CN106780428B - 一种基于颜色识别的芯片数量检测方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于颜色识别的芯片数量检测方法及系统，方法包括：读取采集的图像，其中，采集的图像包含有多组芯片的图像；对读取的图像进行RGB通道分解处理，得到R通道图像、G通道图像和B通道图像这三幅图像；从R通道图像、G通道图像和B通道图像这三幅图像中选择一幅图像作为RGB指定通道的图像进行目标颜色提取，得到芯片的目标颜色；根据芯片的目标颜色采用改进的循环分割提取方法进行候选目标区域提取处理，得到候选目标区域；统计芯片的目标区域的总数量，并以统计的总数量作为芯片的总数量进行输出。本发明具有快速和精度高的优点，可广泛应用于图像处理领域。

Description

一种基于颜色识别的芯片数量检测方法及系统

技术领域

本发明涉及图像处理领域，尤其是一种基于颜色识别的芯片数量检测方法及系统。

背景技术

制约我国计算机发展和普及的关键技术之一是芯片，在工厂生产过程中经常需对统计杂乱无章的芯片数量。传统的芯片数量统计方法主要包括人工统计数量法和称重量估计数量法这两种，这两种方法效率低下且准确性不高。

随着机器视觉的兴起，目前出现了部分通过图像检测辅助装置来辅助芯片数量检测的方法，但这些方法无法在芯片存在细微差别时对芯片进行分类识别，容易导致错误的数量统计结果，精度较低。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明的目的在于：提供一种快速和精度高的，基于颜色识别的芯片数量检测方法。

本发明的另一目的在于：提供一种快速和精度高的，基于颜色识别的芯片数量检测系统。

本发明所采取的技术方案是：

一种基于颜色识别的芯片数量检测方法，包括以下步骤：

读取采集的图像，其中，采集的图像包含有多组芯片的图像；

对读取的图像进行RGB通道分解处理，得到R通道图像、G通道图像和B通道图像这三幅图像；

从R通道图像、G通道图像和B通道图像这三幅图像中选择一幅图像作为RGB指定通道的图像进行目标颜色提取，得到芯片的目标颜色；

根据芯片的目标颜色采用改进的循环分割提取方法进行候选目标区域提取处理，得到候选目标区域，所述改进的循环分割提取方法的处理过程包括但不限于将RGB指定通道的图像变换到HSV通道的过程，在HSV通道内初步提取出候选目标区域过程，对初步提取出的候选目标区域进行剪切处理过程，判断剪切后的候选目标区域是否满足芯片的目标颜色区域要求过程，将剪切后的候选目标区域由HSV通道变换回RGB通道进行进一步分解处理过程；

采用形态学运算和连通性分析对候选目标区域进行处理，得到芯片的目标区域；

统计芯片的目标区域的总数量，并以统计的总数量作为芯片的总数量进行输出。

进一步，所述芯片的目标颜色包括但不限于黑色。

进一步，所述根据芯片的目标颜色采用改进的循环分割提取方法进行候选目标区域提取处理，得到候选目标区域这一步骤，其包括：

S1、将RGB指定通道的图像由RGB通道变换到HSV通道，得到相应的HSV通道图像；

S2、根据得到的HSV通道图像在HSV通道内初步提取出候选目标区域；

S3、对初步提取出的候选目标区域进行剪切处理，以减少干扰区域；

S4、判断剪切后的候选目标区域是否满足芯片的目标颜色区域要求，若是，则以剪切后的候选目标区域作为最终的候选目标区域，反之，则将剪切后的候选目标区域由HSV通道变换回RGB通道进行进一步分解处理；

