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在采用机器视觉技术的挠性印制电路缺陷检测工作中,对基准点的准确定位是实现高质量检测的先决条件.本文选取焊盘圆心或中心作为基准点,针对焊盘的局部形变对基准点定位产生的不良影响,提出了量化目标轮廓边缘方向性的表达方法——方向熵,基于该方法能够获取轮廓坐标与方向参数;接着,根据焊盘模板建立焊盘匹配评估函数筛选出正确的、有价值的、局部的轮廓,并基于轮廓特征实现对焊盘的匹配与对基准点的定位.通过现场测试表明,本文提出的算法能够有效地纠正基准点的定位偏差,将其应用于坐标系变换的目标搜索时,平均定位误差可控制在60um以内,对于后续的目标匹配,缺陷识别与分析具有重大意义. 相似文献
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互信息熵与区域特征结合的图像匹配研究 总被引:1,自引:0,他引:1
解决检测目标的定位问题是实施自动光学检测的前期工作。针对挠性印制电路基材制成品与标准设计存在的差异导致的匹配误差,本文提出了基于互信息熵与关键区域特征相结合的匹配误差校正方法。首先采用图像灰度互信息熵作为衡量检测目标与设计标准之间差异的指标,建立以互信息熵值为目标函数的搜索方法;根据关键区域内的互信息熵对匹配误差具有更好的敏感性与准确性的特点,选取含灰度信息丰富的关键区域与互信息熵相结合的方法对检测目标进行匹配以提高匹配效率;然后,在焊盘图像中添加椒盐噪声、缺损、冗余等干扰信息,在存在干扰的环境下实现对目标的准确定位与搜索,验证了算法的抗干扰能力。通过最终的实验表明,采用该方法对于75μm制程该方法定位精度可达22.4μm,优于霍夫变换法与坐标转换法。对于工艺误差、基材胀缩、外形缺损等因素造成的不良影响具有良好的抗扰性,更适于在实际的工业环境中使用。 相似文献
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目的发展高性能、低成本基于图像处理技术的钢丝绳缺陷识别方法,实现钢丝绳磨损、锈蚀缺陷的检测。方法首先采用邻域平均法提取钢丝绳的灰度区域特征,接着建立了基于熵统计函数以描述、量化灰度分布特征与灰度波动特征,在此基础上,选取良品、锈蚀缺陷与磨损缺陷三种类型的样品进行区域灰度、灰度分布、灰度波动特征的量化与提取。结果经观测得到不同类型的样品在三维特征空间分布中具有明显的可区分性,基于该特点,可通过设置三维特征的阈值实现对钢丝绳合格品,锈蚀缺陷,磨损缺陷进行识别与区分。结论该基于图像处理的检测方法可高效、准确地实现了对钢丝绳的锈蚀、磨损缺陷的识别,不仅具有学术价值,更具有实用意义,非常适用于在线检测。 相似文献
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基于Canny算子和投影的唇部定位方法 总被引:1,自引:0,他引:1
杨冬涛 《广东工业大学学报》2009,26(3):54-56
采用HSV肤色模型和几何特征对人脸进行定位.然后对人脸进行分割裁剪,减小眼睛、眉毛对唇部的干扰,并采用Canny算子和投影法来进行唇部定位.实验表明,该方法简单快捷,定位准确. 相似文献
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为了快速、准确地检测与定位指纹奇异点(核心点、三角点)以实现指纹分类与匹配,本文引入了Radon算子来提取指纹的纹理方向特征以实现指纹方向场的分割.提出了方向熵的概念来描述方向场的分布特征,给出了基于方向熵的奇异点区域搜索方法.定义了方向密度函数以衡量奇异点搜索的优劣,指导奇异点侦测的方向熵阈值调整.最终实现了对奇异点的准确定位,准确率达到83%.跟同类算法分析比较,提出的方法在准确性与检测效率方面均更具优势.抗噪实验还表明该方法具有良好的抗干扰能力与实用性,能满足实际应用要求. 相似文献
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