荆晓莹　石蕊

机器视觉作为人工智能的重要分支，实现了用计算机图像处理代替人眼检测，具有感知速度快、精度高、无接触等卓越、突出的优秀特点。应用机器视觉对产品生产过程进行检测已经成为工业生产和品质控制的常用技术。军用电子元器件的检测工作中，由于元器件结构尺寸小，瑕疵点隐蔽，对检测人员的技能水平要求高，且存在着因劳动强度大而产生的视疲劳、精神松懈等人为因素的影响，导致检测工作存在疏漏隐患。为了从根源上杜绝这种人为疏漏，采用机器视觉进行自动化检测是一个理想的解决办法。基于此，本文依托已有的工业相机、图像采集设备和图像处理计算机等硬件设备，从图像处理的软件研发角度研究元器件检测方法问题。

基于机器视觉的军用电子元器件检测方法侧重于对采集到的元器件图像进行自动处理，发现其中的故障点。具体方法为：提取电子元器件图像文件，检测其中的电子元器件图像阴影;通过粒子群算法优化图像;基于CIPSO算法进行图像配准配准，发现采集图像与先验图像的差异，实现对军用电子元器件的检测。

（一）电子元器件阴影检测算法研究

提取电子元器件图像，检测其中的图像阴影，尽可能减少或消除军用电子元器件现有阴影的影响，为了还原物体的真实颜色以提高图像的质量和可见度，这个过程称为阴影去除。着色是图像重建的问题之一。阴影区域中像素的亮度和颜色会回到阴影出现前的状态，这样所有的图像在视觉上就会具有相同的亮度。……