LED芯片检测系统视觉图像分析技术研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-22页 |
| ·课题来源及研究背景 | 第12-16页 |
| ·LED 产业背景 | 第12页 |
| ·视觉图像检测 | 第12-14页 |
| ·视觉图像处理分析方法 | 第14-15页 |
| ·研究意义 | 第15-16页 |
| ·LED 视觉检测任务 | 第16-17页 |
| ·LED 视觉图像的处理与分析 | 第17页 |
| ·图像分析的关键问题 | 第17-20页 |
| ·图像分割方法 | 第18-19页 |
| ·图像特征提取与分析 | 第19-20页 |
| ·特征描述 | 第20页 |
| ·研究目标和任务 | 第20页 |
| ·主要内容 | 第20-22页 |
| 第2章 LED 芯片图像特征分析 | 第22-36页 |
| ·图像与图像特征 | 第22-29页 |
| ·基于灰度的特征 | 第23-25页 |
| ·基于空间的特征 | 第25-26页 |
| ·形态特征 | 第26-29页 |
| ·LED 芯片图像特征 | 第29-35页 |
| ·LED 芯片灰度特征 | 第30-32页 |
| ·LED 芯片图像空间特征 | 第32页 |
| ·LED 芯片图像形态特征 | 第32-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 基于区域分割的特征提取方法 | 第36-49页 |
| ·图像分割概述 | 第36-37页 |
| ·基于阈值的图像分割 | 第37-39页 |
| ·Otsu 阈值分割 | 第37-38页 |
| ·Otsu 双阈值分割 | 第38-39页 |
| ·基于分水岭思想的图像分割 | 第39-46页 |
| ·分水岭变换原理 | 第40-43页 |
| ·基于标记的分水岭变换 | 第43-46页 |
| ·区域图像分割实验与分析 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 基于边缘检测的特征提取方法 | 第49-60页 |
| ·图像边缘 | 第49-50页 |
| ·边缘检测技术 | 第50-51页 |
| ·Canny 算子 | 第51-54页 |
| ·Canny 算子的基本原理 | 第52-53页 |
| ·Canny 算子的计算实现 | 第53-54页 |
| ·Canny 算子边缘检测基本步骤 | 第54页 |
| ·基于边缘的区域提取 | 第54-56页 |
| ·算法原理与实现 | 第55-56页 |
| ·算法步骤 | 第56页 |
| ·边缘图像分割实验与分析 | 第56-59页 |
| ·Canny 边缘检测实验 | 第56-58页 |
| ·区域提取实验 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第5章 基于Hough 变换的特征描述 | 第60-79页 |
| ·Hough 变换原理 | 第60-62页 |
| ·标准Hough 变换(SHT) | 第61页 |
| ·随机Hough 变换(RHT) | 第61-62页 |
| ·Hough 变换检测几何基元 | 第62-69页 |
| ·Hough 变换直线检测 | 第62-66页 |
| ·Hough 变换圆检测 | 第66-69页 |
| ·结合最小二乘法的RHT | 第69-73页 |
| ·最小二乘法(LSM) | 第69-72页 |
| ·RHT-LSM | 第72-73页 |
| ·RHT-LSM 实验与分析 | 第73-78页 |
| ·本章小结 | 第78-79页 |
| 第6章 总结与展望 | 第79-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-86页 |
| 作者在读期间发表的学术论文与参与的科研工作 | 第86页 |
