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基于计算机微视觉的亚微米特征尺寸测量理论与实验研究

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
目录第9-12页
第一章 绪论第12-28页
    1.1 课题研究的背景、目的和意义第12-14页
        1.1.1 研究背景第12-13页
        1.1.2 研究目的和意义第13-14页
    1.2 光刻掩模板的线宽测量技术第14-16页
    1.3 计算机显微图像测量技术及其研究现状第16-25页
        1.3.1 计算机显微图像测量系统第16-21页
        1.3.2 计算机微视觉检测技术研究现状第21-23页
        1.3.3 显微图像测量的关键技术第23-25页
    1.4 论文主要研究工作与结构安排第25-28页
第二章 基于计算机视觉的亚微米特征尺寸测量第28-50页
    2.1 引言第28页
    2.2 亚微米级微结构形貌特征第28-31页
    2.3 亚微米尺寸微视觉测量基础第31-38页
        2.3.1 测量系统构成第31-33页
        2.3.2 测量系统的成像特性第33-37页
        2.3.3 测量原理第37-38页
    2.4 传统图像测量技术第38-48页
        2.4.1 滤波尺度选择第38-40页
        2.4.2 边缘检测方法第40-45页
        2.4.3 平均线宽测量第45-47页
        2.4.4 分析与改进第47-48页
    2.5 本章小结第48-50页
第三章 尺度优化的 Retinex 算法与显微图像增强第50-64页
    3.1 引言第50-51页
    3.2 传统图像增强技术第51-55页
        3.2.1 空域图像增强第51-52页
        3.2.2 频域图像增强第52-55页
    3.3 Retinex 图像增强技术第55-57页
        3.3.1 Retinex 理论第55-56页
        3.3.2 单尺度 Retinex 算法第56-57页
    3.4 尺度优化的 Retinex 算法第57-59页
        3.4.1 算法设计第57-59页
        3.4.2 算法仿真第59页
    3.5 微视觉图像增强结果与分析第59-62页
        3.5.1 Retinex 算法图像增强结果第59-61页
        3.5.2 图像增强算法对比分析第61-62页
    3.6 本章小结第62-64页
第四章 线纹中心定位算法与系统标定第64-84页
    4.1 引言第64页
    4.2 特定目标中线提取技术第64-65页
    4.3 线纹像素灰度轮廓脊化变换第65-67页
    4.4 基于矩的中轴线检测算法第67-70页
        4.4.1 矩不变理论及其几何意义第67-69页
        4.4.2 空间矩线条中心定位算法设计第69-70页
    4.5 线条定位算法测试第70-77页
        4.5.1 定位算法鲁棒性实验第70-72页
        4.5.2 定位精度评估实验第72-77页
    4.6 测量系统的标定第77-82页
        4.6.1 相机标定的方法第77-78页
        4.6.2 显微测量系统的成像模型第78-80页
        4.6.3 显微测量系统标定及实现第80-82页
    4.7 本章小结第82-84页
第五章 线纹显微图像边缘定位算法与线宽测量第84-116页
    5.1 引言第84-85页
    5.2 线纹显微图像的边缘特征分析第85-86页
    5.3 基于轴向邻域和差的边缘检测方法第86-101页
        5.3.1 区域一致性测度与方向信息测度第86-88页
        5.3.2 线纹中轴线方向角提取第88-89页
        5.3.3 轴向邻域和差计算公式第89-90页
        5.3.4 边缘检测原理第90-92页
        5.3.5 边缘检测实验第92-101页
    5.4 基于轴向邻域和差的亚像素边缘定位算法第101-107页
        5.4.1 轴向邻域和差法亚像素边缘定位原理第101-102页
        5.4.2 亚像素边缘定位实验第102-107页
    5.5 线宽测量及结果分析第107-115页
        5.5.1 线宽像素数测量第107-111页
        5.5.2 线宽测量结果及不确定度分析第111-115页
    5.6 本章小结第115-116页
总结与展望第116-118页
    1 主要工作和结论第116-117页
    2 创新点第117页
    3 工作展望第117-118页
参考文献第118-128页
攻读博士学位期间取得的研究成果第128-129页
致谢第129-130页
附件第130页

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