王 帆,伍世虔
(1.武汉科技大学计算机科学与技术学院,湖北 武汉 430065; 2.武汉科技大学信息科学与工程学院,湖北 武汉 430081)
随着电子业的高速发展,精密设备对柔性电路板质量的精度要求越来越高[1]。为了满足产品质量与生产效率,传统的人工检测方法由于效率低下,测量不准等问题已无法满足当前的需要[2-3],将机器视觉技术应用到电路板检测上非常必要[4-6]。
在电路板缺陷检测过程中,图像的预处理阶段尤为重要。图像配准的结果会直接影响到缺陷检测的结果[7-9]。对于一个实时检测系统而言,图像配准的精度与效率都十分重要。因此在设计电路板检测系统时,好的配准方法非常关键[10-11]。国内外已经提出了各种不同配准方法,总的来说可分为2类:基于区域的实现以及基于特征的实现[12-14]。对于高分辨率高密度的柔性印刷电路板(FPC)图像的配准,基于电路板的Mark点对应关系,使用到了基于区域的实现方法。
基于区域的实现主要是利用电路板上的特有的形状进行对应配准[15-17],例如龚伟等人[18]利用连通区域的特征,通过匹配实现配准;党欣等人[19]利用闭合区域特征匹配的方法实现图像配准。
利用区域进行配准的主要问题在于,对应的区域在不同图像上有不同的表现[20],因此采集图片的精度会影响匹配精度。本文利用电路板工程图解析得到模板图,根据矢量图原理可以得到较完美的区域图像,再利用mipmap的原理,实现多模板的制作,通过选取不同的模板来减小采集导致的误差,并且可以改善高分辨率文件计算量过大问题。……