S5、将进一步分解处理后的候选目标区域由RGB通道变换到HSV通道，然后返回步骤S2。

进一步，所述步骤S1包括：

将RGB指定通道的图像由RGB通道变换到HSI通道，得到相应的HSI通道图像，所述RGB通道变换到HSI通道时采用的公式为：

其中，H、S和I分别为图像的色调分量、饱和度分量和强度分量，R、G和B分别为图像的红色分量、绿色分量和蓝色分量；

根据HIS空间与HSV空间的变换关系将得到的HSI通道图像转换为HSV通道图像。

进一步，所述采用形态学运算和连通性分析对候选目标区域进行处理，得到芯片的目标区域这一步骤，其包括：

对候选目标区域进行腐蚀运算，得到腐蚀运算后的候选目标区域；

对腐蚀运算后的候选目标区域进行膨胀运算，得到膨胀运算后的候选目标区域；

对膨胀运算后的候选目标区域进行连通性分析，得到芯片的目标区域。

进一步，所述芯片数量检测方法还包括在MFC界面上显示芯片的总数量的步骤。

本发明所采取的另一技术方案是：

一种基于颜色识别的芯片数量检测系统，包括：

读取模块，用于读取采集的图像，其中，采集的图像包含有多组芯片的图像；

RGB通道分解模块，用于对读取的图像进行RGB通道分解处理，得到R通道图像、G通道图像和B通道图像这三幅图像；

目标颜色提取模块，用于从R通道图像、G通道图像和B通道图像这三幅图像中选择一幅图像作为RGB指定通道的图像进行目标颜色提取，得到芯片的目标颜色；

候选目标区域提取处理模块，用于根据芯片的目标颜色采用改进的循环分割提取方法进行候选目标区域提取处理，得到候选目标区域，所述改进的循环分割提取方法的处理过程包括但不限于将RGB指定通道的图像变换到HSV通道的过程，在HSV通道内初步提取出候选目标区域过程，对初步提取出的候选目标区域进行剪切处理过程，判断剪切后的候选目标区域是否满足芯片的目标颜色区域要求过程，将剪切后的候选目标区域由HSV通道变换回RGB通道进行进一步分解处理过程；

目标区域确定模块，用于采用形态学运算和连通性分析对候选目标区域进行处理，得到芯片的目标区域；

统计输出模块，用于统计芯片的目标区域的总数量，并以统计的总数量作为芯片的总数量进行输出。

进一步，所述候选目标区域提取处理模块包括：

第一变换单元，用于将RGB指定通道的图像由RGB通道变换到HSV通道，得到相应的HSV通道图像；

初步提取单元，用于根据得到的HSV通道图像在HSV通道内初步提取出候选目标区域；

剪切处理单元，用于对初步提取出的候选目标区域进行剪切处理，以减少干扰区域；

判断单元，用于判断剪切后的候选目标区域是否满足芯片的目标颜色区域要求，若是，则以剪切后的候选目标区域作为最终的候选目标区域，反之，则将剪切后的候选目标区域由HSV通道变换回RGB通道进行进一步分解处理；

第二变换单元，用于将进一步分解处理后的候选目标区域由RGB通道变换到HSV通道，然后返回初步提取单元。

进一步，所述第一变换单元包括：

HSI通道图像获取子单元，用于将RGB指定通道的图像由RGB通道变换到HSI通道，得到相应的HSI通道图像，所述RGB通道变换到HSI通道时采用的公式为：

其中，H、S和I分别为图像的色调分量、饱和度分量和强度分量，R、G和B分别为图像的红色分量、绿色分量和蓝色分量；

HSV通道图像获取子单元，用于根据HIS空间与HSV空间的变换关系将得到的HSI通道图像转换为HSV通道图像。

进一步，所述目标区域确定模块包括：

腐蚀运算单元，用于对候选目标区域进行腐蚀运算，得到腐蚀运算后的候选目标区域；

膨胀运算单元，用于对腐蚀运算后的候选目标区域进行膨胀运算，得到膨胀运算后的候选目标区域；

连通性分析单元，用于对膨胀运算后的候选目标区域进行连通性分析，得到芯片的目标区域。

本发明的方法的有益效果是：应用了图像处理的方法来进行芯片数量检测，与传统的人工统计数量法和称重量估计数量法相比，检测速度更快；采用了改进的循环分割提取方法进行候选目标区域提取处理，改进的循环分割提取方法的处理过程包括RGB转化HSV、提取、剪切、HSV变换回RGB和进一步分解处理过程，通过不断地将RGB转化为HSV来剪切干扰区域，最终提取出符合芯片的目标颜色区域来辅助后续的芯片数量统计，在芯片存在细微差别时仍能对芯片进行正确的分类识别，精度更高。

