OpenCV实现PCB圆形锡点检测与计数

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本文介绍了如何利用OpenCV进行PCB板圆形锡点的检测与计数。通过颜色空间转换、二值化处理和霍夫圆变换,实现了在不同条件下对锡点的精确定位和数量统计。

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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。

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