基于图像处理的PCB焊点定位研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 PCB图像处理研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本文研究工作和组织架构 | 第12-14页 |
| 1.3.1 本文主要研究工作 | 第12-13页 |
| 1.3.2 本文的组织架构 | 第13-14页 |
| 第2章 计算机视觉检测定位系统原理 | 第14-18页 |
| 2.1 计算机视觉系统概述 | 第14-16页 |
| 2.2 计算机视觉PCB焊点检测定位系统的构成 | 第16-17页 |
| 2.3 本章小结 | 第17-18页 |
| 第3章 图像预处理算法 | 第18-38页 |
| 3.1 倾斜度校正方法 | 第18-21页 |
| 3.1.1 傅里叶变换法 | 第18-19页 |
| 3.1.2 投影法 | 第19-20页 |
| 3.1.3 K—近邻聚类法 | 第20页 |
| 3.1.4 拉东变换法 | 第20-21页 |
| 3.2 图像降噪和增强算法 | 第21-26页 |
| 3.2.1 数字图像去噪典型算法 | 第21-24页 |
| 3.2.2 数字图像增强典型算法 | 第24-26页 |
| 3.3 图像色彩空间模型 | 第26-30页 |
| 3.3.1 RGB色彩模型 | 第27-28页 |
| 3.3.2 HSV色彩空间模型 | 第28-29页 |
| 3.3.3 YUV色彩空间模型 | 第29-30页 |
| 3.4 数学形态学处理方法 | 第30-36页 |
| 3.4.1 数学形态学的基本思想 | 第30-31页 |
| 3.4.2 二值数学形态学 | 第31-33页 |
| 3.4.3 数学形态学运算的应用 | 第33-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-38页 |
| 第4章 PCB板图像的预处理 | 第38-52页 |
| 4.1 PCB图像特性分析和预处理方法 | 第38-39页 |
| 4.2 PCB板图像倾斜度校正 | 第39-43页 |
| 4.2.1 倾斜度分析 | 第39-40页 |
| 4.2.2 倾斜度检测与校正 | 第40-43页 |
| 4.3 PCB板图像降噪和增强 | 第43-44页 |
| 4.4 PCB板单通道图像的形态学处理 | 第44-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 焊点圆盘检测定位方法研究 | 第52-62页 |
| 5.1 基于霍夫变换的焊点圆盘检测定位 | 第52-55页 |
| 5.2 基于最小二乘拟合的焊点圆检测定位 | 第55-57页 |
| 5.3 实验结果和性能分析 | 第57-60页 |
| 5.4 本章小结 | 第60-62页 |
| 第6章 结论和展望 | 第62-64页 |
| 6.1 全文总结 | 第62-63页 |
| 6.2 论文展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-70页 |
| 攻读硕士期间已发表的论文 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
