【摘 要】
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为提高印刷电路板装配（PCBA）中目标区域检测的准确性和实时性，提出一种高斯金字塔变换与新粒子群优化算法结合的PCBA模板匹配算法。采用倒Sigmod函数调整粒子群迭代的惯性权值；分别构建个体和群体的自适应学习因子模型；提出粒子是否陷入局部解的自适应判据并对其采用随机动量因子进行调整，从而提出一种新的粒子群优化算法。分别对待匹配图像和模板图像进行4层高斯金字塔变换，采用新粒子群优化算法搜索待匹配顶
【基金项目】
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国家重点研发计划“智能机器人”重点专项资助项目（2018YFB1308602）； 国家自然科学基金面上资助项目（61173184）； 重庆市自然科学基金资助项目（cstc2018jcyjAX0694）～～；
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为提高印刷电路板装配（PCBA）中目标区域检测的准确性和实时性，提出一种高斯金字塔变换与新粒子群优化算法结合的PCBA模板匹配算法。采用倒Sigmod函数调整粒子群迭代的惯性权值；分别构建个体和群体的自适应学习因子模型；提出粒子是否陷入局部解的自适应判据并对其采用随机动量因子进行调整，从而提出一种新的粒子群优化算法。分别对待匹配图像和模板图像进行4层高斯金字塔变换，采用新粒子群优化算法搜索待匹配顶层子图的粗匹配区域，该区域经高斯金字塔反变换后生成的邻域范围与对应的模板子图进行遍历匹配，在最底层得到最终匹配结果。对比实验结果表明，所提方法在PCBA模板匹配应用中具有准确性和实时性。
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