图像分割技术用于印刷电路板检测的研究

由以上各图可看出：用双峰法分割时，当前景图像和背景图像的灰度值太接近时，可能会导致有些前景图像没有从背景中分离出来，如图3，图像失真了；而使用迭代法分割时，基于迭代的阈值能区分出图像的前景和背景的主要区域所在，但图像的细微处还没有很好的区分度，对某些特定图像，极小的数据变化却会引起分割效果的巨大改变，结果和双峰法的分割效果相似，如图4；而用大津法选取出来的阈值非常理想，对各种情况的表现都较为良好。大津算法是一种较为通用的分割算法。但是用大津法做全局阈值效果还是不理想，没能很好地将背景和前景图像分离开，如图5；最后，我们使用多阈值法分割算法，先将PCB图像分割成小块，然后对各小块图像使用大津法求阈值，也就是说各个小块图像的阈值是分别求出来的，是不一定一样的。可看出，多阈值分割很好地将图像的前景和背景分离开了，较完整地提取出了需要检测的PCB线路，如图6。
实验结果表明，阈值化分割不仅可以提高PCB图像分割的快速性和稳定性，而且分割效果明显，其中的多阈值分割方法效果最好。最后，文中提出的方法还有很多不足，比如对于不同的PCB板可能使用多阈值分割时的分块数需要做不同调整才能达到理想效果，因此此方法的通用性不强。希望各位读者能从本文得到一些启示，提出更有效的分割算法。