以焊盘为例。
一、分割： 1.全局阈值 2.局部阈值 3.聚类
二、建模： 1.统计颜 {MOD}分布。近似符合正态分布。 2.计算颜 {MOD}均值和方差。 3.设置颜 {MOD}范围。由正态分布的经验法则可知，约68%数值分布在距离平均值有1个标准差之内的范围，约95%数值分布在距离平均值有2个标准差之内的范围，以及约99.7%数值分布在距离平均值有3个标准差之内的范围，99.99%数值分布在距离平均值有4个标准差之内的范围。经试验，决定把颜 {MOD}范围设置为[μ-3σ, μ+3σ]。其中μ是平均值，σ是标准差。
三、检测： 方法一：直接用焊盘掩膜覆盖，需要校正对齐 方法二：被检测图像也做分割，无须校正，但是对于有缺陷的焊盘可能分割不准确，缺陷不能分割出来
四、问题及解决方案 1.校正问题 只用平移校正，无法完全对齐整幅图像。还需要对每个焊盘单独校正。（粗定位+精定位） 2.过渡区域问题 算法方面：设置不检区域，或对放宽过渡区域的阈值，或对过渡区域单独建模。 成像方面：这是欠采样导致。可通过提高分辨率来消除。 3.焊盘亮斑问题。 成像方面：调整光源亮度、角度等。