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    我买重庆时时彩违法: 一种在表面贴装设备中RGB矢量匹配快速识别方法.pdf

    关 键 词:
    一种 表面 装设 RGB 矢量 匹配 快速 识别 方法
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    摘要
    申请专利号:

    CN201410117675.4

    申请日:

    2014.03.26

    公开号:

    CN103971119A

    公开日:

    2014.08.06

    当前法律状态:

    撤回

    有效性:

    无权

    法律详情: 发明专利申请公布后的视为撤回IPC(主分类):G06K 9/62申请公布日:20140806|||实质审查的生效IPC(主分类):G06K 9/62申请日:20140326|||公开
    IPC分类号: G06K9/62; G06T7/00 主分类号: G06K9/62
    申请人: 华南理工大学
    发明人: 杜娟; 胡跃明; 冯颖; 戚其丰
    地址: 511458 广东省广州市南沙区环市大道南路25号华工大广州产研院
    优先权:
    专利代理机构: 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 代理人: 蔡茂略
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201410117675.4

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2017.08.29|||2014.09.03|||2014.08.06

    法律状态类型:

    发明专利申请公布后的视为撤回|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开了一种在表面贴装设备中RGB矢量匹配快速识别方法,包括如下步骤:确定待识别图像、模板图像,分别计算模板图像、待识别图像的能量函数及延拓后的两幅图像,然后求得延拓后图像的四元数相关性函数,并进行傅里叶变换,确定待识别图像与模板图像是否匹配,本发明通过引入傅立叶变换进行图像处理,显著提高了直接四元数相关性的计算速度,同时也提高了识别彩色图像的速度和精度。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种在表面贴装设备中RGB矢量匹配快速识别方法,其特征在于,包括如下步骤:
    S1获取待识别图像h(τ,η),确定模板图像f(τ,η),其中待识别图像大小为P×Q,模板大小为M×N;
    f(τ,η)=fR(τ,η)i+fG(τ,η)j+fB(τ,η)k,h(τ,η)=hR(τ,η)i+hG(τ,η)j+hB(τ,η)k;
    S2计算模板图像能量函数Ef,
    S3计算待识别图像的能量函数Eh(m,n),其中0≤m<P-M+1,0≤n<Q-N+1;
    S4计算得到延拓后的两幅图像fe(τ,η)和he(τ,η),具体为:
    S4.1确定待识别图像和模板图像在x方向的相同周期C及在y方向具有相同的周期D,且C和D满足:
    C&GreaterEqual;M+P-1D&GreaterEqual;N+Q-1;]]>
    m,n,τ,η均为图像中任意选取的坐标函数;
    S4.2扩展f(τ,η)和h(τ,η)形成如下周期性序列

    S5根据四元数相关公式b(m,n)=Στ=0M-1Ση=0N-1f(τ,η)h(τ-m,η-n)&OverBar;,]]>计算延拓后的两幅图像fe(τ,η)和he(τ,η)的四元数相关性函数b(m,n),并对四元数相关性函数进行傅里叶变换实现为,g(τ,η)=IQFT(3)(F(q3)(w,v)Ha(q3)(w,v)&OverBar;-F(q3)(-w,-v)&CenterDot;jHb(q3)(-w,-v));]]>其中IQFT(3)表示第三种类型的反四元数傅立叶变换;
    S6由上述步骤所得的b(m,n)、Ef、Eh(m,n),计算归一化后的四元数相关性函数g(m,n)=b(m,n)/(EfEh(m,n));]]>
    S7判断待识别图像h(τ,η)中是否含有模板图像f(τ,η),如果含有则进入步骤 S8;
    S8选择阈值C1,C2,D1,所述C1<1<C2,D1<1,而且C1,C2,D1都接近于1;判断|g(ms,ns)|是否满足下式:
    C1<|g(ms,ns)|<C2ρ=|gr(ms,ns)||gr(ms,ns)|+|gi(ms,ns)|+|gj(ms,ns)|+|gk(ms,ns)|>D1,]]>若满足,则说明h中位置(ms,ns)处存在一个与模板图像具有相同形状、大小、颜色和亮度的物体,
    其中,|g(ms,ns)|是指匹配度,ρ是验证参数。

