[发明专利]PCB板圆孔的边缘提取方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

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中的高阈值边缘点进行遍历；

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；

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；

根据所述有效边缘点集合，确定有效边缘点。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，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：

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；

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。