基于机器视觉技术的电路检测与实现
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·电路板检测技术的发展及研究概况 | 第7-10页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第10页 |
| ·论文的章结安排 | 第10-11页 |
| 第二章 检测电路板的数字图像处理基础 | 第11-20页 |
| ·数字图像的表示 | 第11页 |
| ·数字图像的特征 | 第11-12页 |
| ·颜色特征 | 第11-12页 |
| ·形状和结构特征 | 第12页 |
| ·图像的增强 | 第12-13页 |
| ·直方图均衡化 | 第12-13页 |
| ·图像滤波 | 第13页 |
| ·灰度阈值分割 | 第13-14页 |
| ·边缘检测 | 第14-16页 |
| ·一阶微分算子 | 第14-15页 |
| ·二阶微分算子 | 第15-16页 |
| ·哈夫(Hough)变换 | 第16-17页 |
| ·二值形态学运算 | 第17-18页 |
| ·标注图像连接分量 | 第18-20页 |
| ·像素的邻接 | 第18-19页 |
| ·连接分量的标注 | 第19-20页 |
| 第三章 电路板焊点的检测 | 第20-32页 |
| ·焊点图像的获取 | 第20-21页 |
| ·电路板定位圆的提取 | 第21-22页 |
| ·图像的旋转 | 第22-23页 |
| ·标准焊点特征的提取 | 第23-26页 |
| ·图像的预处理 | 第23-25页 |
| ·图像的二值化及特征的选取 | 第25-26页 |
| ·利用彩色分量的r分量提取特征 | 第26页 |
| ·焊点的缺陷检测及标记 | 第26-30页 |
| ·待检测电路板的配准 | 第26-28页 |
| ·电路板焊点缺陷的检测 | 第28-29页 |
| ·焊点缺陷的标记 | 第29-30页 |
| ·焊点检测方法总结 | 第30-32页 |
| 第四章 电路板元件的检测 | 第32-44页 |
| ·标准电路板图像的定位 | 第32-33页 |
| ·元件的特征信息提取与检测 | 第33-43页 |
| ·DIP开关的特征信息提取及检测 | 第33-36页 |
| ·电容与排阻的特征提取与检测 | 第36-38页 |
| ·IC片特征信息提取与检测 | 第38-41页 |
| ·插件的特征提取及检测 | 第41-43页 |
| ·缺陷电路板检测结果 | 第43页 |
| ·元件检测总结 | 第43-44页 |
| 第五章 元件标称值的识别 | 第44-51页 |
| ·字符识别方法分类 | 第44-45页 |
| ·人工神经网络概述 | 第45-46页 |
| ·神经元模型 | 第46-47页 |
| ·BP神经网络 | 第47页 |
| ·字符特征提取 | 第47-48页 |
| ·BP神经网络的构造 | 第48-50页 |
| ·样本选取及实验结果 | 第50-51页 |
| 结论 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 发表论文 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
