电路板元器件的检测与识别
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| 1．1 电路板检测的发展及研究概况 | 第8-12页 |
| 1．2 本文所做的主要工作 | 第12页 |
| 1．3 章节安排 | 第12-13页 |
| 2 电路板检测的图像处理基础 | 第13-22页 |
| 2．1 图像的基本特征 | 第13-14页 |
| 2．1．1 视觉特征 | 第13-14页 |
| 2．1．2 统计特征 | 第14页 |
| 2．2 图像的旋转和插值 | 第14-15页 |
| 2．3 图像的滤波和平滑 | 第15-16页 |
| 2．4 边缘检测 | 第16-19页 |
| 2．4．1 微分算子 | 第16-18页 |
| 2．4．2 哈夫变换 | 第18-19页 |
| 2．5 二值形态学运算 | 第19-22页 |
| 3 电路板的识别和检测 | 第22-43页 |
| 3．1 图像的获取 | 第22页 |
| 3．2 电路板的缺陷检测 | 第22-30页 |
| 3．2．1 参考点的提取及图像的定位 | 第23-26页 |
| 3．2．2 电路板图像的旋转 | 第26-27页 |
| 3．2．3 电路板图像的边缘提取 | 第27-28页 |
| 3．2．4 缺陷的判别与显示 | 第28-30页 |
| 3．3 基于元器件的电路板检测 | 第30-42页 |
| 3．3．1 电路板平移、旋转、缩放的几何校正 | 第31-34页 |
| 3．3．2 元器件特征的提取与识别 | 第34-42页 |
| 3．4 电路板检测方法总结 | 第42-43页 |
| 4 字符特征和分类基础 | 第43-56页 |
| 4．1 图像的矩特征 | 第43-46页 |
| 4．2 正交傅里叶-梅林矩的定义 | 第46-47页 |
| 4．3 正交傅里叶-梅林矩不变特征的计算 | 第47-49页 |
| 4．3．1 平移不变量的获取 | 第47页 |
| 4．3．2 尺度不变量的获取 | 第47-48页 |
| 4．3．3 强度不变量的获取 | 第48-49页 |
| 4．3．4 旋转不变量的获取 | 第49页 |
| 4．4 主成分分析 | 第49-53页 |
| 4．4．1 主成分的定义 | 第49-50页 |
| 4．4．2 主成分的求法 | 第50-52页 |
| 4．4．3 标准化变量的主成分 | 第52-53页 |
| 4．5 分类方法 | 第53-56页 |
| 4．5．1 加权最小均方距离法则 | 第53页 |
| 4．5．2 神经网络 | 第53-56页 |
| 5 基于主成分分析的特征提取 | 第56-64页 |
| 5．1 正交傅立叶一梅林矩的特性分析 | 第56-60页 |
| 5．1．1 径向阶数n的分析 | 第57-59页 |
| 5．1．2 圆谐阶数m的分析 | 第59页 |
| 5．1．3 矩特征的初选 | 第59-60页 |
| 5．2 基于主成分分析的特征选取 | 第60页 |
| 5．3 字符分类 | 第60-62页 |
| 5．3．1 加权最小均方距离法则 | 第60-61页 |
| 5．3．2 神经网络的构造 | 第61-62页 |
| 5．4 实验数据及结果 | 第62-64页 |
| 5．4．1 样本的选取 | 第62页 |
| 5．4．2 基于主成分分析的矩特征选取 | 第62-64页 |
| 结论 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 大连理工大学学位论文版权使用授权书 | 第70页 |
