PCB缺陷检测中图像分割算法的分析与比较

PCB 缺陷检测中图像分割算法的分析与比较

摘要：图像分割在图像处理中占有重要的地位，分割结果的好坏直接影响图像的后续处理。本文介绍了4种常用的图像分割方法及其在PCB 缺陷检测中的应用，并且利用实际的分割效果对4种分割方法进行了比较。对PCB 检测的实际应用提出了一种比较好的图像分割思路，并且做了实验研究。

关键词：图像处理；图像分割；PCB 检测

引言：

图像分割是图像处理中的一项关键技术，分割结果的好坏直接影响到图像的后续处理。本文中图像分割的目的是根据图像灰度等级准确划分出其中有意义的目标区域。但是由于系统在PCB 图像的采集、传输过程中，由于光照不均，CCD 摄像机自身的电子干扰，都不同程度的带来噪声，使图像污染。这些噪声也给图像分割带来了一定的难度。而传统的图像分割方法针对实际应用，本文分别采用四种公认比较好的分割方法对PCB 图像进行分割，并对分割效果进行了比较，最后确定了适合PCB 检测的图像分割方法。下面对它们进行具体说明。

1. 基于标准图像的模糊推理法

模糊理论在图像处理中的应用越来越广。在图像分割中，它可以把数据的校验用一些

模糊规则来进行描述。用基于标准图像的模糊推理法进行图像的分割主要包括以下几步[1]：

(1) 计算原始图像的灰度直方图并用迭代阈值法计算它的阈值； (2) 寻找目标和背景的像素簇的峰值；

(3) 计算LD(象素值低与较低之间的阈值)和LB （像素值高与较高之间的阈值）； (4) 使用模糊逻辑方法（FLM-fuzzy linguistic method ）来获取二值图像数据； 待处理PCB 图像的灰度直方图如图1所示

图1 像素值直方图 Fig.1 Pixel value histogram

背景和目标对象是直方图中的两个簇。这里采用迭代阈值的方法来求取待检测图像的阈值。具体过程如下[2]：

1） 求出图像中的最小和最大灰度值H min 及H max ,令阈值初始值为：

T

0像素数 像素值

Dark max

threshold Bright max

255

（=

1

2

(H min +H max ) （1）

(2) 根据阈值T K 将图像分割成目标和背景两部分，求出两部分的平均灰度值H 0、H b 及新的

阈值T k+1

0k

k

k T

h k

H h

<=

∑∑ （2）

k

k

k T >k k T b k

h k

H h >=

∑∑ （3）

T k+1=1(H +H 2

素个数。（1）按（2）中0b 式中，h k 是灰度值为k 的像的算式进行迭代，直到T k+1=T k 时结束 方图上看，由此得到的阈值处在两个灰度区域重心的平均位置，从路径规划的角度看是一种最优阈值，它可以概略地将目标、背景分成两类，因而可认为t b =T k 。但要精确地分割出背景，还必须结合其实际分布情况来考虑。在通常情况下，目标簇和背景簇都会有一个峰值，在这里用Dark max 代表背景簇的峰值，Bright max 代表目标簇的峰值。通过下面两个式子来计算LD 与LB 。

LD=(Dark max +Threshold)/2 (5) old)/2 (6)

因此，模糊逻辑的成员函数可以获得，如图2 所示。每一个规度范围内的像素值都会属于Dark,Light Dark,Light Bright 和Bright 四个成员之一。 图2 输入的成员函数

令F(x,y)是FLM 成员函数的输F 1(x,y),

F 2(x,y), F 3(x,y),

F 1

) (4)

，取结束时的T k 为分割阈值。

从直LB=(Bright max +Thresh

Fig.2 Memberships function of input

入，F c (x,y)是3×3模板的中心像素，F 4(x,y)是这个模板的四邻域，如图3所示。

F 2F c F 4

F 3

图3 3×3模板的4邻域

Fig.3 4-neighborhood of a 3×3 mask

S(x,y)是FLM的输入的参考图像数据。它可以是PCB设计图像数据，S(x,y)必须与F c (x,y)相互对应。下面为FLM定义了四种环境规则。S(x,y)必须与F c (x,y)相互对应。

1） Bright 环境 如果F 1(x,y), F 2(x,y), F 3(x,y), F 4(x,y)中有4个是Bright，或者其中有3个为Bright

和1个Light Bright,则F c (x,y)为Bright

2） Dark 环境：

如果F 1（x,y）, F 2(x,y), F 3(x,y), F 4(x,y)中有4个是Dark，或者其中有3个Dark 和1个Light Dark，则F c (x,y)为Dark (3) Light Bright 环境

如果F 1(x,y), F 2(x,y), F 3(x 1,则F c (x,y)

为Light Bright ,境值为Dark的个数超过1,则F c (x,y)为

Light Dark

数的输出是中心像素的状态，用B(x,y)来表示，它的位置也和F c (x,y)相对应，并且是二图像数据，FLM的具体描述如下：

(1) If(F c (x,y) is Dark) and (S() i ck nd),then (B(x,y) is Background);

(2) If(F c (x,y)

is Dark) and (S(x,y) is Object)and (F 1（x,y）, F 2(x,y), F 3(x,y), F 4(x,y) is Bright Environment),then B(x is bject),else(B(x,y) is Background); (3) If(F c （x,y）is Bright) and (S(x,y) is Object),then(B(x,y) is Object);

(4) If(F c （x,y）is

Bright) and s ro nd (F 1(x,y), F 2(x,y), F 3(x,y), F 4(x,y) is Dark nd),else (B(x,y) is Object);

(6) If(F c （x,y）is

Light Dark) and (S(x,y) is Object) and (F 1(x,y), F 2(x,y), F 3(x,y), ht Bright Environment or Bright Environment), then (B(x,y) is )B((7) I is Object),then (B(x,y) is Object); Light Bright) and (S(x,y) is Background) and (F 1(x,y), F 2(x,y),

F 3(x, is a t); 又保留了图像的细节特征，是一种有效的图像分割方法，高，否则就会影响分割效果。

4-（a ）为原始的采集图像，它是c 逻辑方法的处理结果。

（ （,y), F 4(x,y)中环境值为Bright的个数超过(4) Light Dark 环境

如果F 1(x,y), F 2(x,y), F 3(x y), F 4(x,y)中环函值x,y s Ba grou O (,y)(S(x,y) i Backg und) a Environment),then (B(x,y) is Backgrou (5) If(F c （x,y ）is Light Dark) and (S(x,y) is Background),then (B(x,y) is Background);

F 4(x,y) is Lig Object ,else (x,y) is Background);

f(F c （x,y）is Light Bright) and (S(x,y)(8) If(F c （x,y） is y), F 4(x,y) is Light Dark Environment or Dark Environment),then (B(x,y) B ckground),else (B(x,y) is Objec 这种模糊逻辑方法去除噪声的同时，但是它也有个缺点，就是在使用这种方法之前，待处理图像和标准图像的校准精度要以下是通过具体的实验对一幅图像进行处理的效果图，图PCB 上的一个焊盘，图4-（b ）为处理过程中采用的参考图像，图4-（）为采用模糊

