| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| ·机器视觉技术在PCB 工业上的应用 | 第9-10页 |
| ·机器视觉技术 | 第10-12页 |
| ·本课题的内容及意义 | 第12-14页 |
| ·本文的主要内容 | 第14-15页 |
| 2 PCB V 割机视觉检测系统 | 第15-27页 |
| ·照明系统 | 第15-18页 |
| ·照明系统的设计原则 | 第16-17页 |
| ·常见的照明方式 | 第17页 |
| ·PCB V 割机视觉检测系统照明方式设计 | 第17-18页 |
| ·CCD 摄像机 | 第18-21页 |
| ·CCD 摄像机的主要特征参数 | 第18-19页 |
| ·CCD 摄像机的选择原则 | 第19-20页 |
| ·PCB V 割机视觉检测系统CCD 摄像机的选择 | 第20-21页 |
| ·光学镜头 | 第21-22页 |
| ·图像采集卡 | 第22-24页 |
| ·图像采集卡的选择 | 第22-24页 |
| ·图像采集卡的基本工作原理 | 第24页 |
| ·图像显示 | 第24页 |
| ·图像存储 | 第24页 |
| ·图像采集软件的开发 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 3 定位标志检测识别的理论基础 | 第27-39页 |
| ·图像预处理 | 第27页 |
| ·图像增强 | 第27-31页 |
| ·灰度直方图修正 | 第28-29页 |
| ·图像锐化 | 第29-31页 |
| ·图像的数据编码和传输 | 第31-32页 |
| ·图像分割 | 第32-37页 |
| ·图像的边缘检测 | 第32-34页 |
| ·图像阈值分割 | 第34-36页 |
| ·PCB 图像的阈值分割和边缘检测方案 | 第36-37页 |
| ·PCB 定位标志的识别 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 4 定位标志检测算法的研究 | 第39-50页 |
| ·图像的组合 | 第39-40页 |
| ·模板匹配法进行定位标志的识别 | 第40-46页 |
| ·模板匹配法的基本原理 | 第41-43页 |
| ·模板匹配法在PCB 定位标志识别中的应用 | 第43-46页 |
| ·模板匹配的实验结果 | 第46-47页 |
| ·倾斜角度的计算 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 5 PCB V 割机视觉检测系统软件设计 | 第50-55页 |
| ·PCB V 割机视觉检测系统软件设计 | 第50-53页 |
| ·图像采集程序 | 第50-52页 |
| ·图像处理程序 | 第52-53页 |
| ·PCB V 割机系统架构 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 6 结论与展望 | 第55-57页 |
| ·论文总结 | 第55-56页 |
| ·研究展望 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 附录:作者在攻读硕士学位期间发表的论文和参与的科研情况 | 第62-63页 |
| 独创性声明 | 第63页 |
| 学位论文版权使用授权书 | 第63页 |