| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-22页 |
| ·研究背景 | 第8-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·BGA 技术简介 | 第12-18页 |
| ·BGA 封装技术 | 第12-13页 |
| ·BGA 焊球的典型缺陷 | 第13-17页 |
| ·BGA 焊球缺陷的接收标准 | 第17-18页 |
| ·平板探测器简介 | 第18-21页 |
| ·技术比较 | 第18-19页 |
| ·性能比较 | 第19页 |
| ·稳定性比较 | 第19页 |
| ·发展空间比较 | 第19-21页 |
| ·本论文主要研究内容 | 第21-22页 |
| 第二章 BGA 射线图像预处理技术 | 第22-40页 |
| ·BGA 射线图像去噪方法 | 第22-32页 |
| ·线性低通滤波器 | 第23-25页 |
| ·中值滤波 | 第25-27页 |
| ·传统的全方位多级组合滤波 | 第27-30页 |
| ·基于熵算子边缘检测的多级组合滤波 | 第30-32页 |
| ·BGA 射线图像的增强 | 第32-39页 |
| ·空域变换增强 | 第33-35页 |
| ·模糊增强 | 第35-39页 |
| ·Pal 算法分析 | 第36-37页 |
| ·基于正弦隶属度函数的模糊增强方法 | 第37-38页 |
| ·模糊增强效果的度量 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第三章 BGA 射线图像分割算法 | 第40-57页 |
| ·边缘检测 | 第41-46页 |
| ·梯度算子 | 第41-43页 |
| ·拉普拉斯（Laplacian）算子 | 第43-44页 |
| ·LoG(Laplacian of Gaussian)算子 | 第44-45页 |
| ·基于边缘检测的阈值分割 | 第45-46页 |
| ·基于区域的图像分割 | 第46-55页 |
| ·Otsu 图像分割算法 | 第47-48页 |
| ·二维熵阈值分割算法 | 第48-51页 |
| ·基于模糊C 均值聚类分割算法 | 第51-55页 |
| ·FCM 算法 | 第51-53页 |
| ·FCM 算法的具体实现步骤为 | 第53-55页 |
| ·基于模糊C 均值聚类法和边缘检测法的阈值分割 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第四章 BGA 缺陷识别技术 | 第57-67页 |
| ·BGA 焊球特征的提取 | 第57-63页 |
| ·焊球定位 | 第57-58页 |
| ·轮廓提取与轮廓跟踪 | 第58-61页 |
| ·圆弧参数的最小二乘法计算 | 第61-63页 |
| ·缺陷特征的分析 | 第63-64页 |
| ·实验结果 | 第64-65页 |
| ·本章小结 | 第65-67页 |
| 第五章 总结与展望 | 第67-69页 |
| ·全文工作总结 | 第67页 |
| ·未来展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 研究生期间发表论文 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74页 |