摘要 | 第4-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
第一章 绪论 | 第15-41页 |
1.1 研究背景与意义 | 第15-16页 |
1.2 三维图像处理与分析技术及其应用 | 第16-23页 |
1.2.1 三维图像基本概念 | 第16-18页 |
1.2.2 CT基本原理 | 第18-19页 |
1.2.3 PCB及其三维CT图像 | 第19-23页 |
1.3 国内外研究现状 | 第23-38页 |
1.3.1 CT三维图像处理与分析现状 | 第23-36页 |
1.3.2 PCB三维CT图像处理与分析现状 | 第36-38页 |
1.4 本文主要工作及创新点 | 第38-40页 |
1.5 文章结构 | 第40-41页 |
第二章 PCB三维CT图像直方图增强 | 第41-77页 |
2.1 引言 | 第41-44页 |
2.1.1 低对比度PCB三维CT图像成因及其表现 | 第41-43页 |
2.1.2 直方图均衡及其改进算法 | 第43-44页 |
2.2 基于直方图峰值的双直方图均衡算法 | 第44-51页 |
2.2.1 算法设计 | 第44-46页 |
2.2.2 算法分析 | 第46-48页 |
2.2.3 实验结果与分析 | 第48-51页 |
2.3 基于灰度和灰度距离双加权的直方图均衡算法 | 第51-63页 |
2.3.1 算法设计与分析 | 第52-53页 |
2.3.2 参数选择讨论与分析 | 第53-60页 |
2.3.3 实验结果与分析 | 第60-63页 |
2.4 低亮度、低对比度三维CT图像的变权累积直方图增强 | 第63-75页 |
2.4.1 算法设计与分析 | 第64-66页 |
2.4.2 参数选择讨论与分析 | 第66-70页 |
2.4.3 实验结果与分析 | 第70-75页 |
2.5 本章小结 | 第75-77页 |
第三章 PCB三维CT图像谱分割 | 第77-111页 |
3.1 引言 | 第77-81页 |
3.2 谱聚类分割 | 第81-84页 |
3.2.1 基本原理 | 第81页 |
3.2.2 经典的谱聚类SM算法 | 第81-83页 |
3.2.3 SM谱聚类算法的讨论 | 第83-84页 |
3.3 基于区域均值直方图的谱分割 | 第84-91页 |
3.3.1 算法描述 | 第84-86页 |
3.3.2 算法性能分析 | 第86-88页 |
3.3.3 实验验证 | 第88-91页 |
3.4 基于灰度直方图加权的谱分割 | 第91-103页 |
3.4.1 度矩阵元素变系数加权 | 第91-93页 |
3.4.2 算法描述 | 第93-94页 |
3.4.3 算法性能分析 | 第94-95页 |
3.4.4 实验验证 | 第95-103页 |
3.5 基于区域均值直方图加权的谱分割 | 第103-110页 |
3.5.1 算法描述 | 第104-105页 |
3.5.2 算法性能分析 | 第105页 |
3.5.3 实验验证 | 第105-110页 |
3.6 本章小结 | 第110-111页 |
第四章 PCB三维CT图像中的金属要素检测 | 第111-143页 |
4.1 引言 | 第111页 |
4.2 基于电路层中心平面定位的几何形变矫正 | 第111-123页 |
4.2.1 PCB翘曲现象及其对导线检测的影响 | 第112-113页 |
4.2.2 曲面重构基本方法 | 第113-118页 |
4.2.3 基于电路层中心平面定位的几何形变矫正 | 第118-123页 |
4.3 基于三维形态学的PCB三维CT图像金属要素检测方法 | 第123-134页 |
4.3.1 基于三维形态学的PCB三维CT图像过孔检测算法 | 第124-127页 |
4.3.2 基于方向分解的自适应形态学三维导线检测算法 | 第127-134页 |
4.4 PCB三维CT图像金属伪影区域的PCB金属要素检测 | 第134-141页 |
4.4.1 PCB金属要素在金属伪影区域中的图像特征 | 第134-137页 |
4.4.2 基于电路连通关系的金属伪影区域PCB金属要素检测 | 第137-138页 |
4.4.3 实验结果与分析 | 第138-141页 |
4.5 本章小结 | 第141-143页 |
第五章 总结与展望 | 第143-147页 |
5.1 本文工作总结 | 第143-145页 |
5.2 研究工作展望 | 第145-147页 |
致谢 | 第147-149页 |
参考文献 | 第149-159页 |
作者简历 | 第159-160页 |