PCB板圆孔的边缘提取方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术属于车载电子产品自动化生产技术领域，公开了一种PCB板圆孔的边缘提取方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：根据初始图像，得到滤波图像；根据滤波图像，得到像素梯度数据，根据像素梯度数据，确定初始边缘点；根据初始分割阈值，得到当前类间方差，根据当前类间方差，确定目标分割阈值；根据目标分割阈值与初始边缘点，确定有效边缘点；根据有效边缘点，确定拟合集合，根据拟合集合，确定目标边缘点；对目标边缘点进行椭圆拟合，得到目标椭圆参数，根据目标椭圆参数，确定圆孔中心位置信息；根据圆孔中心位置信息，对当前PCB板进行定位。通过上述方式，提升了PCB板圆孔边缘提取的精度，同时提高了自适应性，提升了检测效果。提升了检测效果。提升了检测效果。

【技术实现步骤摘要】
PCB板圆孔的边缘提取方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及车载电子产品自动化生产
，尤其涉及一种PCB板圆孔的边缘提取方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]PCB板(印刷电路板，Printed Circuit Board)是车载显示屏的核心部件，在PCB板自动化生产过程中，需要利用机器视觉进行贴合、对位、视觉锁附以及缺陷检测等操作，其中，PCB板上面的圆形特征孔作为PCB板上为数不多的比较明显的特征点，其圆孔的边缘提取精度对于机器视觉技术在PCB板自动化生产过程中的应用显得特别重要，然而传统的边缘检测方法不能很好地平衡检测精度与检测效果，影响PCB板的自动化生产。
[0003]上述内容仅用于辅助理解本专利技术的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

