基于Mumford & Shah算法的Mark点图像修复研究

王业率，宋建华，何鹏，张龑

(湖北大学计算机与信息工程学院， 湖北 武汉 430062)

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随着电子半导体行业的不断发展，电子产品逐渐趋于小型化、精密化、高性能、高质量等特点，PCB板的制造工艺面临着巨大的提升需求.PCB板的制造流程中，曝光显影工艺环节需对PCB板位置进行高精度定位识别，进一步将定位位置发送至曝光设备进行曝光处理.而识别过程通常采用PCB板上Mark点完成.Mark点包括通孔、镭射曝光孔等多种形式，为方便简化后续工艺操作以及提高识别精度，PCB板通常较多采用通孔形式的圆形Mark点.

在实际生产过程中，在针对边缘有缺陷的圆孔时，常见算法在识别成功率以及识别精度存在提升空间，研究学者也做出大量工作.熊光洁等人针对Mark点的椭圆度提出了识别算法，采用Otsu’s算法对Mark点图像进行分割，然后实现坐标定位[1].乔闹生等人基于Hough变换提出图像边缘检测方法,该检测方法相对于具有一定算法优势[2].

此外，对覆有感光膜的圆孔进行图像采集时，会时常碰到感光膜反光现象，反光现象形成的反射光斑形状大小不固定.在机器视觉领域，可利用图像修复的方法将Mark点区域的反射光斑进行去除、修复.常见的图像修复算法目前包括三类：一类是基于偏微分方程(PDE)的数字图像修补技术；第二类是基于纹理合成(TS)的图像修复技术；第三类是基于稀疏表示(SR)方法的图像修复技术. 此外，FMM算法通过领域图像加权处理的方式进行修复，修复速度较快……