一种实用的ROI区域实时搜索方法

在开发某企业半导体芯片外观视觉检测项目中。针对搜索ROI区域时，由于待测芯片的倾斜而导致搜索存在偏差甚至错误的问题，实现了一种运用特征小模板对倾斜图像进行匹配和角度计算并校正图像的方法。利用特征小模板对小角度倾斜不敏感的性质，在半导体的视觉检测应用中，通过两个小模板的匹配结果对待检测芯片图像进行倾斜校正，然后再进行ROI区域搜索。在执行时间增加很小的情况下显著提高了精度。保证了后续的各项外观参数检测的实时、准确与可靠性能。该方法已成功应用在某企业半导体芯片外观视觉检测中，实际运行表明此方法是可靠和成功的。     

基于ROI的银触点模板匹配缺陷的检测法

银触点广泛应用于各种电子元器件中,其表面要求覆盖银层完整光亮,但在生产中表面会出现多种缺陷难以检测而影响使用。为保证其出厂的零缺陷,提出了基于ROI的银触点模板匹配缺陷检测方法。通过对图像进行形态学处理,保证了整张图像的低噪声,根据银触点的表面外形特征,优化了模板匹配的搜索路径,实现了自动选取目标。凸包运算后准确做出圆形区域的最小外接矩形ROI,通过位址映射求出最小外接矩形的位置,得到信息完整的原图ROI。将模板ROI与实时ROI进行去均值归一化相关匹配,计算两幅图像的相似度。通过大量实验得出合格约束相似度,对比人工分拣与机器视觉ROI模板匹配的分拣误差,得出基于ROI的银触点模板匹配缺陷检测方法,符合银触点的出厂要求。     

基于K-L展开式的车牌倾斜校正方法

在车牌识别系统中,为提高后续字符分割和识别的效果,需要对定位后的车牌图像进行倾斜校正.本文提出了一种基于Karhunen-Loeve展开式的车牌倾斜校正方法.首先对车牌图像进行垂直边缘检测;然后利用K-L展开式推导出垂直边缘点在最小均方误差意义下的特征直线,由此确定车牌的倾斜角度;最后通过双线性插值方法校正车牌.文中给出了实验结果,并与车牌倾斜校正的Hough变换法、旋转投影法进行了精确度、算法复杂度及运算时间的比较,结果表明,本文提出的方法精确度高、复杂性低、鲁棒性好、实时性强.     

车牌照字符倾斜校正方法的研究

提出了一种车牌照字符倾斜的校正方法,该方法基于Hough变换和Radon变换.用Hough变换检测车牌照上下两边,并对水平倾斜的牌照进行水平校正,再用Radon变换检测字符垂直倾斜角度并进行垂直校正,实验结果表明车牌图像经过二次校正大大减少了字符切分的困难,有利于后面字符的正确识别.     

基于傅里叶变换的数字仪表字轮定位方法

机械式数字仪表的计算机自动抄表在工业和控制领域得到了广泛应用,而仪表图像中字轮的定位是数字仪表自动抄表系统的关键技术。目前,影响机械式数字仪表的字轮定位的问题主要有:表盘图像的背景复杂、类似字轮的干扰信息较多、所采集图像带有随机角度的倾斜。针对以上问题,文中提出了一种基于傅里叶变换的字轮定位方法。该方法首先采用边缘检测和数学形态学处理方法进行有效区域筛选,再利用基于快速傅里叶变换的倾斜校正方法进行表盘倾斜校正,然后采用水平和垂直积分投影法提取字轮区域,最后根据字轮在表盘中的位置特征判断倾斜校正过程中可能出现的图像倒置现象,并进行校正。该方法定位准确、计算简单,有效缩短了系统运行时间,对机械式数字仪表自动读数系统的实时性发展有重要意义。     

