韓滔++張懷相++金江強(qiáng)

摘 要 提出了一種用于測(cè)量紙帶孔型的視覺(jué)測(cè)量算法。算法首先將差因素引入傳統(tǒng)分割算法，提出一種改進(jìn)的最大類間分割算法。其次，對(duì)閾值化后的二值圖像進(jìn)行特定區(qū)域分塊處理，并進(jìn)行面積統(tǒng)計(jì)和邊緣定位。最后，將傳統(tǒng)的最大類間差法得出面積和邊界數(shù)據(jù)與改進(jìn)的最大類間差法得出的數(shù)據(jù)比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果：結(jié)果表明改進(jìn)算法，分割更加準(zhǔn)確有效，提取圖像信息更完整能較好地完成對(duì)紙帶孔型的缺陷檢測(cè)。

【關(guān)鍵詞】孔型檢測(cè) 定位 大津算法

隨著電子工業(yè)的迅速發(fā)展，集成電路、片式電子元器件上的部件向著更小、更多、更密集方向發(fā)展。為了提高組裝密度、減少電子產(chǎn)品體積和重量，產(chǎn)生了“表面貼裝技術(shù)”，簡(jiǎn)稱SMT。打孔紙帶在生產(chǎn)的過(guò)程中，孔型會(huì)產(chǎn)生一些物理?yè)p傷，這些現(xiàn)象將使元器件無(wú)法正常進(jìn)入高速貼片設(shè)備進(jìn)行焊接組裝。因此，打孔紙帶孔型的好壞，嚴(yán)重影響打孔紙帶的質(zhì)量。影響打孔紙帶質(zhì)量的主要因素有：一、表面質(zhì)量。二、尺寸精度。因此，對(duì)紙帶孔型進(jìn)行缺陷檢測(cè)來(lái)提高紙帶孔型的表面質(zhì)量與尺寸精度是十分必要的。

1 改進(jìn)的OTSU算法

圖像分割是機(jī)器視覺(jué)與圖像處理的基本問(wèn)題之一。門限法中，最大類間差法也稱OTSU算法，被認(rèn)為是圖像分割中閾值選取的最佳算法。但在實(shí)際中，圖像的分布不均勻的或是有異常數(shù)據(jù)等情況出現(xiàn)時(shí)，結(jié)果通常不令人滿意，因此本文提出了改進(jìn)的OTSU算法。

2 紙帶孔型面積計(jì)算與定位算法

紙帶孔型面積計(jì)算與定位是紙帶孔型缺陷檢測(cè)中的關(guān)鍵步驟。通過(guò)面積提取，可以粗略的判斷紙帶孔型是否崩邊等情況。通過(guò)孔型定位，可以準(zhǔn)確的了解各個(gè)孔型的方位與邊界信息，從而得到紙帶孔型的尺寸等信息。操作如下：

（1）對(duì)圖像進(jìn)行分塊處理，根據(jù)給定標(biāo)準(zhǔn)確定各孔型大致范圍。

（2）掃描給定范圍內(nèi)的像素點(diǎn)，得出面積，并建立4條鏈表，分別將上、下、左、右最外層邊界點(diǎn)的信息存入鏈表。對(duì)各邊界的點(diǎn)進(jìn)行取平均值計(jì)算，得出中心。

（3）根據(jù)（2）中得出最外層邊界的點(diǎn)，得出孔型離邊界的距離。根據(jù)各個(gè)孔型的中心坐標(biāo)判斷各個(gè)孔型之間的距離。

（4）各個(gè)孔型面積和邊界信息與標(biāo)準(zhǔn)圖像做比較，若在誤差范圍內(nèi)圖像合格，否則不合格。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