本发明的系统的有益效果是：应用了图像处理辅助装置来进行芯片数量检测，与传统的人工统计数量法和称重量估计数量法相比，检测速度更快；候选目标区域提取处理模块采用了改进的循环分割提取方法进行候选目标区域提取处理，改进的循环分割提取方法的处理过程包括RGB转化HSV、提取、剪切、HSV变换回RGB和进一步分解处理过程，通过不断地将RGB转化为HSV来剪切干扰区域，最终提取出符合芯片的目标颜色区域来辅助后续的芯片数量统计，在芯片存在细微差别时仍能对芯片进行正确的分类识别，精度更高。

附图说明

图1为本发明一种基于颜色识别的芯片数量检测方法的整体流程图；

图2为本发明实施例一的整体流程图；

图3为本发明实施例二采用改进的循环分割提取方法进行候选目标区域提取处理的流程图。

具体实施方式

参照图1，一种基于颜色识别的芯片数量检测方法，包括以下步骤：

读取采集的图像，其中，采集的图像包含有多组芯片的图像；

对读取的图像进行RGB通道分解处理，得到R通道图像、G通道图像和B通道图像这三幅图像；

从R通道图像、G通道图像和B通道图像这三幅图像中选择一幅图像作为RGB指定通道的图像进行目标颜色提取，得到芯片的目标颜色；

根据芯片的目标颜色采用改进的循环分割提取方法进行候选目标区域提取处理，得到候选目标区域，所述改进的循环分割提取方法的处理过程包括但不限于将RGB指定通道的图像变换到HSV通道的过程，在HSV通道内初步提取出候选目标区域过程，对初步提取出的候选目标区域进行剪切处理过程，判断剪切后的候选目标区域是否满足芯片的目标颜色区域要求过程，将剪切后的候选目标区域由HSV通道变换回RGB通道进行进一步分解处理过程；

采用形态学运算和连通性分析对候选目标区域进行处理，得到芯片的目标区域；

统计芯片的目标区域的总数量，并以统计的总数量作为芯片的总数量进行输出。

进一步作为优选的实施方式，所述芯片的目标颜色包括但不限于黑色。

进一步作为优选的实施方式，所述根据芯片的目标颜色采用改进的循环分割提取方法进行候选目标区域提取处理，得到候选目标区域这一步骤，其包括：

S1、将RGB指定通道的图像由RGB通道变换到HSV通道，得到相应的HSV通道图像；

S2、根据得到的HSV通道图像在HSV通道内初步提取出候选目标区域；

S3、对初步提取出的候选目标区域进行剪切处理，以减少干扰区域；

S4、判断剪切后的候选目标区域是否满足芯片的目标颜色区域要求，若是，则以剪切后的候选目标区域作为最终的候选目标区域，反之，则将剪切后的候选目标区域由HSV通道变换回RGB通道进行进一步分解处理；

S5、将进一步分解处理后的候选目标区域由RGB通道变换到HSV通道，然后返回步骤S2。

进一步作为优选的实施方式，所述步骤S1包括：

将RGB指定通道的图像由RGB通道变换到HSI通道，得到相应的HSI通道图像，所述RGB通道变换到HSI通道时采用的公式为：

其中，H、S和I分别为图像的色调分量、饱和度分量和强度分量，R、G和B分别为图像的红色分量、绿色分量和蓝色分量；

根据HIS空间与HSV空间的变换关系将得到的HSI通道图像转换为HSV通道图像。

进一步作为优选的实施方式，所述采用形态学运算和连通性分析对候选目标区域进行处理，得到芯片的目标区域这一步骤，其包括：

对候选目标区域进行腐蚀运算，得到腐蚀运算后的候选目标区域；

对腐蚀运算后的候选目标区域进行膨胀运算，得到膨胀运算后的候选目标区域；

对膨胀运算后的候选目标区域进行连通性分析，得到芯片的目标区域。

进一步作为优选的实施方式，所述芯片数量检测方法还包括在MFC界面上显示芯片的总数量的步骤。

参照图1，一种基于颜色识别的芯片数量检测系统，包括：

读取模块，用于读取采集的图像，其中，采集的图像包含有多组芯片的图像；

RGB通道分解模块，用于对读取的图像进行RGB通道分解处理，得到R通道图像、G通道图像和B通道图像这三幅图像；

目标颜色提取模块，用于从R通道图像、G通道图像和B通道图像这三幅图像中选择一幅图像作为RGB指定通道的图像进行目标颜色提取，得到芯片的目标颜色；

候选目标区域提取处理模块，用于根据芯片的目标颜色采用改进的循环分割提取方法进行候选目标区域提取处理，得到候选目标区域，所述改进的循环分割提取方法的处理过程包括但不限于将RGB指定通道的图像变换到HSV通道的过程，在HSV通道内初步提取出候选目标区域过程，对初步提取出的候选目标区域进行剪切处理过程，判断剪切后的候选目标区域是否满足芯片的目标颜色区域要求过程，将剪切后的候选目标区域由HSV通道变换回RGB通道进行进一步分解处理过程；

