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文檔簡介
1、機器視覺是一種通過機器替代人眼進行檢測和分析的技術。在過去的二三十年,計算機技術的飛速發(fā)展,帶動了機器視覺的迅猛發(fā)展和應用。特別是在集成電路制造和加工領域,機器視覺的應用更加廣泛。作為機器視覺中的關鍵技術,圖像匹配在整個集成電路制造和加工過程中的作用是至關重要的。為了高速高精的進行拾取和放置芯片,芯片的位置必須首先通過圖像匹配獲得。由于在集成電路制造加工中的芯片通常只存在平移和旋轉,因此在本文中,只考慮平移和旋轉情況下的圖像匹配。本文主
2、要對基于特征的圖像匹配進行研究,以滿足集成電路制造和加工設備中高速度,高精度,適應旋轉的芯片定位。
本文提出一種基于局部不變幾何特征的廣義霍夫變換。該算法利用兩個邊緣點的梯度方向夾角為特征(該特征是旋轉不變的),以代替?zhèn)鹘y(tǒng)廣義霍夫變換的特征,即單個邊緣點的梯度方向角。該算法像傳統(tǒng)廣義霍夫變換一樣,分為兩個階段:離線階段和在線階段。在離線階段,利用模板圖像一個邊緣點的局部區(qū)域尋找另外一個邊緣點,以兩個個邊緣點的梯度方向夾角作為特
3、征,建立兩個參考表:位置參考表(PR-Table)和角度參考表(AR-Table)。在在線階段,在目標圖像上利用離線建立的PR-Table和AR-Table對匹配位置和旋轉角度分別進行投票,通過位置累加矩陣和角度累加矩陣的峰值確定匹配位置和旋轉角度。為進一步提高算法的性能,針對算法的特點,從速度,精度和穩(wěn)定性三個方面對算法提出了一些優(yōu)化策略。
闡述完基于局部不變幾何特征的廣義霍夫變換的原理后,對算法做了一些實驗測試。測試結果表
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