引线框架表面缺陷与解决方法浅析

本文简述了集成电路引线框架的特性,分析了引线框架表面异常对集成电路封装过程及可靠性的影响.阐述了引线框架表面氧化及洁净度对工艺的影响机理,在此基础上说明了解决办法和改善措施.     

SIFT改进算法在图像配准中的应用

文中对尺度不变特征变换(SIFT)算法进行分析研究,针对原算法中128维的高维描述子提出60维方形邻域描述子,统计邻域梯度信息.方形邻域描述子较原算法增加了邻域像素统计范围,增强了关键点的邻域信息;在配准阶段采用欧氏距离作为度量函数,用次临近与最邻近之比来对60维描述子进行匹配.通过实验证实,改进算法的匹配时间是原算法的30%～60%,配准精度与原算法相近,对于复杂图像的配准精度较原算法有所提高,适用于对实时性要求较高的图像配准场合.     

面向景象匹配辅助导航的SIFT图像配准算法

本文针对合成孔径雷达／惯性导航（SAR／INS）组合导航系统对景象匹配算法精确性、实时性和鲁棒性的要求,提出基于尺度不变特征变换（SIFT）的亚像素精度快速景象匹配改进算法。通过主成分分析后,对SIFT描述结果进行降维,提高了景象匹配的实时性。仿真试验结果表明,本算法具备实时性、优越的抗噪声、抗光照变化和抗旋转尺度变换能力。     

基于改进SIFT算法的图像配准方法

针对SIFT(Scale Invariant Feature Transform)复杂算法, 提出一种改进的SIFT算法。首先, 该方法利用Canny边缘检测算法去除部分影响匹配结果的边缘点。然后, 对于原算法中128维描述子提出64维圆形邻域描述子, 提高了运算速度。最后, 采用最近邻与次近邻之比进行双向匹配增强了匹配结果的精确度。实验结果表明, 该改进算法可以有效提高运算速度, 而且提高了匹配准确率, 增强了算法的鲁棒性。     

基于改进AKAZE算法的快速图像配准方法

针对无人机影像匹配容易出现匹配速率低、鲁棒性差的问题,提出一种改进AKAZE(accelerate-KAZE)算法的快速图像匹配方法。首先,在特征提取阶段,使用AKAZE算法对非线性尺度空间进行构建,采用fast retina keypoint(FREAK)描述符对特征点进行有效描述;之后,利用基于网格的运动估计（GMS）方法对所获得特征点进行预匹配,并进行鲁棒性优良的区分;最后,在随机抽样一致性（RANSAC）算法的基础上对匹配结果进行进一步筛选。为了验证所提方法的有效性,使用Oxford标准图像数据集和RSSCN7遥感图像数据集进行实验,对所提方法与改进AKAZE、ORB、KAZE、SIFT+FREAK算法进行对比,确保所提方法在保持较高准确率的同时能够实现快速的图像配准。在图像光照变化、模糊变换及压缩变换下,所提方法能够保持较好的鲁棒性,可以满足无人机影像实时匹配的需求。     

基于机器视觉的图像一致性比对算法研究

为实现机械零部件装配过程中漏装或错装等装配质量问题的自动检测,对机器视觉的技术进行了研究,提出一种崭新的基于机器视觉的图像一致性比对的通用检测算法.采用模板匹配方法对实时图像进行校准,并与建立好的标准模板图像进行图像差分,通过Blob分析进行图像差异的量化与判断.最后进行了算法软件开发及实验验证,结果表明检测效果良好并...     

一种应用于图像配准中的点特征匹配算法

点特征匹配在机器视觉、图像配准等领域中有着重要的应用.针对空间存在较大仿射几何差异的图像中的点特征匹配问题,提出了一种利用马氏距离仿射不变性进行约束的松弛匹配算法,并将该算法应用于遥感图像配准中.实验结果表明,算法可以很好的完成点特征匹配,匹配点对数量充足且具备很高的正确率,从而可以保证图像配准的精度.     

一种CSS-SIFT复合图像配准算法

针对SIFT算法的图像配准耗时长的问题,提出一种CSS-SIFT复合图像配准算法.CSS-SIFT算法首先使用CSS算法检测图像特征,然后,使用优化的SIFT算法生成并降维图像特征描述子,最后,使用基于欧式距离和曼哈顿距离的优化双向匹配算法对图像特征进行匹配.仿真实验条件是通过计算机中仿真软件进行仿真实验,统计图像特征...     

基于点模式匹配的芯片缺陷检测算法研究

针对高速与高精度场景下芯片缺陷检测实时性和准确性难以同时保证的问题,提出一种基于方位环境特征的点模式匹配定位算法(Azimuth Environment Feature Vector-Based Point Pattern Matching Localization Algorithm,AEF-PPMLA),提升检测的实时性、准确性和易用性。该算法含两个部分:方位环境特征向量计算方法(Azimuthal Environment Feature Vector Calculator Method,AEF-VCM)和相似度计算方法 (Matching Degree Calculator Method,MDCM)。AEF-VCM对芯片的方位环境特征进行向量描述,减少点匹配的计算量,提高检测的实时性; MDCM采用卡方检验算法来度量特征向量的相似度,提高检测的准确度。实验部分验证算法的定位精度、耗时以及缺陷识别的准确率,结果表明所提出的AEF-PPMLA能够快速准确定位芯片并识别引脚缺陷,满足高质量生产需要。     

图像匹配算法的研究进展

图像匹配是计算机视觉和图像处理中的重要研究内容.分析了图像匹配中的难点问题及其关键技术,研究了组成匹配算法的四个要素,介绍了近来出现的新思路和新方法,对匹配算法进行了分类和性能比较,提出了实际应用中有待进一步研究的内容,如算法的集成、神经网络、遗传算法和基于高层语义的应用等.     

