COG中的ACF粒子光学自动检测技术研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 COG技术原理 | 第11-13页 |
| 1.3 ACF粒子检测方法 | 第13-14页 |
| 1.4 本文研究的内容 | 第14-16页 |
| 第二章 ACF粒子检测系统 | 第16-25页 |
| 2.1 检测系统总体框架 | 第16-17页 |
| 2.2 系统模块分析 | 第17-23页 |
| 2.2.1 采图模块 | 第17-19页 |
| 2.2.2 运动控制模块 | 第19页 |
| 2.2.3 软件模块 | 第19-23页 |
| 2.3 系统结构图 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小节 | 第24-25页 |
| 第三章 ACF粒子图预处理 | 第25-49页 |
| 3.1 粒子图像预处理流程 | 第25-26页 |
| 3.2 彩色图转灰度图 | 第26-27页 |
| 3.3 粒子区域的自动定位 | 第27-33页 |
| 3.3.1 模板匹配算法 | 第28-29页 |
| 3.3.2 图像二值化 | 第29-31页 |
| 3.3.3 十字定位图形的提取 | 第31-33页 |
| 3.4 引脚区域的自动分割 | 第33-37页 |
| 3.4.1 基于灰度投影分割引脚 | 第33-34页 |
| 3.4.2 基于图像均方差分割引脚 | 第34-37页 |
| 3.5 图像失真的粒子区域校正和图像的缩放 | 第37-43页 |
| 3.5.1 粒子区域校正 | 第37-39页 |
| 3.5.2 图像的缩放 | 第39-43页 |
| 3.6 图像去噪 | 第43-46页 |
| 3.6.1 均值去噪 | 第43-45页 |
| 3.6.2 中值去噪 | 第45页 |
| 3.6.3 均值去噪和中值去噪结果分析 | 第45-46页 |
| 3.7 图像光照不均的校正 | 第46-48页 |
| 3.8 本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 ACF粒子检测算法 | 第49-79页 |
| 4.1 基于局部极值的检测算法 | 第49-57页 |
| 4.1.1 基于最小二乘法的局部极值检测 | 第51-54页 |
| 4.1.2 基于邻域范围的最大值选取方法 | 第54-55页 |
| 4.1.3 局部极值法的流程 | 第55-57页 |
| 4.2 基于粒子区域面积的检测算法 | 第57-73页 |
| 4.2.1 基于光照方向的差值法增强粒子特征 | 第57-59页 |
| 4.2.2 粒子区域面积和粒子个数关系 | 第59-60页 |
| 4.2.3 基于图像形态学的去噪 | 第60-63页 |
| 4.2.4 基于图论遍历算法的连通区域标记 | 第63-68页 |
| 4.2.5 粒子区域面积和边缘的计算方法 | 第68-70页 |
| 4.2.6 粒子区域面积检测算法流程 | 第70-71页 |
| 4.2.7 基于粒子区域面积算法的适应性分析 | 第71-73页 |
| 4.3 模板匹配检测粒子 | 第73页 |
| 4.4 算法的加速 | 第73-78页 |
| 4.4.1 线程池原理 | 第74-77页 |
| 4.4.2 算法加速结果 | 第77-78页 |
| 4.5 本章小结 | 第78-79页 |
| 第五章 实验结果及分析 | 第79-86页 |
| 5.1 实验结果 | 第79-82页 |
| 5.2 结果分析 | 第82-86页 |
| 第六章 总结及展望 | 第86-88页 |
| 6.1 论文总结 | 第86页 |
| 6.2 工作展望 | 第86-88页 |
| 致谢 | 第88-89页 |
| 参考文献 | 第89-93页 |
| 攻读硕士期间的研究成果 | 第93-94页 |
