OpenCV实现PCB圆形锡点检测与计数

OpenCV实现PCB圆形锡点检测与计数

在电子行业中，PCB（Printed Circuit Board）是一个非常重要的零部件，其质量的好坏直接影响整个电路产品的质量。在PCB生产过程中，经常需要对于PCB板上的锡点进行定位和计数，而这就需要我们使用到图像处理的技术，结合OpenCV库进行实现。

OpenCV（Open Source Computer Vision Library，开放源代码计算机视觉库）是一个开源计算机视觉和机器学习软件库，可以用于处理图像和视频等方面。

在PCB圆形锡点定位与计数中，我们需要用到OpenCV中的几何变换和颜色空间转换技术，这里我将会给出具体实现步骤和源代码。

1. 颜色空间转换

PCB板背景颜色、圆形锡点颜色与光线强度都可能不同，为了更好地检测到锡点，我们需要将图像的颜色空间进行转换。

首先，我们将原始RGB图像转换为灰度图像，这可以使用OpenCV的cvtColor函数来实现：

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

接下来，我们需要对图像进行二值化处理，使图像中的锡点变成白色，而其他区域是黑色。这里我们使用自适应阈值二值化算法，通过该算法可以自动确定像素的阈值：

thresh = cv2.adaptiveThreshold(gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)

需要注意的是，在进行自适应阈值二值化时，需要调整参数来获得最佳效果。