| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第14-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14-16页 |
| 1.2 国内外的研究状况 | 第16-19页 |
| 1.3 本文课题来源及主要工作 | 第19-21页 |
| 第二章 PCB自动光学检测系统构成 | 第21-34页 |
| 2.1 设备类别 | 第21-23页 |
| 2.2 硬件系统组成 | 第23-29页 |
| 2.2.1 工业相机 | 第23-24页 |
| 2.2.2 图像采集板卡 | 第24-26页 |
| 2.2.3 光学子系统 | 第26-27页 |
| 2.2.4 光源 | 第27-29页 |
| 2.3 软件系统组成 | 第29-33页 |
| 2.3.1 PCB自动光学检测的软件类型 | 第29-33页 |
| 2.3.1.1 测量 | 第29-32页 |
| 2.3.1.2 缺陷检测 | 第32-33页 |
| 2.4 PCB自动光学检测中的基础算法 | 第33-34页 |
| 第三章 彩色图像降噪算法研究 | 第34-47页 |
| 3.1 图像降噪介绍 | 第34-39页 |
| 3.1.1 研究现状 | 第34-35页 |
| 3.1.2 图像降噪算法 | 第35-39页 |
| 3.1.2.1 噪声的来源 | 第35-36页 |
| 3.1.2.2 降噪算法目标 | 第36页 |
| 3.1.2.3 线性滤波 | 第36-37页 |
| 3.1.2.4 小波方法 | 第37-38页 |
| 3.1.2.5 各向异性扩散滤波方法 | 第38页 |
| 3.1.2.6 Bilateral滤波 | 第38-39页 |
| 3.2 PCB自动光学检测中的图像降噪 | 第39-47页 |
| 3.2.1 焊盘彩色图像的噪声问题 | 第39-41页 |
| 3.2.2 基于颜色空间理论的解决方案 | 第41-43页 |
| 3.2.3 彩色Bilateral滤波器在PCB缺陷检测中的应用 | 第43-47页 |
| 第四章 亚像素边缘检测自动补偿算法研究 | 第47-76页 |
| 4.1 边缘检测的研究现状 | 第47页 |
| 4.2 边缘检测简介 | 第47-54页 |
| 4.2.1 边缘检测的理论基础 | 第47-50页 |
| 4.2.2 Deriche的Canny改进算法 | 第50-53页 |
| 4.2.3 边缘检测滤波器的加速算法 | 第53-54页 |
| 4.3 边缘检测算子分析 | 第54-58页 |
| 4.3.1 微分边缘检测算子 | 第54-55页 |
| 4.3.2 差分边缘检测滤波器的特性 | 第55页 |
| 4.3.3 边缘检测算子对微分算子的近似效果 | 第55-57页 |
| 4.3.4 总结 | 第57-58页 |
| 4.4 远心光学测量系统的边缘检测算法 | 第58-76页 |
| 4.4.1 双远心测量系统 | 第58-63页 |
| 4.4.2 双远心测量中的高精度边缘检测问题 | 第63-67页 |
| 4.4.2.1 亚像素边缘检测的问题 | 第63-65页 |
| 4.4.2.2 图像采样对边缘检测的影响 | 第65-67页 |
| 4.4.3 真实亚像素检测的自动补偿方法研究 | 第67-76页 |
| 4.4.3.1 监督学习 | 第68-69页 |
| 4.4.3.2 亚像素边缘检测的学习模型 | 第69-71页 |
| 4.4.3.3 学习模型的训练数据集 | 第71-72页 |
| 4.4.3.4 补偿模型生成 | 第72-73页 |
| 4.4.3.5 补偿模效果分析 | 第73-74页 |
| 4.4.3.6 总结 | 第74-76页 |
| 第五章 成像系统标定及拼接算法研究 | 第76-113页 |
| 5.1 面阵系统标定算法的研究 | 第76-91页 |
| 5.1.1 相机模型及其参数 | 第76-79页 |
| 5.1.2 摄像机标定 | 第79-85页 |
| 5.1.2.1 线性标定法 | 第80-81页 |
| 5.1.2.2 非线性标定方法 | 第81页 |
| 5.1.2.3 两步标定法 | 第81-85页 |
| 5.1.3 摄像机标定实验及精度评价 | 第85-91页 |
| 5.1.3.1 实验准备 | 第85-87页 |
| 5.1.3.2 实验过程 | 第87页 |
| 5.1.3.3 标定结果 | 第87页 |
| 5.1.3.4 标定参数的准确度 | 第87-91页 |
| 5.2 线阵扫描系统的实时精密调校和标定技术 | 第91-100页 |
| 5.2.1 在PCB自动光学检测系统中的应用背景 | 第91-92页 |
| 5.2.2 线扫描系统结构及光机调校参数模型 | 第92-94页 |
| 5.2.2.1 线扫描机器视觉系统结构 | 第92页 |
| 5.2.2.2 测试参数模型 | 第92-94页 |
| 5.2.3 实时光机调校关键算法 | 第94-97页 |
| 5.2.3.1 阵列基准定位 | 第94-95页 |
| 5.2.3.2 X、Z夹角测试 | 第95-96页 |
| 5.2.3.3 X、Y夹角测试 | 第96-97页 |
| 5.2.3.4 运动速度与扫描速度同步 | 第97页 |
| 5.2.4 实验结果与分析 | 第97-100页 |
| 5.3 面阵系统亚像素级图像拼接技术研究 | 第100-113页 |
| 5.3.1 研究背景和现状 | 第100-102页 |
| 5.3.1.1 图像拼接在视觉检测中的应用 | 第100-101页 |
| 5.3.1.2 图像拼接的研究现状 | 第101页 |
| 5.3.1.3 本文方法概述 | 第101-102页 |
| 5.3.2 线路检测中亚像素拼接技术研究 | 第102-107页 |
| 5.3.2.1 亚像素拼接问题描述 | 第102页 |
| 5.3.2.2 运动平台的标定 | 第102-104页 |
| 5.3.2.3 全局光栅坐标系的建立 | 第104-106页 |
| 5.3.2.4 二维拼接 | 第106-107页 |
| 5.3.3 实验结果与分析 | 第107-110页 |
| 5.3.3.1 实验测试系统 | 第107页 |
| 5.3.3.2 标定的重复精度 | 第107-108页 |
| 5.3.3.3 图像的拼接精度 | 第108-110页 |
| 5.3.3.4 本方法的应用实例卫星接收天线电路的拼接 | 第110页 |
| 5.3.4 结论 | 第110-113页 |
| 第六章 大规模PCB通孔检测中位置搜索算法研究 | 第113-120页 |
| 6.1 基本原理 | 第114页 |
| 6.2 PCB孔查询算法 | 第114-115页 |
| 6.3 优化KD树 | 第115-116页 |
| 6.4 算法计算量分析 | 第116-117页 |
| 6.5 实验结果和总结 | 第117-119页 |
| 6.6 结论 | 第119-120页 |
| 第七章 总结及展望 | 第120-123页 |
| 7.1 本文研究结论 | 第120-122页 |
| 7.2 未来工作展望 | 第122-123页 |
| 致谢 | 第123-124页 |
| 参考文献 | 第124-135页 |
| 攻博期间取得的研究成果 | 第135-136页 |