技术实现思路

[0004]本专利技术的主要目的在于提供一种PCB板圆孔的边缘提取方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术在提取PCB板圆孔边缘时不能很好地平衡精度与效果，影响自动化生产的技术问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供了一种PCB板圆孔的边缘提取方法，所述方法包括以下步骤：
[0006]获取当前PCB板的初始图像，根据所述初始图像，得到滤波图像；
[0007]根据所述滤波图像，得到像素梯度数据，根据所述像素梯度数据，确定初始边缘点；
[0008]根据初始分割阈值，得到当前类间方差，根据所述当前类间方差，确定目标分割阈值；
[0009]根据所述目标分割阈值与初始边缘点，确定有效边缘点；
[0010]根据所述有效边缘点，确定拟合集合，根据所述拟合集合，确定目标边缘点；
[0011]对所述目标边缘点进行椭圆拟合，得到目标椭圆参数，根据所述目标椭圆参数，确定圆孔中心位置信息；
[0012]根据所述圆孔中心位置信息，对当前PCB板进行定位。
[0013]可选地，所述获取当前PCB板的初始图像，根据所述初始图像，得到滤波图像，包括：
[0014]获取当前PCB板的初始图像，对所述初始图像进行增强处理，得到增强图像；
[0015]根据所述增强图像与初始滤波窗口，得到当前像素灰度数据；
[0016]根据所述当前像素灰度数据，确定当前最小灰度值、当前最大灰度值以及当前中心像素灰度值；
[0017]根据所述当前像素灰度数据与预设混合窗口，得到当前灰度中值；
[0018]获取滤波输出数据与灰度中值、最小灰度值、最大灰度值以及中心像素灰度值之间的对应关系，根据所述对应关系、当前灰度中值、当前最小灰度值、当前最大灰度值以及当前中心像素灰度值，得到当前滤波输出数据；
[0019]根据所述当前滤波输出数据，得到滤波图像。
[0020]可选地，所述像素梯度数据包括像素梯度大小数据和像素梯度方向数据；
[0021]所述根据所述滤波图像，得到像素梯度数据，根据所述像素梯度数据，确定初始边缘点，包括：
[0022]对所述滤波图像进行平滑处理，得到平滑图像；
[0023]根据所述平滑图像与预设梯度算子，得到平滑图像中各像素点的像素梯度大小数据和像素梯度方向数据；
[0024]根据像素点的像素梯度大小数据和像素梯度方向数据，得到像素梯度插值数据；
[0025]在当前像素点的梯度插值数据与当前像素梯度大小数据满足预设比较条件时，根据当前像素点，确定初始边缘点。
[0026]可选地，所述根据初始分割阈值，得到当前类间方差，根据所述当前类间方差，确定目标分割阈值，包括：
[0027]根据初始分割阈值与所述平滑图像，得到初始前景灰度范围与初始背景灰度范围；
[0028]根据所述初始前景灰度范围与初始背景灰度范围，得到初始前景概率与初始背景概率；
[0029]获取类间方差与前景概率、背景概率以及全局概率之间的对应关系，根据所述初始前景概率、初始背景概率以及所述对应关系，得到当前类间方差；
[0030]在所述当前类间方差满足预设最优条件时，根据所述初始分割阈值，确定目标分割阈值。
[0031]可选地，所述根据所述目标分割阈值与初始边缘点，确定有效边缘点，包括：
[0032]根据所述目标分割阈值与平滑图像，得到高阈值图像与低阈值图像；
[0033]根据所述高阈值图像、低阈值图像以及初始边缘点，得到高阈值边缘点集合与低阈值边缘点集合；
[0034]对所述高阈值边缘点集合中的高阈值边缘点进行遍历；
[0035]将遍历到的高阈值边缘点作为初始中心点，根据所述初始中心点，确定邻近边缘点；
[0036]在所述邻近边缘点属于高阈值边缘点集合时，将所述初始中心点添加至有效边缘点集合，并根据所述邻近边缘点更新所述初始中心点，返回执行根据所述初始中心点，确定近邻边缘点的步骤；
[0037]根据所述有效边缘点集合，确定有效边缘点。
[0038]可选地，所述将遍历到的高阈值边缘点作为初始中心点，根据所述初始中心点，确定邻近边缘点之后，还包括：
[0039]在所述邻近边缘点不属于高阈值边缘点集合时，判断所述邻近边缘点是否属于低阈值边缘点集合；
[0040]在所述邻近边缘点属于低阈值边缘点集合时，将所述初始中心点添加至有效边缘
点集合，并根据所述邻近边缘点更新所述初始中心点，返回执行根据所述初始中心点，确定近邻边缘点的步骤。
[0041]可选地，所述根据所述有效边缘点，确定拟合集合，根据所述拟合集合，确定目标边缘点，包括：
[0042]根据预设划分数量与所述有效边缘点，得到分割集合；
[0043]对所述分割集合进行椭圆拟合，得到分割集合的椭圆参数；
[0044]在所述分割集合的椭圆参数满足预设拟合条件时，根据预设间距、预设边缘点数量与所述分割集合，得到拟合集合；
[0045]对所述拟合集合进行椭圆拟合，得到拟合集合的椭圆参数；
[0046]在当前拟合集合的椭圆参数满足预设拟合条件时，根据所述当前拟合集合，确定目标拟合集合，并记录拟合椭圆数量；
[0047]在所述拟合椭圆数量大于等于预设拟合数量时，根据所述目标拟合集合的椭圆参数，确定目标边缘点。
[0048]此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种PCB板圆孔的边缘提取装置，所述PCB板圆孔的边缘提取装置包括：
[0049]获取模块，用于获取当前PCB板的初始图像，根据所述初始图像，得到滤波图像；
[0050]检测模块，用于根据所述滤波图像，得到像素梯度数据，根据所述像素梯度数据，确定初始边缘点；
[0051]所述检测模块，还用于根据初始分割阈值，得到当前类间方差，根据所述当前类间方差，确定目标分割阈值；
[0052]所述检测模块，还用于根据所述目标分割阈值与初始边缘点，确定有效边缘点；
[0053]提取模块，用于根据所述有效边缘点，确定拟合集合，根据所述拟合集合，确定本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种PCB板圆孔的边缘提取方法，其特征在于，所述PCB板圆孔的边缘提取方法包括：获取当前PCB板的初始图像，根据所述初始图像，得到滤波图像；根据所述滤波图像，得到像素梯度数据，根据所述像素梯度数据，确定初始边缘点；根据初始分割阈值，得到当前类间方差，根据所述当前类间方差，确定目标分割阈值；根据所述目标分割阈值与初始边缘点，确定有效边缘点；根据所述有效边缘点，确定拟合集合，根据所述拟合集合，确定目标边缘点；对所述目标边缘点进行椭圆拟合，得到目标椭圆参数，根据所述目标椭圆参数，确定圆孔中心位置信息；根据所述圆孔中心位置信息，对当前PCB板进行定位。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取当前PCB板的初始图像，根据所述初始图像，得到滤波图像，包括：获取当前PCB板的初始图像，对所述初始图像进行增强处理，得到增强图像；根据所述增强图像与初始滤波窗口，得到当前像素灰度数据；根据所述当前像素灰度数据，确定当前最小灰度值、当前最大灰度值以及当前中心像素灰度值；根据所述当前像素灰度数据与预设混合窗口，得到当前灰度中值；获取滤波输出数据与灰度中值、最小灰度值、最大灰度值以及中心像素灰度值之间的对应关系，根据所述对应关系、当前灰度中值、当前最小灰度值、当前最大灰度值以及当前中心像素灰度值，得到当前滤波输出数据；根据所述当前滤波输出数据，得到滤波图像。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述像素梯度数据包括像素梯度大小数据和像素梯度方向数据；所述根据所述滤波图像，得到像素梯度数据，根据所述像素梯度数据，确定初始边缘点，包括：对所述滤波图像进行平滑处理，得到平滑图像；根据所述平滑图像与预设梯度算子，得到平滑图像中各像素点的像素梯度大小数据和像素梯度方向数据；根据像素点的像素梯度大小数据和像素梯度方向数据，得到像素梯度插值数据；在当前像素点的梯度插值数据与当前像素梯度大小数据满足预设比较条件时，根据当前像素点，确定初始边缘点。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据初始分割阈值，得到当前类间方差，根据所述当前类间方差，确定目标分割阈值，包括：根据初始分割阈值与所述平滑图像，得到初始前景灰度范围与初始背景灰度范围；根据所述初始前景灰度范围与初始背景灰度范围，得到初始前景概率与初始背景概率；获取类间方差与前景概率、背景概率以及全局概率之间的对应关系，根据所述初始前景概率、初始背景概率以及所述对应关系，得到当前类间方差；在所述当前类间方差满足预设最优条件时，根据所述初始分割阈值，确定目标分割阈值。
5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标分割阈值与初始边缘点，确定有效边缘点，包括：根据所述目标分割阈值与平滑图像，得到高阈值图像与低阈值图像；根据所述高阈值图像、低阈值图像以及初始边缘点，得到高阈值边缘点集合与低阈值边缘点集合；对所述高阈值边缘点集合...

【专利技术属性】
技术研发人员：李林峰，汪杨刚，高强，
申请(专利权)人：武汉海微科技有限公司，
类型：发明
国别省市：