PCB缺陷自动光学检测研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 | 第11-14页 |
| 1.1.1 PCB缺陷检测方法 | 第13-14页 |
| 1.1.2 PCB缺陷自动光学检测方法 | 第14页 |
| 1.2 国内外研究现状和发展趋势 | 第14-16页 |
| 1.2.1 国外研究现状和发展趋势 | 第14-16页 |
| 1.2.2 国内研究现状和发展趋势 | 第16页 |
| 1.3 论文的主要研究内容和结构安排 | 第16-19页 |
| 第2章 PCB光学检测系统构成 | 第19-25页 |
| 2.1 照明系统 | 第19-20页 |
| 2.2 图像采集系统 | 第20-23页 |
| 2.2.1 CCD相机 | 第20-22页 |
| 2.2.2 光学镜头 | 第22-23页 |
| 2.3 图像处理系统 | 第23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-25页 |
| 第3章 参考图像建立 | 第25-31页 |
| 3.1 Gerber文件概述 | 第25-27页 |
| 3.1.1 Gerber格式 | 第25-26页 |
| 3.1.2 Gerber结构 | 第26-27页 |
| 3.2 Gerber文件解析 | 第27-28页 |
| 3.3 建立参考图像 | 第28-30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 图像预处理 | 第31-49页 |
| 4.1 图像滤波 | 第31-39页 |
| 4.1.1 均值滤波 | 第31-32页 |
| 4.1.2 中值滤波 | 第32-33页 |
| 4.1.3 双边滤波 | 第33-35页 |
| 4.1.4 Mean Shift滤波 | 第35-39页 |
| 4.2 图像分割 | 第39-46页 |
| 4.2.1 直方图阈值法 | 第39-41页 |
| 4.2.2 基于标记的分水岭分割 | 第41-42页 |
| 4.2.3 HSV彩色空间分割 | 第42-46页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第46-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-49页 |
| 第5章 图像配准 | 第49-55页 |
| 5.1 特征点求取 | 第49-52页 |
| 5.1.1 Canny算法求取边缘轮廓 | 第49-50页 |
| 5.1.2 位孔范围搜索 | 第50页 |
| 5.1.3 基于最小二乘拟合的定位孔参数获取 | 第50-52页 |
| 5.2 仿射变换 | 第52-53页 |
| 5.3 实验结果及分析 | 第53页 |
| 5.4 本章小结 | 第53-55页 |
| 第6章 缺陷检测与识别 | 第55-67页 |
| 6.1 图像对比 | 第55-56页 |
| 6.2 形态学处理 | 第56-59页 |
| 6.2.1 膨胀 | 第57页 |
| 6.2.2 腐蚀 | 第57-58页 |
| 6.2.3 开操作 | 第58-59页 |
| 6.3 缺陷特征图提取与识别 | 第59-63页 |
| 6.3.1 线缺陷的识别 | 第60-62页 |
| 6.3.2 焊盘缺陷的识别 | 第62-63页 |
| 6.4 实验结果及分析 | 第63-65页 |
| 6.5 本章小结 | 第65-67页 |
| 第7章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 7.1 本文工作总结 | 第67页 |
| 7.2 未来工作展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
