基于机器视觉的PCB工业在线检测系统研究
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9页 |
| 第一章 绪论 | 第13-17页 |
| 1.1 课题研究的背景 | 第13-14页 |
| 1.2 机器视觉检测技术综述 | 第14-15页 |
| 1.3 PCB检测技术研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3.1 国外PCB检测技术发展现状 | 第15页 |
| 1.3.2 国内PCB检测技术发展现状 | 第15-16页 |
| 1.4 论文的研究内容 | 第16页 |
| 1.5 具体章节安排 | 第16-17页 |
| 第二章 系统性能影响因素分析 | 第17-31页 |
| 2.1 系统关键设备构成 | 第17-18页 |
| 2.2 照明系统的影响 | 第18-23页 |
| 2.2.1 光源类型的影响 | 第18-19页 |
| 2.2.2 光源应考虑的系统特性 | 第19-21页 |
| 2.2.3 照明方式的影响 | 第21-23页 |
| 2.3 成像系统的影响 | 第23-29页 |
| 2.3.1 镜头 | 第24-25页 |
| 2.3.2 传感器的影响 | 第25-28页 |
| 2.3.3 景深的影响 | 第28-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 PCB检测的图像处理基础 | 第31-49页 |
| 3.1 图像预处理 | 第31-40页 |
| 3.1.1 图像平滑 | 第31-34页 |
| 3.1.2 对比度增强 | 第34-37页 |
| 3.1.3 图像锐化 | 第37-40页 |
| 3.1.4 结合PCB图像采用的预处理方法 | 第40页 |
| 3.2 图像分割 | 第40-45页 |
| 3.2.1 阈值分割 | 第40-42页 |
| 3.2.2 图像边缘检测与提取 | 第42-45页 |
| 3.3 数学形态学处理 | 第45-47页 |
| 3.4 本章小结 | 第47-49页 |
| 第四章 PCB工业在线检测 | 第49-75页 |
| 4.1 PCB图像的定位及算法实现 | 第49-54页 |
| 4.1.1 模板匹配 | 第49-51页 |
| 4.1.2 基于Harris角点特征的图像配准 | 第51-54页 |
| 4.1.3 结合PCB图像采用的匹配方法 | 第54页 |
| 4.2 PCB线路检测 | 第54-66页 |
| 4.2.1 短路、断路缺陷检测 | 第54-57页 |
| 4.2.2 毛刺、缺损缺陷检测 | 第57-63页 |
| 4.2.3 线宽线距检测 | 第63-66页 |
| 4.3 电子元器件的缺陷检测 | 第66-69页 |
| 4.3.1 贴片电容缺陷检测 | 第66-68页 |
| 4.3.2 芯片极性检测 | 第68-69页 |
| 4.4 差影法 | 第69-70页 |
| 4.5 电阻阻值字符识别 | 第70-73页 |
| 4.6 本章小结 | 第73-75页 |
| 第五章 总结与展望 | 第75-77页 |
| 致谢 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 附录 | 第83页 |
