形状匹配算法研究及应用

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全自动LED引线键合机是集精密机械、自动控制、图像识别、光学和超声波热压焊接等多领域技术于一体的现代高科技微电子后封装设备,主要用于芯片焊盘和外框架间引线的焊接。其中图像定位系统是实现芯片自动焊接的关键技术之一,其难点在于系统对实时性和定位精度要求很高。迄今为止国内外学者已提出多种快速定位方法,其中最常用的是模板匹配,但是传统的基于灰度值的模板匹配算法存在算法复杂性高,对非线性光照、噪音和旋转等敏感的问题,难以满足日益提高的应用需求。针对以上问题,本文研究了新型的基于边缘的形状匹配算法,结合图像自身的特点,设计和实现了该算法,并通过现场测试,实践证明该算法能满足工业生产的要求。整个过程主要完成了以下几个方面的工作:首先,介绍传统的模板匹配算法,如归一互相关系数、序贯相似性检测法等,并分析了此类算法对噪音、光照变化、遮挡和小角度旋转等干扰的适应情况及相应解决方案。分析结果表明,这些算法都无法很好满足全自动LED引线键合机图像识别系统的要求,并简要介绍了基于特征的模板匹配算法。其次,改进并实现了一种基于形状的模板匹配算法。首先采用Canny算子提取模板图像边缘点,并人工对边缘图像进行修正,随后使用Sobel算子对图像进行滤波,最终生成模板图像的边缘点位置向量和梯度向量,即模板形状模型。相似度量采用模板边缘点与图像搜索区域的对应点的内积和。分析表明,这个度量方法基本不受非线性光照变化的影响,对噪音、遮挡和小角度旋转等也不敏感。在搜索策略上,提出了基于概率模型的自适应区域搜索方法,将搜索区域进一步划分为大可能区域和小可能区域,裁剪了搜索区域,大大提高了搜索效率。另外针对提前终止条件和亚像素精度要求也给出了相应的解决方案。最后,分析了全自动LED引线键合机的硬件和软件组成,采用面对对象的方法,构造了基于形状的模板匹配类。针对全自动LED引线键合机实际图像进行算法测试,得到该算法在噪音、光照变化、遮挡以及小角度旋转情况下的性能数据。数据表明,基于形状的模板匹配算法基本满足实时性要求和定位精度,且抗噪能力强、对光照变化不敏感、适应于小角度变化。
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