基于局部不變特征的圖像匹配研究及其在LED固晶機中的應(yīng)用.pdf

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(shù)。在過去的二三十年，計算機技術(shù)的飛速發(fā)展，帶動了機器視覺的迅猛發(fā)展和應(yīng)用。特別是在集成電路制造和加工領(lǐng)域，機器視覺的應(yīng)用更加廣泛。作為機器視覺中的關(guān)鍵技術(shù)，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(guān)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(zhuǎn)，因此在本文中，只考慮平移和旋轉(zhuǎn)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(shè)備中高速度，高精度，適應(yīng)旋轉(zhuǎn)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(zhuǎn)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?qū)ふ伊硗庖粋€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(zhuǎn)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(zhuǎn)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(jié)果表