隨著工業(yè)檢測(cè)系統(tǒng)的自動(dòng)化、高速化要求變得越來(lái)越迫切，視覺傳感器作為一種新型的檢測(cè)系統(tǒng)，由于它集成度高，成本低，功耗小，安裝操作方便，已經(jīng)被廣泛地應(yīng)用于工業(yè)檢測(cè)系統(tǒng)中。針對(duì)電子元件表面印刷質(zhì)量檢測(cè)的問題，本文提出一種視覺傳感器檢測(cè)系統(tǒng)的可行性設(shè)計(jì)方案，并給出了有效的圖像匹配檢測(cè)算法。  

   首先，本文回顧了工業(yè)檢測(cè)系統(tǒng)的發(fā)展，分析了視覺傳感器的組成，總結(jié)了相關(guān)的圖像匹配算法。針對(duì)視覺傳感器檢測(cè)系統(tǒng)的圖像采集，設(shè)計(jì)了簡(jiǎn)單有效的光照模塊及可支持外接攝像機(jī)模擬視頻輸入和數(shù)字視頻輸入的雙模式圖像采集模塊。為了克服噪聲和光照等因素的影響，提出了相應(yīng)的預(yù)處理方法。 其次，本文分析了視覺傳感器檢測(cè)系統(tǒng)中的圖像匹配問題，提出采用傳統(tǒng)歸一化互相關(guān)匹配（NCC）算法作為檢測(cè)系統(tǒng)的圖像匹配算法。針對(duì)傳統(tǒng)NCC算法計(jì)算量大、速度慢的缺陷，在分析算法復(fù)雜度和以往的搜索策略的基礎(chǔ)上，提出利用積分圖像思想優(yōu)化算法結(jié)構(gòu)和基于高斯核的金字塔分層匹配，提高了匹配速度。 再次，針對(duì)圖像匹配中的旋轉(zhuǎn)問題，本文分析了以往的角度檢測(cè)方法，比較了Hough變換和圓投影-Zernike矩檢測(cè)兩種算法的性能。