基于机器视觉的集成芯片基板定位技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 致谢 | 第7-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-17页 |
| ·课题背景 | 第13-15页 |
| ·机器视觉的定义及特点 | 第13-14页 |
| ·机器视觉在半导体生产制造中的应用 | 第14-15页 |
| ·课题的来源 | 第15-16页 |
| ·论文的研究内容 | 第16-17页 |
| 第二章 基板定位系统的硬件组成 | 第17-31页 |
| ·机器视觉系统概述 | 第17页 |
| ·基板定位系统 | 第17-18页 |
| ·相机 | 第18-21页 |
| ·CCD相机的原理 | 第18-19页 |
| ·CCD相机的分类 | 第19页 |
| ·CCD相机的主要参数 | 第19-20页 |
| ·CCD相机的选择 | 第20-21页 |
| ·光学系统（镜头） | 第21-25页 |
| ·镜头的主要参数 | 第22-24页 |
| ·镜头的选择 | 第24-25页 |
| ·图像采集卡 | 第25-26页 |
| ·光源及光源控制器 | 第26-30页 |
| ·LED及其优点 | 第26-27页 |
| ·照明方式 | 第27-28页 |
| ·光源的选择 | 第28-29页 |
| ·光源控制器 | 第29-30页 |
| ·视觉系统实验平台搭载 | 第30页 |
| ·本章小节 | 第30-31页 |
| 第三章 基板定位系统的图像处理相关理论 | 第31-43页 |
| ·图像处理简介 | 第31页 |
| ·图像滤波 | 第31-36页 |
| ·数学形态学滤波 | 第31-33页 |
| ·均值滤波算法 | 第33页 |
| ·中值滤波算法 | 第33-35页 |
| ·高斯平滑滤波算法 | 第35-36页 |
| ·图像匹配 | 第36-37页 |
| ·图像匹配技术的发展 | 第36页 |
| ·图像匹配的分类 | 第36-37页 |
| ·常见的图像匹配方法 | 第37-42页 |
| ·基于灰度的匹配方法 | 第37-39页 |
| ·基于特征的匹配方法 | 第39-42页 |
| ·本章小节 | 第42-43页 |
| 第四章 基板定位系统的软件设计 | 第43-53页 |
| ·OPEN EVISION~(TM)介绍 | 第43-44页 |
| ·Open eVision~(TM)特点 | 第43页 |
| ·Open eVision~(TM)组成 | 第43-44页 |
| ·软件设计 | 第44-51页 |
| ·图像采集模块 | 第44-46页 |
| ·图像处理模块 | 第46-49页 |
| ·参数设置模块 | 第49-50页 |
| ·光源控制模块 | 第50-51页 |
| ·程序流程 | 第51-52页 |
| ·调试模式 | 第51-52页 |
| ·工作模式 | 第52页 |
| ·本章小节 | 第52-53页 |
| 第五章 结论和展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第57-58页 |
