【摘 要】
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在PCB工业现场进行缺陷检测过程中使用二值化图像过程过于复杂、易受光照、油污多种环境因素影响,且只能每道工序对单一缺陷进行检测等问题,提出了一种最新的基于彩色图像的快速模板匹配方法(BBM)。该方法的本质是最佳模板相似度,它基于计算源对目标集合中的点对进行最佳伙伴配对,其中每个点是模板点的最佳伙伴对,寻找模板补丁;BBM具有两个关键优势,首先可以抵抗背景杂波和噪声引起的离群值,其次它可以同时一次性
【机 构】
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贵州大学现代制造技术教育部重点实验室
【基金项目】
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国家国防科技工业局项目(JCKY2018204B025),贵州省科技计划项目(黔科合支撑[2021]一般445),贵州省科技计划项目(黔科合支撑[2021]一般397),贵州省科技计划项目(黔科合支撑[2021]一般172),贵州省科技支撑计划(黔科合支撑[2019]2010号)。
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在PCB工业现场进行缺陷检测过程中使用二值化图像过程过于复杂、易受光照、油污多种环境因素影响,且只能每道工序对单一缺陷进行检测等问题,提出了一种最新的基于彩色图像的快速模板匹配方法(BBM)。该方法的本质是最佳模板相似度,它基于计算源对目标集合中的点对进行最佳伙伴配对,其中每个点是模板点的最佳伙伴对,寻找模板补丁;BBM具有两个关键优势,首先可以抵抗背景杂波和噪声引起的离群值,其次它可以同时一次性完成PCB各类缺陷的检测。最后试验表明,该方法可以快速准确的完成PCB缺陷板的识别,比目前流行的深度学习
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