机器视觉软件系统是表面贴装工艺流程中不可缺少的核心部分,目前在国外对它的研究工作已经进入了鼎盛时期,以此为基础带来的产业受益也非常丰厚,而我国在这方面的投入和研究才刚刚起步,国内视觉产品也基本上以引进国外产品为主。为了建立我们自己的表面贴装元器件识别系统,必须对智能识别与定位算法进行研究。 本课题以表面贴装视觉系统为研究对象,通过深入分析各个环节图像处理的不同特点,并引入数学领域中的几何矩和傅立叶变换卷积定理的概念,从而有针对性地提出了三个算法： 1.基于矩不变量的印刷电路板(Printed Circuit Board,简称PCB)上器件定位与识别算法。针对贴装后整个PCB板上元器件识别的两大难点问题,即背景复杂、噪声干扰多的问题,该算法首先利用边缘提取算法,提取出图像的特征,解决了背景复杂的问题；接着引入矩不变量作为图像的特征量,利用矩不变量对于平移、缩放、旋转等的不变性,解决了噪声干扰多的问题。 2.基于几何矩的最佳椭圆法器件定位和角度算法。针对现有元器件的定位和角度算法速度慢,鲁棒性差,提出利用基于几何矩的最佳椭圆法对元器件进行定位和角度计算。实验证明,该算法比现有算法准确性,快速性,鲁棒性都有很大提高。 3.基于快速傅立叶变换的快速模板匹配算法。针对现有模板匹配算法运算量大,计算速度在现有技术条件下受到制约的问题,提出基于快速傅立叶变换的快速模板匹配算法,利用傅立叶变换中的卷积定理,结合快速傅立叶变换(FFT),将计算量大为减少,同时使用单指令多数据流(SIMD)对算法实现进行了加速,收到了良好的效果。 在个人电脑(Personal Computer,简称PC)上用Visual C++(VC)语言结合IPP4.0(Intel(R) Integrated Performance Primitives 4.0)库编程对上述算法进行仿真,结果表明所设计的算法完全达到图像识别定位的可靠性、重复性、定位精度以及识别速度的要求。该三个算法,再结合本实验室其他组员已提出的CHIP,IC,QFP类芯片的检测与定位算法,几乎涵盖了表面贴装生产中能碰到的所有视觉检测问题,从而为PCB板生产的零缺陷检测提供了基础,对其它领域的视觉检测也具有一定的参考价值。