技术详细介绍
随着表面贴装技术的发展,贴片元件产量也越来越大。贴片元件在外包装时要求方向一致,以便提高下一步PCB贴装效率。现有包装机只有方向识别功能,没有字符识别功能,发生问题时只能靠人眼判别是否本批次元器件,生产效率低,因此需在现有基础上加载字符识别系统,主要实现两个目标: a)判断元件是否本批次; b)若是本批次元件,则继续判断当前字符方向是否正确。有些贴片元件表面用激光打标,且每次图像采集时光线变化大,导致所获图像对比度低且亮度变化大,字符特征难以提取。现有字符识别技术很难应用到表面字符贴装领域,因此需研究在上述情况下,能稳健获取字符特征并识别的算法。 字符识别的主要步骤分特征提取与模式识别两步。本研究主要集中在特征提取上: 1)特征点位置选取时的精度和速度。具体有高斯金字塔构建、潜在特征点选取、伪特征点消除三个主要步骤。高斯平滑的参数,高斯金字塔的层数和每层图像数,以及伪特征滤除时的相关参数,均需要通过实验进行研究和分析。拟提出贴片元件尺度不变特征提取新方法。 2)特征点描述。特征点描述时的向量维度需要深入研究,改进4×4特征组描述方式,拟提出贴片元件尺度不变特征描述新方法。 3)特征点匹配。为提高匹配效率,需要在匹配方法和误匹配点消除等方面研究相应快速可靠算法,改进RANSAC和其他相关误匹配算法,拟提出贴片元件尺度不变特征匹配新方法。 通过本项目研究,将尺度不变特征结合到贴片元件表面字符特征提取中,有助于解决贴片元件表面字符因光线不均、打标不均匀、对比度低而导致的特征难以提取问题,从而提高匹配效率。
随着表面贴装技术的发展,贴片元件产量也越来越大。贴片元件在外包装时要求方向一致,以便提高下一步PCB贴装效率。现有包装机只有方向识别功能,没有字符识别功能,发生问题时只能靠人眼判别是否本批次元器件,生产效率低,因此需在现有基础上加载字符识别系统,主要实现两个目标: a)判断元件是否本批次; b)若是本批次元件,则继续判断当前字符方向是否正确。有些贴片元件表面用激光打标,且每次图像采集时光线变化大,导致所获图像对比度低且亮度变化大,字符特征难以提取。现有字符识别技术很难应用到表面字符贴装领域,因此需研究在上述情况下,能稳健获取字符特征并识别的算法。 字符识别的主要步骤分特征提取与模式识别两步。本研究主要集中在特征提取上: 1)特征点位置选取时的精度和速度。具体有高斯金字塔构建、潜在特征点选取、伪特征点消除三个主要步骤。高斯平滑的参数,高斯金字塔的层数和每层图像数,以及伪特征滤除时的相关参数,均需要通过实验进行研究和分析。拟提出贴片元件尺度不变特征提取新方法。 2)特征点描述。特征点描述时的向量维度需要深入研究,改进4×4特征组描述方式,拟提出贴片元件尺度不变特征描述新方法。 3)特征点匹配。为提高匹配效率,需要在匹配方法和误匹配点消除等方面研究相应快速可靠算法,改进RANSAC和其他相关误匹配算法,拟提出贴片元件尺度不变特征匹配新方法。 通过本项目研究,将尺度不变特征结合到贴片元件表面字符特征提取中,有助于解决贴片元件表面字符因光线不均、打标不均匀、对比度低而导致的特征难以提取问题,从而提高匹配效率。