杨飞平，徐雷，贺云翔，李大双



基于直方图数据拟合的PCB板嵌孔识别研究

杨飞平，徐雷，贺云翔，李大双

（四川大学 制造科学与工程学院，四川 成都 610065）

快速精准地识别PCB板上感兴趣区域的位置，是图像处理过程中衡量算法有效性的重要指标。在图像处理的前期，通过分析同一背景条件下灰度曲线的变化趋势，确定光照不均匀对于PCB板感兴趣区域的影响，提出了运用同态滤波处理降低图像灰度变化的动态范围，从而加强感兴趣区域中目标和背景的对比度。基于现阶段相关PCB板的识别分割算法，针对研究对象PCB板实际感兴趣区域的灰度分布，探讨了全局阈值分割方法的优势。在此基础上，为了更精确的图像分割效果，提出了一种基于灰度直方图数据拟合的阈值分割方法。根据不同的阈值分割算法对图像进行处理，通过比较分析，结果表明本文提出的算法能够更加快速精确地分割出图像的感兴趣区域。

PCB板；灰度曲线；同态滤波；数据拟合；阈值分割；目标识别

随着二十一世纪人工智能的快速发展，在智能制造时代机器人的发展新趋势下[1]，机器视觉中关于图像处理和目标识别的研究显得尤为重要。现代企业工厂的生产线对于自动化和智能化的要求越来越高，高精度装配链的需求日益突出[2]。为了实现对于PCB（Printed Circuit Board，印刷电路）板上角码元件的自动识别和匹配安装，针对PCB板上感兴趣区域精确的位置确定显得尤为重要。因此，通过对工业相机所得到的PCB板上感兴趣区域的分析处理，在成熟算法的基础上，根据实际选择的感兴趣区域的特征，为提高图像识别分割的效果，需要提出一种合理的算法。……