一种非均匀光照条件下的芯片引脚提取方法与流程

技术特征：

1.一种非均匀光照条件下的芯片引脚提取方法，其特征在于：一种非均匀光照条件下的芯片引脚提取方法具体过程为：

步骤一、对工业相机采集的工业元件图像进行灰度化处理，得到原始灰度图像；

步骤二、对步骤一得到的原始灰度图像，采用动态阈值分割方法进行芯片引脚的粗提取，得到二值引脚图像；

步骤三、对步骤二中得到的二值引脚图像进行连通域标记，并对已标记的连通域进行筛选，保留连通域中所含像素的个数大于预设阈值T的连通域，得到的经过连通域筛选后的二值引脚图像；

步骤四、对步骤三得到的经过连通域筛选后的二值引脚图像中的每个有效连通域，求取其中心位置；计算每个相邻引脚的间距，将间距中的最小值作为引脚间距典型值△γ；

步骤五、利用步骤四得到的引脚间距典型值△γ，在原始灰度图像上，对每个引脚中心周围半经为△γ/2的引脚邻域上采用中值Otsu算法，重新进行芯片引脚区域的分割，得到引脚局部二值图像；

所述Otsu算法为最大类间方差算法；

步骤六、对步骤五中得到的引脚局部二值图像进行形态学开运算和闭运算，以去除引脚局部二值图像中未处理的杂点和空洞，得到引脚掩模图像；

步骤七、将步骤六中得到的引脚掩模图像与原始灰度图像进行与操作，完成芯片引脚的提取。

2.根据权利要求1所述一种非均匀光照条件下的芯片引脚提取方法，其特征在于：所述步骤二中对步骤一得到的原始灰度图像，采用动态阈值分割方法进行芯片引脚的粗提取，具体过程为：

步骤二一、对原始灰度图像进行均值滤波，得到均值滤波后的灰度图像，上述过程的数学表达式如下:

$T(x,y)=\frac{\underset{s=-a}{\overset{a}{\Σ}}\underset{s=-b}{\overset{b}{\Σ}}w(s,t)f(x+s,y+t)}{\underset{s=-a}{\overset{a}{\Σ}}\underset{s=-b}{\overset{b}{\Σ}}w(s,t)}$

式中，T(x,y)表示均值滤波后的灰度图像中位置(x,y)处的像素值，w(s,t)是一个大小为m×n的滤波器模板，f(x,y)表示原始灰度图像中位置(x,y)处的灰度值；m、n是滤波器模板的大小，取值为正整数；

上式中a、b满足：

a＝(m-1)/2；b＝(n-1)/2

步骤二二、对步骤二一得到的均值滤波后的灰度图像进行动态阈值分割，得到二值引脚图像，上述过程的数学表达式如下：

$I(x,y)=\left\{\begin{array}{cc}1& |f(x,y)-T(x,y)|\≥C\\ 0& |f(x,y)-T(x,y)|\<C\end{array}\right.$

式中，I(x,y)表示二值引脚图像中位置(x,y)处的像素值，C为常数。

3.根据权利要求2所述一种非均匀光照条件下的芯片引脚提取方法，其特征在于：所述常数C取值为80。

4.根据权利要求3所述一种非均匀光照条件下的芯片引脚提取方法，其特征在于：所述步骤三中对步骤二中得到的二值引脚图像进行连通域标记，并对已标记的连通域进行筛选，保留连通域中所含像素的个数大于预设阈值T的连通域；具体过程为：

步骤三一、对步骤二中粗提取得到的二值引脚图像进行连通域标记，此时图像上的每个引脚视为一个连通域，并分配有一个唯一的编号；

步骤三二、对每个连通域进行分析：判断该连通域内包含的像素个数，即边缘的长度，是否大于预设阈值T；

步骤三三、如果大于该预设阈值T，则保留该连通域；否则，将该连通域进行剔除，即在二值化引脚图像上，将该连通域包含的所有像素的像素值全部设定为0。

5.根据权利要求4所述一种非均匀光照条件下的芯片引脚提取方法，其特征在于：所述步骤四中对步骤三得到的经过连通域筛选后的二值图像中的每个有效连通域，求取其中心位置；计算每个相邻引脚的间距，将间距中的最小值作为引脚间距典型值△γ；具体过程为：

步骤四一、对经过连通域筛选后的二值图像中的每个有效连通域，求取其中心位置，其中，第i个完整灰度芯片引脚的中心位置坐标计算公式如下：

$(x_{center}^i,y_{center}^i)=(\underset{k=1}{\overset{N_i}{\Σ}}{x}_k/N_i,\underset{k=1}{\overset{N_i}{\Σ}}{y}_k/N_i)$

式中：N_i为第i个完整灰度芯片引脚的像素个数，(x_k,y_k)为第i个完整灰度芯片引脚包含的第k个像素的坐标位置，i和k均为正整数；

步骤四二、针对步骤四一得到的每个完整灰度芯片引脚中心位置，计算各完整灰度芯片引脚中心之间的间距，并将间距中的最小值作为引脚间距典型值△γ。

6.根据权利要求5所述一种非均匀光照条件下的芯片引脚提取方法，其特征在于：所述步骤五中利用步骤四得到的引脚间距典型值△γ，在原始灰度图像上，对每个引脚中心周围半经为△γ/2的引脚邻域上采用中值Otsu算法，重新进行芯片引脚区域的分割，得到引脚局部二值图像；具体过程为：

步骤五一、求取每个芯片引脚搜索区域的分割阈值，具体计算的数学表达式如下：

$t*=\arg \underset{0\≤t\≤L}{\min }\{{\mathrm{\ω}}_1\left(t\right){\mathrm{MAD}}_1+{\mathrm{\ω}}_2\left(t\right){\mathrm{MAD}}_2\}$

式中，L表示灰度级数，ω₁和ω₂分别表示区域被阈值t分割后的前景C₁和背景C₂中所含像素个数的比例，MAD₁和MAD₂则表示相对区域图像灰度中值的平均绝对方差；具体定义如下：

${\mathrm{\ω}}_1\left(t\right)=\underset{i=0}{\overset{t}{\Σ}}h\left(i\right),$

${\mathrm{\ω}}_2\left(t\right)=\underset{i=t+1}{\overset{L}{\Σ}}h\left(i\right)=1-{\mathrm{\ω}}_1\left(t\right)$

${\mathrm{MAD}}_1=\underset{i=0}{\overset{t}{\Σ}}\frac{h\left(i\right)}{{\mathrm{\ω}}_1\left(t\right)}|i-m_1\left(t\right)|,$

${\mathrm{MAD}}_2=\underset{i=0}{\overset{t}{\Σ}}\frac{h\left(i\right)}{{\mathrm{\ω}}_2\left(t\right)}|i-m_2\left(t\right)|$

式中，m₁(t)和m₂(t)分别表示区域前景C₁和背景C₂的灰度中值；h(i)为图像第i个灰度级所含像素个数的比例；t取值为0,1,2,L,L；

步骤五二、利用步骤五一得到的引脚搜索区域的分割阈值，对相应区域进行阈值分割，得到引脚局部二值图像。

7.根据权利要求6所述一种非均匀光照条件下的芯片引脚提取方法，其特征在于：所述步骤五一中灰度级数L为255。