基于GHT的RFID芯片貼裝視覺定位技術(shù)研究.pdf

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

2、封裝設(shè)備中的貼裝模塊的視覺定位特點開發(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。為了能從多個復(fù)雜的圖形集合中找出特定的目標(biāo)對象，本文在傳統(tǒng)的GHT算法基礎(chǔ)上進行了一些改進工作：⑴在圖像的邊緣檢測和邊界點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采用Sobel算子或是Canny算子或是其他邊緣檢測算子，本文采用了更簡單且使用方便

3、的方法：利用圖像的二值化并配合圖像腐蝕技術(shù)來提取圖像邊緣，這樣提取出來的輪廓更有利于提取圖像的形狀信息。⑵針對傳統(tǒng)的廣義霍夫變換不太適用于從多個復(fù)雜的圖像集合中找出特定目標(biāo)對象的局限性，本文新增加了輪廓提取的思想。首先對模板圖像和待檢測的目標(biāo)對象進行邊緣檢測，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子圖形都建立一個R-Table。在視覺定位時，同樣按照劃分好的區(qū)域分別進行投票，這樣做不僅能限制使用霍夫變換算