基于灰度信息的PCB板精确定位

利用模板匹配法在待测PCB图像中建立坐标系,采用基于边缘灰度幅度的轮辐法检测定位圆,由幅度排序相关搜索算法检测出最佳圆;提出PCB板角度定位的3种算法,比较了不同算法在检测精度、速度和稳定性上的差异,实证了轮辐法可实现PCB板的精确快速定位.     

一种基于PCB板图像配准优化算法

为了提高PCB缺陷检测中的图像配准精度,文章提出一种结合梯度下降算法与随机抽样一致性(random sample consensus, RANSAC)算法的改进图像配准优化方法。对得到的灰度图像使用中值滤波去除噪声,通过拉普拉斯算子提取图像边缘来突出图像细节;使用尺度不变特征变换(scale invariant feature transform, SIFT)检测算法获取图像特征点并进行特征点匹配,通过匹配的特征点对之间的距离阈值来粗选出较强匹配点,使用改进的算法精选出强匹配点,同时算出基础图像变换矩阵;最后使用梯度下降法对基础图像变换矩阵进行拟合优化。实验结果表明,该算法在PCB板图像匹配过程中可以有效减少误匹配,并能得到准确的图像变换矩阵,且图像配准速度较快,能够满足实际工业现场检测要求。     

一种用于AOI的PCB拼接算法

针对自动光学检测技术(AOI)在PCB板检测中存在的图像拼接严重错位、系统响应速度慢、拼接精度差等问题,对PCB图像拼接算法进行了改进研究.首先,提出整行缩小以及以行图像为配准图像的方式进行图像拼接;其次,在传统PCB图像拼接算法上引入surf配准,采用图像金字塔尺度空间的方法,确定拼接图像间的对应特征点,选取最近邻次近邻的配准方式进行特征匹配.实验结果表明:提出的拼接算法,生成图像的数据量相对较少、速度较快,误差不会累积传递,消除了错位偏差,并解决了因光照不均而造成拼接缝隙的问题,大大提高了拼接的精度和速度,为AOI系统后续准确识别PCB板缺陷打下了良好的基础.     

一种改进的Hough圆检测算法

普通Hough圆检测计算量大，且实际图像易受光照和背景不均匀等条件的影响，针对这些情况提出了一种将待检测圆图像先作边缘检测后，再对边缘图像进行粗匹配和精匹配，以实现圆检测的方法．粗匹配使用改进的SSDA算法进行，精匹配利用圆的两条不平行弦的中垂线相交于圆心的几何性质，对经典Hough变换加以改进，提高了检测速度．     

基于相位一致性和Hough圆的贴片机视觉定位系统的研究

针对贴片机关键技术中的视觉定位进行了研究。由于图像的亮度对定位的影响比较大,给出一种结合相位一致性与Hough圆的方法。利用相位一致性分别对采集到的PCB板上的一对对角线上的两个Mark圆进行边缘检测,用Hough圆变换分别检测两个Mark圆在图像坐标系下的圆心坐标。由两坐标系间的关系,将其转换成机器坐标,计算出PCB板的偏转角;再以其中的一个Mark圆为参考点,利用PCB板中的数据库信息,计算出PCB板上各元件的实际机器位置,上传到控制机。实验结果表明,这种方法定位精度较高,对图像的亮度和对比度影响较小,抗干扰性好。     

差分进化算法应用于图像恢复

针对传统的图像恢复方法存在的缺陷和不足,提出了一种基于差分进化算法的图像恢复方法。该方法的思路是,利用差分进化算法简单、通用和鲁棒性强等优点提高求解效率,优化图像恢复效果。通过将差分进化算法应用于图像恢复,并把恢复后的图像与使用遗传算法恢复的图像进行对比分析,实验表明了差分进化算法的稳定性、图像的清晰性明显优于遗传算法,基于差分进化的图像恢复具有良好的性能和显著的效果,因此差分进化算法比遗传算法更适用于图像恢复问题。     

基于改进遗传算法的二维模糊熵图像分割算法

 图像分割是图像分析的基础。实际应用中,待分割图像的可变性较大,且时常混杂噪声,因此在很多情况下,基于一维直方图的经典图像分割算法常束手无策。近年来,基于二维直方图的二维图像分割算法已逐渐成为图像分割的热点。本文针对基本遗传算法在优化二维模糊熵图像分割算法中存在的易于早熟的不足,提出了一种改进的遗传算法。提出的改进遗传算法通过定义适应度极值距离,实现了进化过程中“代内”和“代间”的模糊评价。较之基本遗传算法,改进算法对个体的评价更加合理、客观和科学,而且算法整体收敛性能和全局搜索能力显著提升。实验结果表明,将其应用于二维模糊熵图像分割算法的优化,可显著提高算法的执行速度。由于引入模糊评价,本文提出的算法虽然较之基于基本遗传算法的二维模糊熵图像分割算法在时间开销方面虽略有增加,但获得的分割效果更佳。     

灰度图像匹配的快速算法

分析了传统的模板匹配算法 ,提出了一种新的基于投影的快速模板匹配算法 .该算法对图像计算一维投影 ,并将投影数据差分转化为描述图像特征的字符串 ,在快速字符串匹配的基础上 ,进行归一化的相关计算 ,既保证了匹配效果 ,又提高了匹配速度 .实验结果表明 ,这是一种有效的新算法     