    2.  根据权利要求1所述的识别方法,其特征在于,所述C和D都是2的指数次方。

    3.  根据权利要求1所述的识别方法,其特征在于,所述判断待识别图像h(τ,η)中是否含有模板图像f(τ,η),如果含有则进入步骤S8;具体为:
    当h(m,n)=f(m-m0,n-n0)时,
    则认为待识别图像h(τ,η)中含有模板图像f(τ,η);
    当h(m,n)≠f(m-m0,n-n0)时,
    则认为待识别图像h(τ,η)中不含有模板图像f(τ,η)。

    说明书

    说明书一种在表面贴装设备中RGB矢量匹配快速识别方法
    技术领域
    本发明涉及表面贴装设备中的图像处理领域,具体涉及一种在表面贴装设备中RGB矢量匹配快速识别方法。
    背景技术
    在精密电子制造系列装备中,表面贴装设备是用来对PCB进行元器件贴装的设备。PCB缺陷有很多种,包括焊膏印刷缺陷、元器件贴放缺陷和焊接缺陷等。其中元器件贴放缺陷,例如少件、错件、元器件极性反等,只涉及到二维信息,且这些缺陷在灰度图像上表现明显,通过采用基于灰度图像的模板匹配就可以很容易地检测出,但焊接缺陷中的共面性缺陷,涉及到三维信息,在灰度图像上几乎反映不出来。焊点检测除了需要面积信息判断它的大小外,还需要三维深度信息才能判断焊点的高度,因此在只能传达二维信息的灰度图像上不能反映出好坏焊点的区别。
    对于上述的PCB共面性缺陷和焊点缺陷难检测的问题,目前主要采用两种方法解决,即基于单色光源倾斜式相机拍摄的灰度图像的算法和基于特殊架构光源的单一镜头彩色图像的算法(单镜头彩色光源立体视觉)。
    单色光源倾斜式相机观测方式与手工光学观测所用方法一样,可以与水平成45度观测印制电路板,共面性缺陷可识别性大大提高。但使用倾斜式相机需要具有校准和灰度补充方面的知识。如果系统仅装备一个倾斜式相机,系统本身未必就一定需要具有持续监控校准的能力,因为相机能在一定范围内进行自我校准。然而,对于组合相机系统,软件必须使相机之间保持校准平衡,同时监控其不超过基本的校准极限。另外倾斜式相机观测还需要补偿印制电路板的变形塌陷,而且相比于垂直式相机观测方式,倾斜式相机观测必须解决软件领域遇到的最大挑战,因为它增加了区分不同观测角度的功能(至少四个主方向),因此给软件开发提出了更高的要求,编程更复杂,数据计算需求更高。
    单镜头彩色光源立体视觉系统所获得的图像,增加了色度信息,而且通过采用蓝、红、绿三色光源架构,所拍摄的二维图像传达了三维信息,满足了PCB焊点检测的要求。另外,彩色图像更能反映实际人眼视觉,且随着计算机容量 的增加、处理速度的飞速提高,之前阻碍基于彩色图像的算法发展的速度问题已经不存在,因此人们已经开始关注和研究基于彩色图像的算法,并已经越来越多地被用于各种领域。
    采用基于彩色图像的识别算法,才能更好地实现对PCB焊点、共面性等缺陷的检测。目前常用的基于彩色图像的算法,都是基于图像的RGB色彩空间的颜色特征对图像进行匹配的。它们将彩色图像的每个色彩空间的图像看成是一个灰度图像,并分别对每一维空间进行处理,得到每一维空间的一个检测结果IR(x,y),IG(x,y),IB(x,y),再根据每种颜色的象素值占整个图像象素值总和的比例,即颜色分量权重系数KR,KG,KB,来合成最后的结果,即
    I′(x,y)=KR×IR(x,y)+KG×IG(x,y)+KB×IB(x,y). (1)
    该方法破坏了原本彩色图像各色彩之间的关系,权重系统的选择直接影响匹配结果,且每一维空间的计算都会引入误差,这样甚至可以导致最后识别结果的错误。
    发明内容
    为了克服现有技术存在的缺点与不足,本发明提供一种在表面贴装设备中RGB矢量匹配快速识别方法。
    本发明采用如下技术方案:
    一种在表面贴装设备中RGB矢量匹配快速识别方法,包括如下步骤:
    S1获取待识别图像h(τ,η),确定模板图像f(τ,η),其中待识别图像大小为P×Q,模板大小为M×N;
    f(τ,η)=fR(τ,η)i+fG(τ,η)j+fB(τ,η)k,h(τ,η)=hR(τ,η)i+hG(τ,η)j+hB(τ,η)k;
    S2计算模板图像能量函数Ef,
    S3计算待识别图像的能量函数Eh(m,n),其中0≤m<P-M+1,0≤n<Q-N+1;
    S4计算得到延拓后的两幅图像fe(τ,η)和he(τ,η),具体为:
    S4.1确定待识别图像和模板图像在x方向的相同周期C及在y方向具有相同的周期D,且C和D满足:
    C&GreaterEqual;M+P-1D&GreaterEqual;N+Q-1;]]>
    m,n,τ,η均为图像中任意选取的坐标函数;
    S4.2扩展f(τ,η)和h(τ,η)形成如下周期性序列

