| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-24页 |
| ·本课题的学科背景 | 第14-19页 |
| ·IC晶片的特征 | 第14-15页 |
| ·机器视觉在目标检测技术中的应用及其所面临的困难 | 第15-18页 |
| ·基于图像处理的检测技术及其研究现状 | 第18-19页 |
| ·本课题的研究基础 | 第19-22页 |
| ·国内外IC晶片质量检测技术的发展现状 | 第19-20页 |
| ·集成电路的设计与工艺制程 | 第20-21页 |
| ·项目来源及其相关技术背景分析 | 第21-22页 |
| ·本课题的研究内容 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第二章 半导体制造及其检测 | 第24-34页 |
| ·半导体制造技术 | 第24-30页 |
| ·半导体制造概述 | 第25-26页 |
| ·集成电路图形处理过程中存在的问题 | 第26-27页 |
| ·IC晶片的缺陷分类与检测 | 第27-30页 |
| ·自动光学检测技术 | 第30-33页 |
| ·AOI技术的基本原理 | 第30-31页 |
| ·基于AOI技术的IC晶片缺陷检测 | 第31-32页 |
| ·IC晶片的机器视觉自动检测技术 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 数字图像处理技术 | 第34-54页 |
| ·数字图像处理概述 | 第34-41页 |
| ·数字图像的基础知识 | 第34-35页 |
| ·图像的平滑与中值滤波 | 第35-37页 |
| ·图像的锐化与增强 | 第37-39页 |
| ·数字图像处理的文件格式 | 第39-41页 |
| ·IC晶片的经典图像边缘提取算法 | 第41-48页 |
| ·梯度算子 | 第42-44页 |
| ·方向算子 | 第44-45页 |
| ·拉普拉斯算子 | 第45-46页 |
| ·Canny算子 | 第46-47页 |
| ·各种边缘检测算子的比较及实验结果分析 | 第47-48页 |
| ·基于数学形态学的图像特征提取 | 第48-53页 |
| ·数学形态学的基本思想与相关算法 | 第48-50页 |
| ·IC真实缺陷的轮廓提取 | 第50-51页 |
| ·IC制造中真实缺陷位置的提取方法 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第四章 IC晶片图像的模式匹配与识别算法研究 | 第54-72页 |
| ·基于图像象素灰度值的匹配算法 | 第54-57页 |
| ·ABS(Absolute.Balance.Search) | 第54-55页 |
| ·归一化互相关匹配 | 第55-56页 |
| ·相似性相关匹配算法 | 第56-57页 |
| ·基于图像特征的匹配算法 | 第57-65页 |
| ·基于Hausdorff距离的图像匹配算法 | 第58-59页 |
| ·基于闭合曲线的Fourier描述子 | 第59-61页 |
| ·图像匹配的加速算法 | 第61-65页 |
| ·图像识别的其它算法 | 第65-67页 |
| ·投影法 | 第65-66页 |
| ·差影法 | 第66-67页 |
| ·基于图像匹配技术识别IC图像引线孔 | 第67-71页 |
| ·图像匹配技术分析 | 第67-68页 |
| ·IC图像引线孔的识别过程 | 第68-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第五章 IC晶片检测中的标定技术 | 第72-84页 |
| ·IC晶片显微检测平台的控制策略 | 第72-73页 |
| ·IC晶片检测中的标定技术研究 | 第73-81页 |
| ·摄像机标定技术研究 | 第74-76页 |
| ·卡尺标准件标定法 | 第76-79页 |
| ·亚象素细分标定算法 | 第79-81页 |
| ·标定算法的验证 | 第81-83页 |
| ·本章小结 | 第83-84页 |
| 第六章 IC晶片的机器视觉自动检测系统 | 第84-92页 |
| ·总体结构分析 | 第84-85页 |
| ·嵌入式系统与多任务的具体实现 | 第85-88页 |
| ·自动检测系统分析软件 | 第88-90页 |
| ·系统软件的工作原理 | 第90-91页 |
| ·本章小结 | 第91-92页 |
| 结论 | 第92-94页 |
| 参考文献 | 第94-99页 |
| 攻读学位期间发表的论文及科研获奖 | 第99-100页 |
| 独创性声明 | 第100-101页 |
| 致谢 | 第101-102页 |
| 附录1 | 第102-109页 |
| 附录2 | 第109页 |