（b ）参考图像（二值） （c ）处理后

图4 模糊推理方法进行图像分割的效果

Fig.4 Results of image segmentation with fuzzy reasoning method

. 基于梯度调整的矩量保持法 2.1 矩量保持法[3]

其基木，2,…，

（a ）原始图像

2思想是使阈值分割前后图像的矩保持不变。设每个点从具有灰度值g ∈{0, 1},其中L 为灰度级总数，并用N i (i ∈{

0,1, …，L －1

})1

L ?表示第i 个灰度级在图

像中出现的次数,表示灰度级i 出现的频率:P=N i /N

第k 矩m k 定义为:

m 0=1; L k

k i m p i

?=

阶1

i =∑ k=1,2, (7)

对于二值化图像，意味着保持前3阶矩不变，即存在如下矩量保持方程组:

0000110p Z p Z m += (8) 1100111p Z p Z m += （9）

2200112p Z p Z m += （10）

3300113p Z p Z m += （11）

这里Z 0和Z 1，表示二值化后每个类别代表灰度值，p 0和p 1代表二值化后两个灰度值的分布概率，经简化后

1

021/2

p d m ?10(4)c c =

（12）

?其中，

132

02

21m m m m m c ?=

?123

2m m c m m 12

1m ?=

?21/2101

[(4)]2

d c c 1c =??

然后从灰度级直方图中选取阈值t 最为接近2.2 矩量保持法的梯度调整[4]

进行图像分割。这种分割方法在实际应用中，发现分割后的目标边缘细节信息有很大的丢失。通过对算法原理及不足点的分析，可以利用图像中目标边界和相邻背景的灰度差别较大，而目标区域

或背景区域内部像素间的灰度差别较小的特性，进矩量保持自动阈值法，改

进后的算法的基本原理如下：

首先由矩量保持法得到初始分割阈值t ,然图像进行处理，计算出图像的梯度分布。设现行扫描点、后一行扫描点和下一列中相邻点的灰度为f(i,j),f(i+1,j)和f(i,j+1),在x,y 方向上的一阶差分定义为：

p 0-分位数。

矩量保持法是根据样本估计总体的特性推导而出，是根据图像的整体信息用梯度调整来改后利用梯度算子对(,)(1,)(,)

(,)(,1)(,)X y

f i j f i j f i j f i j f i j f i j Δ=+???

Δ=+? (13) ?梯度定义为：

G=(,)(,)X y f i j i f i j j Δ+Δ (14)

1/2 （15）

为了简便计算，梯度模G[f(i,j)]选用如下的近似公式：

G[f(i,j)]＝max[其模为：22||[((,))((,))]X y G f i j f i j =Δ+Δ|(,)X f i j Δ|,|(,)y f i j Δ|] (16)

根据计算出的梯度模，找出边缘像素。设边缘像素的梯度为G e f(i,j),则有：

e e T G ≥??G[f(i,j)] G[f(i,j)]f(i,j)=0[(,)]e G

f i j T

（17）

当选取在(G max -G min )/2左右。

其中T e 为边界梯度阈值，可适再求出边缘像素的梯度均值：

M e =E[G e [f(i,j)]] （18）

这样，基于梯度调整的矩量保持自动阈值分割法的阈值T 为：

T=t-α·M G (19)

其中，α（0≤α≤0.3）为调整系数，根据经验在0.1左右选择。

（a ）矩量保持法 (b)基于梯度调整后的矩量保持法

图5矩量保持法图像分割效果比较图nvariable intensity moment

通过上图我们可以看出，的矩量保法，能够把一些细节信息很好的保留下

来，弥补了矩量保持法的不足。

3. 这里的熵是指灰度直方图的熵。和上面一样，p i 仍旧表示灰度级i 出现的概率:

P i =N i /N 如果图像可以分为两个区域，且阈值为t,即

21) -1}; (22)

则区域R 1和R 2上的灰度级3) R 2:p t 其中i = t=0,1,2,…,L-1 (25)

两个与R R 2E 1以下是对图4－（a）用基于梯度调整的矩量保持法对其进行分割，并与矩量保持法的分割效果做了比较，如图5所示：

Fig.5 Comparative results after image segmentation with i 经梯度调整以后持最大熵法 [3][5]

(20)

R 1={0,1,2,…,t}; (R 2={t+1,t+2,…,L 分布可以写成:

R 1:p 0/P t ,p 1/P t ,…,p t /P t (2+1/(1-P t ),p t+2/(1-P t ),…,p L-1/(1-P t ) (24)

t

t i P p =∑ 1和相伴的熵为

(t)=001

lg [lg lg ]lg t

t

i i i i i t t i i t

t t t

t

p p E p p p P P P P P P ==?=?

?=∑∑+

(26) 1

1

211

1

()lg [lg lg(1)]lg(1)1111L L i i n t

i i i t t i t i t t

t t t

p p E E p p p P P P P P P ??=+=+?=?=?

??=?+

????∑∑

其中

i E t t=0,1,2,…,L-1 (27) lg t i

i

t

E p p =?

∑ t=0,1,2,…,L-1 （28）

=L i lg n i

i

1

E p p =?

∑ （29）

?

=

定义直方图的熵：

E=12()()E t E t + (30)

E 最大即意味着目标表分割两个区域的行分割的效果。

图6最大熵阈值分割效果图

Fig.6 Result of image segmentation with the maximum entropy method

4. 最大类间方差法[3][6]

最大类间方差的基本思想是把图像中的像素按灰度阈值t 分成两类C 0和C 1，C 0由灰度值在0到t 分成两类C 0和C 1,C 0 由灰度值在0到t 之度级数)之间的像素组成，按下式计算C 0和C 1之间的类间方差：

21()(()w t u t u 其中，w 1(t)为C 0中所包含的像素数；w 2(t)为C 1中所包含的像素数；u 1(t)为C 0中所包含像素的

平均灰度值；u 2(t)为C 1中所包含像素的平均灰度值。从0到L-1依次改变t 值，取使C 0和C 1之间的类间即

t 区域内各自的灰度分布具有最大的同一性，同时t 代阈值。如16图所示是利用最大熵法对其进

间的像素组成，C 1由灰度值在t+1到L-1(L 为图像灰2212()())B w t t σ=? （31）

方差最大的t 值为最佳阈值T ，2max (())B T Arg t σ=∈[0,1,2,…,L-1] (32)

如下图所示是利用最大方差法对图14－(a)的处以处理效果并不理想。

Fig.7 Result TSU method

理效果，可见这种方法对噪声相当敏感，所

图7 最大方差法分割图像效果

of image segmentation with the O

5. 结论

上面的具体实验表明：基于标准图的模糊推理法在待处理图像和标准参考图像能够较好配准的情况下，能很好的分割图像，并受噪声影响小，过具体的处理效果来看，基于梯度调整的矩量保持法既发挥了传统矩量保持法运算速度快的优用基于梯度调整的矩量保持法。

6. 参考文献

[1] 吴建宏 印刷电路内层板瑕疵检测之研究台湾中原大学速度也比较快。后面三种方法通势，又利用梯度调整来降低噪声对图像分割的影响。因此，本文推荐采用基于标准图的模糊推理法或者基于梯度调整的矩量保持法来对PCB 图像进行分割，如果配准精度足够高，则采用基于标准图的模糊推理法，否则，就采 2001

