一、提要

本文是Blob示例之一，利用灰度阈值进行的分割的方法，进行焊点检测的算法思路。

二、问题分析

电路板的图片如下：焊点是上面黑色圆形区域。

 问题分析：

1）包含焊点的区域确定

焊点为暗色目标区域，而焊点的分布区域在较亮区域W，，因此，需要将大集合M优先提出。

*灰度处理 二值化
threshold (Bond, Bright, 100, 255)
*形态学处理 一般用于定位，形状转换，rectangle2带方向的矩形
shape_trans (Bright, Die, 'rectangle2')

2) 通过浅区提取出背景M

3）通过 shape_trans 将浅色区域的矩形取出。

注意：以上将包含前景的区域提出来，缩小了搜索范围；以后操作在更小的区域上进行。通过reduce_domain将区域中的图像取出，准备进行第二次处理。

reduce_domain (Bond, Die, DieGrey)

4）在区域中暗区提取出来

threshold (DieGrey, Wires, 0, 50)

5）将焊点面积计算出，并获得区域

*用给定的形状特征填充区域：面积为1~100的区域

fill_up_shape (Wires, WiresFilled, 'area', 1, 100)

6）将半径大于15.5圆形，通过开运算提取出

opening_circle (WiresFilled, Balls, 15.5)

7）将区域分离开来

connection (Balls, SingleBalls)

8）将圆度0.85以上的区域保留下来

select_shape (SingleBalls, IntermediateBalls, 'circularity', 'and', 0.85, 1.0)
sort_region (IntermediateBalls, FinalBalls, 'first_point', 'true', 'column')

9）将最小区域排序

smallest_circle (FinalBalls, Row, Column, Radius)
NumBalls := |Radius|
Diameter := 2*Radius
meanDiameter := sum(Diameter)/NumBalls
mimDiameter := min(Diameter)
dev_display (Bond)
 
disp_circle (WindowID, Row, Column, Radius)
dev_set_color ('white')
for i := 1 to NumBalls by 1
    if (fmod(i,2)=1)
        disp_message (WindowID, 'D: '+Diameter[i-1], 'image', Row[i-1]-2.7*Radius[i-1], max([Column[i-1]-60,0]), 'white', 'false')
    else
        disp_message (WindowID, 'D: '+Diameter[i-1], 'image', Row[i-1]+1.2*Radius[i-1], max([Column[i-1]-60,0]), 'white', 'false')
    endif
endfor

10）结果输出：