[发明专利]基于计算机视觉的面包板结构图像自动检测方法

说明书

本发明涉及计算机图像处理、目标识别技术领域，为实现通过照片信息，让程序可以自动识别面包板中的元器件插孔，为电路结构的自动识别打下基础。为此，本发明采取的技术方案是，基于计算机视觉的面包板结构图像自动检测方法，包括以下三个步骤：①基于变阈值迭代的面包板图像极值斑点检测，给出面包板图像中所有疑似插孔点位置；②基于分水岭变换的去干扰面包板插孔检测，给出图片中文字等元素干扰下插孔位置集合；③插孔连接方式检测，给出面包板中所有插孔之间的连接集合。本发明主要应用于电路板自动识别场合。

技术领域

本发明涉及电子学领域，特别涉及目标识别算法。

背景技术

面包板在电子学领域作为电路设计的主要元件，在电子电路的组装、试验、测试等方面可以发挥重要作用。在工程师设计电路初期，面包板可以在不焊接电路的情况下，连接电路中的各个元器件，大大减小了电路组装的时间成本和技术需求，同时随着设计思路的变换，也更加易于电路改动。同时，对于电路初学者，面包板也为设计人员提供了易于上手、方便调试的实物电路设计途径。

然而，面包板中连接了各个元器件组成功能电路后，往往需要经历较长的实物测试过程，且如果电路出现故障或者连接错误，需要人为凭借经验进行检查和排错。这个查错的过程需要消耗较长的时间，也需要设计人员具有较为丰富的经验。目前还没有较为合适的自动检测方法，可以凭借面包板的照片，自动识别出面包板中的插孔连接形式。面包板结构自动检测方法可以提供一种借助图片信息的自动处理方式，可以让自动识别工作应用于各种具有图像收集功能的设备，如手机、电脑、智能终端等。可以对电路设计者给予智能辅助，且在相关移动设备的帮助下，可以将电路设计环境进行扩展。在面包板自动识别方法的帮助下，可以让电路设计者提高电路设计效率，并降低电路设计人员的初步经验需求，让更多的人更加容易的进入电路设计领域，在电路设计教学工作中也可以起到很好的辅助作用。

发明内容

为克服现有技术的不足，本发明旨在实现通过照片信息，让程序可以自动识别面包板中的元器件插孔，为电路结构的自动识别打下基础。为此，本发明采取的技术方案是，基于计算机视觉的面包板结构图像自动检测方法，包括以下三个步骤：①基于变阈值迭代的面包板图像极值斑点检测，给出面包板图像中所有疑似插孔点位置；②基于分水岭变换的去干扰面包板插孔检测，给出图片中文字等元素干扰下插孔位置集合；③插孔连接方式检测，给出面包板中所有插孔之间的连接集合。

变阈值迭代的面包板图像极值斑点检测具体实现方式为：

1彩色面包板照片图像信息矩阵表示为A_(a×b×3),对原始图像进行灰度化处理得到灰度图B_(a×b×1)，其中(a，b)为图片的尺寸信息；

2灰度图像B_(a×b×1)的灰度值取值范围为[0,255]，通过一组灰度阈值φ＝{10,20,30,...,250}将灰度图像B_(a×b×1)二值化为25个二值图C＝{c₁,c₂,...,c₂₅}，在使用阈值φ_k对灰度图像二值化的过程中，其中k＝1,...,25，对于灰度图中的每一个像素点，如该点的强度大于阈值φ_k那么将该点的强度置为0；否则将该点的强度置为1；

3定义图片中所有空间中相连的点为连通区域，针对集合C中的二值化图像，使用区域生长法进行连通区域检测，得到所有为1的像素点构成的连通区域集R＝{R_ij}，其中i代表该连通区域所在的阈值层，j代表该阈值层中连通区域编号；

4遍历连通区域集R中所有元素,对于位于第i层的一个区域R_ij，将其与二值图像c_i进行对比，如区域R_ij与c_i中为1的像素点不存在交集，那么就认为区域R_ij对应一个原始图像上的极小值区域。记录所有的极小值区域。