Технология PCB - Разделение изображений на печатных платах PCB

Вот описание разделения изображений на печатных платах PCB:

1 Границы

Пороговое разделение является ключевым этапом предварительной обработки изображений. Суть в том, чтобы определить порог для каждого пикселя. В зависимости от порога, определите, является ли текущий пиксель перспективой или фоном. В настоящее время существует большое количество пороговых методов обработки, таких как глобальный порог и позиционирование. Порог домена является простейшим методом разделения, который делит все изображение на множество субизображений, каждое из которых разделено с использованием разных порогов.

В этой статье анализируется алгоритм и на этой основе предлагается улучшенный метод адаптивного порогового отбора. Практика доказала, что этот метод прост, небольшой расчет, быстрый, статистически точный, может своевременно получить порог изображения, эффект разделения изображения PCB очень хорош. После разделения изображения целевая графика гарантирует неповрежденность. После улучшения изображения открытые и короткие замыкания становятся более четкими и заметными, полностью подготовленными к последующей обработке изображений.

2 Алгоритмическая теория

Адаптивный алгоритм порогового разделения:

(1) Разделить изображение на 4 подкатегории;

(2) Вычислить среднее значение изображения каждого символа;

(3) Установление пороговых значений на основе средних значений, которые применяются только к соответствующим субизображениям;

(4) В соответствии с пороговым значением каждый подкласс делится.

В этом алгоритме средние значения используются в качестве пороговых значений для подсистем.

Характеристики распределения серого цвета печатных плат имеют следующие характеристики:

(1) Имеет очевидные фоновые пики и целевые пики;

(2) Два пика очень далеки друг от друга, и значения серости между ними в основном одинаковы, и нет очевидной долины;

(3) Изменения уровня серого в фоновых и целевых точках являются непрерывными, а уровень серого на границе цели является постепенным, а не внезапным.

Практика показала, что алгоритм не подходит для печатных плат, и эффект разделения не очень хорош, потому что средняя градация серого не обязательно является долиной гистограммы, большая часть гистограммы PCB плоская область или даже нулевая градация серого. Чтобы точно разделить изображения PCB, необходимо найти другой эффективный способ. Обратите внимание, что средняя точка серого находится между двумя пиковыми значениями (то есть средним значением серого). Это значение находится между значением фонового серого и целевым значением серого) и близко к долине, поэтому рассмотрим возможность нахождения наименьшей точки в ее области. Чтобы разделить целевое изображение PCB, можно сначала определить целевой пик гистограммы, затем определить минимальную точку, а затем найти фоновый пик. Минимальная точка используется в качестве порога разделения, а градус серого выбирается вблизи целевого и фонового пиков. Значения степени используются в качестве пороговых значений для усиления открытого и короткого замыкания соответственно. В изображениях PCB иногда цели разрежены, но иногда плотные. Найти максимальную точку всей гистограммы относительно просто, но как определить, является ли этот пик фоновым пиком или целевым пиком, становится ключом к проблеме.

Для общего изображения PCB цель (медная проволока) представлена высокой степенью серого, а фон - низкой степенью серого. Ниже обсуждается возможный метод порогового поиска.

(1) Найдите значение градации серого, соответствующее максимальному пику. Найдите максимальное значение f (H) в диапазоне полного серого [0255], соответствующее значение H;

(2) Расчет среднего уровня серого на изображении:

(3) Определить, является ли это фоновым пиком или целевым пиком:

Если выбрана минимальная точка, то наименьшее значение будет найдено в 30 окрестностях средней точки с соответствующим значением Hmin.

Примечание: Размер района может быть выбран в зависимости от фактических обстоятельств.

Вторая пиковая точка определяется (5):

Если в (3) найден только фоновый пик Hb, то найдено минимальное значение f (H) в сером диапазоне [Hmin, 255], соответствующее значение является точкой целевого пика Hf;

Если целевой пик Hf найден в (3), то наименьшее значение f (H) в сером диапазоне [0, Hmin], соответствующее значение является фоновым пиком Hb;

(6) Использование Hmin в качестве порога для разделения изображений;

Найдите уровень серого (обычно Hb + 10) рядом с правым пиком фона Hb и сделайте короткое замыкание для усиления;

Рядом с левой стороной целевого пика Hf находится градус серого (обычно Hf - 10), который используется для усиления открытого контура.

Примечание: Этот алгоритм особенно применим к непрерывным изображениям гистограмм. Для прерывистой гистограммы вы можете сначала выполнить соседнюю интерполяцию и преобразовать гистограмму в непрерывную диаграмму. Затем можно использовать вышеуказанные методы для определения пороговых значений.

3 Результаты экспериментов

При наличии шума на изображении PCB обычно используются два метода:

(1) Сначала фильтрация, а затем двоичная, так что оригинальное изображение PCB потеряет много информации о деталях края, что делает статистические результаты неточными;

(2) Обработка не производится, но это создает много мелких шумов в изображении, и статистические результаты недостаточно точны.

Для обеспечения точности статистических результатов не следует терять некоторые края изображения и уменьшать ширину линии из - за воздействия фильтра, и эти шумовые точки не следует ошибочно считать статистическими линиями. Вы можете сначала использовать бинарность, а затем удалить их. Закон о шуме.

В этом эксперименте изображения PCB, полученные с камеры, были относительно четкими и имели небольшой шум, поэтому их можно было обрабатывать напрямую.

Экспериментальные результаты показали, что этот метод является практичным, быстрым и простым.