电路板图像分割的K均值聚类算法研究  

Image Segmentation of Circuit Board Based on K-Means Clustering Method

作　　者：刘豪[1] 潘中良[1] 

机构地区：[1]华南师范大学物理与电信工程学院电子工程系

出　　处：《自动化与信息工程》2009年第2期1-4,20,共5页Automation & Information Engineering

基　　金：广东省自然科学基金(编号7005833);国家自然科学基金(编号60006002)资助

摘　　要：对电路板的图像进行分割,可以提取电路板中的目标物,以对电路板进行检测。文章使用K均值聚类算法完成对电路板图像的分割,针对传统的K均值聚类算法的不足,提出了使用直方图波形的有效波峰个数来确定K值的大小,并通过使用一种比传统的绝对误差的表示更简洁的表达式,达到了快速分割的目的。对一些电路板图像分割的实验结果表明,文章的方法能够根据目标物的数目有效的确定K值的大小,且比传统的K均值算法减少了运算量及计算时间。Image segmentation is the first step for analyzing and processing image. An improved algorithm for traditional K-Means clustering method is proposed in this paper, and its application in the image segmentation of circuit board is given. First of all, the value of K is determined by the number of wave crests in histogram. Secondly, the indicators in K-Means clustering method are decreased for complex computation. Experiments results for some image of circuit board show that the improved K-Means method in this paper can effectively confirm the K value by using the number of objects in image.

关 键 词：电路板 K均值聚类 图像分割 目标检测 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]