印刷电路板是提供电子零件安装与插接的主要支撑物体,它将电子零组件连接在一起,使其发挥整体功能,是所有电子产品不可缺少的基本构成部分。由于印制板生产技术涉及多种工艺技术,任何一个工序出问题,都会对产品的质量造成影响。为此,一种快速有效的电热元件检测方法是必不可少的。目前,对于PCB板电热元件检测算法的研究,主要是3个类型:参考法、非参考法以及混合算法,而参考法由于便于实现、识别效率高等优点,其应用更加普遍,如:基于数字图像处理技术的PCB板电热元件检测、基于连接表验证法的PCB检测、基于遗传算法的PCB检测和改进粒子群算法的PCB板电热元件检测。考虑到上述检测算法中的计算量较大,对于实时检测不方便,本文采用一种图像模板匹配算法来实现PCB板的自动电热元件检测,判断是否存在漏焊电热元件和焊接错误电热元件的情况,其基本原理是将该元器件表面图像作为图像模板,检测需要焊接该元器件的区域是否存在与图像模板相类似的图像,根据模板图像与搜索图像的相似度就可以衡量出是否存在类型一致的电热元件,从而来判断该区域的对应元先进电子制造生产中经常要对PCB板电热元件进行检测与识别,介绍了一种基于图像模板匹配算法的PCB板电热元件自动快速检测方法。从检测速度和准确度出发,首先提出了一种图像相似性度量参数指标,并提出一种利用并行混沌算法融合单纯形的算法,来优化搜索图像相似性,给出了算法实现的全过程。用实际拍摄的PCB板电热元件进图像模板匹配算法是一种基于参考的图像检测方法,主要算法有相似性测量、序贯详细性测量、频域卷积相关等。以遗传算法为代表的进化算法因鲁棒性高、收敛速度快的特点,在图论、图像搜索领域得到了一定的应用,进化算法无需对图像进行分割和特征提取处理,从而可以在原始图像数据上进行运算,保留了图像的全部信息。进化算法中,粒子群算法因机制灵活、收敛速度快的特点得到了广泛应用,但因缺乏种群间信息交流和随机变异机制,使算法存在容易陷入局部最优解和抗噪性差的缺陷。针对算法的该缺陷,文中在普通粒子群算法中增加了代间差分算子以及全局收敛的随机算子。粒子群算法检测PCB板图像PCB板模板匹配检测PCB板上每个电热元件都有确定的坐标值,在检测过程中,检测设备根据该电热元件的坐标拍摄得到如图所示的搜索区域,然后使用事先储存在该设备中的电热元件模版T去匹配。如图所示,在搜索图I上按照一定机制选取与模板T大小相同的若干子图与模板T进行相似性比较,如果能找到搜索图上与模板T相似度达到一定标准的子图则表示已经找到正确的图像;如果无法找到相似的子图并且算法进入收敛阶段则。