图像检测中阈值化分割的研究 北京化工大学学报 2002(4)：

72-74 [4] 罗诗途等 基于梯度调整的矩不变自动阈值图像的分割算法 电子技术应用 2004(6)：

11-13

[5] 张龙等 一种改进的最大熵阈值分割方法 2006（11）：40-43 [6] 齐丽娜 06（7）：25、26、44

[2] Sonka,M,Hlavac V ， Boyle R ，Image processing,analysis,and machine vision-2nd ，Ed.1998

[3] 李刚，韩建国 PCB 信号处理与显示技术最大类间方差法在图像处理中的应用 无线电工程 20

关于图像分割算法的研究

关于图像分割算法的研究 黄斌 （福州大学物理与信息工程学院 福州 350001） 摘要：图像分割是图像处理中的一个重要问题，也是一个经典难题。因此对于图像分割的研究在过去的四十多年里一直受到人们广泛的重视，也提山了数以千计的不同算法。虽然这些算法大都在不同程度上取得了一定的成功，但是图像分割问题还远远没有解决。本文从图像分割的定义、应用等研究背景入手，深入介绍了目前各种经典的图像分割算法，并在此基础比较了各种算法的优缺点，总结了当前图像分割技术中所面临的挑战，最后展望了其未来值得努力的研究方向。 关键词：图像分割 阀值分割 边缘分割 区域分割 一、 引言 图像分割是图像从处理到分析的转变关键，也是一种基本的计算机视觉技术。通过图像的分割、目标的分离、特征的提取和参数的测量将原始图像转化为更抽象更紧凑的形式，使得更高层的分析和理解成为可能，因此它被称为连接低级视觉和高级视觉的桥梁和纽带。所谓图像分割就是要将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合，也就是根据目标与背景的先验知识，对图像中的目标、背景进行标记、定位，然后将目标从背景或其它伪目标中分离出来[1]。 图像分割可以形式化定义如下[2]：令有序集合表示图像区域(像素点集)，H 表示为具有相同性质的谓词，图像分割是把I 分割成为n 个区域记为Ri ，i=1，2，…，n ，满足： (1) 1,,,,n i i j i R I R R i j i j ===??≠ (2) (),1,2,,i i i n H R True ?== (3) () ,,,i j i j i j H R R False ?≠= 条件(1)表明分割区域要覆盖整个图像且各区域互不重叠，条件(2)表明每个区域都具有相同性质，条件(3)表明相邻的两个区域性质相异不能合并成一个区域。 自上世纪70年代起，图像分割一直受到人们的高度重视，其应用领域非常广泛，几乎出现在有关图像处理的所有领域，并涉及各种类型的图像。主要表现在： 1)医学影像分析：通过图像分割将医学图像中的不同组织分成不同的区域，以便更好的

图像分割算法开题报告

图像分割算法开题报告 摘要：图像分割是图像处理中的一项关键技术，自20世纪70年代起一直受到人们的高度重视，并在医学、工业、军事等领域得到了广泛应用。近年来具有代表性的图像分割方法有：基于区域的分割、基于边缘的分割和基于特定理论的分割方法等。本文主要对基于自动阈值选择思想的迭代法、Otsu法、一维最大熵法、二维最大熵法、简单统计法进行研究，选取一系列运算出的阈值数据和对应的图像效果做一个分析性实验。 关键字：图像分割，阈值法，迭代法，Otsu法，最大熵值法 1 研究背景 1．1图像分割技术的机理 图像分割是将图像划分为若干互不相交的小区域的过程。小区域是某种意义下具有共同属性的像素连通集合，如物体所占的图像区域、天空区域、草地等。连通是指集合中任意两个点之间都存在着完全属于该集合的连通路径。对于离散图像而言，连通有4连通和8连通之分。图像分割有3种不同的方法，其一是将各像素划归到相应物体或区域的像素聚类方法，即区域法，其二是通过直接确定区域间的边界来实现分割的边界方法，其三是首先检测边缘像素，然后再将边缘像素连接起来构成边界的方法。 图像分割是图像理解的基础，而在理论上图像分割又依赖图像理解，两者是紧密关联的。图像分割在一般意义下十分困难的，目前的图像分割处于图像的前期处理阶段，主要针对分割对象的技术，是与问题相关的，如最常用到的利用阈值化处理进行的图像分割。 1．2数字图像分割技术存在的问题

虽然近年来对数字图像处理的研究成果越来越多,但由于图像分割本身所具有的难度,使研究没有大突破性的进展,仍然存在以下几个方面的问题。 现有的许多种算法都是针对不同的数字图像,没有一种普遍适用的分割算法。 缺乏通用的分割评价标准。对分割效果进行评判的标准尚不统一,如何对分割结果做出量化的评价是一个值得研究的问题,该量化测度应有助于视觉系统中的自动决策及评价算法的优劣,同时应考虑到均质性、对比度、紧致性、连续性、心理视觉感知等因素。 与人类视觉机理相脱节。随着对人类视觉机理的研究,人们逐渐认识到,已有方法大都与人类视觉机理相脱节,难以进行更精确的分割。寻找到具有较强的鲁棒性、实时性以及可并行性的分割方法必须充分利用人类视觉特性。 知识的利用问题。仅利用图像中表现出来的灰度和空间信息来对图像进行分割,往往会产生和人类的视觉分割不一致的情况。人类视觉分割中应用了许多图像以外的知识,在很多视觉任务中,人们往往对获得的图像已具有某种先验知识,这对于改善图像分割性能是非常重要的。试图寻找可以分割任何图像的算法目前是不现实,也是不可能的。人们的工作应放在那些实用的、特定图像分割算法的研究上,并且应充分利用某些特定图像的先验知识,力图在实际应用中达到和人类视觉分割更接近的水平。 1．3数字图像分割技术的发展趋势 从图像分割研究的历史来看,可以看到对图像分割的研究有以下几个明显的趋势。 对原有算法的不断改进。人们在大量的实验下，发现一些算法的效

图像分割算法的比较与分析

中北大学 课程设计说明书 学生姓名：学号： 学生姓名：学号： 学生姓名：学号： 学生姓名：学号： 学院：信息与通信工程学院 专业：电子信息工程 题目：信息处理综合实践: 图像分割算法的比较与分析 指导教师：陈平职称: 副教授 2014 年12 月29 日

中北大学 课程设计任务书 14/15 学年第一学期 学院：信息与通信工程学院专业：电子信息工程 学生姓名：学号： 课程设计题目：信息处理综合实践: 图像分割算法的比较与分析起迄日期：2015年1月5日～2015年1月16日课程设计地点：电子信息工程专业实验室 指导教师：陈平 系主任：王浩全 下达任务书日期: 2014 年12月29 日课程设计任务书

课程设计任务书

目录 第一章绪论 (1) 研究目的和意义 (1) 图像分割的研究进展 (1) 第二章区域生长法分割图像 (4) 区域生长法介绍 (4) 区域生长法的原理 (4) 区域生长法的实现过程 (5) 第三章程序及结果 (6) 区域生长算法及程序 (6) 图像分割结果 (7) 第四章方法比较 (8) 阈值法 (8) 区域法 (8) 分水岭法 (8) 形态学方法 (9) 第五章总结 (10) 参考文献 (11)

