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【靈閃】六步玩轉模板匹配算法

發布時間:2020-11-26

模板匹配是一種最常見、最通用的模式識別算法,簡單的來說就是在一幅圖像中尋找與另一幅模板圖像最相似的部分,并評價相似度的技術,常常被用在需要視覺引導的項目中,比如引導機器人進行產品的抓取和分揀,或者引導機器人進行SMT表面貼裝等等。
模板匹配算法通常分為基于灰度值的模板匹配,基于形狀的模板匹配,基于邊緣特征點的模板匹配。靈閃結合邊緣特征點和灰度的算法,保證了模板匹配算法的穩定性高效性,根據物體邊緣的梯度相關性作為匹配準則,能夠在各種線型和非線性光照條件下,降低物體遮擋、缺失、模糊、輕微形變等情況帶來的干擾,實現精準定位。

下面介紹一下靈閃的操作以及參數調節:


步驟一:添加模板匹配算法

相機采圖或者導入本地圖片,在需要定位的位置添加模板匹配算法

添加模板匹配算法

步驟二:編輯模板

點擊圖中紅色方框內的圖標編輯模板


編輯模板

步驟三:編輯模板細節

編輯模板

步驟四:確認模板

確認模板

步驟五:調參


參數列表


分數:對匹配到的模板相似度進行評判,分數越高,匹配相似度的要求越高;
尺寸:可匹配的模板尺寸范圍,例如±50%,就是模板的50%~150%大小范圍內進行匹配;
角度:可匹配的模板角度范圍,例如±180°,就是360°任意方向進行匹配;;
精度:根據精度及速度的要求,用戶可以選擇從粗略到高的五個等級;
嚴格評分:是否對在評分中考慮丟失、遮擋或模糊的特征;
使用緩存:加速算法的執行速度,但是會占用額外的內存;

全圖檢測:用戶點擊如下圖所示的中ROI最大化按鈕即可。


ROI最大化


步驟六:執行檢測

執行檢測

應用案例



  • 案例需求:芯片定位

  • 案例算法:多模板定位

  • 項目配分辨率100萬像素

  • 靈閃應用結果:重復測量誤差最大0.08個像素,均值0.0197個像素,同時對近2000顆芯片進行定位,耗時100ms



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