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基于随机抽样一致性算法的PCB板定位方法研究

         

摘要

随着对PCB板生产效率与质量的要求越来越高,针对目前PCB切割分离的分板机结构误差所导致的误切、过切的问题,文中提出了一种基于随机抽样一致性算法的PCB板定位方法。该方法首先在获取PCB板边缘图像后,采用自适应高斯平滑滤波对图像噪声区域进行平滑处理,降低图像模糊度。然后通过形态学运算和Sobel-Zernik算子提取PCB板轮廓样本点,接着在深入分析目标模型固有特性的基础上对样本点进行筛选,并采用分层抽样法分析样本点残差,经多次迭代之后得到最佳模型。文中最后将该算法与归一化的最小二乘方法、二次多项式拟合的边缘拟合法进行对比实验验证,通过在MATLAB中给图像加入高斯噪声和椒盐噪声以模拟不同环境下的图像,并分别使用归一化的最小二乘方法、二次多项式拟合的边缘拟合法与文中所提出的方法对图像进行Mark点识别。结果表明,文中所提出的基于随机抽样一致性算法的PCB板定位方法具有更高的稳定性与准确性,且鲁棒性好。

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