以數(shù)據(jù)和打孔紙帶局部放大圖為研究對(duì)象，采用自適應(yīng)閾值法、傳統(tǒng)的OTSU算法、改進(jìn)的OTSU算法進(jìn)行分割實(shí)驗(yàn)，獲得打孔紙帶孔型二值化圖像如圖1所示。由圖1可見(jiàn)，自適應(yīng)閾值算法不僅出現(xiàn)過(guò)分分割現(xiàn)象，而且把紙帶孔型大量模糊處分割掉；傳統(tǒng)的OTSU，比較好的反映了原始圖像的信息，但是分割出的孔型還是不夠準(zhǔn)確；改進(jìn)的OTSU，邊緣和孔型信息方面，比傳統(tǒng)的最大類間分割有了明顯提高，從直觀上與放大后的孔型圖像更為接近。改進(jìn)的OTSU，對(duì)放大的孔型圖像進(jìn)行孔型分割，分割效果明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的OTSU，且消除了傳統(tǒng)方法的邊緣過(guò)多分割現(xiàn)象，因此具有更高的分割準(zhǔn)確性。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文通過(guò)改進(jìn)經(jīng)典Otsu 圖像分割方法，在考慮OTSU的同時(shí)結(jié)合均方差，提出了新的圖像分割閾值選取算法。比較了三種圖像分割方法的性能。結(jié)果表明運(yùn)用改進(jìn)Otsu分割前景與背景臨界處（ 孔型邊緣） 更加柔和，解決了傳統(tǒng)Otsu 法的分割邊緣跳躍性，可以獲得更加接近實(shí)際情況的分割效果，證明了其有效性以及優(yōu)越性，是一種適用于打孔紙帶孔型圖像的較好的閾值分割方法。通過(guò)實(shí)驗(yàn)和檢測(cè)結(jié)果的分析比較，改進(jìn)的最大類間分割算法分割出的圖像，更準(zhǔn)確，誤差更小。這種孔型檢測(cè)法有效地提高了測(cè)量精度，可以有效地應(yīng)用于其他計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)中。

參考文獻(xiàn)

[1]劉健莊.栗文青.灰度圖象的二維Otsu自動(dòng)閾值分割法[J].自動(dòng)化學(xué)報(bào)，1993（01）.

[2]范九倫，趙鳳.灰度圖像的二維Otsu 曲線閾值分割法[J].電子學(xué)報(bào)，2007，35（4）：751-755.

[3] 范九倫， 趙鳳， 張雪峰.三維Otsu閾值分割方法的遞推算法[J].電子學(xué)報(bào)， 2007（07）.

作者簡(jiǎn)介

韓滔（1990- ），男，浙江省東陽(yáng)市人。現(xiàn)為杭州電子科技大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院研二在讀。主要研究方向?yàn)橛?jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)。

作者單位

杭州電子科技大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院 浙江省杭州市 310018endprint

摘 要 提出了一種用于測(cè)量紙帶孔型的視覺(jué)測(cè)量算法。算法首先將差因素引入傳統(tǒng)分割算法，提出一種改進(jìn)的最大類間分割算法。其次，對(duì)閾值化后的二值圖像進(jìn)行特定區(qū)域分塊處理，并進(jìn)行面積統(tǒng)計(jì)和邊緣定位。最后，將傳統(tǒng)的最大類間差法得出面積和邊界數(shù)據(jù)與改進(jìn)的最大類間差法得出的數(shù)據(jù)比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果：結(jié)果表明改進(jìn)算法，分割更加準(zhǔn)確有效，提取圖像信息更完整能較好地完成對(duì)紙帶孔型的缺陷檢測(cè)。