第一章绪论 研究目的和意义 图像分割是一种重要的图像技术，在理论研究和实际应用中都得到了人们的广泛重视。图像分割的方法和种类有很多，有些分割运算可直接应用于任何图像，而另一些只能适用于特殊类别的图像。许多不同种类的图像或景物都可作为待分割的图像数据，不同类型的图像，已经有相对应的分割方法对其分割;但某些分割方法只是适合于某些特殊类型的图像分割，所以分割结果的好坏需要根据具体的场合及要求衡量。图像分割是从图像处理到图像分析的关键步骤，可以说，图像分割结果的好坏直接影响对图像的理解。 图像分割是由图像处理到图像分析的关键步骤，在图像工程中占有重要位置。一方面，它是目标表达的基础，对特征测量有重要的影响。另一方面，因为图像分割及其基于分割的目标表达、特征提取和参数测量等将原始图像转化为更抽象、更紧凑的表达形式，使得更高层的图像分析和理解成为可能。因此在实际应用中，图像分割不仅仅要把一幅图像分成满足上面五个条件的各具特性的区域，而且要把其中感兴趣的目标区域提取出来。只有这样才算真正完成了图像分割的任务，为下一步的图像分析做好准备，使更高层的图像分析和理解成为可能。 图像分割在很多方面，如医学图像分析，交通监控等，都有着非常广泛的应用，具有重要的意义。(1)分割的结果常用于图像分析，如不同形式图像的配准与融合，结构的测量，图像重建以及运动跟踪等。(2)在系统仿真，效果评估，图像的3D重建以及三维定位等可视化系统中，图像分割都是预处理的重要步骤。 (3)图像分割可在不丢失有用信息的前提下进行数据压缩，这就降低了传输的带宽，对提高图像在因特网上的传输速度至关重要。(4)分割后的图像与噪声的关系减弱，具有降噪功能，便于图像的理解。 图像分割的研究进展 图像分割是图像处理中的一项关键技术，至今已提出上千种分割算法。但因

PCB板和FPC检验实用标准

目录 1.目的 2.适用范围 3.引用标准 4.定义 5.检验种类 6.检验方式和抽样标准 7.检验与判定原则 8.检验内容 9.标志、包装、存储和运输 1.目的

统一本产品的出货质量检验标准，确保产品质量达到公司允收标准，满足客户质量要求。 2.适用范围 2.1产品上的 PCB 和 FPC 类产品（若与客户标准有差异应执行客户标准）。 2.2可供本公司相关单位参照使用。 3.引用标准 3.1 GB/T2423.8-1995 电工电子产品环境试验规程：试验方法试验Ed：自由跌落 3.2 GB/T2423.1-2001 电工电子产品环境试验第2部分：试验方法试验A：低温试验 3.3 GB/T2423.2-2001 电工电子产品环境试验第2部分：试验方法试验B：高温试验 3.4 GB/T2423.3-1993 电工电子产品基本环境试验规程试验Ca：恒定湿热试验方法 3.5 GB/T2423.6-1995 电工电子产品基本环境试验规程试验Eb：碰撞试验方法 3.6 GB/T2423.10-1995 电工电子产品基本环境试验规程试验Fc：振动试验方法 3.7 GB/T2828.1计数抽样检验程序：按接收质量限（AQL）检索的逐批检验抽样计划 3.8 GB/T2829-2002周期检验计数抽样程序及抽样表 3.9 GB33873-83 通信设备产品包装技术 4.定义 4.1缺点种类及定义 4.1.1 Critical defect (致命缺陷)：直接或潜在影响到使用者人身安全的缺陷；经过国家或行业标准 鉴定或认证不能通过的缺陷,不符合安全标准规定的缺陷； 4.1.2 Major defect（重缺陷）：影响到使用者正常使用的缺陷，产品品牌会受到影响的缺陷； 4.1.3 Minor defect （轻缺陷）：不影响使用者正常使用，但影响外观或其它的瑕疵。 4.2外观不良定义 4.2.1划伤：受尖锐硬物划踫而在零件表面留下的细长线状划伤痕迹： 4.2.1.1轻划痕：用手指（指甲）横向轻划无凹入感﹐但又能目视明显的轻微划痕； 4.2.1.2浅划伤（无感划伤）：用手指（指甲）横向轻划有轻微凹入感； 4.2.1.3深划伤（有感划伤）：用手指（指甲）横向轻划有刮手或明显凹入感； 4.2.2凹痕：因撞击或压力造成的下陷； 4.2.3凸包：因撞击或应力力造成的突起； 4.2.4擦伤、刮伤：受尖锐硬物刮踫或摩擦而在零件表面留下的块状痕迹； 4.2.5指纹：裸手触摸产品留下的手指纹印； 4.2.6异色点：表面出现的颜色异于周围的点； 4.2.7油污、脏污：明显粘附于零件表面能擦除的呈块状或膜状的油脂或变色异物； 4.2.8氧化、生锈：基体材料发生化学氧化现象； 4.2.9破裂：因内应力或机械损伤而造成产品的裂纹或细小开裂。 4.4 检验（检测）条件定义： 4.4.1 目视条件：600-800LUX荧光灯光源，光源离头顶30～50cm，产品距测试人员眼睛20～40cm，

图像分割方法的比较研究

图像分割方法的比较研究 在计算机视觉的相关研究中,图像分割是连接低级视觉和高级视觉的桥梁和纽带,而图像分割是计算机视觉系统中最关键和重要的一个环节。在概要介绍几种常用图像分割方法的基础上,比较了每种图像分割算法的优缺点及其适应范围,结果表明:不同工程应用中,应根据其需求与图像特点合理采用不同的图像分割方法以达到更好的处理效果。 标签：图象分割;图象处理 1 引言 近年来,随着工业、农业、医学、军事等领域自动化和智能化需求的迅速发展,对图像处理技术的要求也日益提高。其中,对图像的自动识别与理解就是一项重要任务,而对图像进行分割来提取目标是其关键步骤之一,如果得不到合理的图像分割图,也就无法对图像进行正确的识别与理解。在过去的四十多年里,图像分割的研究一直受到人们高度的重视。迄今为止,研究者提出了上千种不同类型的分割算法,而且近年来每年都有上百篇相关研究成果发表。但是,现有的方法多是为特定应用设计的,有很大的针对性和局限性,对图像分割的研究还缺乏一个统一的理论体系。Fu和Mui从细胞学图像处理的角度将图像分割技术分为三大类:特征阈值或聚类、边缘检测和区域提取。依据算法所使用的技术或针对的图像,Pal and Pal把图像分割算法分成了6类:阈值分割、像素分割、深度图像分割、彩色图像分割、边缘检测和基于模糊集的方法。本文将依据上述两种分类方法进行深入研究。 2 图象分割方法 简而言之,图像分割(Image Segmentation)就是把图像中的物体与背景或物体与物体分割开,实现不同区域的特殊处理。 2.1 基于阈值的分割方法 这类方法简单实用,在过去的几十年间备受重视,其分类也不一而足。根据使用的是图像的整体信息还是局部信息,可以分为上下文相关方法和上下文无关方法;根据对全图使用统一阈值还是对不同区域使用不同阈值,可以分为全局阈值方法和局部阈值方法;另外,还可以分为单阈值方(bileverthresholding)和多阈值方法。 阈值分割的核心问题是如何选择合适的阈值。其中,最简单和常用的方法是从图像的灰度直方图出发,先得到各个灰度级的概率分布密度,再依据某一准则选取一个或多个合适的阈值,以确定每个像素点的归属。选择的准则不同,得到的阈值化算法就不同。 下面就常见的几种阈值分割算法进行比较:

