Na detecção de defeitos na embalagem de chips QFN, adicionar uma etapa de segmentação de imagem pode melhorar efetivamente a precisão e a eficiência da detecção de defeitos. Para resolver os problemas de baixa eficiência dos algoritmos tradicionais de segmentação de imagem e baixa precisão e estabilidade dos algoritmos inteligentes de otimização, este artigo propõe um método de segmentação de imagem por múltiplos limiares baseado no algoritmo otimizado de lobos cinzentos melhorado (IGWO). Primeiro, o fator não linear do algoritmo original de otimização de lobos cinzentos é melhorado para equilibrar a eficiência da busca e a capacidade de exploração do algoritmo; em seguida, é introduzida uma estratégia de aprendizado reverso para melhorar a qualidade geral da população, incorpora-se a função seno e ajusta-se o peso do lobo líder para melhorar a estratégia de atualização dos lobos cinzentos, reforçando a diversidade e a capacidade de exploração do algoritmo; depois, é proposta uma estratégia de atualização de posição alternando a aproximação do lobo líder e a mutação populacional para equilibrar o desempenho de convergência do algoritmo e a capacidade de escapar de ótimos locais; por fim, a entropia de Kapur é usada como função de aptidão para encontrar o limiar ótimo de segmentação. O método de segmentação de imagem por múltiplos limiares baseado no algoritmo otimizado de lobos cinzentos melhorado proposto neste artigo foi comparado experimentalmente com o algoritmo de otimização de lobos cinzentos (GWO), o algoritmo GWO baseado na estratégia de busca por salto mortal (DSF-GWO), o algoritmo de otimização do enxame de ascídias baseado no voo de Lévy (LSSA) e o método de segmentação baseado no algoritmo melhorado do falcão do norte (INGO). Os resultados mostram que o método deste artigo consome cerca da metade do tempo de segmentação do DSF-GWO e um quarto do tempo do INGO; em termos de precisão e estabilidade da segmentação, ao realizar 30 segmentações consecutivas de imagens de defeitos de chips QFN, o método deste artigo apresenta o valor médio máximo da entropia de Kapur, o menor desvio padrão e o tempo de segmentação mais curto. Portanto, este método pode realizar segmentação de imagem por múltiplos limiares de chips QFN com alta precisão, alta estabilidade e alta eficiência.

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