基于改进灰狼优化算法的QFN芯片图像多阈值分割方法

作     者：巢渊 徐魏 刘文汇 曹震 张敏 CHAO Yuan;XU Wei;LIU Wenhui;CAO Zhen;ZHANG Min

作者机构：江苏理工学院机械工程学院江苏常州213001 常州祥明智能动力股份有限公司江苏常州213011 

出 版 物：《光学精密工程》 (Optics and Precision Engineering)

年 卷 期：2024年第32卷第6期

页      面：930-944页

核心收录：

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(51905235) 江苏省自然科学基金(BK20191037)项目资助 

主　　题：灰狼优化算法 多阈值分割 Kapur熵 QFN 

摘      要：在QFN芯片封装缺陷检测中,增加图像分割环节可有效提高缺陷检测准确性与检测效率。针对图像分割中传统算法效率低、智能优化算法分割精度低稳定性差的问题,本文提出一种基于改进灰狼优化算法(IGWO)的图像多阈值分割方法。首先,改进原始灰狼优化算法非线性因子,平衡算法搜索效率与挖掘能力;其次,引入反向学习策略提高种群整体质量,引入正弦函数、调整头狼权重以改进灰狼更新策略,增强算法多样性与挖掘能力;然后,提出头狼靠拢与种群变异交替进行的位置更新策略,平衡算法收敛性能与跳出局部最优能力;最后,以Kapur熵为适应度函数,求解最优分割阈值。将本文提出的改进灰狼优化算法的多阈值图像分割方法,与灰狼优化算法(GWO)、基于翻筋斗觅食策略的灰狼优化算法(DSF-GWO)、基于莱维飞行的樽海鞘群优化算法(LSSA)、改进北方苍鹰算法(INGO)的图像分割方法进行实验对比,结果表明:本文方法在分割用时方面,约为DSF-GWO的1/2,INGO的1/4;在分割精度与稳定性方面,在进行QFN芯片缺陷图像的连续30次分割时,本文方法具有最大Kapur熵平均值、最小标准差与最短分割时间。因此本文方法可实现高精度、高稳定性与高效率的QFN芯片图像多阈值分割。