【關(guān)鍵詞】孔型檢測(cè) 定位 大津算法

隨著電子工業(yè)的迅速發(fā)展，集成電路、片式電子元器件上的部件向著更小、更多、更密集方向發(fā)展。為了提高組裝密度、減少電子產(chǎn)品體積和重量，產(chǎn)生了“表面貼裝技術(shù)”，簡(jiǎn)稱SMT。打孔紙帶在生產(chǎn)的過(guò)程中，孔型會(huì)產(chǎn)生一些物理?yè)p傷，這些現(xiàn)象將使元器件無(wú)法正常進(jìn)入高速貼片設(shè)備進(jìn)行焊接組裝。因此，打孔紙帶孔型的好壞，嚴(yán)重影響打孔紙帶的質(zhì)量。影響打孔紙帶質(zhì)量的主要因素有：一、表面質(zhì)量。二、尺寸精度。因此，對(duì)紙帶孔型進(jìn)行缺陷檢測(cè)來(lái)提高紙帶孔型的表面質(zhì)量與尺寸精度是十分必要的。

1 改進(jìn)的OTSU算法

圖像分割是機(jī)器視覺(jué)與圖像處理的基本問(wèn)題之一。門限法中，最大類間差法也稱OTSU算法，被認(rèn)為是圖像分割中閾值選取的最佳算法。但在實(shí)際中，圖像的分布不均勻的或是有異常數(shù)據(jù)等情況出現(xiàn)時(shí)，結(jié)果通常不令人滿意，因此本文提出了改進(jìn)的OTSU算法。

2 紙帶孔型面積計(jì)算與定位算法

紙帶孔型面積計(jì)算與定位是紙帶孔型缺陷檢測(cè)中的關(guān)鍵步驟。通過(guò)面積提取，可以粗略的判斷紙帶孔型是否崩邊等情況。通過(guò)孔型定位，可以準(zhǔn)確的了解各個(gè)孔型的方位與邊界信息，從而得到紙帶孔型的尺寸等信息。操作如下：

（1）對(duì)圖像進(jìn)行分塊處理，根據(jù)給定標(biāo)準(zhǔn)確定各孔型大致范圍。

（2）掃描給定范圍內(nèi)的像素點(diǎn)，得出面積，并建立4條鏈表，分別將上、下、左、右最外層邊界點(diǎn)的信息存入鏈表。對(duì)各邊界的點(diǎn)進(jìn)行取平均值計(jì)算，得出中心。

（3）根據(jù)（2）中得出最外層邊界的點(diǎn)，得出孔型離邊界的距離。根據(jù)各個(gè)孔型的中心坐標(biāo)判斷各個(gè)孔型之間的距離。

（4）各個(gè)孔型面積和邊界信息與標(biāo)準(zhǔn)圖像做比較，若在誤差范圍內(nèi)圖像合格，否則不合格。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

以數(shù)據(jù)和打孔紙帶局部放大圖為研究對(duì)象，采用自適應(yīng)閾值法、傳統(tǒng)的OTSU算法、改進(jìn)的OTSU算法進(jìn)行分割實(shí)驗(yàn)，獲得打孔紙帶孔型二值化圖像如圖1所示。由圖1可見(jiàn)，自適應(yīng)閾值算法不僅出現(xiàn)過(guò)分分割現(xiàn)象，而且把紙帶孔型大量模糊處分割掉；傳統(tǒng)的OTSU，比較好的反映了原始圖像的信息，但是分割出的孔型還是不夠準(zhǔn)確；改進(jìn)的OTSU，邊緣和孔型信息方面，比傳統(tǒng)的最大類間分割有了明顯提高，從直觀上與放大后的孔型圖像更為接近。改進(jìn)的OTSU，對(duì)放大的孔型圖像進(jìn)行孔型分割，分割效果明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的OTSU，且消除了傳統(tǒng)方法的邊緣過(guò)多分割現(xiàn)象，因此具有更高的分割準(zhǔn)確性。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文通過(guò)改進(jìn)經(jīng)典Otsu 圖像分割方法，在考慮OTSU的同時(shí)結(jié)合均方差，提出了新的圖像分割閾值選取算法。比較了三種圖像分割方法的性能。結(jié)果表明運(yùn)用改進(jìn)Otsu分割前景與背景臨界處（ 孔型邊緣） 更加柔和，解決了傳統(tǒng)Otsu 法的分割邊緣跳躍性，可以獲得更加接近實(shí)際情況的分割效果，證明了其有效性以及優(yōu)越性，是一種適用于打孔紙帶孔型圖像的較好的閾值分割方法。通過(guò)實(shí)驗(yàn)和檢測(cè)結(jié)果的分析比較，改進(jìn)的最大類間分割算法分割出的圖像，更準(zhǔn)確，誤差更小。這種孔型檢測(cè)法有效地提高了測(cè)量精度，可以有效地應(yīng)用于其他計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)中。

