PCB数字图像检测与识别研究
| 第1章 绪论 | 第1-15页 |
| 1．1 印刷电路板（PCB）简介 | 第9页 |
| 1．2 PCB质量检测的重要性 | 第9-13页 |
| 1．2．1 综述 | 第10-12页 |
| 1．2．2 PCB测试技术现状 | 第12-13页 |
| 1．3 论文的主要工作 | 第13-15页 |
| 第2章 数字图像处理技术发展与应用 | 第15-19页 |
| 2．1 基本概念 | 第15-16页 |
| 2．2 图像处理系统的硬件与软件 | 第16页 |
| 2．3 数字图像处理的特点和优点 | 第16-17页 |
| 2．3．1 数字图像处理的优点 | 第16-17页 |
| 2．3．2 数字图像处理的特点 | 第17页 |
| 2．4 数字图像处理的应用领域 | 第17-19页 |
| 第3章 PCB图像的采集 | 第19-28页 |
| 3．1 图像采集的基本理论 | 第19-21页 |
| 3．1．1 确定型图像场抽样 | 第19-21页 |
| 3．1．2 图像量化 | 第21页 |
| 3．2 图像输入设备 | 第21-24页 |
| 3．2．1 扫描方式 | 第21-22页 |
| 3．2．2 图像输入设备 | 第22-23页 |
| 3．2．3 CCD图像传感器 | 第23-24页 |
| 3．3 PCB图像采集系统设计 | 第24-26页 |
| 3．3．1 图像分辨率和采集速度的选择 | 第24-26页 |
| 3．3．2 图像的拼接 | 第26页 |
| 3．3．3 基准图像的获取 | 第26页 |
| 3．4 模拟实验中的图像采集设备 | 第26-28页 |
| 第4章 PCB图像预处理 | 第28-40页 |
| 4．1 图像空间域单点增强 | 第28-30页 |
| 4．1．1 灰度变换 | 第28-29页 |
| 4．1．2 直方图修正 | 第29-30页 |
| 4．2 空间域图像平滑 | 第30-34页 |
| 4．2．1 邻域平均法 | 第30-31页 |
| 4．2．2 中值滤波 | 第31-32页 |
| 4．2．3 梯度倒数加权法 | 第32-33页 |
| 4．2．4 选择式掩模平滑 | 第33-34页 |
| 4．3 结合PCB图像的特点选择处理方法 | 第34-37页 |
| 4．3．1 PCB图像的特点 | 第34-35页 |
| 4．3．2 PCB图像增强方法 | 第35-37页 |
| 4．4 PCB图像二值化和阈值选择 | 第37-40页 |
| 第5章 PCB图像识别 | 第40-56页 |
| 5．1 模式识别理论基础 | 第40-45页 |
| 5．1．1 模式识别的概念 | 第40-41页 |
| 5．1．2 模式识别的过程 | 第41-42页 |
| 5．1．3 常用模式识别方法 | 第42-45页 |
| 5．2 PCB图像模式识别 | 第45-49页 |
| 5．2．1 印制板标准 | 第45-47页 |
| 5．2．2 PCB模式识别方法 | 第47-49页 |
| 5．3 PCB缺陷特征选择与提取 | 第49-56页 |
| 5．3．1 常用的图像特征对PCB图像的适用性 | 第50-52页 |
| 5．3．2 短路和断路的识别 | 第52页 |
| 5．3．3 擦痕的识别 | 第52-53页 |
| 5．3．4 凸起的识别 | 第53-54页 |
| 5．3．5 凹坑和空洞的识别 | 第54-56页 |
| 第6章 PCB图像识别软件设计 | 第56-65页 |
| 6．1 综述 | 第56页 |
| 6．2 软件设计 | 第56-58页 |
| 6．2．1 虚拟软面板设计 | 第56-57页 |
| 6．2．2 图像的输入和采集软件设计 | 第57页 |
| 6．2．3 PCB标准板的制作子程序设计 | 第57页 |
| 6．2．4 PCB图像处理子程序设计 | 第57-58页 |
| 6．2．5 自动检测与识别子程序设计 | 第58页 |
| 6．3 部分源程序 | 第58-65页 |
| 第7章 PCB图像识别实例 | 第65-68页 |
| 7．1 实例1 | 第65-66页 |
| 7．2 实例2 | 第66-68页 |
| 结论 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第73页 |