    S5根据四元数相关公式b(m,n)=Στ=0M-1Ση=0N-1f(τ,η)h(τ-m,η-n)&OverBar;,]]>计算延拓后的两幅图像fe(τ,η)和he(τ,η)的四元数相关性函数b(m,n),并对四元数相关性函数进行傅里叶变换实现为,g(τ,η)=IQFT(3)(F(q3)(w,v)Ha(q3)(w,v)&OverBar;-F(q3)(-w,-v)&CenterDot;jHb(q3)(-w,-v));]]>其中IQFT(3)表示第三种类型的反四元数傅立叶变换;
    S6由上述步骤所得的b(m,n)、Ef、Eh(m,n),计算归一化后的四元数相关性函数g(m,n)=b(m,n)/(EfEh(m,n));]]>
    S7判断待识别图像h(τ,η)中是否含有模板图像f(τ,η),如果含有则进入步骤S8;
    S8选择阈值C1,C2,D1,所述C1<1<C2,D1<1,而且C1,C2,D1都接近于1;判断|g(ms,ns)|是否满足下式:
    C1<|g(ms,ns)|<C2ρ=|gr(ms,ns)||gr(ms,ns)|+|gi(ms,ns)|+|gj(ms,ns)|+|gk(ms,ns)|>D1,]]>若满足,则说明h中位置(ms,ns)处存在一个与模板图像具有相同形状、大小、颜色和亮度的物体,
    其中,|g(ms,ns)|是指匹配度,ρ是验证参数。
    所述C和D都是2的指数次方。
    所述判断待识别图像h(τ,η)中是否含有模板图像f(τ,η),如果含有则进入步骤S8;具体为:
    当h(m,n)=f(m-m0,n-n0)时,
    则认为待识别图像h(τ,η)中含有模板图像f(τ,η);
    当h(m,n)≠f(m-m0,n-n0)时,
    则认为待识别图像h(τ,η)中不含有模板图像f(τ,η)。
    本发明的有益效果:
    (1)本发明利用四元数相关性的傅里叶变换进行图像匹配,加快了识别速度,过程简单,可操作性强;
    (2)本发明能有效地检测定位出模板给定的对象,检测缺件等缺陷,区分出相同形状;
    (3)本发明能在不同亮度的情况下,通过引入傅立叶变换,显著提高直接四元数相关性的计算速度。
    附图说明
    图1是本发明实施例中使用的图像采集系统;
    图2是本发明的工作流程图;
    图3是本发明采用傅里叶变换进行快速识别的流程图。
    具体实施方式
    下面结合实施例及附图,对本发明作进一步地详细说明,但本发明的实施方式不限于此。
    实施例
    一种在表面贴装设备中RGB矢量匹配快速识别方法,采用的采集系统如图1所示,PCB板1上的元器件2,在绿光3,红光4,蓝光5架构的光源,由摄像头6采集图像。单镜头彩色光源立体视觉系统所获得的图像增加了色度信息,而且通过采用图1所示的光源架构,所拍摄的二维图像传达了三维信息,满足了PCB焊点检测的要求。
    如图2所示,具体识别步骤为:
    S1用彩色摄像机或图1所述采集系统拍摄的图片,作为待识别图像,即h(τ,η),标定出具有代表性的CHIP芯片图像,作为模板图像f(τ,η),其中待识别图像大小为P×Q,模板大小为M×N;
    f(τ,η)=fR(τ,η)i+fG(τ,η)j+fB(τ,η)k,h(τ,η)=hR(τ,η)i+hG(τ,η)j+hB(τ,η)k;
    如图3所示,S2计算模板图像能量函数Ef,
    计算待识别图像的能量函数Eh(m,n),其中0≤m<P-M+1,0≤n<Q-N+1;
    S4计算得到延拓后的两幅图像fe(τ,η)和he(τ,η),具体为:
    S4.1确定待识别图像和模板图像在x方向的相同周期C及在y方向具有相同的周期D,C和D都是2的指数次方,且C和D满足:
    C&GreaterEqual;M+P-1D&GreaterEqual;N+Q-1;]]>
    m,n,τ,η均为图像中任意选取的坐标函数;
    S4.2扩展f(τ,η)和h(τ,η)形成如下周期性序列

