随着机器视觉技术日臻成熟,贴片机已广泛采用了机器视觉系统来解决细间距器件的精确贴装问题。视觉系统的主要作用是PCB(印刷电路板)的精确定位、器件定心及对准和器件检测。无论哪种功能都需要改进和提出相关图像处理算法满足工业生产在精度和速度等方面不断提高的要求。本文主要以在PCB定位和器件定心方面发挥重要作用的Mark点(基准标志)为研究对象,就其形状识别以及如何提高PCB的定位精度和速度作了深入研究,以期为贴片机性能的进一步改善提供理论依据和技术参考。为此本文所做的工作主要集中在以下几个方面:结合Mark点的设计标准,使用简单几何特征在己知PCB上Mark点形状的情况下简单方便地判断出圆形和矩形Mark点的存在,针对未知的情况确立以Mark点的边界形状为识别对象,使用小波描述子对Mark点进行分类识别,结合实验结果与其他常用形状识别算法进行分析比较。运用新边缘指导插值算法和标准Hough变换检测常用的圆形Mark点,保障了检测精度;另外根据实际工业生产的特点,采取各种有效策略减少Hough变换在检测时的运算时间,实验证明了算法在精度和速度上具有良好的特性。检测矩形Mark点的直线边缘轮廓,在Hough变换中采用粗细搜索相结合的方法计算矩形Mark点的精确偏转角度,并将结果应用到模板匹配算法中降低匹配复杂度减少计算时间,通过对比实验验证了本文算法的性能。Mark点是PCB定位和器件定心的参考标志,因此本文将重点集中在识别和检测Mark点的各种处理算法上。在分析比较视觉系统目前正在使用的方法以及其他算法的基础上,提出了常用Mark点存在性判定的方法并改进了检测定位算法。通过进行大量仿真实验,结果表明我们在这几方面做的研究是很有实用价值的。