基于IBBS-SIFT算法的PCB板Mark点定位方法

针对最佳伙伴相似性(Best-buddies similarity, BBS)算法和SIFT算法的不足,提出了一种基于IBBS-SIFT(Improved best-buddies similarity-scale invariant feature transform)算法的印刷电路板Mark点定位方法。首先对BBS算法进行改进,通过结合置信度图和权值,在采集的PCB板图像中得到与模板图像相似的多个区域;然后采用最佳相似点对匹配准则代替SIFT算法的欧氏距离匹配准则,用改进的SIFT算法对这些相似区域计算描述子并进行匹配;最后根据匹配的描述子得到主位置,通过主位置剔除误匹配点,精确定位到Mark点位置。实验结果表明:该方法可以有效提高Mark点定位效率,将耗时减至SIFT算法的10%～15%,同时减少误匹配点数目,实现Mark点精确定位。

AOI技术中Mark点定位算法的研究

提出了一种新的检测圆心的方法,可有效识别圆形Mark并准确计算其在PCB板中的位置。该方法中,首先将摄像机采集到的图像灰度化,利用Otsu算法计算阈值并将图像二值化,提取轮廓后用改进的Hough变换计算圆心的位置。实验结果表明,该算法具有定位精确快速,抗噪性能良好等优点。

数控玻璃雕刻机上Mark点视觉定位系统的设计与实现

针对手机电容屏生产工艺,即先丝印后根据其中的Mark点来定位再加工外形,在原有数控玻璃雕刻机的基础上设计了Mark点视觉定位系统。提供了视觉定位与CNC运动控制结合的方案,使用视觉定位来设置CNC加工的工件零点和路径偏转角。视觉定位算法上,采用模板匹配来识别Mark和粗定位,用霍夫变换来分类Mark的边缘点集,再用最小二乘法精确拟合边缘方程,进而计算得到最终的Mark点位置。该定位系统已应用于实际生产中,时间和精度都基本满足生产工艺要求。

PCB板Mark点的定位算法研究

随着科技的发展,依靠人工检测PCB板缺陷的方式逐渐被现代化的自动光学设备所取代,而准确定位PCB板缺陷的重要前提是精确定位Mark点。首先对原始PCB板图像进行了预处理,然后用模板匹配和Hough变换两种算法分别对Mark点进行定位。在传统Hough变换的基础上加入Mark点的先验知识,提高了算法的效率。最后,将模板匹配和改进的Hough变换进行对比研究,模板匹配具有更高的效率,而Hough变换具有很好的抗干扰能力。