參考文獻(xiàn)

[1]劉健莊.栗文青.灰度圖象的二維Otsu自動(dòng)閾值分割法[J].自動(dòng)化學(xué)報(bào)，1993（01）.

[2]范九倫，趙鳳.灰度圖像的二維Otsu 曲線閾值分割法[J].電子學(xué)報(bào)，2007，35（4）：751-755.

[3] 范九倫， 趙鳳， 張雪峰.三維Otsu閾值分割方法的遞推算法[J].電子學(xué)報(bào)， 2007（07）.

作者簡(jiǎn)介

韓滔（1990- ），男，浙江省東陽(yáng)市人?，F(xiàn)為杭州電子科技大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院研二在讀。主要研究方向?yàn)橛?jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)。

作者單位

杭州電子科技大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院 浙江省杭州市 310018endprint

摘 要 提出了一種用于測(cè)量紙帶孔型的視覺(jué)測(cè)量算法。算法首先將差因素引入傳統(tǒng)分割算法，提出一種改進(jìn)的最大類間分割算法。其次，對(duì)閾值化后的二值圖像進(jìn)行特定區(qū)域分塊處理，并進(jìn)行面積統(tǒng)計(jì)和邊緣定位。最后，將傳統(tǒng)的最大類間差法得出面積和邊界數(shù)據(jù)與改進(jìn)的最大類間差法得出的數(shù)據(jù)比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果：結(jié)果表明改進(jìn)算法，分割更加準(zhǔn)確有效，提取圖像信息更完整能較好地完成對(duì)紙帶孔型的缺陷檢測(cè)。

【關(guān)鍵詞】孔型檢測(cè) 定位 大津算法

隨著電子工業(yè)的迅速發(fā)展，集成電路、片式電子元器件上的部件向著更小、更多、更密集方向發(fā)展。為了提高組裝密度、減少電子產(chǎn)品體積和重量，產(chǎn)生了“表面貼裝技術(shù)”，簡(jiǎn)稱SMT。打孔紙帶在生產(chǎn)的過(guò)程中，孔型會(huì)產(chǎn)生一些物理?yè)p傷，這些現(xiàn)象將使元器件無(wú)法正常進(jìn)入高速貼片設(shè)備進(jìn)行焊接組裝。因此，打孔紙帶孔型的好壞，嚴(yán)重影響打孔紙帶的質(zhì)量。影響打孔紙帶質(zhì)量的主要因素有：一、表面質(zhì)量。二、尺寸精度。因此，對(duì)紙帶孔型進(jìn)行缺陷檢測(cè)來(lái)提高紙帶孔型的表面質(zhì)量與尺寸精度是十分必要的。

1 改進(jìn)的OTSU算法

圖像分割是機(jī)器視覺(jué)與圖像處理的基本問(wèn)題之一。門限法中，最大類間差法也稱OTSU算法，被認(rèn)為是圖像分割中閾值選取的最佳算法。但在實(shí)際中，圖像的分布不均勻的或是有異常數(shù)據(jù)等情況出現(xiàn)時(shí)，結(jié)果通常不令人滿意，因此本文提出了改進(jìn)的OTSU算法。

2 紙帶孔型面積計(jì)算與定位算法

紙帶孔型面積計(jì)算與定位是紙帶孔型缺陷檢測(cè)中的關(guān)鍵步驟。通過(guò)面積提取，可以粗略的判斷紙帶孔型是否崩邊等情況。通過(guò)孔型定位，可以準(zhǔn)確的了解各個(gè)孔型的方位與邊界信息，從而得到紙帶孔型的尺寸等信息。操作如下：