图像分割常用算法优缺点探析

图像分割常用算法优缺点探析 摘要图像分割是数字图像处理中的重要前期过程,是一项重要的图像分割技术,是图像处理中最基本的技术之一。本文着重介绍了图像分割的常用方法及每种方法中的常用算法,并比较了各自的优缺点,提出了一些改进建议,以期为人们在相关图像数据条件下,根据不同的应用范围选择分割算法时提供依据。 关键词图像分割算法综述 一、引言 图像分割决定了图像分析的最终成败。有效合理的图像分割能够为基于内容的图像检索、对象分析等抽象出十分有用的信息,从而使得更高层的图像理解成为可能。目前图像分割仍然是一个没有得到很好解决的问题,如何提高图像分割的质量得到国内外学者的广泛关注,仍是一个研究热点。 多年来人们对图像分割提出了不同的解释和表达,通俗易懂的定义则表述为:图像分割指的是把一幅图像分割成不同的区域,这些区域在某些图像特征,如边缘、纹理、颜色、亮度等方面是一致的或相似的。 二、几种常用的图像分割算法及其优缺点 (一)大津阈值分割法。 由Otsu于1978年提出大津阈值分割法又称为最大类间方差法。它是一种自动的非参数非监督的门限选取法。该方法的基本思路是选取的t的最佳阈值应当是使得不同类间的分离性最好。它的计算方法是首先计算基于直方图而得到的各分割特征值的发生概率,并以阈值变量t将分割特征值分为两类,然后求出每一类的类内方差及类间方差,选取使得类间方差最大,类内方差最小的t作为最佳阈值。 由于该方法计算简单,在一定条件下不受图像对比度与亮度变化的影响,被认为是阈值自动选取的最优方法。该方法的缺点在于,要求得最佳阈值,需要遍历灰度范围0—(L-1)内的所有像素并计算出方差,当计算量大时效率会很低。同时,在实际图像中,由于图像本身灰度分布以及噪声干扰等因素的影响,仅利用灰度直方

几种图像分割算法在CT图像分割上的实现和比较

第20卷第6期2000年12月北京理工大学学报JOurnaI Of Beijing InStitute Of TechnOIOgy VOI.20NO.6Dec.2000 文章编号21001-0645(2000)06-0720-05几种图像分割算法在CT 图像分割上的 实现和比较 杨 加19吴祈耀19田捷29杨骅2(1-北京理工大学电子工程系9北京1000 1;2-中国科学院自动化研究所9北京1000 0)摘要2对目前几种在图像分割领域得到较多应用的交互式分割 区域生长分割以及阈值 分割算法进行了探讨9并且结合实际CT 片图例分别进行分割实验研究9得到较为满意和 可用性强的结果.实验表明2阈值分割对于CT 切片的效果最好;区域生长分割适宜于对面 积不大的区域进行分割9分割效果较好;基于动态规划的交互式分割算法比较复杂9计算时 间较长9但对于边缘较平滑的区域9同样具有较好的实际效果.几种算法的评估为其在CT 图像分割上的实际应用提供了科学依据. 关键词2图像分割算法;CT 图像分割;交互式分割;阈值分割;区域生长分割 中图分类号2TN 911-73文献标识码2A 收稿日期220000625 基金项目2国家自然科学基金资助项目(69 43001);国家 63 计划项目作者简介2杨加9男91975年生9硕士生. 图像分割可以分解为两个任务9即识别(recOgnitiOn )和描绘(deIineatiOn ).识别的目的在于确定目标物体的大致位置并区别于图像中的其它物体;而描绘的任务在于精确定义和刻画图像中目标物体的区域或边缘的空间范围.人的识别能力通常强于计算机算法9另一方面9计算机算法的描绘能力则优于操作者(人).因此既能利用操作者强大的识别能力9又能利用计算机算法的描绘能力的交互式图像分割则越来越受到人们的关注.在医学领域中9图像分割是病变区域提取 特定组织测量以及实现三维重建的基础9因此图像分割技术在医学图像处理中具有十分重要的意义[1].作者探讨了3种目前在图像分割上得到较多实际应用的分割算法9并结合实际CT 片图例进行了实验研究9得到较为满意和可用性强的结果;最后对这几种方法进行了评估9为这些算法在CT 图像分割上的实际应用提供了科学依据. 1 交互式分割算法1-1基本理论及算法描述 动态规划方法最早应用于图像边缘跟踪[2].可以将图像边缘检测看作一个优化问题[3]9并将其表述为找出一目标函数V =V (I 19I 29I 39~9I H )的最优值M (如取最小值min )9得V 取最优值时的一组自变量值(I 19I 29I 39I 49~9I H 9).若变量离散9目标函数没有特定规律可循时9则该问题将包括一个极大的解空间.如果这个目标函数能够描述成如下形式2 V =V (I 19I 29I 39~9I N )=V 0(I 09I 1)+V 1(I 19I 2)+~+V H-1(I H-19I H )

图像分割技术的原理及方法

浅析图像分割的原理及方法 一．研究背景及意义 研究背景： 随着人工智能的发展，机器人技术不断地应用到各个领域。信息技术的加入是智能机器人出现的必要前提。信息技术泛指包括通信技术、电子技术、信号处理技术等相关信息化技术的一大类技术。它的应用使得人们今天的生活发生了巨大变化。从手机到高清电视等家用电器设备出现使我们的生活越来越丰富多彩。在一些军用及民用领域近几年出现了一些诸如:图像制导、无人飞机、无人巡逻车、人脸识别、指纹识别、语音识别、车辆牌照识别、汉字识别、医学图像识别等高新技术。实现它们的核心就是图像处理、机器视觉、模式识别、智能控制、及机器人学等相关知识。其中图像处理具有重要地位。而图像分割技术是图像分析环节的关键技术。 研究图像分割技术的意义： 人类感知外部世界的两大途径是听觉和视觉，尤其是视觉，同时视觉信息是人类从自然界中获得信息的主要来源，约占人类获得外部世界信息量的80%以上。图像以视觉为基础通过观测系统直接获得客观世界的状态，它直接或间接地作用于人眼，反映的信息与人眼获得的信息一致，这决定了它和客观外界都是人类最主要的信息来源，图像处理也因此成为了人们研究的热点之一。人眼获得的信息是连续的图像，在实际应用中，为便于计算机等对图像进行处理，人们对连续图像进行采样和量化等处理，得到了计算机能够识别的数字图像。数字图像具有信息量大、精度高、内容丰富、可进行复杂的非线性处理等优点，成为计算机视觉和图像处理的重要研究对象。在一幅图像中，人们往往只对其中的某些区域感兴趣，称之为前景，这些区域内的某些空间信息特性(如灰度、颜色、轮廓、纹理等)通常与周围背景之间存在差别。图像分割就是根据这些差异把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提取感兴趣目标的技术和过程。在数字图像处理中，图像分割作为早期处理是一个非常重要的步骤。为便于研究图像分割，使其在实

