【技术实现步骤摘要】
基于SURF特征匹配的电子元器件定位和检测方法
本专利技术涉及电子元器件的定位和检测
，更具体地说涉及基于SURF特征匹配的电子元器件定位和检测方法。
技术介绍
随着现代科技的不断进步和发展，电子产品功能日益复杂，其性能提高、元件体积变小、密度增大，电路板生产过程中不免出现元件缺失、偏移以及错件等缺陷，导致通过人工视觉以及传统方法检测电路板元件困难，无法满足实际应用的要求。运用图像匹配技术检测方法实现工业自动化，对提高产品质量和生产率、节约成本意义重大。印刷电路板(PCB)表观缺陷检测是机器视觉检测领域的一个重要问题，印刷电路板表观检测与识别系统中，图像的配准方法十分重要。现有技术有将SURF算法应用到电子元器件的机器视觉检测中，如专利“一种基于SURF的高密度封装元器件定位方法”，申请号为：CN201210119476.8，但是该专利并没有将电路板的几何变换精确地转换为元器件的坐标，没有对电路板的缺陷进行检测，无法定位到元器件的缺失，同时常规的SURF算法的计算量较大，不合适在线监测。...
【技术保护点】
1.基于SURF特征匹配的电子元器件定位和检测方法，其特征在于：所述方法包括：/n采集样本电路板的图像和待测电路板的图像，得到原始样本图像和原始待测图像；/n对原始样本图像建立坐标系，得到第一坐标系，标出原始样本图像中的电子元器件的坐标；/n对原始待测图像建立坐标系，得到第二坐标系；/n分别对原始样本图像和原始待测图像进行均值降采样，得到参考样本图像和参考待测图像；/n分别对所述参考样本图像和参考待测图像进行SURF特征点提取，通过描述符的欧氏距离作为相似性度量测度进行特征点匹配得到匹配点，根据所述匹配点计算出所述参考样本图像和参考待测图像之间的几何变换关系，定位出所述原始...
【技术特征摘要】
1.基于SURF特征匹配的电子元器件定位和检测方法，其特征在于：所述方法包括：
采集样本电路板的图像和待测电路板的图像，得到原始样本图像和原始待测图像；
对原始样本图像建立坐标系，得到第一坐标系，标出原始样本图像中的电子元器件的坐标；
对原始待测图像建立坐标系，得到第二坐标系；
分别对原始样本图像和原始待测图像进行均值降采样，得到参考样本图像和参考待测图像；
分别对所述参考样本图像和参考待测图像进行SURF特征点提取，通过描述符的欧氏距离作为相似性度量测度进行特征点匹配得到匹配点，根据所述匹配点计算出所述参考样本图像和参考待测图像之间的几何变换关系，定位出所述原始待测图像中的电子元器件的坐标；
对比所述原始样本图像和原始待测图像中的电子元器件的颜色矩判断原始待测图像中的电子元器件是否存在缺陷。
2.根据权利要求1所述的基于SURF特征匹配的电子元器件定位和检测方法，其特征在于，所述进行SURF特征点提取的过程包括：
生成给定图像的积分图像；
构建Hessian矩阵H(x，σ)，根据Hessian矩阵构建尺度空间，利用所述积分图像得到三维尺度空间响应图，采用极大值抑制来寻找候选特征点，利用三维二次拟合函数对特征点进行临近像素插值，得到特征点的位置；
在特征点区域内统计其haar小波特征，确定特征点的主方向，生成给定图像的描述符。
3.根据权利要求1所述的基于SURF特征匹配的电子元器件定位和检测方法，其特征在于，所述通过描述符的欧氏距离作为相似性度量测度进行特征点匹配得到匹配点的过程包括：
设为参考样本图像的特征点的特征向量，为参考样本图像的特征点的特征向量，其中对应的特征点(x1,y1)、(x2,y2)为相互匹配的特征点对；
比较特征点最近邻与次近邻的欧式距离，若距离比率小于预设的第一阈值，则对应的特征点(x1,y1)、(x2,y2)为匹配点。
4.根据权利要求1所述的基于SUR...
【专利技术属性】
技术研发人员：曾亚光，熊志航，陈韦兆，韩定安，王茗祎，熊红莲，肖世旭，
申请(专利权)人：佛山科学技术学院，
类型：发明
国别省市：广东;44
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