基于几何特征匹配的纸币水印视觉识别算法研究

研究了一种人民币纸币水印识别算法。该方法采用紫外光凸显目标水印区域,从而获取纸币面值的水印图像。并通过设计基于几何特征匹配的视觉识别算法,实现不同面值的纸币的准确识别。所涉及的几何特征包括长度、宽度、面积、弯曲度、占有率等。实验结果表明本文所提出的方法可实现的多种不同面值人民币纸币的有效识别,并且运行速度快、识别率高。     

基于亚像素定位的贴装元件精确取像技术

自动光学检测系统中采集到的贴装元件图像存在平移和旋转误差.针对该问题,提出了基于亚像素定位技术的贴装元件精确取像方法,该方法结合Canny边缘分割、基于空间矩的亚像素细分、最小二乘法拟合等技术,对基准点进行亚像素定位,并以此为基础进行贴装元件的精确取像,消除电路板的定位误差和制造误差,从而保证了自动光学检测系统的检测准确度.实验结果表明:本文算法对元件图像提取精确且稳定,满足高精度视觉检测要求.     

基于决策树自动构造的组装缺陷识别

针对当前自动光学检测(AOI)设备不能自动识别缺陷类型的问题,提出一种决策树自动构造的电子元件组装缺陷识别方法.通过计算后续分支的不纯度,实现缺陷分析路径自动构造和优化.实验表明,决策树的自动构造,优化了缺陷的分析过程,提高了缺陷识别的速度和缺陷信息的准确率.     

基于图像特征统计分析的PCB焊点检测方法

提出了一种基于图像特征统计分析的炉后焊点检测方法,以提高在线自动光学检测系统的检测性能和可操作性.提出双阈值的AdaBoost算法用于设计分类器,在训练的同时进行最优特征选择和分类器的增强,实现了焊点图像特征的自动提取和检测参数的自动设定.采用分类和回归树方法将焊点缺陷决策方法优化为一棵二叉决策树,提高了检测速度.实验结果表明,该方法训练速度较快,可以满足实际生产需要.与目前已经实用化的图像对比算法和图像分析算法相比,在保持现有检测速度基本不变的情况下,该方法的检测精度更高.     

基于轮廓矢量化的形状匹配快速算法

针对现有形状匹配算法匹配速度慢、可靠性差的问题,提出了一种基于轮廓矢量化的形状匹配算法。将轮廓曲线点集离散化,使用多组向量对轮廓线性进行逼近。匹配时,结合线段在几何中的匹配方法,通过加权求和,计算源图像与目标图像中每组对应向量的相似度,将它们的平均值作为匹配结果。以焊盘表面轮廓为实验对象,使用所提出的算法进行匹配,结果表明,通过正确选取向量组数能有效避免匹配精度所受的影响,算法对不同类型的焊盘区分性较强,且匹配速度能满足实际应用的需要。     

电子元件焊接质量的自动光学检测系统研究

为满足表面贴装电子元件的高密度化、小型化、零缺陷等要求,设计一种电子元件焊接质量的自动光学检测系统,可将缺件、多锡、少锡、假焊等焊接缺陷检查出来。该系统首先通过图像采集系统获取电路板图像,并提取元件的检测窗口,通过图像处理得到相应的图像特征,对其特征进行尺寸的测量和识别,然后与标准数据进行比较,判断元件表面焊接质量是否合格,以达到检测元件的目的。系统具有运行平稳、操作方便、智能化和模块化等特点,满足实际生产的需要。     

印刷电路板焊点的智能检测

为了提高在线自动光学检测系统(AOI)的自动化程度,提出了一种基于增量聚类的智能焊点检测方法.首先,设计了在线智能AOI的系统框架.然后,根据焊点外观进行归纳分类,将关键子区域的面积特征应用于焊盘特征的量化与提取,将每类样本聚类为若干子类从而实现对多批次焊点的检测.最后,提出一种增量聚类算法,在线检测过程中系统可根据人...     

考虑定位误差的PCB焊点检测方法

定位误差会对AOI检测算法的性能产生影响.通过试验,定量研究了定位误差与误判率之间的关系.在现有AOI检测算法的基础上,提出在焊点统计学习阶段,通过对在位置、角度和尺度上存在定位误差的虚拟样本进行学习,使得系统能够学习到可能的定位误差.在评价AOI算法时,将定位误差考虑进来,定义了综合误判率作为AOI算法的性能评价方法...     

基于统计分析的PCB组装缺陷特征学习方法*

为了减少自动光学检测系统对用户经验的依赖,提出了一种基于统计分析的PCB组装缺陷特征学习方法。该方法通过对良品和不良品样本图像的统计学习优选出分类能力强的特征,再采用最小风险贝叶斯决策得到特征分类参数。实验结果表明,该算法有效地简化了用户检测程序的编程和调试,提高了AOI的使用效率和准确率。