| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9页 |
| 第一章 绪论 | 第13-18页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第13-15页 |
| 1.2 机器视觉技术介绍及国内外研究现状 | 第15页 |
| 1.3 课题研究意义 | 第15-16页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第16-18页 |
| 第二章 PCB缺陷检测系统设计 | 第18-30页 |
| 2.1 系统设计思路 | 第18页 |
| 2.2 系统结构及工作原理 | 第18-19页 |
| 2.3 图像采集技术介绍 | 第19-26页 |
| 2.4 分拣系统设计 | 第26-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 图像预处理方法 | 第30-40页 |
| 3.1 图像对比度增强 | 第30-32页 |
| 3.2 图像降噪 | 第32-34页 |
| 3.3 图像分割 | 第34-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于轮廓对比的裸板缺陷检测 | 第40-51页 |
| 4.1 相机标定算法 | 第40-45页 |
| 4.2 常见裸板缺陷 | 第45-46页 |
| 4.3 裸板缺陷检测方法 | 第46-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 PCB焊点及元件缺陷检测与识别 | 第51-65页 |
| 5.1 常见焊点及元件缺陷 | 第51页 |
| 5.2 基于SVM的PCB焊点检测算法研究 | 第51-59页 |
| 5.3 基于神经网络的PCB电阻元件质量检测与识别 | 第59-64页 |
| 5.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 第六章 系统集中控制平台设计 | 第65-68页 |
| 6.1 控制平台的设计思路 | 第65-66页 |
| 6.2 集中控制平台搭建 | 第66-67页 |
| 6.3 本章小结 | 第67-68页 |
| 第七章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 7.1 总结 | 第68页 |
| 7.2 展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 附录1 | 第73-74页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第74页 |