图像处理算法问题是异型插件机视觉定位与纠偏的核心问题

异型件自动化插装是一个新兴领域，国外已能实现电容、电感、继电器等自动化插装，可在单台机器上同时插装电容器、晶体管、轻触开关、连接器、电阻丝等多种异型件，但机器价格昂贵，报废率高，国内还处于样机开发阶段，能实现简单低速插装，插装对象较单一，还需大量的人力物力投入。导致国内外差距原因有机械结构、供料系统、拾取机构与视觉系统等诸多因素。

元件视觉定位与纠偏是实现异型件自动化插装的关键技术之一，用机器视觉进行定位与纠偏通常有视觉定位与机械纠偏、视觉定位与视觉纠偏两种方式，前者精度不高。国外机器普遍采用视觉定位与视觉纠偏方式，而国内在PCB基准点定位已广泛使用视觉定位方法，但尚存在大量机器使用机械纠偏。视觉纠偏又可分为固定位置视觉纠偏与飞行视觉纠偏，飞行视觉纠偏速度往往是固定位置纠偏几倍，有大量学者进行了研究，但即使是松下、环球等顶级设备商也很难实现如SDIP，QFP，PLCC等复杂封装形式元件的飞行纠偏。

视觉定位与纠偏的核心问题是图像处理算法问题，世界范围内通用的视觉算法库有开源库OpenCV、康耐视的VisionPro、德国MVtec公司的Halcon等。VisionPro与Halcon是商用软件，处理速度快、精度高，涉及图像匹配、三维重建、视觉定位以及Blob分析方法，其昂贵的价格只有华为、富士康这类大型企业能负担得起。对于中小企业，不得不使用开源库OpenCV进行图像处理，OpenCV与另两种算法库相比较不论是速度还是精度都稍显逊色，其不仅体现在图像处理速度上，还有计算机内存占用与算子健全度上。视觉算法库这一核心技术基本被国外垄断，这严重制约了我国视觉技术的发展。

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