[發(fā)明專利]基于改進(jìn)局部閾值的低對(duì)比度接插件針腳區(qū)域分離方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202210660822.7
• 申請(qǐng)日: 2022-06-13
• 公開（公告）號(hào): CN114926453B
• 公開（公告）日: 2023-03-10
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 徐雷;郭戰(zhàn)嶺;陳建華;牟宗亮
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 四川大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T7/00
• 分類號(hào): G06T7/00;G06T7/11;G06T7/136;G06T11/00;G06T5/00
• 代理公司: 成都樂易聯(lián)創(chuàng)專利代理有限公司 51269
• 代理人: 趙何婷

本發(fā)明公開了一種基于改進(jìn)局部閾值的低對(duì)比度接插件針腳區(qū)域分離方法，該方法在Bernsen算法的局部閾值計(jì)算中引入一個(gè)局部閾值修正參數(shù)，以提高圖像的局部閾值，達(dá)到減少偽影的目的，從而實(shí)現(xiàn)插針針腳區(qū)域的分離；另外，為減少噪聲對(duì)二值化結(jié)果的干擾，通過對(duì)原始灰度圖像計(jì)算所得的局部閾值與高斯濾波后的圖像計(jì)算所得的局部閾值賦予不同權(quán)重從而得出新的局部閾值，然后將得到的新局部閾值與局部閾值修正參數(shù)相加求得最終局部閾值，采用最終局部閾值對(duì)原圖進(jìn)行圖像二值化；對(duì)二值化后的圖像進(jìn)行中值濾波，有效的去除了孤立的噪點(diǎn)，使得針腳區(qū)域更加明顯。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于接插件針腳區(qū)域分離技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于改進(jìn)局部閾值的低對(duì)比度接插件針腳區(qū)域分離方法。

背景技術(shù)

接插件作為連接電氣線路的一種電器元件，簡(jiǎn)化了電子產(chǎn)品的批量生產(chǎn)過程，提高了電子產(chǎn)品設(shè)計(jì)的靈活性，廣泛應(yīng)用于電子行業(yè)中。插針作為接插件的重要組成部分，其質(zhì)量狀態(tài)對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量有著至關(guān)重要的影響。

目前，通常采用二值化處理方法對(duì)插針針腳區(qū)域進(jìn)行提取，二值化處理方法包括全局閾值法和局部閾值法。全局閾值法是通過對(duì)圖像灰度進(jìn)行分析，然后依據(jù)各自的計(jì)算方法確定出一個(gè)全局閾值，最后將每個(gè)像素點(diǎn)與全局閾值進(jìn)行比較，實(shí)現(xiàn)圖像二值化，例如OTSU算法、迭代法等；全局閾值法的閾值單一，在高灰度值背景下易將高灰度值的目標(biāo)特征與背景信息融為一個(gè)整體，難以實(shí)現(xiàn)目標(biāo)與背景的分離。局部閾值法是利用一定大小的窗口遍歷每一個(gè)像素點(diǎn)，通過利用窗口中心像素點(diǎn)周圍鄰域內(nèi)的像素值得到該像素點(diǎn)的局部閾值，而后將每個(gè)像素點(diǎn)與其對(duì)應(yīng)的局部閾值進(jìn)行比較，實(shí)現(xiàn)圖像二值化，例如Bernsen算法、Niblack算法等；局部閾值法雖能分割出高灰度值背景下的目標(biāo)特征，但引入了過多的噪聲及偽影，不能突顯目標(biāo)特征信息，對(duì)后續(xù)的接插件插針缺陷檢測(cè)產(chǎn)生了嚴(yán)重干擾。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種基于改進(jìn)局部閾值的低對(duì)比度接插件針腳區(qū)域分離方法，該方法解決了高灰度值背景與目標(biāo)區(qū)域?qū)Ρ榷鹊图安遽樶樐_區(qū)域分離困難的問題；可有效去除局部閾值算法帶來的偽影及噪聲，有效分離出高灰度值背景下的目標(biāo)特征信息。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：

基于改進(jìn)局部閾值的低對(duì)比度接插件針腳區(qū)域分離方法，包括如下步驟：

步驟一：獲取接插件的插針針腳區(qū)域的原始灰度圖像；

步驟二：采用Bernsen算法計(jì)算原始灰度圖像各圖像塊中心點(diǎn)的局部閾值T₁；

步驟三：對(duì)原始灰度圖像進(jìn)行高斯濾波，并采用Bernsen算法計(jì)算高斯濾波后的圖像各圖像塊中心點(diǎn)的局部閾值T₂；

步驟四：計(jì)算出最終局部閾值T，

T=（1-α）T₁+αT₂+β

式中，T為最終局部閾值；α為權(quán)重系數(shù)，取值范圍為0~1；T₁為原始灰度圖像的局部閾值；T₂為高斯濾波后圖像的局部閾值；β為局部閾值修正參數(shù)，β=0.031x+0.41，x為選取接插件針腳之間的平滑區(qū)域作為輸入并計(jì)算出該區(qū)域內(nèi)所有像素點(diǎn)的平均灰度值；

步驟五：圖像二值化，逐點(diǎn)將原始圖像各中心點(diǎn)的像素值I與步驟四的最終局部閾值T進(jìn)行比較獲得二值化后的結(jié)果圖像；

步驟六：對(duì)二值化后的結(jié)果圖像進(jìn)行中值濾波，得到最終結(jié)果圖像，最終結(jié)果圖像即為分離獲得的接插件針腳區(qū)域。

進(jìn)一步地，所述權(quán)重系數(shù)α為0.2。

本發(fā)明具有如下有益效果：