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基于中间尺度微小构件机器视觉检测技术研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第11-16页
    1.1 研究背景、意义第11页
    1.2 机器视觉概述第11-12页
    1.3 中间尺度视觉检测第12-13页
    1.4 微视觉检测国内外研究现状第13-14页
    1.5 微视觉检测发展趋势第14-15页
    1.6 研究内容第15页
    1.7 本章小结第15-16页
第2章 微视觉系统不均匀校正、镜头畸变校正与去噪第16-40页
    2.1 显微系统成像原理第16页
    2.2 微视觉测量系统校正第16-24页
        2.2.1 不均匀校正第16-20页
        2.2.2 镜头畸变校正第20-24页
    2.3 图像噪声第24-26页
        2.3.1 噪声分类第25页
        2.3.2 常见噪声第25-26页
    2.4 图像滤波第26-30页
        2.4.1 空间域滤波第26-29页
        2.4.2 变换域去噪第29-30页
    2.5 去噪效果评价第30-31页
    2.6 针对微小构件椒盐噪声的加权均值滤波算法设计第31-39页
        2.6.1 椒盐噪声分析第31页
        2.6.2 噪声检测与标记第31-32页
        2.6.3 直方图第32-33页
        2.6.4 空间临近度和灰度相关度第33-35页
        2.6.5 本文算法第35-36页
        2.6.6 算法流程第36页
        2.6.7 实验及结果分析第36-39页
    2.7 本章小结第39-40页
第3章 图像边缘检测第40-54页
    3.1 一阶微分算子第41-43页
    3.2 二阶微分算子第43-44页
    3.3 Canny算子第44-45页
    3.4 SUSAN特征检测算子第45-46页
    3.5 形态学边缘检测第46-47页
    3.6 中间尺度图像特点第47页
    3.7 常用边缘检测算法实验与分析第47-48页
    3.8 改进的canny边缘检测第48-53页
        3.8.1 传统Canny检测存在的问题第48页
        3.8.2 去噪第48页
        3.8.3 σ的求解第48-49页
        3.8.4 图像分块与阈值设置第49-51页
        3.8.5 实验与分析第51-53页
    3.9 本章小结第53-54页
第4章 亚像素定位第54-71页
    4.1 常用亚像素定位法第54-60页
        4.1.1 矩的亚像素定位第54-56页
        4.1.2 插值法第56-58页
        4.1.3 拟合法亚像素定位第58-60页
    4.2 Hough变换识别常见轮廓第60-61页
        4.2.1 Hough变换检测直线第60页
        4.2.2 Hough变换检测圆第60-61页
    4.3 常见轮廓的拟合第61-62页
    4.4 本文对直线、圆的亚像素检测第62-69页
        4.4.1 图像边缘分析第62页
        4.4.2 一维边缘的亚像素定位第62-63页
        4.4.3 二维边缘的亚像素定位第63-64页
        4.4.4 插值点的灰度值计算第64-66页
        4.4.5 直线和圆的曲线拟合第66-67页
        4.4.6 边缘亚像素检测步骤第67页
        4.4.7 实验第67-69页
    4.5 本章小结第69-71页
第5章 芯片视觉检测第71-84页
    5.1 检测对象第71-72页
    5.2 视觉检测系统第72-73页
    5.3 标定第73-75页
    5.4 图像处理第75-78页
        5.4.1 感兴趣区域的提取第75-76页
        5.4.2 图像去噪第76页
        5.4.3 轮廓提取第76-78页
        5.4.4 芯片参数第78页
    5.5 芯片检测系统第78-83页
    5.6 本章小结第83-84页
第6章 总结与展望第84-86页
    6.1 总结第84页
    6.2 下一步工作第84-86页
致谢第86-87页
参考文献第87-91页
附录第91页

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