【摘 要】
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针对最佳伙伴相似性(Best-buddies similarity, BBS)算法和SIFT算法的不足,提出了一种基于IBBS-SIFT(Improved best-buddies similarity-scale invariant feature transform)
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61601410);浙江省重点研发计划项目(2018C01133)
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针对最佳伙伴相似性(Best-buddies similarity, BBS)算法和SIFT算法的不足,提出了一种基于IBBS-SIFT(Improved best-buddies similarity-scale invariant feature transform)算法的印刷电路板Mark点定位方法。首先对BBS算法进行改进,通过结合置信度图和权值,在采集的PCB板图像中得到与模板图像相似的多个区域;然后采用最佳相似点对匹配准则代替SIFT算法的欧氏距离匹配准则,用改进的SIFT算法对这些相似区域计算描述子并进行匹配;最后根据匹配的描述子得到主位置,通过主位置剔除误匹配点,精确定位到Mark点位置。实验结果表明:该方法可以有效提高Mark点定位效率,将耗时减至SIFT算法的10%～15%,同时减少误匹配点数目,实现Mark点精确定位。
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