基于CMOS传感器的基片图像识别系统的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·机器视觉的发展和应用 | 第9-12页 |
| ·机器视觉概述 | 第9-10页 |
| ·机器视觉技术的发展 | 第10-11页 |
| ·机器视觉的应用 | 第11-12页 |
| ·CMOS 图像传感器 | 第12-13页 |
| ·CMOS 图像传感器概述 | 第12-13页 |
| ·CMOS 图像传感器的应用 | 第13页 |
| ·研究内容和意义 | 第13-15页 |
| ·研究内容 | 第13-14页 |
| ·研究意义 | 第14-15页 |
| 第二章 基片图像识别系统硬件设计 | 第15-22页 |
| ·基片图像识别系统总体概述 | 第15-16页 |
| ·基片图像识别系统的硬件 | 第16-21页 |
| ·工业相机 | 第16-18页 |
| ·镜头 | 第18-19页 |
| ·光源 | 第19-21页 |
| ·图像采集卡 | 第21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 基片图像识别中的数字图像处理技术 | 第22-45页 |
| ·数字图像处理技术概述 | 第22页 |
| ·图像预处理 | 第22-31页 |
| ·图像平滑 | 第22-26页 |
| ·图像增强 | 第26-29页 |
| ·图像锐化 | 第29-30页 |
| ·采用的图像预处理方法 | 第30-31页 |
| ·图像分割 | 第31-33页 |
| ·图像二值化 | 第31-32页 |
| ·直方图阈值选择 | 第32-33页 |
| ·边缘检测 | 第33-39页 |
| ·一阶微分算子 | 第34-37页 |
| ·LoG 算子 | 第37页 |
| ·Canny 算子 | 第37-39页 |
| ·各种边缘检测算子的效果比较 | 第39页 |
| ·亚像素细分算法 | 第39-44页 |
| ·亚像素细分算法的原理 | 第40页 |
| ·空间矩亚像素算法 | 第40-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 基片图像识别系统软件设计与实现 | 第45-55页 |
| ·基片图像识别系统软件设计 | 第45-47页 |
| ·基片图像识别系统总体模块 | 第45-46页 |
| ·基片图像识别系统图像数据采集 | 第46页 |
| ·基片图像识别系统的标定 | 第46-47页 |
| ·基片图像识别系统实现 | 第47-53页 |
| ·系统开发平台选择 | 第47-48页 |
| ·基片图像识别系统的用户界面 | 第48-49页 |
| ·基片尺寸计算 | 第49-53页 |
| ·尺寸测量结果 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-57页 |
| ·课题总结 | 第55-56页 |
| ·前景和展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第61页 |
