[发明专利]一种逻辑电路图信息提取的机器视觉检测算法

权利要求书

1.一种逻辑电路图信息提取的机器视觉检测算法，其特征在于：具体包括以下步骤：

S1、多引脚元件信息提取的颜色阈值：采用Color Threshold颜色阈值算法，获取多引脚元件的位置信息，首先选择RGB颜色模型，根据多引脚元件名的颜色，设置阈值门限，可过滤掉多引脚元件名的颜色以外的颜色，经过颜色阈值算法之后，可得到二值图像，然后删除小目标函数的作用就是将图像中的小的目标删除掉，使图像更简洁，小的目标的大小是通过腐蚀次数Iterations来定义的，定义的腐蚀次数越大，则过滤删除的小目标面积也就越大，之后进行一个灰度级的膨胀，来增加了每个像素的亮度，当这些像素点的区域有更高的强度时，对于一个给定的像素点P0，使用结构元素处理后，P0的值将变成结构元素对应下的区域中的最大值，即P0＝Max(Pi)，Pi为结构化元素对应下的区域中的像素值，之后通过粒子分析函数对图像中的粒子进行形状检测；

S2、多引脚元件信息提取的OCR字符识别：针对逻辑电路图例，首先需要训练字符，创建一个字符集，然后通过元件名的位置信息，设置ROI兴趣区域，从而得到元件的名称；

S3、多引脚元件的位置大小识别：根据S2中的元件名位置信息，设置相应的ROI区域；

S4、独立元件名称定位：首先通过图像掩膜创建一个掩模，将多引脚元件掩模掉，然后对图像掩模之后的图像运用灰度阈值函数，从而获得独立元件的位置信息，之后进行粒子过滤处理，粒子过滤函数可根据粒子面积设置过滤条件，过滤掉逻辑电路图中的线条，保留独立元件名的粒子，删除小目标函数的作用就是将图像中的小的目标删除掉，使图像更简洁，选择合适的膨胀系数，使二值图像中的字符连接成一个完整的字符串粒子；

S5、独立元件的位置大小识别：根据S4中粒子分析的元件名位置信息，设置相应的ROI区域；

S6、独立引脚元件引脚检测：采用模式匹配算法来获取独立引脚元件的输入引脚方向及位置信息，然后采用边缘检测算法来获取独立引脚元件的输出引脚方向及位置信息；

S7、多引脚元件引脚检测：用模式匹配算法来获取多引脚元件的输入引脚方向及位置信息，然后采用边缘检测算法来获取多引脚元件的输出引脚方向及位置信息；

S8、元件输入输出引脚：总结独立引脚元件多个引脚元件的输入引脚信息，得到图像中所有输入引脚点的信息，添加到输入端子信息集合，总结元件输出引脚信息，得到图像中所有输出引脚点的信息，添加到输出端子信息集合，供下一步检测逻辑线路关系时使用；

S9、连线关系检测：采用模式掩模算法，根据元件外边框位置信息值，设置合适的感兴趣区域ROI值，去掉元件边框的影响，只专注于元件之间的连线关系，然后采用模式匹配模式算法，检测连线关系中的结点位置，之后通过形状检测隐函数对图像中的直线进行检测，得到每条直线的起点、终点坐标和角度值，最后采用深度优先搜索算法，得到连线路径信息；

S10、数据处理：将元件名称及位置、大小信息，元件有效引脚的输入输出方向及位置信息，输入取非点的个数及位置信息，以及各个输入输出端子之间的逻辑连线关系的机器视觉检测结果，用文本的方式描述出来，按照各种不同的规则编辑成不同的文本格式，即可满足不同的电路设计软件需求，完成自动化的逻辑电路生成。

2.根据权利要求1所述的一种逻辑电路图信息提取的机器视觉检测算法，其特征在于：所述步骤S1中Color Threshold颜色阈值算法可将彩色图像转换成二值图像，图像的转换是比较像素的过程，在比较两个像素时，如果RGB的颜色值的差异小于颜色阈值，则可以认为这两个像素相同时的颜色，因此，颜色阈值越高，则颜色数量较少，且颜色阈值有四种颜色模型：RGB红绿蓝模型、HSL色调模型、HSV色调模型和HSI强度模型，具体的颜色模型选择可以根据需要进行选择。

3.根据权利要求1所述的一种逻辑电路图信息提取的机器视觉检测算法，其特征在于：所述步骤S1中结构元素的尺寸增加时，膨胀效果也会更剧烈，结构元素变大时，膨胀效果也会变剧烈，重复次数增加时，相当于进行了多次膨胀，效果更明显，选择合适的膨胀系数，使二值图像中的字符连接成一个完整的字符串粒子。