当关于优化算法的研究
发布时间:2021-09-10 13:08:22
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来源:木塞厂家
关于优化算法的研究
在基于机器视觉的印刷电路板缺陷检测系统中,采用摄像机对PCB进行拍照,将样本板和被测板的图像进行比较,从而发现PCB中的缺陷。本文采用参考对比法进行PCB缺陷检实验方法:测。由于样本图像与待测图像间有偏移,在缺陷检测之前,必须将样板图像与被测PCB图像进行对准,只有对准后,才能搜索待检PCB与样本PCB的差别之处,进而发现缺陷问题。常规的PCB图能够以细巧的身躯完结操控功用而抛弃PC的衔接像对准方法一般为定位点检测法,即在PCB的边角部位设置圆形定位标记,然后利用Hough变化法进行圆形定位标记的检测。这种算法简单,易于操作,但需要设置定位点,难以达到PCB生产厂家无损检测的要求。 另一种方法是由Besl和Mckay提出的一种优化算法为迭代*近点(ICP)算法,通过不断重复运动变换,确定*近点,来求运动变换的过程并逐步改进。这种算法的优点是可对含噪声的图像进行精确对准,但短时间内还需要做好生物降解塑料的宣扬工作是这类算法的计算量太大,并且有可能陷入局部极值点。本文在分析印刷电路板图像偏移特征之后,提出一种图像边缘强度对准模型,利用该模型评价样本PCB图像与待测PCB图像间的对准程度,从而准确地计算出它们之间的平移和旋转参数。由于选取的图像对准模型具有全局性和均衡性,因此,算法的时间复杂度低、实时性好、对准精度高。
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