基于三维重建的焊点质量分类方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-19页 |
| ·课题背景和研究意义 | 第8-9页 |
| ·三维可视焊点识别理论 | 第9-11页 |
| ·焊点形态理论 | 第9-10页 |
| ·计算机视觉技术 | 第10-11页 |
| ·SMT焊点检测技术的研究现状 | 第11-17页 |
| ·常规焊点检测方法 | 第11-13页 |
| ·基于模式识别的焊点二维检测方法 | 第13-16页 |
| ·二维检测方法的不足 | 第16-17页 |
| ·本文研究内容和章节安排 | 第17-19页 |
| ·本文研究内容 | 第17页 |
| ·章 节安排 | 第17-19页 |
| 第2章 基于明暗的三维重建方法研究 | 第19-25页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·SFS算法原理 | 第19-20页 |
| ·光照模型 | 第20-22页 |
| ·朗伯体表面反射模型 | 第21页 |
| ·光照模型的几种约束条件 | 第21-22页 |
| ·明暗恢复算法的分类 | 第22-24页 |
| ·焊点三维重建结果 | 第24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于三维信息的焊点特征提取方法 | 第25-37页 |
| ·引言 | 第25页 |
| ·三维图像形状特征提取方法 | 第25-28页 |
| ·统计特征 | 第25-27页 |
| ·拓扑特征 | 第27页 |
| ·变换特征 | 第27-28页 |
| ·重建三维焊点的特征提取 | 第28-36页 |
| ·三维图像预处理 | 第28-29页 |
| ·焊点的三维特征 | 第29-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 焊点质量分类方法研究 | 第37-55页 |
| ·引言 | 第37页 |
| ·焊点分类流程设计 | 第37-38页 |
| ·焊点分类方法 | 第38-41页 |
| ·基于相似度的方法 | 第38页 |
| ·基于K-近邻法 | 第38-39页 |
| ·人工神经网络法 | 第39-41页 |
| ·基于支持向量机的焊点质量分类方法 | 第41-49页 |
| ·支持向量机算法 | 第41-43页 |
| ·AdaBoost方法 | 第43-45页 |
| ·Bootstrap方法 | 第45-47页 |
| ·样本加权支持向量机 | 第47-49页 |
| ·焊点质量检测模型设计 | 第49-51页 |
| ·实验结果及分析 | 第51-54页 |
| ·模型1 实验结果 | 第51-52页 |
| ·模型2 实验结果 | 第52-53页 |
| ·实验结果的分析 | 第53-54页 |
| ·实验结果分析 | 第54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 结论 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
