伴随着我国互联网行业的高速发展,电脑、手机等电子设备的数量急剧增加,这种情形下,数据线作为各种电子设备充电的载体,其大规模生产显得尤为必要。数据线的自动化生产过程中最为关键的一步是芯线按照指定的颜色序列进行排序,才能与端子头进行准确匹配。因此,如何准确地识别出芯线图像中芯线的颜色序列,是制约着芯线的大规模生产的关键问题。而为了有效地识别出芯线的颜色序列,需要精准地从芯线图像中提取出目标,因此,图像分割是芯线图像识别过程中至关重要的一步。图像分割的本质是基于某种规则对图像中像素点进行分类,这与聚类算法的初衷不谋而合,尤其是对彩色图像进行分割时,聚类算法具有效率高、适应性强等优势,可以有效地根据颜色相似度将目标提取出来。而K均值算法作为常见的划分式聚类算法之一,由于其流程简单、容易实现、运算效率高等优点而被广泛地应用于图像分割领域,但是K均值算法也存在一些问题需要解决,如初始聚类中心、容易陷入局部最优、对噪声敏感等问题。本文主要探究的是如何使用K均值算法来对芯线图像进行图像分割。主要工作包括:(1)探究图像分割常用方法的适用场景、优缺点和聚类分析的经典算法。(2)针对聚类分析中的K均值算法聚类中心随机选取的不足进行改进,提出一种新的聚类中心初始化方案。该方案综合考虑了数据点的局部密度和聚类中心间的距离,选择局部密度较大且距离较远的数据点作为聚类中心。实验结果表明改进K均值算法较传统K均值算法在聚类效果上有提升,且可缩短迭代时间。(3)采用改进K均值算法和区域合并算法对芯线图像进行图像分割,根据改进K均值算法得到的预分割图像相邻区域间的相似度进行合并。实验结果表明,该算法对于芯线图像的分割效果良好。同时我们在原有区域合并算法基础上,对区域合并停止规则进行改进,实验结果表明改进后的算法较原算法可以减少区域合并时间。