网站原创摘 要 ：在PCB（printed circuit board）缺陷视觉检测过程中,如何准确地提取缺陷图像的外部轮廓,以及如何消除参考比较法检测过程中的差影而不使缺陷图像失真,都将关系到后续缺陷类型判定的准确性.文章针对上述问题介绍了数学形态学的算法原理,并通过实验论证了该方法在PCB缺陷图像检测中的有效性,取得了理想的效果.
关 键 词 ：PCB缺陷 数学形态学 图像检测
中图分类号：TP274 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2013）06-0083-02
1.引言
数学形态学（Mathematical Morphology）是一门建立在集论基础上的学科,是几何形态学分析和描述的有力工具.自Matheron和Serra等人提出数学形态学以来,经过许多人在理论和应用方面的研究,使它在许多方面都有应用[1～3].近年来,数学形态学在数字图像处理和计算机视觉领域中的应用更加广泛,是计算机科学的研究热门之一.从某种意义上讲,数学形态学实际上构成了一种用于数字图像处理与识别的新理论和新方法.本文主要介绍数学形态学在PCB缺陷检测系统中的应用,包括缺陷外轮廓的提取和差影的消除.
2.数学形态学的定义和分类
数学形态学（也称图像代数）是以形态为基础对图像进行分析的数学工具.它的基本思想是用具有一定形态的结构元素去度量和提取图像中的对应形状以达到对图像分析和识别的目的.数学形态学的应用可以简化图像数据,保持它们基本的形状特征,并除去不相干的结构.数学形态学的算法具有天然的并行实现的结构.数学形态学的基本运算有4个：膨胀（或扩张）、腐蚀（或侵蚀）、开启和闭合.它们在二值图像中和灰度（多值）图像中各有特点.基于这些基本运算还可以推导和组合成各种数学形态学实用算法.
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3.2 消除差影
这样,通过形态学运算就可以在保留缺陷的情况下消除差影,有利于后面的缺陷识别.
4.结语
本文研究并探讨了数学形态学在PCB缺陷检测中的应用,针对PCB缺陷的外轮廓提取,以及图像对比后差影的消除做了进一步的实验论证,实验结果表明,利用数学形态学能够准确的提取特征的外轮廓并消除任何差影的干扰,有利于缺陷类型的准确识别.