基于机器视觉的表贴芯片缺陷检测系统的研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4页 |
| 1 绪论 | 第7-13页 |
| 1.1 机器视觉理论及其研究现状 | 第7-9页 |
| 1.1.1 机器视觉理论 | 第7-8页 |
| 1.1.2 机器视觉研究现状 | 第8-9页 |
| 1.2 论文研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第11-13页 |
| 2 表贴芯片种类及缺陷分类 | 第13-19页 |
| 2.1 芯片封装技术 | 第13页 |
| 2.2 芯片的基本类型及发展状况 | 第13-15页 |
| 2.3 表面贴装芯片的外观缺陷 | 第15-17页 |
| 2.4 本章小结 | 第17-19页 |
| 3 图像预处理算法研究 | 第19-41页 |
| 3.1 图像灰度化 | 第19-20页 |
| 3.2 图像增强 | 第20-22页 |
| 3.2.1 直方图 | 第20-21页 |
| 3.2.2 直方图均衡化 | 第21-22页 |
| 3.3 图像滤波 | 第22-26页 |
| 3.3.1 均值滤波 | 第23页 |
| 3.3.2 改进的中值滤波算法 | 第23-25页 |
| 3.3.3 滤波算法仿真分析 | 第25-26页 |
| 3.4 边缘检测 | 第26-39页 |
| 3.4.1 边缘的定义及类型 | 第26-27页 |
| 3.4.2 传统边缘检测算法 | 第27-29页 |
| 3.4.3 改进的Canny边缘检测算法 | 第29-31页 |
| 3.4.4 改进的蚁群图像边缘检测算法 | 第31-38页 |
| 3.4.5 边缘检测算法实验分析 | 第38-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-41页 |
| 4 芯片缺陷检测技术研究 | 第41-57页 |
| 4.1 芯片定位 | 第41-42页 |
| 4.2 芯片引脚数据测量 | 第42-49页 |
| 4.2.1 引脚数目的计算 | 第43-45页 |
| 4.2.2 引脚宽度和间距的计算 | 第45页 |
| 4.2.3 引脚长度计算 | 第45-49页 |
| 4.3 实验结果和精度分析 | 第49-56页 |
| 4.3.1 实验结果 | 第49-55页 |
| 4.3.2 精度分析 | 第55-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 5 芯片缺陷检测系统设计 | 第57-65页 |
| 5.1 表贴芯片缺陷检测系统的组成及工作原理 | 第57-58页 |
| 5.2 系统的硬件系统设计 | 第58-61页 |
| 5.2.1 相机的选择 | 第58-59页 |
| 5.2.2 镜头的选择 | 第59页 |
| 5.2.3 光源及照明方式的选择 | 第59-61页 |
| 5.3 系统的软件系统设计 | 第61-64页 |
| 5.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 6 总结与展望 | 第65-67页 |
| 6.1 总结 | 第65页 |
| 6.2 展望 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第73页 |
