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基于机器视觉的电容屏非可视区引线缺陷检测方法研究

摘要第1-4页
Abstract第4-7页
1 绪论第7-17页
   ·研究背景与研究目的第7-8页
   ·国内外研究现状第8-10页
     ·国外研究现状第9-10页
     ·国内研究现状第10页
   ·电容屏缺陷检测研究方法第10-14页
     ·原理分析第11-13页
     ·主要检测流程第13-14页
   ·论文章节安排第14-17页
2 图像预处理第17-27页
   ·图像滤波第17-21页
     ·均值滤波第17-18页
     ·高斯滤波第18页
     ·中值滤波第18-19页
     ·基于梯度倒数加权法的中值滤波第19-21页
   ·图像灰度化第21-23页
   ·图像增强第23-26页
     ·灰度变换第23-24页
     ·直方图增强第24-26页
   ·本章小结第26-27页
3 缺陷检测第27-35页
   ·引线的投影失真校正第27-29页
     ·建立投影变换模型第27-28页
     ·根据模型实施变换第28-29页
   ·基于SIFT算法的图像匹配及其改进第29-32页
     ·SIFT特征点的检测第30页
     ·基于SIFT特征点的匹配及改进算法第30-32页
   ·基于差影法的缺陷检测第32-33页
   ·本章小结第33-35页
4 缺陷分割第35-59页
   ·镀层缺失引线缺陷的分割第35-42页
     ·相位一致性原理第35-37页
     ·非极大值抑制及边缘连接方案第37-39页
     ·基于区域生长的分割第39-41页
     ·基于引线面积的缺陷检测及提取第41-42页
   ·有划伤引线缺陷的分割第42-49页
     ·基于梯度的边缘检测第43-47页
     ·基于Hough变换的缺陷检测第47-49页
   ·有短路引线缺陷的分割第49-53页
     ·图像二值化分割第49-52页
     ·缺陷区域检测第52-53页
   ·有黑点引线缺陷的分割第53-56页
   ·有断线引线缺陷的分割第56-58页
   ·本章小结第58-59页
5 分类识别第59-73页
   ·特征提取第59-63页
     ·几何特征第59-60页
     ·形状特征第60-61页
     ·不变矩第61-63页
   ·缺陷识别第63-72页
     ·统计模式识别第64-69页
     ·基于改进的KNN分类器的缺陷识别第69-72页
   ·本章小结第72-73页
6 总结与展望第73-75页
   ·工作总结第73-74页
   ·展望第74-75页
致谢第75-77页
参考文献第77-80页

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