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。