（1）對(duì)圖像進(jìn)行分塊處理，根據(jù)給定標(biāo)準(zhǔn)確定各孔型大致范圍。

（2）掃描給定范圍內(nèi)的像素點(diǎn)，得出面積，并建立4條鏈表，分別將上、下、左、右最外層邊界點(diǎn)的信息存入鏈表。對(duì)各邊界的點(diǎn)進(jìn)行取平均值計(jì)算，得出中心。

（3）根據(jù)（2）中得出最外層邊界的點(diǎn)，得出孔型離邊界的距離。根據(jù)各個(gè)孔型的中心坐標(biāo)判斷各個(gè)孔型之間的距離。

（4）各個(gè)孔型面積和邊界信息與標(biāo)準(zhǔn)圖像做比較，若在誤差范圍內(nèi)圖像合格，否則不合格。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

以數(shù)據(jù)和打孔紙帶局部放大圖為研究對(duì)象，采用自適應(yīng)閾值法、傳統(tǒng)的OTSU算法、改進(jìn)的OTSU算法進(jìn)行分割實(shí)驗(yàn)，獲得打孔紙帶孔型二值化圖像如圖1所示。由圖1可見(jiàn)，自適應(yīng)閾值算法不僅出現(xiàn)過(guò)分分割現(xiàn)象，而且把紙帶孔型大量模糊處分割掉；傳統(tǒng)的OTSU，比較好的反映了原始圖像的信息，但是分割出的孔型還是不夠準(zhǔn)確；改進(jìn)的OTSU，邊緣和孔型信息方面，比傳統(tǒng)的最大類間分割有了明顯提高，從直觀上與放大后的孔型圖像更為接近。改進(jìn)的OTSU，對(duì)放大的孔型圖像進(jìn)行孔型分割，分割效果明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的OTSU，且消除了傳統(tǒng)方法的邊緣過(guò)多分割現(xiàn)象，因此具有更高的分割準(zhǔn)確性。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文通過(guò)改進(jìn)經(jīng)典Otsu 圖像分割方法，在考慮OTSU的同時(shí)結(jié)合均方差，提出了新的圖像分割閾值選取算法。比較了三種圖像分割方法的性能。結(jié)果表明運(yùn)用改進(jìn)Otsu分割前景與背景臨界處（ 孔型邊緣） 更加柔和，解決了傳統(tǒng)Otsu 法的分割邊緣跳躍性，可以獲得更加接近實(shí)際情況的分割效果，證明了其有效性以及優(yōu)越性，是一種適用于打孔紙帶孔型圖像的較好的閾值分割方法。通過(guò)實(shí)驗(yàn)和檢測(cè)結(jié)果的分析比較，改進(jìn)的最大類間分割算法分割出的圖像，更準(zhǔn)確，誤差更小。這種孔型檢測(cè)法有效地提高了測(cè)量精度，可以有效地應(yīng)用于其他計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)中。

參考文獻(xiàn)

[1]劉健莊.栗文青.灰度圖象的二維Otsu自動(dòng)閾值分割法[J].自動(dòng)化學(xué)報(bào)，1993（01）.

[2]范九倫，趙鳳.灰度圖像的二維Otsu 曲線閾值分割法[J].電子學(xué)報(bào)，2007，35（4）：751-755.

[3] 范九倫， 趙鳳， 張雪峰.三維Otsu閾值分割方法的遞推算法[J].電子學(xué)報(bào)， 2007（07）.

作者簡(jiǎn)介

韓滔（1990- ），男，浙江省東陽(yáng)市人。現(xiàn)為杭州電子科技大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院研二在讀。主要研究方向?yàn)橛?jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)。

作者單位

杭州電子科技大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院 浙江省杭州市 310018endprint