自动插件机的插装能极大提高生产效率，促进生产力发展，可以加快电子元器件插装行业由劳动密集型向技术密集型转变，并且具有巨大的潜在市场和广阔的研究前景。今天小编就带大家一起来了解一下自动插件机插件系统基准点区域分割、特征提取及边缘提取吧。

首先我们先了解一下基准点的区域分割。对于滤波降噪后的PCB图像，如果处理整张图像费时且处理过程繁琐，必需要将基准点图像从整幅PCB图像中分割出来，再进行后续处理。

灰度阈值分割主要有动态阈值分割和全局阈值分割。动态阈值适用于背景不均一，无法确定全局阈值的情况下，根据图像的灰度值分布通过其邻域找到一个合适的阈值进行分割，需要考虑图像中各像素点灰度值。全局阈值是对图像用一组阈值参数进行分割处理，适用目标区域与周围区域有明显灰度差别的图像。

接着我们来了解一下基准点的特征提取。基准点图像处理的最终目的是要定位Mark点，因此形态学处理后还需要进行特征提取以定位Mark点。由于Mark点是圆形而且面积大小在一定范围之内，因此可以使用圆度特征和面积特征对Mark点进行提取。特征提取与灰度阈值分割原理类似，分别设定圆度阈值和面积阈值，在双重阈值内的区域被提取出来，就可以定位到Mark点。

最后我们来了解一下基准点的边缘提取。PCB基准点特征提出之后得到的只是Mark圆，基准图像处理的最终目的是要得到Mark点的圆心坐标，因此基准点提取后还需要进行边缘提取以得出Mark点圆心坐标。Mark点特征提取后，对提出的圆形标志点区域进行边缘提取，提取出的线条不是连续，而且有一些非标志点的细小线段被提取出来，需要通过特征筛选出属于标志点的线段，剔除杂乱线段影响，再用最小二乘法进行边缘拟合，即可得到标志点的外轮廓。

好了，今天的内容就是这么多了。不知道小编精心讲解的自动插件机插件系统基准点区域分割、特征提取及边缘提取是否给您带来多大的收获呢？学习是持续的，希望接下来的每一天您都有所收获。