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PCB微钻全自动刃磨及检测技术的研究

摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第一章 绪论第10-18页
   ·课题的背景和意义第10-13页
   ·国内外技术发展的现状与趋势第13-15页
   ·课题主要研究内容第15-18页
第二章 微钻刃磨检测系统的构成及原理第18-30页
   ·人工微钻刃磨定位及微钻缺陷第18-19页
   ·刃磨微钻的数学模型第19-23页
   ·全自动微钻刃磨系统的构成第23-28页
     ·全自动微钻刃磨机械系统第24-25页
     ·全自动微钻刃磨控制系统第25-26页
     ·全自动微钻刃磨视觉检测子系统第26-28页
   ·本章小结第28-30页
第三章 微钻的图像预处理第30-42页
   ·图像预处理第30页
   ·图像滤波第30-32页
   ·图像分割第32-39页
     ·阈值分割第32页
     ·直方图第32-34页
     ·全局阈值第34-35页
     ·最佳阈值和自适应阈值第35-39页
   ·基于Freeman 8 方向链码轮廓跟踪第39-41页
   ·本章小结第41-42页
第四章 微钻的智能匹配算法第42-64页
   ·特征点的选取与分析第42页
   ·特征点的提取第42-44页
   ·基于角点检测的微钻特征点提取算法第44-58页
     ·Moravec 算子角点检测第44-46页
     ·SUSAN 算子角点检测第46-49页
     ·Harris 算子角点检测第49-52页
     ·改进的Harris 角点检测算法第52-53页
     ·三种角点检测算法实验分析第53-58页
   ·基于小窗口的Harris 算子刃磨微钻特征点检测方法第58-62页
     ·刃磨微钻特征点检测思路第58-61页
     ·刃磨微钻匹配实现过程第61-62页
   ·本章小结第62-64页
第五章 微钻的径向亚像素检测第64-74页
   ·亚像素检测方法概述第65-66页
   ·基于曲线拟合的亚像素边缘定位技术第66-68页
     ·基于曲线拟合的工作原理第66页
     ·基于Gaussian 函数的微钻径向亚像素定位第66-68页
   ·微钻的径向亚像素定位结果分析第68-73页
     ·基于Gaussian 函数的微型钻头径向亚像素定位方法第68-69页
     ·实验分析第69-73页
   ·本章小结第73-74页
第六章 系统的实现及其软件设计第74-88页
   ·系统运动控制第74-82页
     ·全自动微钻刃磨检测系统的控制逻辑第74-75页
     ·推针进给运动控制仿真第75-82页
   ·系统软件的功能模块第82-85页
     ·微钻的图像捕捉第82-83页
     ·微钻的图像处理第83-84页
     ·软件系统维护模块第84页
     ·运动控制第84页
     ·数据输出第84-85页
   ·系统界面第85-86页
   ·系统功能的说明第86-87页
     ·使用者身份登录和密码修改第86页
     ·手动与调整功能第86页
     ·校正功能第86-87页
     ·测量数据第87页
   ·本章小结第87-88页
总结与展望第88-90页
 1 全文总结第88页
 2 工作展望第88-90页
参考文献第90-94页
攻读硕士学位期间发表的论文第94-95页
致谢第95-96页
附件第96页

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