PCB检测中图像分割技术研究.pdf

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1、26传感器与微系统(TransducerandMicrosystemTechnologies)2011年第3O卷第2期PCB检测中图像分割技术研究曾成，赵锡钧，徐欣，董义，韩依楠(中国工程物理研究院电子工程研究所，四川绵阳621900)摘要：光学检测是进行印刷电路板(PCB)装配质量检验的重要手段，应用图像分割技术可以提取PCB中的目标物以进行检测。针对PCB图像分割，提出一种基于改进量子遗传算法的图像分割方法。该方法将基于阈值的图像分割方法转化为阈值优化问题，通过改进量子遗传算法的计算实现最优图像分割阈值的求取。仿真结果验证了该方法的可行性。关键词：印刷电路板；图像分割；量子遗传算法

2、；阈值；优化中图分类号：TP273文献标识码：A文章编号：1000-9787(2011)02--0026--03Rtcesearchoni~makgesegmentationtechnologyftorPCBinspectionZENGCheng，ZHAOXidun，XUXin，DONGYi，HANYi·nan(InstituteofElectronicEngineering，ChinaAcademyofEngineeringPhysics，Mianyang621900，China)Abstract：Opticalinspectionisanimportantmeanstoexamin

3、ePCBassemblyquality．ImagesegmentationtechnologyearlbeusedtoextractobjectonPCBanditcouldbeexamined．TheproblemofPCBimagesegmentationisstudied．Anapproachbasedonimprovedquantumgeneticalgorithmisproposedtosolveit．Theapproachtransformsimagesegmentationbasedonthresholdintooptimization．Throughit，optimum

4、alimagesegmentationthresholdcouldobtain．Simulationsshowthatthealgorithmiseffectiveinimagesegmentation．Keywords：printedcircuitboard(PCB)；imagesegmentation；quantumgeneticalgorithm；threshold；optimiza-tjon0引言方差尽可能大，而同类的方差尽可能小。这样就可以获得随着印刷电路板(printedcircuitboard，PCB)装配自动满意的分割效果。反之，使得图像分割后类间与类内方差化程度的不断

5、提高，光学检测技术被广泛应用于PCB装配比最大的阈值则是最优的图像分割阈值。因此，阈值选取质量检验。它的原理是用光学手段获取PCB图像，并通过实际上是一个组合优化问题。本文针对PCB图像分割问图像处理进行检验、分析和判断。图像分割在PCB检测中题，提出一种基于改进量子遗传算法优化图像分割阈值，以起着重要作用，通过图像分割可提取PCB的外观特征，并实现图像分割的方法，实验结果表明了该方法在PCB图像分割中的可行性和有效性。为后续的检测过程服务。图像分割是指将图像中具有特殊1改进量子遗传算法意义的不同区域分开来，并使这些区域互不相交，且每个区量子遗传算法是将量子计算理论和遗传算法原理相结域

6、应满足特定区域的一致性条件。人们提出了多种图像分合的产物。量子计算的概念由Beniof和Feynman提出，2O割方法，包括基于阈值的分割方法j、基于区域增长的分世纪9O年代后期Narayanan，HanKuk—hyun等人开始将量割方法、基于边缘检测的分割方法等。其中，阈值方子理论与遗传算法相结合，成功解决了TSP和0／1背包等法是利用灰度频率信息对分布信息进行分割，由于其简单问题。此后，学者断对量子遗传算法进行完善和改进，形性和有效性从而得到广泛的应用。成了许多改进量子遗传算法。基于阈值的图像分割关键在于阈值的选取，学者们提1．1算法流程出了多种阈值的选取方法。其中，最大类间、类内

7、方差比法本文应用的改进量子遗传算法流程按步骤描述如下：是一种计算简单、稳定有效的阈值选取法。该方法的原理1)初始化种群G(1)，随机生成／2个以量子比特为编码是选取合适的阈值将图像的各像素分类，使得不同类间的的染色体；收稿日期：2010-05—19第2期曾成，等：PCB检测中图像分割技术研究2)对初始种群G(1)的每个个体进行k次测量，对得到2PCB图像分割实现的确定解进行适应度评估，取每个个体k次评估中最优的最大类问、类内方差比法的关键是计算