[发明专利]基于模板匹配的MELF元件定位与检测方法

权利要求书

1.一种基于模板匹配的MELF元件定位与检测方法，其特征在于：所述MELF元件定位与检测方法通过以下步骤实现：

步骤一、采用光学拍摄系统获取MELF元件的原始MELF元件图像；

步骤二、选用固定阈值对步骤一获得的原始MELF元件图像进行阈值分割，得到二值化预处理后的图像，并计算二值化预处理后的图像中非零像素点的个数；

步骤三、判断步骤二得到的非零像素点的个数是否达到原始MELF元件图像像素总数的相应倍数，若否，则结束MELF元件检测过程，返回相应的错误码；若是，继续执行步骤四；

步骤四、根据输入的MELF元件的长度和宽度信息建立旋转角度为0°的模板图像，对旋转角度为0°的模板图像以1度为步长进行旋转，得到包括旋转角度为0°的模板图像在内的旋转角度在[-30°,30°]之间的所有模板图像；

步骤五、采用图像高斯金字塔计算方法，将步骤一获得的原始MELF元件图像缩小至四分之一作为缩小后的MELF元件图像，将步骤四获得的模板图像缩小至四分之一作为缩小后的模板图像；其中，缩小后的模板图像包括缩小后的旋转角度为0°的模板图像和缩小后的旋转角度在[-30°,30°]之间的模板图像；

步骤六、分别对步骤五获得的缩小后的MELF元件图像以及步骤一获得的原始MELF元件图像进行Canny边缘检测得到边缘图像，之后分别对获得的边缘图像进行非操作，之后分别计算非操作后的边缘图像中非零像素点到最近零像素点的距离，作为缩小后的MELF元件图像的距离变换图像和原始MELF元件图像的距离变换图像；

步骤七、用步骤四获得的模板图像搜索待匹配图像，待匹配图像上被模板图像覆盖的区域作为子区域图像，采用模板匹配计算公式：对子区域图像与模板图像的相似性与差异性进行模板匹配计算，获取最佳匹配模板和最佳匹配模板在原始MELF元件图像中的最佳匹配位置；其中，T(m,n)表示模板图像T在(m,n)处的灰度值；s^(i,j)(m,n)表示与子区域图像s^(i,j)中对应的(m,n)处的灰度值；

步骤八、对步骤一获取的原始MELF元件图像采用Canny边缘检测得到带干扰点的MELF边缘图像，利用步骤七得到的最佳匹配模板和最佳匹配模板在原始MELF元件图像中的最佳匹配位置的匹配结果，根据图像边缘点的相关性从带干扰点的MELF边缘图像中提取出关键边缘点，以确定原始MELF图像中MELF元件的整体轮廓，完成MELF元件的定位过程；

步骤九、利用步骤八获得的所有关键边缘点形成最小外接矩形，用最小外接矩形表示MELF元件在原始MELF元件图像中的位置，最小外接矩形的中心坐标表示MELF元件的中心坐标，最小外接矩形的旋转角度表示MELF元件的旋转角度；在最小外接矩形的中心坐标和旋转角度不变的情况下，将最小外接矩形的长度和宽度放大1.1倍之后形成向外增加偏置量后的矩形；再在最小外接矩形的中心坐标和旋转角度的情况下，将最小外接矩形的长度和宽度缩小0.9倍之后形成向内增加偏置量后的矩形；

步骤十、根据步骤九获得的向外增加偏置量后的矩形或向内增加偏置量后的矩形内非零像素的个数，判断检测得到的MELF元件位置是否正确，若不正确，则结束MELF元件的检测过程，返回相应的错误码，若正确，则执行步骤十一；

步骤十一、根据最小外接矩形的尺寸判断元件的长度和宽度是否在容差范围内，若是，则结束MELF元件的定位与检测过程并输出MELF元件的检测结果、中心坐标和旋转角度，若否，则结束MELF元件的检测过程，返回相应的错误码。