基于五帧差分和模板匹配的运动目标检测识别

针对帧差法和背景差分法检测运动目标准确率低,自适应能力弱等缺陷,提出了一种改进五帧差分法与背景差分法和模板匹配相结合的运动目标检测和识别算法;通过改进的五帧差分和背景差分法融合的算法从视频图像序列中检测出运动目标;利用形态学方法去除噪声,改善运动目标提取效果;在Harris算法提取图像匹配特征值的基础上角点配准,提高图像识别的准确率,通过提取目标特征与自适应模板图像进行特征匹配的方法实现了目标检测识别和跟踪。仿真结果和实验表明该方法有噪声和部分遮挡的运动目标有良好的检测识别效果,识别率达到了95%。     

增量式SFM中特征点检测与匹配方法的改进

图像特征点的提取与匹配是增量式SFM重建系统中至关重要的一步。为了提高匹配的准确率以及有效匹配点对的数量,提出了一种改进方法:首先在多尺度空间中利用自适应阈值的FAST角点检测算法获取特征点;然后计算特征点与其多个环形邻域之间的灰度对比信息,再与采样区域的局部梯度信息融合得到特征点描述子;接着利用曼哈顿距离与切比雪夫距离的线性组合代替欧氏距离完成特征点的稀疏匹配;最后利用稀疏匹配结果作为种子点对进行同步生长,在多约束条件下得到最终的稠密匹配结果。在Oxford数据集上的实验证明了改进的稀疏匹配算法的准确率与有效匹配点对数量都高于SIFT算法,在增量式SFM系统中的实验证明了稀疏匹配与稠密匹配的组合算法可以获得更好的重建效果。     

一种用于图像拼接的改进BRISK算法

为了获得精准的航空拼接图像,本文提出了一种结合BRISK算法与互相关模块匹配算法的新算法。传统的BRISK算法在拼接平移方向上存在较大的误差。针对该问题,首先使用BRISK算法实现尺度和旋转的校正,再引入模块匹配方法完成平移校正,同时在BRISK算法中加入RANSANC算法实现精准拼接。实验结果表明,本文算法是一种运算时间短、精确度高、拼接效果良好的图像拼接方法。     

基于改进稳态匹配概率的立体匹配算法研究

针对稳态匹配概率(Steady-State Matching Probability,SSMP)立体匹配算法在处理视差范围大的测试图中产生的空洞现象以及使用该算法后由于右视差图中的错误视差导致的左视差图中正确视差丢失问题,提出一种基于稳态匹配概率和半全局匹配(Semi-Global Matching,SGM)相结合的立体匹配算法。首先使用SSMP算法求取初始视差图。接着,使用基于爬山法颜色分割的填充准则进行填充。然后使用SGM算法重新获取视差图,将两幅视差图中一致的视差信息填充到经过左右一致性检测后的含有空洞的视差图中。最后,使用SSMP算法中的空洞填充和中值滤波得到精化后的视差图。实验结果表明,改进后的SSMP算法在Middlebury测试平台上第2版本的四组图像的平均匹配误差从5.38%减少到5.23%,第3版本部分测试图像的平均匹配误差从24.7%减少到21.5%,该算法能很好地处理上述问题,有效提高匹配精确度,且具有鲁棒性。     

图像配准在TDICCD拼接焦面精度检测中的应用

大视场遥感相机需要进行TDICCD拼接,对拼接焦面的精度要求非常苛刻,必须进行精确的精度检测以确保良好的成像质量。检测拼接焦面精度时,选取TDICCD封装中几何结构简单明显的标志图形作为模板,采用图像配准的方法进行标志图形定位,提出了最优步进两步模板匹配算法实现图像配准,得到各片TDICCD的拼接误差数据,所有配准过程耗时不超过350 ms。图像配准方法采用统一的客观模板检测多片小像元TDICCD的拼接焦面,检测结果表明该方法可将每一片TDICCD像元的位置定位精度提高30.6%。图像配准拼接精度检测避免了常规检测方法通过人眼观测读取数据所引入的主观误差,取得的检测结果更为精确,同时精度检测过程不需要人工干预,提高了拼接精度检测工作的效率。     

改进帧差与分水岭算法融合的运动目标检测法

针对机器视觉系统中运动目标检测问题,在帧间差分法的基础上,提出了一种新的运动目标检测算法。采用改进的帧间差分法,融合分水岭算法分割特点,获得真实目标的轮廓,并进行实验验证。结果表明,该算法对帧差法进行改进后,得到的动态目标更接近于实际情况,改进的算法更适合于智能系统中消除杂波及对运动目标的检测。     

机器人数字路标识别中SSDA增强算法研究

针对移动机器人数字路标的识别提出一种增强的序贯相似性检测算法（SSDA,sequence similar detectiona—rithmetic）,算法中的阈值采用单调递减的阈值序列,阈值逐渐逼近最佳阈值,从而使非匹配区域经过尽量少的计算超过阂值而被丢弃,有效改善识别的实时性。通过实验表明该算法能够快速准确地完成数字路标识别。     

H.264视频编码系统中多参考帧的选择算法研究

H.264/MPEG-4 AVC中引入多参考帧运动补偿来提高视频编码性能,由此产生的多参考帧运动估计(MRF-ME)却带来了巨大的运算代价.本文提出一种基于快速分层特征匹配的运动估计策略(HFM-ME)来加速多参考帧的匹配过程.HFM-ME策略通过引入一种符号截断特征(STF)将块匹配被分解为均值匹配和二进制相位匹配.实验结果表明,与传统的块匹配ME相比,HFM-ME在保持匹配性能的同时显著提高了运算速度.