圖像分割技術(shù)用于印刷電路板檢測的研究

摘要：圖像分割在圖像分析、圖像識別、圖像檢測等方面占有非常重要的地位，是從圖像處理到圖像分析的重要步驟，圖像分割的好壞直接影響到圖像分析的結果。針對此就印刷電路板檢測過(guò)程中的圖像分割進(jìn)行研究。閾值分割技術(shù)的運算效率高、計算簡(jiǎn)單等特點(diǎn)非常適應印刷電路板檢測的快速性和穩定性要求，因此著(zhù)重介紹了四種闞值分割技術(shù)，并借用軟件將各算法分別應用于實(shí)際的印刷電路板圖像，然后對各個(gè)閾值化算法的分割結果做了對比和簡(jiǎn)要分析。
關(guān)鍵詞：圖像分割；印刷電路板(PCB)；閾值分割；多閾值法

0 引言
隨著(zhù)生產(chǎn)技術(shù)的提高，印刷電路板(PCB)制造在電子工業(yè)中的作用越來(lái)越重要，PCB的質(zhì)量將對電子產(chǎn)品能否長(cháng)期、正常、可靠的工作帶來(lái)非常大的影響。而PCB制作工藝日趨復雜，使PCB的質(zhì)量檢驗成為一件非常困難的工作?；谟嬎銠C與圖像處理技術(shù)進(jìn)行的PCB缺陷自動(dòng)視覺(jué)檢測的研究近年來(lái)成為PCB檢測的熱門(mén)方向。本文就圖像分割技術(shù)應用于PCB圖像進(jìn)行研究。
圖像分割是圖像處理與計算機視覺(jué)領(lǐng)域低層次視覺(jué)中最為基礎和重要的領(lǐng)域之一，它是對圖像進(jìn)行視覺(jué)分析和模式識別的基本前提，分割的準確性將直接影響后續任務(wù)的有效性。圖像分割是指根據灰度、彩色、空間紋理、幾何形狀等特征把圖像劃分成若干個(gè)互不相交的區域，使得這些特征在同一區域內，表現出一致性或相似性，而在不同區域間表現出明顯的不同。簡(jiǎn)單地講，就是在一幅圖像中，把目標從背景中分離出來(lái)，以便于進(jìn)一步處理。值得一提的是，圖像分割是一個(gè)經(jīng)典難題，到目前為止既不存在一種通用的圖像分割方法，也不存在一種判斷是否分割成功的客觀(guān)標準。

1 圖像分割的基本概念與分類(lèi)
首先，圖像分割的定義是：
令集合R代表整個(gè)圖像區域，對R的分割可以看作將R分成N個(gè)滿(mǎn)足以下五個(gè)條件的非空子集(子區域)R1，R2，…，RN：
(1)；
(2)對所有的i和j，i≠j，有Ri∩Rj=φ；
(3)對i=1，2，…，N，有P(Ri)=TRUE；
(4)對i≠j，P(Ri∪Rj)=FALSE；
(5)對i=1，2，…，N，R是連通區域。
其中，P(Ri)是對所有在集合Ri中元素的邏輯謂詞，φ代表空集。
其中，條件(1)指出在對一幅圖像的分割結果中全部子區域的總和(并集)應能包括圖像中所有像素(就是原圖像)，或者說(shuō)分割應將圖像中的每個(gè)像素都分進(jìn)某個(gè)子區域中。條件(2)指出在分割結果中各個(gè)子區域是互不重疊的，或者說(shuō)在分割結果中一個(gè)像素不能同時(shí)屬于兩個(gè)區域。條件(3)指出在分割結果中每個(gè)子區域都有獨特的特性，或者說(shuō)屬于同一區域中得的像素應該具有某些相同特性。條件(4)指出在分割結果中，不同的子區域具有不同的特性，沒(méi)有公共元素，或者說(shuō)屬于不同區域的像素應該具有一些不同的特性。條件(5)要求分割結果中同一個(gè)子區域內的像素應當是連通的，即同一個(gè)子區域內的任兩個(gè)像素在該子區域內互相連通。
實(shí)際應用中圖像分割不僅要把一幅圖像分成滿(mǎn)足上面五個(gè)條件的各具特性的區域而且需要把其中感興趣的目標區域提取出來(lái)。圖像閾值化分割是一種最常用，同時(shí)也是最簡(jiǎn)單的圖像分割方法，它特別適用于目標和背景占據不同灰度級范圍的圖像，它不僅可以極大地壓縮數據量，而且也大大簡(jiǎn)化了分析和處理步驟。而對于PCB圖像檢測，不僅要求檢測的準確性，還要求檢測的快速性和穩定性，因此閾值化分割方法是非常適用于PCB圖像的分割的。
閾值分割法是一種基于區域的圖像分割技術(shù)，簡(jiǎn)單地說(shuō)，取閾值分割就是先確定一個(gè)處于圖像灰度取值范圍之中的灰度閾值，然后將圖像中各個(gè)像素的灰度值都與這個(gè)閾值相比較，并根據比較結果將對應的像素劃分為兩類(lèi)：像素的灰度值大于閾值的為一類(lèi)，像素灰度值小于閾值的為另一類(lèi)。如果將一類(lèi)像素點(diǎn)值記為0，另一類(lèi)記為1，則分割后的圖像就是所謂的二值圖像?；叶乳e值分割的方法通常有四種：雙峰法、迭代法、大津法、多閾值法。本文將對這四種分割算法進(jìn)行綜述，并將其分別應用于PCB圖像的分割，討論其分割效果。
2 閾值分割算法綜述
2．1 雙峰法
雙峰法的原理很簡(jiǎn)單：它認為圖像的前景和背景(不同的灰度級)組成，圖像的灰度分布曲線(xiàn)可近似認為是由兩個(gè)正態(tài)分布函數疊加而成，圖像的直方圖將會(huì )出現兩個(gè)分離的峰值，選擇兩峰之間的谷底作為閾值(如圖1)。步驟如下：
(1)找出直方圖的兩個(gè)最大的局部值：zi，zj；
(2)求zi，zj間直方圖最低點(diǎn)zk；
(3)用h(zk)／min(h(zi)，h(zj))測試直方圖的平坦性；
(4)若上述值小于門(mén)限T，將zk作為分割門(mén)限。