基于图像处理的PCB缺陷检测方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 课题研究的背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 论文的主要内容 | 第14-17页 |
| 1.3.1 论文研究内容 | 第14-15页 |
| 1.3.2 论文章节安排 | 第15-17页 |
| 第2章 系统原理及检测技术 | 第17-23页 |
| 2.1 系统总体结构及原理 | 第17-21页 |
| 2.1.1 系统基本原理 | 第17-19页 |
| 2.1.2 PCB缺陷检测算法的研究对象 | 第19-21页 |
| 2.2 基于图像处理的PCB缺陷检测关键技术分析 | 第21-22页 |
| 2.2.1 PCB图像配准技术 | 第21-22页 |
| 2.2.2 缺陷识别算法 | 第22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 PCB图像配准 | 第23-41页 |
| 3.1 图像匹配算法 | 第24-25页 |
| 3.2 经典SIFT算法 | 第25-28页 |
| 3.2.1 检测尺度空间中的极值点 | 第25-27页 |
| 3.2.2 精确确定关键点的位置和尺度 | 第27页 |
| 3.2.3 确定特征点的方向 | 第27页 |
| 3.2.4 生成特征点描述子 | 第27-28页 |
| 3.2.5 特征向量匹配 | 第28页 |
| 3.3 图像边缘类简化SIFT算法 | 第28-31页 |
| 3.3.1 边缘类的定义 | 第28-29页 |
| 3.3.2 局部几何不变矩的计算 | 第29页 |
| 3.3.3 边缘类提取 | 第29-30页 |
| 3.3.4 边缘类调整 | 第30-31页 |
| 3.4 对SIFT算法特征描述子的改进 | 第31-36页 |
| 3.4.1 改进原理 | 第31-34页 |
| 3.4.2 实验结果 | 第34-36页 |
| 3.5 电路板的几何校正 | 第36-40页 |
| 3.5.1 旋转校正 | 第37-38页 |
| 3.5.2 平移校正 | 第38-39页 |
| 3.5.3 实验结果 | 第39-40页 |
| 3.6 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 PCB缺陷检测 | 第41-71页 |
| 4.1 PCB板检测基础 | 第41-42页 |
| 4.2 图像预处理 | 第42-50页 |
| 4.2.1 滤波处理 | 第42-44页 |
| 4.2.2 阈值分割 | 第44-48页 |
| 4.2.3 数学形态学处理 | 第48-50页 |
| 4.3 对于裸板的缺陷检测 | 第50-62页 |
| 4.3.1 印刷电路板质量标准 | 第50-51页 |
| 4.3.2 PCB裸版检测概述 | 第51-52页 |
| 4.3.3 PCB裸板缺陷检测算法原理 | 第52-55页 |
| 4.3.4 缺陷特征提取 | 第55-56页 |
| 4.3.5 具体缺陷识别过程 | 第56-61页 |
| 4.3.6 实验结果 | 第61-62页 |
| 4.4 对于焊点的缺陷检测 | 第62-64页 |
| 4.4.1 焊点缺陷检测具体方法 | 第62-64页 |
| 4.4.2 检测结果 | 第64页 |
| 4.5 对于贴片元器件的缺陷检测 | 第64-70页 |
| 4.5.1 基于颜色特征的贴片电容缺陷检测 | 第64-68页 |
| 4.5.2 基于连通域提取的连焊缺陷检测 | 第68-69页 |
| 4.5.3 贴片电阻元器件检测 | 第69-70页 |
| 4.6 本章小结 | 第70-71页 |
| 第5章 结论与展望 | 第71-73页 |
| 5.1 结论 | 第71页 |
| 5.2 展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 致谢 | 第77页 |