图像分割技术的研究背景及意义

图像分割技术的研究背景及意义 1概述 2图像分割技术的研究背景及意义 2.1阈值分割方法 2.2基于边缘的分割方法 2.3基于区域的分割方法 2.4 结合特定理论工具的分割方法 1概述 图像的研究和应用中，人们往往对图像中的某些部分感兴趣，这些感兴趣的部分一般对应图像中特定的、具有特殊性质的区域（可以对应单一区域，也可以对应多个区域），称之为目标或前景；而其他部分称为图像的背景。为了辨识和分析目标，需要把目标从一幅图像中孤立出来，这就是图像分割要研究的问题。 2图像分割技术的研究背景及意义 图像分割是图像处理中的一项关键技术，也是一经典难题，发展至今仍没有找到一个通用的方法，也没有制定出判断分割算法好坏的标准，对近几年来出现的图像分割方法作了较为全面的综述，探讨了图像分割技术的发展方向，对从事图像处理研究的科研人员具有一定的启发作用。 图像分割是图像分析的第一步，图像分割接下来的任务，如特征提取、目标识别等的好坏，都取决于图像分割的质量如何。由于该课题的难度和深度，进展比较缓慢。图像分割技术自20世纪70年代起一直受到人们的高度重视，虽然研究人员针对各种问题提出了许多方法，但迄今为止仍然不存在一个普遍适用的理论和方法。另外，还没有制定出选择适用分割算法的标准，这给图像分割技术的应用带来许多实际问题。最近几年又出现了许多新思路、新方法或改进算法，对一些经典方法和新出现的方法作了概述，并将图像分割方法分为阈值分割方法、边缘检测方法、区域提取方法和结合特定理论工具的分割方法4类。

2.1阈值分割方法 阈值分割方法的历史可追溯到近40前，现已提出了大量算法。阈值分割法就是简单的用一个或几个阈值将图像的直方图分成几类，图象中灰度值在同一个灰度类内的像素属于同一个类。它是一种PR法。其过程是决定一个灰度值，用以区分不同的类，这个灰度值就叫阈值。它可以分为全局阈值分割和局部阈值分割。所谓全局阈值分割是利用整幅图像的信息来得到分割用的阈值，并根据该阈值对整幅图像进行分割；而局部阈值分割是根据图像中的不同区域获得对应的不同区域的阈值，利用这些阈值对各个区域进行分割，即一个阈值对应一个相应的子区域，这种方法也叫称为适应阈值分割。可以看出，确定一个最优阈值是分割的关键。现有的大部分算法都是集中在阈值确定的研究上。阈值分割方法根据分割算法所有的特征或准则，还可以分为直方图与直方图变换法、最大类空间方差法、最小误差法与均匀化误差法、共生矩阵法、最大熵法、简单统计法与局部特性法、概率松驰法、模糊集法、特征空间聚类法、基于过渡区的阈值选取法等。 目前提出了许多新方法，如严学强等人提出了基于量化直方图的最大熵阈值处理算法，将直方图量化后采用最大熵阈值处理算法，使计算量大大减小。薛景浩、章毓晋等人提出基于最大类间后验交叉熵的阈值化分割算法，从目标和背景的类间差异性出发，利用贝叶斯公式估计象素属于目标和背景两类区域的后验概率，再搜索这两类区域后验概率之间的最大交叉熵。这种方法结合了基于最小交叉熵以及基于传统香农熵的阈值化算法的特点和分割性能，取得很好的通用性和有效性，该算法也容易实现二维推广，即采用二维统计量（如散射图或共生矩阵）取代直方图，以提高分割的准确性。俞勇等人提出的基于最小能量的图像分割方法，运用了能量直方图来选取分割阈值。任明武等人提出的一种基于边缘模式的直方图构造新方法，使分割阈值受噪声和边缘的影响减少到最小。程杰提出的一种基于直方图的分割方法，该方法对Ostu准则的内在缺陷进行了改进，并运用对直方图的预处理及轮廓追踪，找出了最佳分割阈值。此方法对红外图像有很强的针对性，付忠良提出的基于图像差距度量的阈值选取方法，多次导出Ostu方法，得到了几种与Ostu类似的简单计算公式，使该方法特别适合需自动产生阈值的实时图像分析系统。陈向东、常文森等人提出了基于小波变换的图像分数维计算方法，利用小波变换计算图像的分数维准确性高的特性。结果表明计算出的图像分数维准确，而且通过应用快速小波变换可以满足实时计算的要求，为实时场景分析提供有效的方法。建立在积分几何和随机集论基础之上的数学形态学以其一整套变换、概念和算法为数学工具，提供了并行的、具有鲁棒性的图像分割技述。它不仅能得到图像中各种几何参数的间接测量，反映图像的体视特性，而

基于MATLAB的图像分割算法研究毕业设计

基于MA TLAB的图像分割算法研究 基于MATLAB的图像分割算法研究 摘要 本文从原理和应用效果上对经典的图像分割方法如边缘检测、阈值分割技术和区域增长等进行了分析。对梯度算法中的Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、拉普拉斯(Laplacian)算子、LoG(Laplacian-Gauss)算子、坎尼（Canny）算子的分割步骤、分割方式、分割准则相互比较可以看出根据坎尼（Canny）边缘算子的3个准则得出的边缘检测结果最满意。而阈值分割技术的关键在于阈值的确定，只有阈值确定好了才能有效的划分物体与背景，但这种方法只对于那些灰度分布明显，背景与物体差别大的图像的分割效果才明显。区域增长的基本思想是将具有相似性质的像素集合起来构成新区域。与此同时本文还分析了图像分割技术研究的方向。 关键词：图像处理图像分割 Abstract This article analyses the application effect to the classics image segmentation method like the edge examination, territory value division technology, and the region growth and so on.For comparing the Roberts operator, Sobel operator, Prewitt operator, the operator of Laplacian and the operator of LoG(Laplacian-Gauss),Canny operator in gradient algorithm,the step, the way and the standard of the image segmentation,we can find out the three standard of Canny edge operator the edge detection result of reaching most satisfy. And the key point of threshold segmentation lie in fixing the threshold value, it is good to have only threshold value to determine it then can be effective to divide object and background,but this kind of method is good to those gray scales,the big difference image effect between the background and obiect. The basic idea of area is to form the new region from similar nature.And also, this paper analyses the research direction of image segmentation technology at the same time. Key words: image processing image segmentation operator

