Tecnologia PCB - Segmentazione dell'immagine dei circuiti stampati PCB

La seguente è un'introduzione alla segmentazione delle immagini dei circuiti stampati PCB:

1 Frontiera

La segmentazione delle soglie è un passo chiave nella preelaborazione delle immagini. L'essenza è determinare una soglia per ogni pixel. In base alla soglia, si determina se il pixel corrente è in primo piano o in background. Attualmente, esistono un gran numero di metodi di elaborazione delle soglie, come soglia globale e localizzazione. La soglia del dominio è il metodo di segmentazione più semplice, mentre quest'ultimo divide l'intera immagine in molte sotto-immagini, e ogni immagine utilizza una soglia diversa per la segmentazione.

Questo articolo analizza l'algoritmo e propone un metodo di selezione adattivo migliorato basato su questo. La pratica ha dimostrato che questo metodo è semplice, piccolo nel calcolo, veloce, statisticamente accurato e può ottenere la soglia dell'immagine nel tempo e la segmentazione dell'immagine PCB L'effetto è molto buono. Dopo che l'immagine è segmentata, la grafica di destinazione è garantita intatta. Dopo che l'immagine è migliorata, il circuito aperto e il cortocircuito sono resi più chiari e prominenti, facendo preparativi completi per la successiva elaborazione dell'immagine.

2 Teoria degli algoritmi

Algoritmo adattivo di segmentazione della soglia:

(1) Dividere l'immagine in 4 sotto-immagini;

(2) Calcolare il valore medio di ogni immagine di carattere;

(3) Impostare il valore di soglia in base al valore medio e il valore di soglia è applicato solo alla sottoimmagine corrispondente;

(4) In base alla soglia, ogni sottoblocco è diviso.

In questo algoritmo, il valore medio viene utilizzato come soglia del sottoblocco.

Le caratteristiche di distribuzione grigia dei circuiti stampati, che hanno le seguenti caratteristiche:

(1) Ci sono evidenti picchi di fondo e picchi target;

(2) I due picchi sono distanti e i valori grigi tra di loro sono fondamentalmente gli stessi, senza ingorghi evidenti;

(3) I cambiamenti del livello di grigio del punto pixel di sfondo e del punto pixel di destinazione sono continui e il livello di grigio del confine di destinazione è graduale, non brusco.

La pratica ha dimostrato che l'algoritmo non è adatto per i circuiti stampati e l'effetto di segmentazione non è molto buono, perché il livello medio di grigio non è necessariamente il fondo dell'istogramma e c'è una grande parte dell'area piana nell'istogramma PCB, anche 0 grigio Per segmentare accuratamente l'immagine PCB, è necessario trovare un altro metodo efficace. Si noti che il punto medio del valore grigio si trova tra i due valori di picco (cioè, il valore medio grigio). Il valore si trova tra il valore grigio di sfondo e il valore grigio di destinazione) ed è vicino al trogolo, quindi considera di trovare il punto minimo nella sua area. Per segmentare l'immagine di destinazione del PCB, il picco di destinazione dell'istogramma può essere determinato prima e quindi il punto di valore minimo può essere determinato e quindi il picco di sfondo può essere trovato. Il punto di valore minimo viene utilizzato come soglia di segmentazione e viene selezionata una scala di grigi vicino al picco di destinazione e al picco di sfondo. I valori di grado sono utilizzati rispettivamente come soglie per il miglioramento del circuito aperto e del cortocircuito. Nell'immagine PCB, a volte l'obiettivo è scarso, ma a volte l'obiettivo è denso. Trovare il punto massimo dell'intero istogramma è relativamente semplice, ma come determinare se questo picco è il picco di sfondo o il picco di destinazione diventa la chiave del problema.

Per un'immagine PCB generale, il bersaglio (filo di rame) è rappresentato da un'alta scala di grigi e lo sfondo è rappresentato da una bassa scala di grigi. Un metodo di ricerca della soglia fattibile è discusso di seguito.

(1) Trova il valore grigio corrispondente al picco più grande. Trovare il valore massimo di f(H) nell'intervallo grigio completo [0, 255], e il valore corrispondente è H;

(2) Calcolare il livello medio di grigio dell'immagine:

(3) Determinare se si tratta di un picco di fondo o di un picco obiettivo:

Se viene selezionato il valore minimo, il valore minimo si trova nel quartiere 30 del punto medio e il valore corrispondente è Hmin.

Nota: Le dimensioni del quartiere possono essere selezionate in base alla situazione reale.

Il secondo punto di picco determinato dal punto 5:

Se al punto 3 si trova solo il picco di fondo Hb, trova il valore minimo di f(H) nell'intervallo grigio [Hmin, 255] e il valore corrispondente è il punto di picco target Hf;

Se il valore di picco obiettivo Hf si trova al punto 3, trova il valore minimo di f(H) nell'intervallo grigio [0, Hmin], e il valore corrispondente è il punto di picco di fondo Hb;

(6) Utilizzare Hmin come soglia per eseguire la segmentazione dell'immagine;

Trovare un livello di grigio (generalmente Hb+10) vicino al lato destro del picco di fondo Hb ed eseguire il miglioramento del cortocircuito;

Trova un livello di grigio (generalmente Hf-10) vicino al lato sinistro del picco target Hf per migliorare il circuito aperto.

Nota: Questo algoritmo è particolarmente adatto per immagini continue di istogrammi. Per gli istogrammi discontinui, è possibile eseguire prima l'interpolazione adiacente e convertire gli istogrammi in grafici continui. Quindi il metodo di cui sopra può essere utilizzato per determinare la soglia.

3 Risultati sperimentali

Quando c'è rumore nell'immagine PCB, di solito vengono adottati due metodi:

(1) Filtrare prima e poi binarizzare, in modo che l'immagine originale PCB perderà molte informazioni sui dettagli del bordo, rendendo i risultati statistici non abbastanza accurati;

(2) Nessuna elaborazione, ma questo causerà un sacco di piccoli rumori nell'immagine e anche i risultati statistici non sono abbastanza accurati.

Al fine di garantire l'accuratezza dei risultati statistici, non si dovrebbero perdere alcuni bordi dell'immagine e ridurre la larghezza della linea a causa dell'influenza del filtraggio, e tali punti di rumore non dovrebbero essere erroneamente considerati come linee per le statistiche. È possibile utilizzare prima la binarizzazione e poi rimuoverli. Metodo del rumore.

In questo esperimento, l'immagine PCB ottenuta dalla fotocamera è relativamente chiara e ha pochissimo rumore, quindi viene elaborata direttamente.

I risultati sperimentali dimostrano che questo metodo è un metodo pratico, veloce e semplice.