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关于优化算法的研究台湾薹草

时间:2022年08月30日
关于优化算法的研究

在基于机器视觉的印刷电路板缺陷检测系统中,采用摄像机对PCB进行拍照,将样本板和被测板的图像进行比较,从而发现PCB中的缺陷。本文采用参考对比法进行PCB缺陷检测。由硬皮豆属于样本图像与待测密脉九节图像间有偏移,在缺陷检测之前,必须将样板图像与被测PCB图像进行对准,只有对准后,才能搜索待检PCB与样本PCB的差别之处,进而发现缺陷问题。常规的PCB刺毛杜鹃图像对准方法一般为定位点检测法,即在PCB的边角部位设置圆形定位标记,然后利用Hough变化法进行圆形定位标记的检测。这种算法简单,易于操作,但需要设置定位点,难以达到PCB生产厂家无损检测的要求。

另一种方法是由Besl和M非洲堇ckay提出的一种优化算法为迭代*近点(ICP)算法,通过不断重复运动变换,确定*近点,来求运动变换的过程并逐步改进。这种算法的优点是可对含噪声的图像进行精确对准,但是这类算法的计算量太大,并且有可能陷入局部极值点。本文在分析印刷电路板图像偏移特征之后,提出一种图像边缘强度对准模型,利用该模型评价样本PCB图像与待测PCB图像间的对准程度,从而准确地计算出它们之间的平移和旋转参数。由于选取的图像对准模型具有全局性和均衡性,因此,算法的时间复杂度低、实时性好、对准精度高。早期颈椎病的有效治疗
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