    S5根据四元数相关公式b(m,n)=Στ=0M-1Ση=0N-1f(τ,η)h(τ-m,η-n)&OverBar;,]]>计算延拓后的两幅图像fe(τ,η)和he(τ,η)的四元数相关性函数b(m,n),并对四元数相关性函数进行傅里叶变换,
    具体四元数相关性的傅里叶变换公式为,
    g(τ,η)=IQFT(3)(F(q3)(w,v)Ha(q3)(w,v)&OverBar;-F(q3)(-w,-v)&CenterDot;jHb(q3)(-w,-v));]]>用该公式,提高了计算速度。
    其中IQFT(3)表示第三种类型的反四元数傅立叶变换,F(w,v)和H(w,v)分别表示f(τ,η)和h(τ,η)的傅立叶变换,则卷积定理可以用式子表示如下:
    其中“*”表示卷积操作。定义
    h(x,y)=hr(x,y)+hi(x,y)i+hj(x,y)j+hk(x,y)k.
    S6由上述步骤所得的b(m,n)、Ef、Eh(m,n),计算归一化后的四元数相关性函数g(m,n)=b(m,n)/(EfEh(m,n));]]>
    S7判断待识别图像h(τ,η)中是否含有模板图像f(τ,η),如果含有则进入步骤S8;判断h中是否有f,即是否存在(m0,n0),使得h(m,n)=f(m-m0,n-n0)。
    具体为:
    当h(m,n)=f(m-m0,n-n0)时,
    则认为待识别图像h(τ,η)中含有模板图像f(τ,η);
    当h(m,n)≠f(m-m0,n-n0)时,
    则认为待识别图像h(τ,η)中不含有模板图像f(τ,η)。
    S8选择阈值C1,C2,D1,所述C1<1<C2,D1<1,而且C1,C2,D1都接近于1;
    判断|g(ms,ns)|是否满足下式:
    C1<|g(ms,ns)|<C2ρ=|gr(ms,ns)||gr(ms,ns)|+|gi(ms,ns)|+|gj(ms,ns)|+|gk(ms,ns)|>D1,]]>若满足,则说明h中位置(ms,ns)处存在一个与模板图像具有相同形状、大小、颜色和亮度的物体,
    其中,|g(ms,ns)|是指匹配度,ρ是验证参数。
    上述公式中出现的x,y,m,n,τ,η均为待识别图像和模板图像中任意选取的对应的坐标函数,m0,n0,ms,ns,为匹配点坐标。
    四元数是含有四个分量的矢量,用四元数表示彩色图像的象素值,其中的三个分量分别表示彩色图像某一象素位置的R、G、B分量值,就实现对彩色图像的RGB三色空间的整体处理。利用已知的样本模板与待匹配图像进行对比,从待匹配图像的左上角开始,用样本模板和待匹配图像中同样大小的一块区域去对比,求出其相关系数,然后平移到下一个象素,重复进行同样的操作,直到样本模板对比完所有的区域,相关系数最大的那块区域就是要找物体图像所在的区域。相关系数的计算通常都采用互相关操作(cross-correlation operation)?;ハ喙夭僮骶褪且恢志砘怂?,它将样本模板和待匹配图像对应区域的图像进行卷积操作。将四元数相关性式子应用到彩色图像识别过程,并利用四元数相关性的傅立叶变换加快识别速度
    上述实施例为本发明较佳的实施方式,但本发明的实施方式并不受所述实施例的限制,其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化,均应为等效的置换方式,都包含在本发明的?;し段е?。

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