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[原创] NI Vision Assistant视觉助手图像处理教程 第9章 Machine Vision机器视觉 9.7 Pattern Matching模式匹配

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    发表于 2020-3-13 17:29:22 | 显示全部楼层 |阅读模式
    NI Vision Assistant视觉助手图像处理教程 第9章 Machine Vision机器视觉 9.7 Pattern Matching模式匹配

    NI Vision Assistant视觉助手教程

    第九章图像处理-Machine Vision机器视觉

    第七节Pattern Matching模式匹配模式匹配介绍
    模式匹配可以快速的定位一个灰度图像区域,这个灰度图像区域与一个已知的参考模式是匹配的,模式也叫模型(Model)、模板(Template)。
    模板是图像中特征的理想化表示形式。这个可以在后面介绍一些模式匹配技术以供参考。
    当使用模式匹配时,你需要首先创建一个模板,这个模板代表了你要搜索的目标。然后你的机器视觉应用程序会在采集到的每个图像中搜索模板,并计算每个匹配的分数。这个分值表示了找到的匹配对象与模板的相似程度。分值从0~1000分,值越高表示越相似,1000分则是完美的匹配,通常也只有在提取模板的图像中才有1000分的匹配高分。
    什么时候使用模式匹配
    模式匹配算法是机器视觉应用一些比较重要的功能,因为这些算法可以使用在多种不同的图像处理程序中。可以使用模式匹配在以下三个通常的应用程序中:
    定位
    使用模式匹配可以决定位置和方向,通过匹配一个已知的目标定位基准点。通过基准点可以作为目标的参考点,建立参考坐标系,从而完成其它的测试测量,如尺寸、粒子分析、字符识别等。
    测量
    测量长度、直径、角度和其它关键尺寸。如果测量结果位于设置的公差范围外,被测组件为NG可以被拒绝。使用模式匹配来定位你想要测量的目标。
    当然模式匹配本身不具备测量功能,但是它可以首先用于定位,然后你可以更加准确的测量某些你想要的参数。
    检查
    检测简单的缺陷,如零件的存在与否,不可读的打印等;又或者用于一些不严格的计数等。
    模式匹配可以为应用程序提供被测图像中模板的数量以及位置。例如,你可以搜索一幅PCB图像中的一个或多个基准点。机器视觉应用程序使用基准点对齐芯片安装设备中的芯片完成对位。下面的图1-A显示了PCB的一部分,图1-B显示了公共基准点在PCB板检测中或芯片抓取-放置应用程序中。
    [attach]8025[/attach]
    1 模式匹配的应用
    测量应用中首先需要定位,然后再测试测量一幅图像中的目标尺寸。如果测量在一个公差范围内,则检查对象通过PASS,如果测量值在一个公差范围外,则对象被拒绝FAIL。
        寻找和发现图像是图像处理的关键任务,它可以决定许多测量应用的成功与否。在实时应用中,搜索速度是至关重要的。因为模式匹配的速度通常比较低,因此在实时系统中,可能搜索速度是最需要考虑的问题。就自在一般的应用,如果需要考虑检测能力与生产效率,也是需要考虑模式匹配的搜索速度的。复杂的搜索可能需要几十、几百毫秒的时间,这对于实时或高速生产是比较要命的。因此在这样的应用当中,如果没有必要,可以考虑使用其它方法来代替模式匹配。
    从模式匹配工具中期望得到什么
    因为模式匹配是许多机器视觉应用程序的第一步,因此它必须在各种条件下都可以可靠的工作。在自动机器视觉应用中,被测的材料或组件的视觉外观是会改变的由于不同的因素影响,如零件的方向、比例变化、照明变化等。模式匹配工具必须保持其能力来定位参考模式当这些因素的变化时。以下内容描述一般情况下模式匹配工具需要返回正确的结果。
    模式方向和多个匹配结果
    一个模式匹配算法需要在图像在定位参考模式,即使模式在图像中会旋转或缩放。当图像中的模式旋转或缩放时,模式匹配工具可以在图像中检测以下的项目:
    l  图像中的模式
    l  图像中模式的位置
    l  模式的方向
    l  如果适用,可以检测图像中多个匹配结果实例
    下面的图像中,A图显示了模板图像。B图显示了图像中的模式匹配偏移。C图中显示了图像的中的模式匹配旋转。D图则显示了图像中的模式匹配的缩放。同时B、C、D也说明了模板的多个实例。
    [attach]8024[/attach]
    图2 模式方向与多匹配实例结果


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