由以上各圖可看出：用雙峰法分割時，當前景圖像和背景圖像的灰度值太接近時，可能會導致有些前景圖像沒有從背景中分離出來，如圖3，圖像失真了；而使用迭代法分割時，基于迭代的閾值能區分出圖像的前景和背景的主要區域所在，但圖像的細微處還沒有很好的區分度，對某些特定圖像，極小的數據變化卻會引起分割效果的巨大改變，結果和雙峰法的分割效果相似，如圖4；而用大津法選取出來的閾值非常理想，對各種情況的表現都較為良好。大津算法是一種較為通用的分割算法。但是用大津法做全局閾值效果還是不理想，沒能很好地將背景和前景圖像分離開，如圖5；最后，我們使用多閾值法分割算法，先將PCB圖像分割成小塊，然后對各小塊圖像使用大津法求閾值，也就是說各個小塊圖像的閾值是分別求出來的，是不一定一樣的。可看出，多閾值分割很好地將圖像的前景和背景分離開了，較完整地提取出了需要檢測的PCB線路，如圖6。
實驗結果表明，閾值化分割不僅可以提高PCB圖像分割的快速性和穩定性，而且分割效果明顯，其中的多閾值分割方法效果最好。最后，文中提出的方法還有很多不足，比如對于不同的PCB板可能使用多閾值分割時的分塊數需要做不同調整才能達到理想效果，因此此方法的通用性不強。希望各位讀者能從本文得到一些啟示，提出更有效的分割算法。