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柔性印刷电路板缺陷检测系统研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第11-16页
    1.1 柔性印刷电路板简述第11-12页
    1.2 国内外现状第12-13页
        1.2.1 国外发展现状第12页
        1.2.2 国内发展现状第12-13页
    1.3 柔性印刷电路板表观检测实时性需求第13-14页
    1.4 本课题的研究内容及章节安排第14-16页
第二章 检测系统的方案介绍第16-25页
    2.1 传统AOI检测系统的工作原理第16-17页
    2.2 一种改进的检测系统方案第17-19页
    2.3 检测系统的视觉模块第19-21页
        2.3.1 光源第19-20页
        2.3.2 工业镜头第20页
        2.3.3 工业相机第20-21页
    2.4 研究平台的处理器选择基础第21-24页
        2.4.1 单核微处理器第22页
        2.4.2 多核微处理器第22-23页
        2.4.3 众核图形处理器第23-24页
    2.5 本章小结第24-25页
第三章 图像采集与处理算法分析第25-44页
    3.1 多路视觉输入的实时性实验第25-30页
    3.2 图像预处理部分原理分析第30-39页
    3.3 检测算法原理分析第39-43页
        3.3.1 图像相减法第39页
        3.3.2 特征匹配法第39-40页
        3.3.3 唯相位法第40-43页
    3.4 本章小结第43-44页
第四章 检测系统方案在CPU系统下的实现第44-58页
    4.1 多线程编程技术第44-45页
        4.1.1 线程的通信与同步第44页
        4.1.2 程序并行优化模式思路第44-45页
    4.2 串行处理处理方案第45-47页
    4.3 流水线模式的处理方案第47-51页
        4.3.1 流水线优化的工作原理第47-49页
        4.3.2 数据缓冲区的选择第49页
        4.3.3 保护缓冲区带来的串行化问题第49-50页
        4.3.4 同步处理的流水线方式第50-51页
    4.4 数据分解的处理方案第51-54页
        4.4.1 图像预处理数据分解第52-53页
        4.4.2 检测算法数据分解第53-54页
    4.5 实验数据分析第54-57页
    4.6 本章小结第57-58页
第五章 CPU+GPU异构模型的实现第58-74页
    5.1 CPU+GPU异构模型环境搭建第58-59页
    5.2 CUDA编程模型第59-64页
        5.2.1 CUDA硬件架构第59-61页
        5.2.2 CUDA软件环境第61-63页
        5.2.3 NVCC编译器第63-64页
    5.3 CUDA存储结构及线程管理结构第64-67页
        5.3.1 CUDA存储结构第64-66页
        5.3.2 线程管理结构第66-67页
    5.4 GPU加速实现及结果分析第67-73页
        5.4.1 图像预处理部分第67-70页
        5.4.2 检测算法部分第70-73页
    5.5 不同优化方式的特点对比第73页
    5.6 本章小结第73-74页
总结与展望第74-76页
    论文总结第74-75页
    未来展望第75-76页
参考文献第76-80页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第80-81页
致谢第81-82页
附件第82页

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