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工业CT(Industrial Computed Tomography,ICT)可在非接触、无损坏的情况下获得物体的内部结构信息,被认为是最佳的无损检测手段之一。印刷电路板(PrintCircuitBoard,PCB)广泛地应用在各种电气工业产品中,随着PCB工艺的发展,PCB上的导线和过孔作为反映电路连通关系的要素,分布日趋密集和复杂。如何从获取的印刷电路板CT图像中,准确可靠地进行PCB要素自动检测,成为提高PCB无损检测效能亟需解决的重要问题。因此印刷电路板CT图像的要素自动检测技术研究具有重要的理论意义和应用价值。本文针对目前PCB要素自动检测中重复检测和漏检的问题,对印刷电路板的CT图像数据特性进行深入分析,依据要素和基板之间的灰度差异,结合要素的形态结构特点,研究CT图像中的过孔和导线的自动检测方法。论文主要研究内容和创新点如下:1.针对PCB的过孔数量大、目标小和形状不规则等问题,结合三维空间中过孔的形态特征设计了一种基于加权叠加增强的PCB过孔检测算法。该算法首先在垂直PCB方向上进行加权叠加增强过孔目标,降低非过孔要素对过孔检测的影响,然后引入一种高斯加权计算区域圆度的方法,利用圆度判断过孔区域,并利用区域信息计算过孔属性。通过对PCB数据的实验结果表明,本文方法检测准确率高,漏检和误检率较低。能很好的满足实际检测需要。2.针对印刷电路板的二维分层图像中的导线分布广、排列紧密、形态结构特定性强等特点,以及Hough变换检测方法需要依靠边缘信息对导线自动检测准度不高,不保证连通等问题,提出了一种基于形态学细化的导线检测算法。该方法引入形态学细化方法对目标区域进行细化,获得单像素宽度的曲线,利用曲线的曲率链表检测拐点,获取构成导线所有线段的起止点坐标。实验表明该方法能够对二维分层PCB的CT图像中导线进行准确定位检测。3.针对PCB的CT图像中的三维导线形态特征,提出了一种基于骨架提取的三维导线检测算法。该算法首先构造导线的三维模型,利用改进的距离变换(DistanceTransform,DT)方法获取三维模型骨架,获得三维空间中线状目标的局部极值点,同时获取导线线宽参数。再根据三维连通距离,对极值点排序。分析极值点判定三维空间中的拐点,以获取三维导线的端点和拐点位置。该方法可直接在三维空间中实现导线检测;另外,利用距离变换的可恢复性,在三维空间中实现导线的精确重构。实验表明该方法可用于三维CT图像中导线自动检测,能够大大降低人工矫正及分层的工作量。最后对本文的工作进行了总结,并对后续的工作进行展望。