机器视觉就是用机器代替人眼来完成观察和检测任务,既可以大大提高检测效率和精度,又可以应用于危险环境或人眼视觉难以满足的场合。模板匹配算法作为机器视觉的一项研究内容。目前,在目标识别、视频跟踪、工件精定位(半导体后封装领域如焊线机、固晶机、贴片机等)等领域中,得到广泛应用。随着技术的更新换代,系统对机器视觉要求的不断提高,开发出稳定、可靠、高精度,并满足系统实时性要求的模板匹配算法具有重要意义。本文提出一种基于图像边缘几何特征的快速模板匹配算法。算法利用边缘点的位置和梯度方向作为匹配信息进行相似度计算。可以很好的避免因图像明暗变化、光照不均匀、旋转所带来的影响,且对于部分遮挡的情况,亦可以得到良好的匹配结果。为了得到边缘点坐标和梯度方向,本文根据曲面拟合原理,通过平移变换,推导出精确梯度方向和亚像素边缘坐标的快速算法。既加快了算法的处理速度,也是匹配算法高精度的前提保证。为了使匹配算法满足实时性要求,主要采用阈值判断和图像金字塔算法的搜索策略。在阈值判断方面,通过选择一些特殊的边缘点作为试探点,加快了匹配度计算的效率,而且,很好的避免了在部分遮挡情况下简单阈值判断方法的误判。最后,算法利用最小二乘平差理论,通过一次近似处理,详细推导出快速获得亚像素级的定位和精确的旋转精度方法。理论和实践表明,本文提出的算法具有很好的抗干扰和抗噪能力。对于因光照所导致的被搜索图像亮度变化、不均匀,以及部分遮挡等情况下,并不影响匹配算法的可靠性;也可以处理模板与被搜索图像存在旋转的情况。而且,在保证稳定、可靠和高精度的前提下,算法可以满足实时性要求。