针对相关滤波方法对快速运动与快速变形的目标跟踪稳定性较差的问题,提出一种自适应特征选择的相关滤波跟踪算法。利用位置滤波器和颜色概率模型提取候选区域中的基础特征,对基础特征以不同的权重分配方式进行融合,得到多个融合特征。对融合特征进行可信度判定,选择可信度较高的融合特征作为当前帧的跟踪特征,估计出目标的候选位置。若最高可信度低于可信度阈值,启动检测器重新检测目标位置,否则候选位置即为目标最终位置。与此同时,对目标模型进行更新,确保模型对目标描述的准确性。在标准数据集OTB50和OTB100上进行大量实验,测试结果表明,所提出的跟踪方法在运动模糊、光照变化、快速运动等条件下具有较高的跟踪准确率和较好的稳健性。

为了适应印刷电路板(PCB)上IC类贴装器件检测的实时性要求,提出了一种基于边缘积分投影和颜色统计特征的检测算法。分析了不同贴装质量的IC类器件在三色(红、绿、蓝)结构光下的特征,用Sobel算子提取图像的水平和垂直边缘,并对边缘做积分投影,从而避免了设置边缘阈值的困难。在此基础上,利用最大邻域梯度法和滑动定位窗算法定位引脚的水平和垂直边界,并检测缺件、错件、偏移、歪斜等缺陷,最后,引入HSI(色度、饱和度和亮度)空间的颜色统计特征,完成对翘脚、极性错误的检测。实验结果表明:该算法可有效地检测IC类器件常见的贴装缺陷,整体准确率为97.9%,检测单个IC器件的时间约为30 ms,能够满足在线检测系统高准确率和实时性的要求。