基于机器视觉的开发板表面缺陷检测技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 机器视觉技术 | 第10-13页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文主要研究内容及章节安排 | 第13-15页 |
| 第二章 缺陷检测系统总体方案设计 | 第15-23页 |
| 2.1 系统总体框架 | 第15-16页 |
| 2.2 系统设计难点 | 第16页 |
| 2.3 主要硬件结构设计 | 第16-19页 |
| 2.3.1 工业相机选择 | 第16-17页 |
| 2.3.2 镜头选择 | 第17-18页 |
| 2.3.3 光源系统的设计 | 第18-19页 |
| 2.4 软件总体设计 | 第19-21页 |
| 2.4.1 软件结构 | 第19-20页 |
| 2.4.2 开发平台简介 | 第20-21页 |
| 2.5 本章小结 | 第21-23页 |
| 第三章 开发板图像校正与预处理方法 | 第23-37页 |
| 3.1 图像校正 | 第23-28页 |
| 3.1.1 相机成像模型 | 第23-27页 |
| 3.1.2 图像校正实验 | 第27-28页 |
| 3.2 图像预处理 | 第28-35页 |
| 3.2.1 灰度变换 | 第28-29页 |
| 3.2.2 图像增强 | 第29-31页 |
| 3.2.3 图像去噪 | 第31-34页 |
| 3.2.4 数学形态学 | 第34-35页 |
| 3.3 本章小结 | 第35-37页 |
| 第四章 开发板缺陷识别方法研究 | 第37-49页 |
| 4.1 图像匹配算法与部件缺失检测 | 第37-44页 |
| 4.1.1 基于特征的图像匹配 | 第37-39页 |
| 4.1.2 基于灰度的图像匹配 | 第39-40页 |
| 4.1.3 基于NIVision的模板匹配算法 | 第40-42页 |
| 4.1.4 改进的模板匹配算法 | 第42-44页 |
| 4.2 芯片焊接缺陷检测 | 第44-47页 |
| 4.2.1 图像分割 | 第45-46页 |
| 4.2.2 特征提取 | 第46-47页 |
| 4.3 本章小结 | 第47-49页 |
| 第五章 缺陷检测系统实现 | 第49-57页 |
| 5.1 各模块设计过程 | 第49-53页 |
| 5.1.1 图像采集模块 | 第49-50页 |
| 5.1.2 部件缺失检测模块 | 第50-51页 |
| 5.1.3 芯片焊接缺陷检测模块 | 第51-52页 |
| 5.1.4 数据库接口设计 | 第52-53页 |
| 5.2 缺陷检测实验 | 第53-55页 |
| 5.3 本章小结 | 第55-57页 |
| 第六章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 6.1 研究总结 | 第57-58页 |
| 6.2 研究展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 攻读硕士学位期间所获得的研究成果 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
