摘要 | 第4-5页 |
abstract | 第5页 |
第一章 绪论 | 第15-21页 |
1.1 研究背景 | 第15-17页 |
1.1.1 电子封装 | 第15-16页 |
1.1.2 机器视觉 | 第16页 |
1.1.3 机器视觉技术在电子封装的应用 | 第16-17页 |
1.2 国内外技术现状与问题分析 | 第17-20页 |
1.3 研究目的和意义 | 第20页 |
1.4 论文主要研究内容 | 第20-21页 |
第二章 视觉对准系统结构研究与设计 | 第21-32页 |
2.1 视觉对准系统总体方案 | 第21-22页 |
2.2 机器视觉系统硬件设计 | 第22-27页 |
2.2.1 机器视觉系统硬件组成 | 第22-24页 |
2.2.2 机器视觉系统硬件设计与选型 | 第24-27页 |
2.3 运动控制系统硬件设计 | 第27-29页 |
2.3.1 运动控制系统硬件组成 | 第27-28页 |
2.3.2 运动控制系统硬件设计与选型 | 第28-29页 |
2.4 视觉对准系统实验平台 | 第29-31页 |
2.5 本章小结 | 第31-32页 |
第三章 机器视觉对准算法研究 | 第32-53页 |
3.1 视觉对准算法综述 | 第32页 |
3.2 图像预处理 | 第32-40页 |
3.2.1 预处理算法要求 | 第32-34页 |
3.2.2 经典Lee滤波算法 | 第34-36页 |
3.2.3 自适应Lee平滑滤波算法 | 第36-40页 |
3.3 亚像素处理 | 第40-41页 |
3.4 图像分割 | 第41-43页 |
3.4.1 图像分割综述 | 第41-42页 |
3.4.2 最大类间方差法 | 第42-43页 |
3.5 图像形态学处理 | 第43-44页 |
3.6 轮廓匹配 | 第44-48页 |
3.6.1 Hu不变矩 | 第45-46页 |
3.6.2 基于Hu不变矩的轮廓匹配 | 第46-48页 |
3.7 基于Hough变换和去除奇异项最小二乘法定位算法 | 第48-52页 |
3.7.1 Hough变换 | 第48-49页 |
3.7.2 最小二乘法直线拟合 | 第49-50页 |
3.7.3 去除奇异项最小二乘法边缘拟合 | 第50页 |
3.7.4 纠偏数据计算 | 第50-52页 |
3.8 本章总结 | 第52-53页 |
第四章 对准系统软件设计与实现 | 第53-67页 |
4.1 对准系统软件需求分析 | 第53-54页 |
4.2 对准系统软件开发工具介绍 | 第54-56页 |
4.2.1 Microsoft Visual Studio | 第54页 |
4.2.2 MFC | 第54页 |
4.2.3 OpenCV | 第54-55页 |
4.2.4 运动控制器软件开发包 | 第55-56页 |
4.3 对准系统软件模块功能实现 | 第56-62页 |
4.3.1 设备初始化模块 | 第56-58页 |
4.3.2 光源控制模块 | 第58页 |
4.3.3 图像读取和显示模块 | 第58-59页 |
4.3.4 图像处理模块 | 第59页 |
4.3.5 电机运动控制模块 | 第59-60页 |
4.3.6 电机PID参数调整 | 第60-61页 |
4.3.7 自动对准模块 | 第61-62页 |
4.4 对准系统软件设计 | 第62-66页 |
4.5 本章小结 | 第66-67页 |
第五章 视觉对准系统验证实验与分析 | 第67-81页 |
5.1 实验设备 | 第67-68页 |
5.2 实验目的 | 第68页 |
5.3 机器视觉系统性能实验 | 第68-70页 |
5.3.1 实验目的 | 第68页 |
5.3.2 重复测量精度 | 第68-69页 |
5.3.3 测量精度 | 第69-70页 |
5.4 视觉算法性能实验 | 第70-76页 |
5.4.1 预处理算法验证实验 | 第70-72页 |
5.4.2 轮廓定位算法验证实验 | 第72-76页 |
5.5 视觉对准效果实验 | 第76-80页 |
5.6 实验误差分析 | 第80页 |
5.7 本章小结 | 第80-81页 |
第六章 总结与展望 | 第81-82页 |
6.1 论文工作总结 | 第81页 |
6.2 研究展望 | 第81-82页 |
参考文献 | 第82-86页 |
致谢 | 第86-87页 |
在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第87页 |