[发明专利]一种基于图像处理的自动布线机路线校正方法及系统

权利要求书

1.一种基于图像处理的自动布线机路线校正方法，其特征在于步骤如下：

(1)在自动布线机进行布线工作之前，对自动布线机布线台面的一个区域成像，得到模板图像；

(2)处理所述模板图像，得到区域分割后的模板图像；

(3)在自动布线机进行布线工作时，对自动布线机布线台面的一个区域进行实时成像，得到实时图像；

(4)处理所述实时图像，得到区域分割后的实时图像；

(5)针对区域分割后的实时图像，利用Mean Shift算法进行区域分辨，确定有效区域；

(6)在所述有效区域内进行特征提取，得到实时图像有效区域的特征点；

(7)在所述区域分割后的模板图像中确定与实时图像有效区域对应的模板有效区域，并进行特征提取，得到模板有效区域的特征点；

(8)将所述实时图像有效区域的特征点与所述模板有效区域的特征点进行特征匹配，得到匹配点对；

(9)对所述匹配点对进行特征提纯，得到有效匹配点对；

(10)判断所述有效匹配点对的数量是否达到预设阈值M，如果未达到，则返回步骤(1)重新确定模板图像；否则，进入步骤(11)；

(11)根据有效匹配点对获得变换矩阵，得到偏移量，从而实现自动布线机的路线校正。

2.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的自动布线机路线校正方法，其特征在于：所述自动布线机的布线台面为布满有序排列圆孔的平面。

3.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的自动布线机路线校正方法，其特征在于：步骤(1)中所述模板图像的大小与步骤(3)中所述实时图像的大小相同。

4.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的自动布线机路线校正方法，其特征在于：所述步骤(2)处理模板图像以及步骤(4)处理实时图像，均采用自适应二值化算法实现，具体为：

步骤1：假定图像像素点R、G、B三色通道相互独立互不相关并具有相同的方差，建立图像数据集的高斯模型；

对于随机变量X的观测数据集{x₁,x₂,…,x_t}，x_t＝(R_t,G_t,B_t)为第t个像素的样本，则单个采样点x_t服从：

其中：p(x_t)为第t个像素高斯分布的概率，w_i,t为第i个高斯分布的权重，k为表达像素特征的高斯分量个数，η(x_t,u_i,t,τ_i,t)三维高斯分布函数，u_i,t为其均值向量，δ_i,t为方差，τ_i,t为协方差矩阵，I为单位矩阵；

步骤2：将k个高斯分量按照w_i/δ_i值降序排列，若前m个权重之和大于设定阈值，则第m个权重对应的像素值作为二值化的阈值，即：

其中：T为设定的阈值，w_i,t为t时刻第i个高斯分布的权重，B为白色区域；

步骤3：根据所述二值化的阈值分割图像；

步骤4：通过用3x3的结构元素{101；010；101}扫描分割后的图像的每一个像素，用结构元素与其覆盖的二值图像做与操作，如果存在1，结果图像的该像素为1，否则为0；从而消除二值化后图像的孤立噪点，实现准确的图像分割。

5.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的自动布线机路线校正方法，其特征在于：利用Mean Shift算法进行区域分辨，确定有效区域，具体为：

(1)计算零阶距、一阶距、搜索窗质心、搜索窗大小；

(2)计算搜索窗中心到质心的距离，设定阈值和循环次数最大值，当搜索窗的中心到质心的距离小于阈值或者循环运算的次数达到设定的最大值，停止计算，得到有效区域。