版权说明 操作指南
首页 > 成果 > 详情

基于MFC+HALCON图像识别Mark圆的检测方法

认领
导出
Link by 中国知网学术期刊 Link by 万方学术期刊
反馈
分享
QQ微信 微博
成果类型:
期刊论文
作者:
李泽峰;欧阳八生
作者机构:
南华大学机械工程学院,衡阳421000
[欧阳八生; 李泽峰] 南华大学
语种:
中文
关键词:
图像处理;Mark检测;微软基础类库嵌入HALCON算法包;曲线拟合;优化拟合;激光加工
关键词(英文):
image procession;Mark detection;microsoft foundation classes embedded in HALCON al;curve fitting;optimization fit;laser processing
期刊:
激光技术
ISSN:
1001-3806
年:
2020
卷:
44
期:
3
页码:
358-363
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
机械工程学院
摘要:
为了解决传统印刷电路板(PCB)中定位标识圆(Mark圆)的检测精度和准确率不高的问题, 采用曲线拟合及优化拟合算法改善Mark圆检测方式并进行了理论分析, 通过使用微软基础类库嵌入标准的机器视觉算法包HALCON的方法搭建检测平台并进行了实验验证。结果表明, 该方法检测成功率可达97%, 检测精度在0.3pixel以下, 检测时间小于100ms, 解决了传统PCB中Mark圆检测精度不高的问题, 同时大量测试数据显示, 在图像发生平移、旋转、缩放的环境下, 仍能保证较好的检测效果。该研究对实际PCB生产检测具有一定借鉴意义。 In order to solve the problem of low detection accuracy of Mark circle in traditio...
摘要(英文):
In order to solve the problem of low detection accuracy of Mark circle in traditional printed circuit board (PCB), the curve fitting and optimized fitting algorithm were used to improve the Mark circle detection mode, and the theoretical analysis was carried out. The test platform was built by using microsoft foundation classes (MFC) to embed the standard machine vision algorithm package HALCON for experimental verification. The results showes that the success rate of the method was 97%, the detection accuracy was less than 0.3pixel, and the detection time was less than 100ms. It solved the pr...

反馈

验证码:
看不清楚,换一个
确定
取消

成果认领

标题:
用户 作者 通讯作者
请选择
请选择
确定
取消

提示

该栏目需要登录且有访问权限才可以访问

如果您有访问权限,请直接 登录访问

如果您没有访问权限,请联系管理员申请开通

管理员联系邮箱:yun@hnwdkj.com