BGA内部缺陷检测技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第9页 |
| ·BGA封装特点 | 第9-10页 |
| ·BGA缺陷检测系统组成 | 第10-12页 |
| ·BGA缺陷检测技术发展现状 | 第12-13页 |
| ·论文内容安排 | 第13-15页 |
| 2 基于偏微分方程的X射线图像降噪方法 | 第15-30页 |
| ·降噪方法综述 | 第15-16页 |
| ·传统降噪方法 | 第16-19页 |
| ·高斯滤波 | 第16页 |
| ·中值滤波 | 第16-17页 |
| ·均值滤波 | 第17-19页 |
| ·偏微分方程方法 | 第19-30页 |
| ·偏微分方程综述 | 第19页 |
| ·微分方程理论 | 第19-20页 |
| ·微分方程模型 | 第20-26页 |
| ·P-M模型 | 第21-22页 |
| ·全变分模型 | 第22-24页 |
| ·高阶偏微分扩散模型 | 第24-26页 |
| ·一种分数阶自适应扩散模型 | 第26-30页 |
| 3 基于模糊数学和非局部理论的图像分割方法 | 第30-49页 |
| ·分割方法综述 | 第30-31页 |
| ·图像边缘检测 | 第31-35页 |
| ·模糊C均值聚类方法 | 第35-37页 |
| ·模糊集理论 | 第35页 |
| ·FCM分割算法 | 第35-37页 |
| ·加权图像补丁的模糊C聚类 | 第37-41页 |
| ·图像补丁的权向量 | 第37-38页 |
| ·初始化聚类中心 | 第38-39页 |
| ·WIPFCM算法 | 第39-41页 |
| ·一种非局部自适应分割法 | 第41-45页 |
| ·非局部理论 | 第41-42页 |
| ·非局部方法的改进 | 第42-45页 |
| ·非局部自适应阈值基准点 | 第42-44页 |
| ·非局部自适应阈值矩阵 | 第44-45页 |
| ·形态学图像处理 | 第45-49页 |
| ·图像形态学基本操作 | 第45-47页 |
| ·开运算与闭运算 | 第47-49页 |
| 4 BGA缺陷特征提取与识别 | 第49-65页 |
| ·图像识别方法综述 | 第49-51页 |
| ·BGA缺陷分类 | 第51-52页 |
| ·BGA缺陷特征提取 | 第52-57页 |
| ·焊球目标定位 | 第53-55页 |
| ·焊球轮廓信息提取 | 第55-57页 |
| ·基于决策树理论的缺陷类型识别 | 第57-62页 |
| ·决策树基本概念 | 第57-58页 |
| ·决策树分类及特点 | 第58页 |
| ·决策树分类器设计 | 第58-62页 |
| ·缺陷识别结果 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-65页 |
| 5 本文工作总结与展望 | 第65-67页 |
| ·工作总结 | 第65-66页 |
| ·未来工作展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 攻读硕士学位期间撰写的论文及科研成果 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
