【摘 要】
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以RF自动测试线中手机异形(L形)单板四连排布在非标自动化测试系统中的图像为研究对象,提出了基于改进的AKAZE特征检测算法,保证了在目标出现尺度、旋转、光照等变化时算法自
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以RF自动测试线中手机异形(L形)单板四连排布在非标自动化测试系统中的图像为研究对象,提出了基于改进的AKAZE特征检测算法,保证了在目标出现尺度、旋转、光照等变化时算法自身有较强的鲁棒性,克服了传统方法在异常情况下特征唯一性及稳定性的局限,实现了对PCBA穴位或治具异常的准确判断.引入支持向量机方法,对工位及治具状态进行判断,通过建立SVM分类模型对已组建的特征样本库进行分类训练,大大改善了目前实际生产中使用的简单分类法的效果.实现了跨平台代码移植,在实际的自动化测试平台环境实现了对PCBA的异常检测,
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