PCB机器视觉定位：分形特征的应用

"基于分形特征的PCB机器视觉定位" 这篇论文主要探讨了一种新的机器视觉定位方法，特别针对印刷电路板（PCB）的定位问题。作者团队包括王洪、王石刚、徐威、于新瑞和杨汝清，来自上海交通大学机械工程学院。文章发表在2001年12月的《上海交通大学学报》上，编号为100622467(2001)1221781204，属于TB922类别的图像处理技术。 在PCB的机器视觉定位中，关键在于准确识别和定位PCB的兴趣区域。研究者们通过分析PCB图像的特性，提出了一种创新的策略。他们首先选取PCB兴趣区图像，并生成一组观测特征曲线。这些曲线的构建方式是，以图像每一列的白色像素数量作为x坐标，而每一列的白色像素数作为y坐标，从而构建出一条曲线。 在这些曲线中，研究人员关注的是最能反映图像转动角度信息的部分。由于CCD传感器的敏感度限制，曲线会出现一些分形特征。分形是一种具有自相似性质的几何形态，即使在不同尺度下观察，其形状和结构仍然保持相似。在本研究中，这些分形特性被用来揭示图像旋转的信息。 通过深入分析曲线的形成机理，研究团队利用信号处理和随机统计理论来处理这些曲线。他们计算出曲线的分形维数，这是一种衡量复杂度的量，可以反映出图像在旋转时的几何变化。通过这种方式，他们建立了可观测特征曲线的分形维数与图像位姿转动角度之间的对应关系。这种方法有助于提高PCB定位的精度和鲁棒性，尤其是在复杂的制造环境中，对自动化的PCB检测和组装过程具有重要意义。 关键词：图像定位、分形、随机统计、机器视觉、印刷电路板 这篇论文提出了一种基于分形理论的PCB定位方法，通过分析图像的分形特征来确定其旋转角度，为机器视觉在PCB制造业的应用提供了新的思路和技术支持。这一方法不仅加深了我们对机器视觉和分形理论在实际应用中的理解，也为相关领域的研究提供了有价值的参考。