【摘 要】
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传统PCB板分拣算法特征点由人工提取,位姿计算方法单一,且存在预处理步骤繁琐、样本要求高、位姿精度低、适用性低等缺点。为解决上述问题,文中提出一种基于卷积神经网络的PC
【基金项目】
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国家自然科学基金(51475309,61772163)~~
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传统PCB板分拣算法特征点由人工提取,位姿计算方法单一,且存在预处理步骤繁琐、样本要求高、位姿精度低、适用性低等缺点。为解决上述问题,文中提出一种基于卷积神经网络的PCB板通用分拣算法。改进的CaffeNet网络模型自动学习大量图片数据中PCB板的深层特征,并完成PCB板自动识别分类。运用改良RANSACS算法提高ORB算法特征点匹配正确率,采用最小二乘法计算模板图片与待匹配图片间角度差,以实现各类PCB板快速定位。实验证明,算法分拣正确率达到99.35%,具有良好的准确率和分拣效率。
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