目标区域确定模块，用于采用形态学运算和连通性分析对候选目标区域进行处理，得到芯片的目标区域；

统计输出模块，用于统计芯片的目标区域的总数量，并以统计的总数量作为芯片的总数量进行输出。

进一步作为优选的实施方式，所述候选目标区域提取处理模块包括：

第一变换单元，用于将RGB指定通道的图像由RGB通道变换到HSV通道，得到相应的HSV通道图像；

初步提取单元，用于根据得到的HSV通道图像在HSV通道内初步提取出候选目标区域；

剪切处理单元，用于对初步提取出的候选目标区域进行剪切处理，以减少干扰区域；

判断单元，用于判断剪切后的候选目标区域是否满足芯片的目标颜色区域要求，若是，则以剪切后的候选目标区域作为最终的候选目标区域，反之，则将剪切后的候选目标区域由HSV通道变换回RGB通道进行进一步分解处理；

第二变换单元，用于将进一步分解处理后的候选目标区域由RGB通道变换到HSV通道，然后返回初步提取单元。

进一步作为优选的实施方式，所述第一变换单元包括：

HSI通道图像获取子单元，用于将RGB指定通道的图像由RGB通道变换到HSI通道，得到相应的HSI通道图像，所述RGB通道变换到HSI通道时采用的公式为：

其中，H、S和I分别为图像的色调分量、饱和度分量和强度分量，R、G和B分别为图像的红色分量、绿色分量和蓝色分量；

HSV通道图像获取子单元，用于根据HIS空间与HSV空间的变换关系将得到的HSI通道图像转换为HSV通道图像。

进一步作为优选的实施方式，所述目标区域确定模块包括：

腐蚀运算单元，用于对候选目标区域进行腐蚀运算，得到腐蚀运算后的候选目标区域；

膨胀运算单元，用于对腐蚀运算后的候选目标区域进行膨胀运算，得到膨胀运算后的候选目标区域；

连通性分析单元，用于对膨胀运算后的候选目标区域进行连通性分析，得到芯片的目标区域。

下面结合说明书附图和具体实施例对本发明作进一步解释和说明。

实施例一

针对现有技术芯片数量检测速度慢和精度低的问题，本发明提出了一种全新的芯片数量检测方法。该方法在进行目标区域分割提取时先将RGB转为HSV通道，再在HSV通道内进行切割提取，然后继续转化回RGB通道，并在指定的RGB通道中进行进一步分解处理(包括二值化和阈值分割等操作)来提取芯片目标颜色的区域。

如图2所示，该芯片数量检测方法具体包括以下过程：

A、读取图片。

本发明需要先搭出由摄像头、打光装置、采集装置、图像处理辅助装置组成的检测配套系统。在配光环境搭好了后，本发明可以用摄像头采集图片并实时传输到电脑中，以对图片进行读取。

B、提取RGB通道。

读取图片后，对图片进行RGB通道分解，分解成R通道图像、G通道图像和B通道图像这三幅图片，然后从R通道图像、G通道图像和B通道图像这三幅图像中选择一幅图像作为RGB指定通道的图像(如G通道图像)进行目标颜色提取，得到芯片的目标颜色。

I、将RGB指定通道的图像由RGB通道分解为HSV通道，然后进行进一步提取。转化为HSV通道是为了剔除干扰，减少候选目标区域的噪声，提高后续进行统计的精度。

其中，RGB通道分解为HSV通道的过程具体包括：

(1)将RGB指定通道的图像由RGB通道变换到HSI通道，得到相应的HSI通道图像，所述RGB通道变换到HSI通道时采用的公式为：

其中，H、S和I分别为图像的色调分量、饱和度分量和强度分量，R、G和B分别为图像的红色分量、绿色分量和蓝色分量；

(2)根据HIS空间与HSV空间的变换关系将得到的HSI通道图像转换为HSV通道图像。

C、在通道中提取目标颜色区域。

在HSV通道图像的特定通道(如S通道)中，根据芯片的目标颜色提取候选目标区域(如黑色部分区域，因为芯片的特征颜色一般是黑色的)，然后判断候选目标区域是否达到想要的目标颜色区域，若是，则跳至步骤D进行进一步运算；反之，则进行循环分割提取，最终得到想要的目标颜色区域作为候选目标区域。

