[發明專利]一種PCBA目標邊緣檢測方法

有效

• 申請號: 202010576830.4
• 申請日: 2020-06-22
• 公開（公告）號: CN111709964B
• 公開（公告）日: 2023-04-25
• 發明（設計）人: 閆河;趙其峰;謝敏;李曉玲
• 申請（專利權）人: 重慶理工大學
• 主分類號: G06T7/13
• 分類號: G06T7/13;G06T7/12;G06T7/00
• 代理公司: 重慶博凱知識產權代理有限公司 50212
• 代理人: 胡逸然

本發明公開了一種PCBA目標邊緣檢測方法，包括：S1、使用具有動態閾值懲罰因子的引導濾波算法對待檢測圖像進行邊緣保持去噪得到濾波后圖像，所述具有動態閾值懲罰因子的引導濾波算法在具有全局懲罰因子的引導濾波算法的基礎上引入動態閾值懲罰因子，動態閾值懲罰因子的值與像素塊中邊緣像素點數量成正比；S2、對濾波后圖像進行非極大值抑制，進行限條件的保留屋脊狀邊緣及階梯狀邊緣，得到抑制圖像；S3、對抑制圖像進行邊緣像素及非邊緣像素的分割，利用改進的局部自適應類間差分法提高邊緣像素的辨識度；S4、連接邊緣像素，得到邊緣檢測結果。本發明能夠避免PCBA目標邊緣檢測中邊緣稀疏區域過度平滑，減少偽邊緣點，還能夠避免邊緣丟失和粘合。

技術領域

本發明屬于圖像處理領域，具體涉及一種PCBA目標邊緣檢測方法。

背景技術

PCBA元器件邊緣檢測是自動化生產線智能機器人視覺引導的關鍵技術，傳統canny算子具有較好抗噪與邊緣定位能力而廣泛應用于PCBA元器件的邊緣檢測。但由于智能手機PCBA元器件規格尺寸細小、集成密集，且鏡頭、插槽、芯片、電阻等各元器件光反射特性不同，采集的圖像光照非常不均勻，在實際應用中，傳統canny算子檢測的元器件邊緣存在明顯的偽輪廓和邊緣粘連情況，元器件邊緣檢測的精度不高，難以滿足后續對元器件定位、測量及裝配等高精度視覺引導技術的需求。傳統canny算子采用高斯濾波來消除噪聲，雖提高了圖像的信噪比，但目標邊緣過平滑現象突出、邊緣細節信息丟失嚴重，導致最終檢測的邊緣存在明顯的偽輪廓和邊緣粘連現象；且在雙閾值檢測過程中易導致目標的邊緣斷裂，產生過多的偽邊緣，進一步降低了邊緣檢測的表現力。

針對傳統canny算子存在的以上問題，曾出現了許多改進算法。例如使用區域圖引導的雙邊濾波替代高斯濾波，根據圖像區域內噪聲屬性和區域之間的相似度動態調整濾波系數，在實現濾波的同時可以有效的保持圖像的結構信息。該方法在邊緣保持方面具有較好的效果，但算法過程復雜，耗時較為嚴重，且降噪效果不理想。另外，梯度幅值直方圖和類間方差最大法的自動閾值選取方法也較為常見，通過將非極大值抑制后的像素點進行分割得到三類像素點，對每類像素點通過類間方差最大化求取最大值，即為三類像素點的分界點，該方法較好界定了區分非邊緣像素與邊緣像素的分割閾值，但在計算梯度等級時需要根據經驗得出，方法的適應性較差。

因此，如何避免PCBA目標邊緣檢測中邊緣稀疏區域過度平滑，減少偽邊緣點，以及避免邊緣丟失和粘合，成為了本領域技術人員急需解決的問題。

發明內容

針對現有技術中存在的上述不足，本發明實際需要解決的問題是：如何避免PCBA目標邊緣檢測中邊緣稀疏區域過度平滑，減少偽邊緣點，以及避免邊緣丟失和粘合。

為解決上述技術問題，本發明采用了如下的技術方案：

一種PCBA目標邊緣檢測方法，包括：

S1、使用具有動態閾值懲罰因子的引導濾波算法對待檢測圖像進行邊緣保持去噪得到濾波后圖像，所述具有動態閾值懲罰因子的引導濾波算法在具有全局懲罰因子的引導濾波算法的基礎上引入動態閾值懲罰因子，動態閾值懲罰因子的值與像素塊中邊緣像素點數量成正比；

S2、對濾波后圖像進行非極大值抑制，進行限條件的保留屋脊狀邊緣及階梯狀邊緣，得到抑制圖像；

S3、對抑制圖像進行邊緣像素及非邊緣像素的分割，利用改進的局部自適應類間差分法提高邊緣像素的辨識度；

S4、連接邊緣像素，得到邊緣檢測結果。

優選地，步驟S1包括：

S101、使用引導圖像與待濾波圖像建立局部線性變換；

S102、計算窗口處于不同位置時的動態懲罰因子；

S103、基于局部線性變換及動態懲罰因子對待檢測圖像進行邊緣保持去噪得到濾波后圖像。

優選地，步驟S102中：