圖像分割技術(shù)用于印刷電路板檢測的研究
3 分割結(jié)果討論
本文應(yīng)用MATLAB軟件實(shí)現(xiàn)上述各算法,并分別得出其分割結(jié)果,如下所示:本文引用地址:http://m.butianyuan.cn/article/194844.htm
由以上各圖可看出:用雙峰法分割時(shí),當(dāng)前景圖像和背景圖像的灰度值太接近時(shí),可能會(huì)導(dǎo)致有些前景圖像沒有從背景中分離出來,如圖3,圖像失真了;而使用迭代法分割時(shí),基于迭代的閾值能區(qū)分出圖像的前景和背景的主要區(qū)域所在,但圖像的細(xì)微處還沒有很好的區(qū)分度,對(duì)某些特定圖像,極小的數(shù)據(jù)變化卻會(huì)引起分割效果的巨大改變,結(jié)果和雙峰法的分割效果相似,如圖4;而用大津法選取出來的閾值非常理想,對(duì)各種情況的表現(xiàn)都較為良好。大津算法是一種較為通用的分割算法。但是用大津法做全局閾值效果還是不理想,沒能很好地將背景和前景圖像分離開,如圖5;最后,我們使用多閾值法分割算法,先將PCB圖像分割成小塊,然后對(duì)各小塊圖像使用大津法求閾值,也就是說各個(gè)小塊圖像的閾值是分別求出來的,是不一定一樣的??煽闯?,多閾值分割很好地將圖像的前景和背景分離開了,較完整地提取出了需要檢測的PCB線路,如圖6。
實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,閾值化分割不僅可以提高PCB圖像分割的快速性和穩(wěn)定性,而且分割效果明顯,其中的多閾值分割方法效果最好。最后,文中提出的方法還有很多不足,比如對(duì)于不同的PCB板可能使用多閾值分割時(shí)的分塊數(shù)需要做不同調(diào)整才能達(dá)到理想效果,因此此方法的通用性不強(qiáng)。希望各位讀者能從本文得到一些啟示,提出更有效的分割算法。
評(píng)論