基于GHT的RFID芯片貼裝視覺(jué)定位技術(shù)研究.pdf

1、隨著RFID技術(shù)的不斷發(fā)展，其在國(guó)防、工業(yè)和民生中擁有巨大的應(yīng)用前景。目前，國(guó)內(nèi)的主要RFID封裝設(shè)備以及其他各類(lèi)IC 封裝設(shè)備都需要以高速度高精確地視覺(jué)軟件系統(tǒng)作為主要的輔助工具。而市場(chǎng)上所能購(gòu)買(mǎi)的視覺(jué)產(chǎn)品主要是由國(guó)外的大型視覺(jué)軟件公司開(kāi)發(fā)出來(lái)的商業(yè)軟件，如MIL、Congex、HexSight和Halcon等，這些產(chǎn)品使用方便，效率高，同時(shí)費(fèi)用也很昂貴，故開(kāi)發(fā)出一套高性能的視覺(jué)軟件系統(tǒng)已顯得很有必要。
　　 本文針對(duì)RFID

2、封裝設(shè)備中的貼裝模塊的視覺(jué)定位特點(diǎn)開(kāi)發(fā)一種基于廣義霍夫變換的圖像匹配算法。傳統(tǒng)的廣義霍夫變換(GHT)算法在描述任意形狀的圖像上是非常有效的，然而其僅局限于單一的復(fù)雜圖形。為了能從多個(gè)復(fù)雜的圖形集合中找出特定的目標(biāo)對(duì)象，本文在傳統(tǒng)的GHT算法基礎(chǔ)上進(jìn)行了一些改進(jìn)工作：⑴在圖像的邊緣檢測(cè)和邊界點(diǎn)梯度值的提取上采用了一種新的思路。不同于前人在提取圖像的邊界時(shí)采用Sobel算子或是Canny算子或是其他邊緣檢測(cè)算子，本文采用了更簡(jiǎn)單且使用方便

3、的方法：利用圖像的二值化并配合圖像腐蝕技術(shù)來(lái)提取圖像邊緣，這樣提取出來(lái)的輪廓更有利于提取圖像的形狀信息。⑵針對(duì)傳統(tǒng)的廣義霍夫變換不太適用于從多個(gè)復(fù)雜的圖像集合中找出特定目標(biāo)對(duì)象的局限性，本文新增加了輪廓提取的思想。首先對(duì)模板圖像和待檢測(cè)的目標(biāo)對(duì)象進(jìn)行邊緣檢測(cè)，然后將圖像按照連通區(qū)域劃分成許多不同的子圖形區(qū)域，并為模板圖像中的每個(gè)子圖形都建立一個(gè)R-Table。在視覺(jué)定位時(shí)，同樣按照劃分好的區(qū)域分別進(jìn)行投票，這樣做不僅能限制使用霍夫變換算