредственно.

Результаты эксперимента показали, что этот метод является практичным, быстрым и простым.