针对高频元件精密加工后纹理复杂、相似度高,导致较难区分的问题,提出了一种基于等积环形分割的快速定位识别算法。首先使用互信息熵进行快速粗定位,然后在等积环形分割的基础上通过像素梯度幅值与像素梯度方向进行有效特征点的筛选及...针对高频元件精密加工后纹理复杂、相似度高,导致较难区分的问题,提出了一种基于等积环形分割的快速定位识别算法。首先使用互信息熵进行快速粗定位,然后在等积环形分割的基础上通过像素梯度幅值与像素梯度方向进行有效特征点的筛选及匹配系数(Matching Ratio Result,MRR)的计算,根据得到的匹配系数对元件进行精确定位及识别分类。实验结果表明,与传统的模板匹配方法相比,该方法的定位精准度和时效性有较大的提升,对1350张高频元件图像的识别准确率达到了95.9%。展开更多
文摘针对高频元件精密加工后纹理复杂、相似度高,导致较难区分的问题,提出了一种基于等积环形分割的快速定位识别算法。首先使用互信息熵进行快速粗定位,然后在等积环形分割的基础上通过像素梯度幅值与像素梯度方向进行有效特征点的筛选及匹配系数(Matching Ratio Result,MRR)的计算,根据得到的匹配系数对元件进行精确定位及识别分类。实验结果表明,与传统的模板匹配方法相比,该方法的定位精准度和时效性有较大的提升,对1350张高频元件图像的识别准确率达到了95.9%。
