基于显微镜以及计算机视觉的微小电子元件定位识别方法

摘要

本发明公开了一种基于显微镜以及计算机视觉的微小电子元件定位识别方法，该方法包括以下步骤：使用工业电子CCD摄像头，连接光学显微镜，通过光学显微镜对载物台上的散落的大量电子元件进行拍摄，得到整幅图片；切割所述整幅图片，提取出其中的单个电子元件图片；对切割得到的各单个电子元件图片进行图像增强；依据上述步骤三图像增强的各单个电子元件图片，实现电子元件识别，重复步骤三、四，直至所有电子元件均完成识别定位。与现有技术相比，本发明能够极大地提高微小电子元件定位识别的效率，并且识别结果具有极好的稳定性和精度；同时，所使用的图像增强处理对显微镜采集的电子元件图像有明显的辨别度提升，能够帮助识别算法更好地界定边界。

主权项

一种基于显微镜以及计算机视觉的微小电子元件定位识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤一、使用工业电子CCD摄像头，连接光学显微镜，通过光学显微镜对载物台上的散落的大量电子元件进行拍摄，得到整幅图片；步骤二、切割所述整幅图片，提取出其中的单个电子元件图片；步骤三、对切割得到的单个电子元件图片进行图像增强，具体包括以下操作：获取某单个电子元件图片，计算其灰度直方图；记录下其主要集中分布区间，即找到直方图中灰度集中部分的最小点与最大点，分别为α_i与b_i；将单个电子元件图片进行灰度压缩，将主要分布区间以外的灰度值都设置成相应的主要分布区间边界；即遍历所有像素点，对于灰度值小于α_i的将其灰度值设置为α_i，对于灰度值大于b_i的将其灰度值设置为b_i，以此将原灰度0‑255的变化空间，压缩至α_i‑b_i的空间中；归一化图像，进行灰度空间拉伸恢复，使得图像的灰度空间再度扩充到0‑255之间，增强电子元件的边缘图像细节，使得边缘部分的灰度变化更加细致，具阶梯化；步骤四、依据上述步骤三图像增强的单个电子元件图片，实现电子元件识别，对切割得到的下一单个电子元件重复步骤三、四，直至整幅图片中所有电子元件均完成识别定位。