D、腐蚀运算：去除候选目标区域中的噪点和粘黏在一起的部分。

E、膨胀运算：填充和平滑候选目标区域的边缘。

F、连通性分析：将检测到的候选目标区域连通起来，以分割成不同区域。

G、统计目标区域的数量：根据检测到的目标区域个数统计芯片的数量。

H、在图片上显示：在图片上显示检测到的目标区域数量(即芯片的数量)。

本发明采用了机器视觉技术，通过智能化检测来代替人工操作，直接通过摄像头动态采图，然后直接读取，并且采用基于颜色识别的方式来统计出芯片的数量，大大提高了检测效率和准确性。

实施例二

参照图3，本发明的第三实施例：

假设以RGB通道的G通道，HSV通道的S通道作为指定通道，本实施例采用改进的循环分割提取方法进行候选目标区域提取处理的具体过程则如下：

I1：由RGB通道转化为HSV通道；

I2：在HSV通道中的S通道中初步提取目标区域；

I3：剪切目标区域，减少干扰区域，然后变换回进一步RGB通道分解；

I4：最后在G通道中对目标区域进行提取。

本发明在提取目标颜色候选区域时应用了循环检测提取技术，如果达到想要的颜色，就可以跳出循环，没有的话在S通道中进行进一步切割，然后转为RGB通道，接着再继续转HSV通道进行进一步切割，通过不断的循环分割最终将目标颜色区域中的干扰区域去掉，得到芯片的目标颜色区域。

以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明，但本发明并不限于所述实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可做作出种种的等同变形或替换，这些等同的变形或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。

Claims (8)

1.一种基于颜色识别的芯片数量检测方法，其特征在于：包括以下步骤：

读取采集的图像，其中，采集的图像包含有多组芯片的图像；

对读取的图像进行RGB通道分解处理，得到R通道图像、G通道图像和B通道图像这三幅图像；

从R通道图像、G通道图像和B通道图像这三幅图像中选择一幅图像作为RGB指定通道的图像进行目标颜色提取，得到芯片的目标颜色；

根据芯片的目标颜色采用改进的循环分割提取方法进行候选目标区域提取处理，得到候选目标区域，所述改进的循环分割提取方法的处理过程包括但不限于将RGB指定通道的图像变换到HSV通道的过程，在HSV通道内初步提取出候选目标区域过程，对初步提取出的候选目标区域进行剪切处理过程，判断剪切后的候选目标区域是否满足芯片的目标颜色区域要求过程，将剪切后的候选目标区域由HSV通道变换回RGB通道进行进一步分解处理过程；

采用形态学运算和连通性分析对候选目标区域进行处理，得到芯片的目标区域；

统计芯片的目标区域的总数量，并以统计的总数量作为芯片的总数量进行输出；

所述根据芯片的目标颜色采用改进的循环分割提取方法进行候选目标区域提取处理，得到候选目标区域这一步骤，其包括：

S1、将RGB指定通道的图像由RGB通道变换到HSV通道，得到相应的HSV通道图像；

S2、根据得到的HSV通道图像在HSV通道内初步提取出候选目标区域；

S3、对初步提取出的候选目标区域进行剪切处理，以减少干扰区域；

S4、判断剪切后的候选目标区域是否满足芯片的目标颜色区域要求，若是，则以剪切后的候选目标区域作为最终的候选目标区域，反之，则将剪切后的候选目标区域由HSV通道变换回RGB通道进行进一步分解处理；

