PCB裸板缺陷光学检测技术的研究与应用
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 研究内容与方法 | 第11-14页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第11-12页 |
| 1.3.2 论文的结构安排和技术路线 | 第12-14页 |
| 2 PCB缺陷检测系统总体方案设计 | 第14-24页 |
| 2.1 检测系统的构成和工作原理 | 第14页 |
| 2.2 照明单元的设计 | 第14-18页 |
| 2.2.1 光源的选取 | 第15-17页 |
| 2.2.2 照明方式的选择 | 第17-18页 |
| 2.3 图像采集单元的设计 | 第18-23页 |
| 2.3.1 相机的选择 | 第18-21页 |
| 2.3.2 镜头的选取 | 第21-23页 |
| 2.4 图像处理单元的编写 | 第23页 |
| 2.5 运动控制单元的设计 | 第23页 |
| 2.6 本章小结 | 第23-24页 |
| 3 PCB图像预处理算法研究 | 第24-45页 |
| 3.1 图像的类型 | 第24页 |
| 3.2 RGB图像转化为灰度图 | 第24-26页 |
| 3.3 图像增强算法研究 | 第26-33页 |
| 3.3.1 灰度变换增强 | 第27-28页 |
| 3.3.2 直方图增强 | 第28-30页 |
| 3.3.3 巴特沃斯低通滤波 | 第30-33页 |
| 3.4 图像分割算法研究 | 第33-44页 |
| 3.4.1 常用阈值分割方法分析 | 第33-37页 |
| 3.4.2 二维最大类间方差法 | 第37-39页 |
| 3.4.3 改进的二维最大类间差法 | 第39-41页 |
| 3.4.4 自适应遗传算法加快寻优 | 第41-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 4 PCB图像配准算法的研究 | 第45-60页 |
| 4.1 边缘检测算法的选取 | 第46-52页 |
| 4.1.1 微分算子梯度法 | 第47-50页 |
| 4.1.2 Canny算法边缘检测 | 第50-52页 |
| 4.2 形态学处理改善边界 | 第52-54页 |
| 4.3 特征圆的提取 | 第54-58页 |
| 4.3.1 Hough变换的圆检测 | 第54-56页 |
| 4.3.2 最小二乘法拟合定位圆 | 第56-58页 |
| 4.4 本章小结 | 第58-60页 |
| 5 PCB图像缺陷检测与识别 | 第60-73页 |
| 5.1 参考比较法初步确定缺陷位置 | 第61-62页 |
| 5.2 形态学处理去噪 | 第62-63页 |
| 5.3 基于连通域的缺陷识别 | 第63-67页 |
| 5.4 基于轮廓的缺陷识别 | 第67-70页 |
| 5.5 PCB缺陷检测系统的实现 | 第70-72页 |
| 5.6 本章小结 | 第72-73页 |
| 6 总结与展望 | 第73-75页 |
| 6.1 论文总结 | 第73-74页 |
| 6.2 展望 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 附录 | 第80页 |