基于LabVIEW的核燃料组件图像倾斜处理技术研究

提出了一种基于LabVIEW的高精度、高效率的燃料组件图像倾斜处理方法。对获取的倾斜的燃料组件图像进行ROI区域选取、图像掩膜、图像灰度化、图像二值化和高级形态学凸包等预处理,使得燃料组件图像变得更加清晰。使用搜索特征点的方法判断图像的倾斜方向,通过最小二乘法拟合直线得出图像的倾斜角,通过旋转矩阵对图像进行倾斜校正。由于此方法通过选取感兴趣的区域缩小了处理的图像面积,因此针对性更强、效率更高。实验结果表明该技术有效地校正了倾斜的燃料组件图像,并且提高了燃料组件棒间距测量的精度。     

结合投影误差校正的快速SIFT图像拼接

针对现有图像拼接方法实时性受限的问题,提出了一种通过对图像拼接中重叠区域部分图像特征检测和投影误差校正两部分相结合的快速图像拼接方法。首先,该方法特征检测范围仅集中在待拼接图像重叠区域的部分图像块,从中获取尺度不变特征变换(SIFT)的特征点信息。然后,在特征匹配后应用投影误差校正方法,达到充分利用有限匹配点对计算出高精度投影变换矩阵的目的,避免了不必要的特征检测和匹配搜索,继而大大加快了图像拼接速度。最后,结合图像拼接的质量评价方法对图像拼接结果做出质量分析,以反映改进方法的性能。实验结果表明:对比文献所提出的快速图像拼接方法,本文方法在保证图像拼接质量的前提下显著降低了拼接时间;在所给的3组实验图像中,拼接速度平均提升了54%左右,证明了本文方法的可行性和有效性。     

基于图像区域像素二阶中心矩的集成电路芯片图像拼接技术

在集成电路芯片光学检测中,完整而准确地获取芯片形貌的图像非常重要.针对集成电路芯片表面形貌图像获取的要求,首先讨论集成电路芯片图像放大采集系统构成及工作原理,并研究图像拼接在精密芯片图像检测中的必要性及重要性,针对集成芯片的微观表面图像特征处理的要求,提出集成电路芯片的区域像素二阶中心矩图像拼接技术,通过建立图像区域像素的二阶中心矩进行匹配点的准确搜索,随后进行芯片精密显微图像的拼接.编程实验证明,采用本方法可获得集成电路芯片表面的清晰图像,并使芯片的微观形貌和细小缺陷等细节能得到很好的展现.     

基于Halcon的动车配电盘开关状态批量检测方法CSCD

为解决动车配电盘大量开关人工检修效率低,并且存在漏检错检情况的问题,采用了机器视觉的方法,在Halcon开发环境中,将采集的良品图像每一个开关框选为感兴趣区域(ROI)作为基准模板,通过二维仿射变换校准待检配电盘图像,缩小与基准之间的位置和角度差异;采用基于灰度值的模板匹配方法,将不同状态的开关对应的色块与良品的基准图像进行匹配,从而完成对开关状态的判断。试验证明该方法大大提升了配电盘的检修效率和准确率。     

基于亚像素图像块匹配方法的压电陶瓷驱动特性测量

为了高精度地测量压电陶瓷的驱动特性,提出一种基于计算机视觉的亚像素图像块匹配位移测量方法.对困扰亚像素图像块匹配方法的三个重要因素:搜索区域大小、模板图像大小、亚像素拟合精度进行详细分析和试验,提出根据试验结果和微纳米图像序列的测量特点选择最佳的搜索区域、模板大小、匹配准则函数和亚像素拟合方法的原则;使用高精度纳米平台、高倍显微镜以及标准栅格所组成的试验系统对该方法进行位移测量精度的验证试验;使用改进的亚像素图像块匹配方法对实际的压电陶瓷驱动器的驱动特性曲线进行测量.结果表明,该方法得到的压电陶瓷驱动特性曲线符合物理分析结果;并且方法本身操作简单、测量结果可靠,能够满足高精度的微纳米测量要求.