图像分割方法综述

图像分割方法综述 摘要：图像分割是计算计视觉研究中的经典难题，已成为图像理解领域关注的一个热点， 本文对近年来图像分割方法的研究现状与新进展进行了系统的阐述。同时也对图像分割未来的发展趋势进行了展望。 关键词：图像分割；区域生长；活动边缘；聚类分析；遗传算法 Abstract: Image segmentation is a classic problem in computer vision,and become a hot topic in the field of image understanding. the research actuality and new progress about image segmentation in recent years are stated in this paper. And discussed the development trend about the image segmentation. Key words: image segmentation; regional growing; active contour; clustering analysis genetic algorithm 1 引言 图像分割是图像分析的第一步，是计算机视觉的基础，是图像理解的重要组成部分，同时也是图像处理中最困难的问题之一。所谓图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交的区域，使得这些特征在同一区域内表现出一致性或相似性，而在不同区域间表现出明显的不同。简单的说就是在一副图像中，把目标从背景中分离出来。对于灰度图像来说，区域内部的像素一般具有灰度相似性，而在区域的边界上一般具有灰度不连续性。 关于图像分割技术，由于问题本身的重要性和困难性，从20世纪70年代起图像分割问题就吸引了很多研究人员为之付出了巨大的努力。虽然到目前为止，还不存在一个通用的完美的图像分割的方法，但是对于图像分割的一般性规律则基本上已经达成的共识，已经产生了相当多的研究成果和方法。本文根据图像发展的历程，从传统的图像分割方法、结合特定工具的图像分割方法、基于人工智能的图像分割方法三个由低到高的阶段对图像分割进行全面的论述。 2 传统的图像分割方法 2.1 基于阀值的图像分割方法 阀值分割法是一种传统的图像分割方法，因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术。阀值分割法的基本原理是通过设定不同的特征阀值，把图像像素点分为具有不同灰度级的目标区域和背景区域的若干类。它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图，目前在图像处理领域被广泛应用，其中阀值的选取是图像阀值分割中的关键技术。 灰度阀值分割方法是一种最常用的并行区域技术，是图像分割中应用数量最多的一类。图像若只用目标和背景两大类，那么只需要选取一个阀值，此分割方法称为单阀值分割。单阀值分割实际上是输入图像f到输出图像g的如下变换：

图像阈值分割技术原理和比较要点

图像阈值分割和边缘检测技术原理和比较

摘要 图像分割是一种重要的图像分析技术。对图像分割的研究一直是图像技术研究中的热点和焦点。医学图像分割是图像分割的一个重要应用领域，也是一个经典难题，至今已有上千种分割方法，既有经典的方法也有结合新兴理论的方法。医学图像分割是医学图像处理中的一个经典难题。图像分割能够自动或半自动描绘出医学图像中的解剖结构和其它感兴趣的区域，从而有助于医学诊断。 阈值分割是一种利用图像中要提取的目标物与其背景在灰度特性上的差异，把图像视为具有不同灰度级的两类区域（目标和背景）的组合，选取一个合适的阈值，以确定图像中每个像素点应该属于目标区域还是背景区域，从而产生对应的二值图像。 本文先介绍各种常见图像阈值分割和边缘检测方法的原理和算法，然后通过MATLAB 程序实现，最后通过比较各种分割算法的结果并得出结论。 关键词：图像分割；阈值选择;边缘检测；

目录 1.概述 (4) 2.图像阈值分割和边缘检测原理 (4) 2.1.阈值分割原理 (4) 2.1.1．手动（全局）阈值分割 (5) 2.1.2．迭代算法阈值分割 (6) 2.1.3．大津算法阈值分割 (6) 2.2.边缘检测原理 (6) 2.2.1．roberts算子边缘检测 (7) 2.2.2．prewitt算子边缘检测 (7) 2.2.3．sobel算子边缘检测 (7) 2.2.4．高斯laplacian算子边缘检测 (8) 2.2.5．canny算子边缘检测 (8) 3.设计方案 (9) 4.实验过程 (10) 4.1.阈值分割 (12) 4.1.1．手动（全局）阈值分割 (12) 4.1.2．迭代算法阈值分割 (12) 4.1.3．大津算法阈值分割 (12) 4.2.边缘检测 (13) 4.2.1．roberts算子边缘检测 (13) 4.2.2．prewitt算子边缘检测 (13) 4.2.3．sobel算子边缘检测 (13) 4.2.4．高斯laplacian算子边缘检测 (13) 4.2.5．canny算子边缘检测 (14) 5.试验结果及分析 (14) 5.1．实验结果 (14) 5.1.1．手动（全局）阈值分割 (14) 5.1.2．迭代算法阈值分割 (17) 5.1.3．大津算法阈值分割 (18) 5.1.4．roberts算子边缘检测 (19) 5.1.5．prewitt算子边缘检测 (20) 5.1.6．sobel算子边缘检测 (21) 5.1.7．高斯laplacian算子边缘检测 (22) 5.1.8．canny算子边缘检测 (23) 5.2. 实验结果分析和总结 (24) 参考文献 (24)

电路板缺陷检测技术

电路板缺陷检测技术 ★★★★★微谱检测：中国权威检测机构★★★★★ -------专业提供电路板缺陷检测技术服务https://www.docsj.com/doc/9416520766.html, 微谱检测是国内最专业的未知物剖析技术服务机构，拥有最权威的图谱解析数据库，掌握最顶尖的未知物剖析技术，建设了国内一流的分析测试实验室。首创未知物剖析，成分分析，配方分析等检测技术，是未知物剖析技术领域的第一品牌！ 上海微谱化工检测技术有限公司，是一家专业从事材料分析检测技术服务的机构，面向社会各业提供各类材料样品剖析、配方分析、化工品检验检测、单晶硅纯度检测及相关油品测试服务。 本公司由高校科研院所教授博士领衔、多个专业领域专家所组成的技术团队具有长期从事材料分析测试的经验，技术水平和能力属国内一流。通过综合性的分离和检测手段对未知物进行定性鉴定与定量分析，为科研及生产中调整配方、新产品研发、改进生产工艺提供科学依据。 微谱检测与同济大学联合建立微谱实验室，完全按照CNAS国家认可委的要求建设，通过CMA国家计量认证，并依据CNAS-CL01：2006、CNAS-CL10和《实验室资质认定评审准则》进行管理，微谱实验室出具的检测数据均能溯源到中国国家计量基准。 微谱检测的分析技术服务遍布化工行业，从原材料鉴定、化工产品配方分析，到产品生产中的工业问题诊断、产品应用环节的失效分析、产品可靠性测试，微谱检测都可以提供最专业的分析技术服务。 微谱检测深耕于未知物剖析技术领域内的创新，以振兴民族化工材料产业为己任！ 微谱检测可以提供塑料制品，橡胶制品，涂料，胶粘剂，金属加工助剂，清洗剂，切削液，油墨，各种添加剂，塑料，橡胶加工改性助剂，水泥助磨剂，助焊剂，纺织助剂，表面活性剂，化肥，农药，化妆品，建筑用化学品等产品的成分分析，配方分析，工艺诊断服务。