S5、将进一步分解处理后的候选目标区域由RGB通道变换到HSV通道，然后返回步骤S2。

2.根据权利要求1所述的一种基于颜色识别的芯片数量检测方法，其特征在于：所述芯片的目标颜色包括但不限于黑色。

3.根据权利要求1所述的一种基于颜色识别的芯片数量检测方法，其特征在于：所述步骤S1包括：

将RGB指定通道的图像由RGB通道变换到HSI通道，得到相应的HSI通道图像，所述RGB通道变换到HSI通道时采用的公式为：

其中，H、S和I分别为图像的色调分量、饱和度分量和强度分量，R、G和B分别为图像的红色分量、绿色分量和蓝色分量；

根据HIS空间与HSV空间的变换关系将得到的HSI通道图像转换为HSV通道图像。

4.根据权利要求1-3任一项所述的一种基于颜色识别的芯片数量检测方法，其特征在于：所述采用形态学运算和连通性分析对候选目标区域进行处理，得到芯片的目标区域这一步骤，其包括：

对候选目标区域进行腐蚀运算，得到腐蚀运算后的候选目标区域；

对腐蚀运算后的候选目标区域进行膨胀运算，得到膨胀运算后的候选目标区域；

对膨胀运算后的候选目标区域进行连通性分析，得到芯片的目标区域。

5.根据权利要求1-3任一项所述的一种基于颜色识别的芯片数量检测方法，其特征在于：所述芯片数量检测方法还包括在MFC界面上显示芯片的总数量的步骤。

6.一种基于颜色识别的芯片数量检测系统，其特征在于：包括：

读取模块，用于读取采集的图像，其中，采集的图像包含有多组芯片的图像；

RGB通道分解模块，用于对读取的图像进行RGB通道分解处理，得到R通道图像、G通道图像和B通道图像这三幅图像；

目标颜色提取模块，用于从R通道图像、G通道图像和B通道图像这三幅图像中选择一幅图像作为RGB指定通道的图像进行目标颜色提取，得到芯片的目标颜色；

候选目标区域提取处理模块，用于根据芯片的目标颜色采用改进的循环分割提取方法进行候选目标区域提取处理，得到候选目标区域，所述改进的循环分割提取方法的处理过程包括但不限于将RGB指定通道的图像变换到HSV通道的过程，在HSV通道内初步提取出候选目标区域过程，对初步提取出的候选目标区域进行剪切处理过程，判断剪切后的候选目标区域是否满足芯片的目标颜色区域要求过程，将剪切后的候选目标区域由HSV通道变换回RGB通道进行进一步分解处理过程；

目标区域确定模块，用于采用形态学运算和连通性分析对候选目标区域进行处理，得到芯片的目标区域；

统计输出模块，用于统计芯片的目标区域的总数量，并以统计的总数量作为芯片的总数量进行输出；

所述候选目标区域提取处理模块包括：

第一变换单元，用于将RGB指定通道的图像由RGB通道变换到HSV通道，得到相应的HSV通道图像；

初步提取单元，用于根据得到的HSV通道图像在HSV通道内初步提取出候选目标区域；

剪切处理单元，用于对初步提取出的候选目标区域进行剪切处理，以减少干扰区域；

判断单元，用于判断剪切后的候选目标区域是否满足芯片的目标颜色区域要求，若是，则以剪切后的候选目标区域作为最终的候选目标区域，反之，则将剪切后的候选目标区域由HSV通道变换回RGB通道进行进一步分解处理；

第二变换单元，用于将进一步分解处理后的候选目标区域由RGB通道变换到HSV通道，然后返回初步提取单元。

7.根据权利要求6所述的一种基于颜色识别的芯片数量检测系统，其特征在于：所述第一变换单元包括：

HSI通道图像获取子单元，用于将RGB指定通道的图像由RGB通道变换到HSI通道，得到相应的HSI通道图像，所述RGB通道变换到HSI通道时采用的公式为：

其中，H、S和I分别为图像的色调分量、饱和度分量和强度分量，R、G和B分别为图像的红色分量、绿色分量和蓝色分量；

HSV通道图像获取子单元，用于根据HIS空间与HSV空间的变换关系将得到的HSI通道图像转换为HSV通道图像。

8.根据权利要求6或7所述的一种基于颜色识别的芯片数量检测系统，其特征在于：所述目标区域确定模块包括：

腐蚀运算单元，用于对候选目标区域进行腐蚀运算，得到腐蚀运算后的候选目标区域；

膨胀运算单元，用于对腐蚀运算后的候选目标区域进行膨胀运算，得到膨胀运算后的候选目标区域；

连通性分析单元，用于对膨胀运算后的候选目标区域进行连通性分析，得到芯片的目标区域。

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