基于角点检测的图像匹配算法及其在图像拼接中的应用

研究了图像匹配与图像角点匹配之间的关系．并在此基础上提出一种基于角点检测的图像匹配算法，成功地应用于图像拼接中．该算法将角点作为图像的特征点，并通过角点值、邻域角点数、角点间距及参数一致性等4个指标对角点集进行逐级筛选，有效地剔除了不匹配的角点，保证了匹配精度，同时避免了传统算法中进行模板匹配的繁重计算，大大提高了匹配速度．图像拼接实验验证了本文算法的快速、准确和稳定的特性．     

利用改进遗传算法实现图像特征点的匹配

提出了一种两幅图像特征点匹配的新方法,利用起源于生物进化论观点的遗传算法来对两幅图像的特征点集进行匹配。设计了染色体的表示方法、适应度公式以及３种新的遗传操作算子。为了加快算法的收敛速度及获得适应度高的解,对初始种群的选取和遗传算子操作概率的选取提出了新的方法。实验结果说明与传统的点匹配算法相比较,遗传算法更加有效地完成了特征点集之间的匹配。     

遗传算法在立体图象匹配中的应用

基于传统立体图象匹配技术,提出了一种新的使用遗传算法的特征匹配方法．实验中,采用了两种特征提取算法,以适应不同图象要求．实验用图包括自然景物图和人工合成图．此外,用ＢｒａｎｃｈＡｎｄＢｏｕｎｄ算法得出比较结果．实验结果表明,遗传算法有好的匹配正确率和收敛速度,具有鲁棒性,适合立体图象匹配．     

基于双重Sigmoid变换的PCB图像增强算法

 在基于边缘的PCB缺陷检测中提出了一种新的图像变换方法——双重Sigmoid变换,并导出了Sigmoid变换算子。试验表明,采用该变换对PCB图像进行增强能有效地锐化边缘,对边缘附近的噪声滤除能力强,有利于精确定位边缘,对原图像的清晰度及均匀性要求不高。     

一种改进的PCB板缺陷检测分割算法

针对PCB板缺陷检测分割中存在分割效果差、运行速度慢以及适用范围小的问题,提出一种改进的基于遗传算法的二维最大类间方差法的快速迭代算法。首先利用改进的遗传算法来确定分割中的最优阈值,再将这个最优阈值应用到二维最大类间方差法快速迭代算法中来确定最终的阈值最优解,从而完成分割。仿真实验表明,该算法分割的PCB图像,更加接近于人工标注的结果,最终的精度和Kappa系数达到了98.68%和0.9706。具有广泛的应用前景。     

基于混沌遗传算法与小波多分辨率分析的岩心图像匹配

针对岩心图像尺寸大,特征信息不明显的特点,充分利用混沌遗传算法的随机性大大减少了传统搜索算法消耗的大量运算时间。利用小波多分辨率分析的方法在小波变换子图像上进行粗匹配,再在原始图像上精匹配,浓缩了岩心图象的特征信息在保证匹配准确度的同时提升了运算速度。将混沌遗传算法与小波变换多分辨率分析相结合,将其应用于大幅岩心图像的配准。实验表明,该方法能够快速而有效地进行图像配准,兼顾了匹配效果和匹配速度。     

基于张量黎曼度量的序列图像匹配光流场计算方法

使用序列图像的灰度-时空张量描述子来描述图像特征,并在此基础上提出了一种基于张量黎曼度量的序列图像匹配光流场计算方法. 该方法使用张量的黎曼度量给出序列图像特征描述子间距离的定义,并使用改进的Hausdorff距离取代欧式距离来完成黎曼度量的计算,据此构造序列图像匹配相关函数,以提高图像在噪声及遮挡情况下的匹配能力;在上述基础上,给出匹配光流场算法. 仿真结果显示,该算法相对于传统基于微分的光流场计算方法（H-S算法,L-K算法）和传统的基于灰度的块匹配算法在计算精度、抗噪声等方面更有优势.      

Image Retrieval Based on Objects’ Spatial Orientation Relationships

0Introduction Inmanyapplicationsoftheimagedatabase,imagesgeneral lycompriseavastmajorityofacquiredandprocessedda ta[1,2].Theimageofapictureisoftenstoredandrepresentedintwoforms,theoriginalfull sizedanditssymbolicform[3].Thesymbolicversionisanobject basedi…     

一种快速景象匹配方法的研究

将变阈值SSDA算法、遗传算法及分层搜索三者结合起来用于景象匹配中，从而既保留了SSDA算法的强抗干扰能力及其对匹配景象几何畸变有较好的鲁棒性，又进一步改善了SSDA算法的匹配速度，使景象匹配具有较高的实时性。     

序列图像编码的一种神经网络方法

根据Kohonen自组织特征映射(SOFM)算法的特点,提出了一种分阶段SOFM的边缘保持码书的设计算法.将帧间块匹配、帧内块匹配与多级矢量量化有机地结合,给出了序列图像编码的快速实现算法.计算机模拟实验结果表明,在相同块大小的前提下,本算法各方面性能较优,主观质量好,无误差累积效应,快速简单,实用性强.     

改进的Hausdorff距离和遗传算法在图像匹配中的应用

研究模板和图像间的有效匹配,将部分Ｈａｕｓｄｏｒｆｆ距离的计算进行改进,提出一种改进的部分Ｈａｕｓｄｏｒｆｆ距离作为检测模板和图像中物体轮廓相似性的测试,可以较大地减少计算量,同时把遗传算法引入图像匹配识别,由于遗传算法的高并行性和鲁棒性,可以较快地完成全局搜索,而不会陷入局部最优,因此该算法和改进的Ｈａｕｓｄｏｒｆｆ距离相结合能有效地检测出具有平移、旋转和尺度变化的物体,该方法可以应用于实际图像识别和匹配中。