PCB缺陷检测中图像分割算法的分析与比较

PCB 缺陷检测中图像分割算法的分析与比较 摘要：图像分割在图像处理中占有重要的地位，分割结果的好坏直接影响图像的后续处理。本文介绍了4种常用的图像分割方法及其在PCB 缺陷检测中的应用，并且利用实际的分割效果对4种分割方法进行了比较。对PCB 检测的实际应用提出了一种比较好的图像分割思路，并且做了实验研究。 关键词：图像处理；图像分割；PCB 检测 引言： 图像分割是图像处理中的一项关键技术，分割结果的好坏直接影响到图像的后续处理。本文中图像分割的目的是根据图像灰度等级准确划分出其中有意义的目标区域。但是由于系统在PCB 图像的采集、传输过程中，由于光照不均，CCD 摄像机自身的电子干扰，都不同程度的带来噪声，使图像污染。这些噪声也给图像分割带来了一定的难度。而传统的图像分割方法针对实际应用，本文分别采用四种公认比较好的分割方法对PCB 图像进行分割，并对分割效果进行了比较，最后确定了适合PCB 检测的图像分割方法。下面对它们进行具体说明。 1. 基于标准图像的模糊推理法 模糊理论在图像处理中的应用越来越广。在图像分割中，它可以把数据的校验用一些 模糊规则来进行描述。用基于标准图像的模糊推理法进行图像的分割主要包括以下几步[1]： (1) 计算原始图像的灰度直方图并用迭代阈值法计算它的阈值； (2) 寻找目标和背景的像素簇的峰值； (3) 计算LD(象素值低与较低之间的阈值)和LB （像素值高与较高之间的阈值）； (4) 使用模糊逻辑方法（FLM-fuzzy linguistic method ）来获取二值图像数据； 待处理PCB 图像的灰度直方图如图1所示 图1 像素值直方图 Fig.1 Pixel value histogram 背景和目标对象是直方图中的两个簇。这里采用迭代阈值的方法来求取待检测图像的阈值。具体过程如下[2]： 1） 求出图像中的最小和最大灰度值H min 及H max ,令阈值初始值为： T 0像素数 像素值 Dark max threshold Bright max 255 （= 1 2 (H min +H max ) （1）

图像分割算法有哪些

图像分割算法有哪些 数字图像处理技术是一个跨学科的领域。随着计算机科学技术的不断发展，图像处理和分析逐渐形成了自己的科学体系，新的处理方法层出不穷，尽管其发展历史不长，但却引起各方面人士的广泛关注。首先，视觉是人类最重要的感知手段，图像又是视觉的基础，因此，数字图像成为心理学、生理学、计算机科学等诸多领域内的学者们研究视觉感知的有效工具。其次，图像处理在军事、遥感、气象等大型应用中有不断增长的需求。 图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。现有的图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。1998年以来，研究人员不断改进原有的图像分割方法并把其它学科的一些新理论和新方法用于图像分割，提出了不少新的分割方法。图像分割后提取出的目标可以用于图像语义识别，图像搜索等等领域。 图像分割有哪些方法1 基于区域的图像分割 图像分割中常用的直方图门限法、区域生长法、基于图像的随机场模型法、松弛标记区域分割法等均属于基于区域的方法。 （1）直方图门限分割就是在一定的准则下，用一个或几个门限值将图像的灰度直方图（一维的或多维的）分成几个类，认为图像中灰度值在同一个灰度类内的象素属于同一个物体，可以采用的准则包括直方图的谷底、最小类内方差（或最大类间方差）、最大熵（可使用各种形式的熵）、最小错误率、矩不变、最大繁忙度（由共生矩阵定义）等。门限法的缺陷在于它仅仅考虑了图像的灰度信息，而忽略了图像中的空间信息，对于图像中不存在明显的灰度差异或各物体的灰度值范围有较大重叠的图像分割问题难以得到准确的结果。 （2）区域生长是一种古老的图像分割方法，最早的区域生长图像分割方法是由Levine等人提出的。该方法一般有两种方式，一种是先给定图像中要分割的目标物体内的一个小块

(完整版)图像分割算法的研究与实现_本科毕业设计

数字图像处理期末考试 题目图像分割算法研究与实现专业班级11通信工程一班

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目录 摘要: (1) 1．前言 (2) 2．图像分割概念 (3) 2.1图像分割定义 (3) 2.2图像分割方法综述 (4) 2.3阈值法 (5) 2.4 基于边缘检测的分割方法 (9) 2.5基于区域的分割方法 (12) 3．图像分割方法详述 (14) 3.1图像分割方法 (14) 3.2 图像分割方法实现 (14) 4．实验结果及分析 (16) 4.1 实验结果 (16) 4.2 实验结果分析 (20) 5．小结 (23) 5.1 主要工作总结 (23) 5.2 结论 (23) 6．附录 (27)

基于AOI技术的PCB常见质量缺陷检测

基于AOI技术的PCB常见质量缺陷检测 摘要：印制电路板简称PCB，作为电子元器件的支撑体和电子元器件电气连接的载体，是重要的电子部件，由于它采用的是电子印刷术制作的，所以被称为印制电路板。AOI 全称自动光学检测，是基于光学原理来对焊接生产中遇到的常见缺陷进行检测的设备。基于AOI的PCB质量检测指的是AOI机器通过摄像头自动扫描PCB，采集图像，测试的焊点与数据库中的合格的参数进行比较，经过图像处理，检查出PCB的缺陷，并通过显示器或自动标志把缺陷标示出来，供维修人员修整。实践表明，这种方法操作性强、可行性强。 关键词：AOI；PCB；质量检测 引言 PCB作为连接电子元器件的载体，是电子器件重要的组成部分。中国的PCB产业一直保持在全球领先地位，到2015年，中国的PCB总产值已经占全球PCB总产值的48%，跃居全球第一。 就此看来，印刷电路板产品的生产技术和生产质量对PCB的发展起着决定性作用。就PCB的生产技术来说，采用SMT表面贴装技术，已满足客户对PCB的各项要求。然而对于生产质量来说，由于印刷电路板采用大规模生产，在生产

过程中必然会出现各种各样的质量问题。有资料显示，在印刷电路板的制造工艺流程中，钻孔花费的时间精力最多，然而因钻孔出现的问题也最多。随着电子产品日趋微型化、精密化，PCB的设计和生产也日趋小型化、精密化，向着小孔径、窄线距、多层数方向发展，这使得PCB质量检测技术变得必不可少。PCB质量检测中，孔的质量检测变为重中之重。 就印制电路板传统的质量检测方法来说，主要包括人工目检法、孔数检测机和孔位检测机等，由于检测不准确、工作量大、检测效率低等缺点，渐渐的跟不上PCB发展的速度，甚至严重滞后了PCB的发展，渐渐被淘汰。目前大多数企业采用AOI检测仪对PCB进行检测，该方法已经被国际所认可，可行性强。 1 PCB常见质量问题 1.1 PCB孔缺陷 PCB生产加工过程中，会出现各种各样的孔缺陷，有些是不可避免的：加工零件的机械精度不够、加工过程中出现累积误差等导致的孔缺陷，而有些缺陷是可以避免的：加工粗糙、加工过程中工序不对、设计时没考虑加工因素等导致的孔缺陷。其中主要的孔缺陷包括：孔位偏移、孔径失真、孔壁粗糙、毛刺等。 （1）孔位偏移：孔位偏移一方面可能是人为因素，在小孔定位时，没有准确定位。另外一方面可能是钻头原因，