致谢 | 第7-8页 |
摘要 | 第8-9页 |
Abstract | 第9-10页 |
第一章 绪论 | 第17-22页 |
1.1 课题的研究背景及意义 | 第17-18页 |
1.1.1 课题研究的背景 | 第17-18页 |
1.1.2 课题研究的意义 | 第18页 |
1.2 垂直度检测方法 | 第18-19页 |
1.3 国内外研究现状 | 第19-21页 |
1.3.1 国外研究现状 | 第19-20页 |
1.3.2 国内研究现状 | 第20-21页 |
1.4 本文主要研究内容 | 第21-22页 |
第二章 PCB焊接元器件目标提取算法研究 | 第22-35页 |
2.1 PCB焊接元器件图像的采集 | 第22-23页 |
2.2 PCB焊接元器件图像的滤波处理 | 第23-25页 |
2.2.1 均值滤波算法 | 第23页 |
2.2.2 快速中值滤波算法 | 第23-24页 |
2.2.3 PCB焊接元器件图像的滤波处理实验 | 第24-25页 |
2.3 PCB焊接元器件图像的对比度增强处理 | 第25-26页 |
2.3.1 分段线性变换增强 | 第25页 |
2.3.2 直方图均衡化增强 | 第25-26页 |
2.3.3 PCB焊接元器件图像的图像增强实验 | 第26页 |
2.4 PCB焊接元器件图像的阈值分割 | 第26-29页 |
2.4.1 Otsu阈值分割 | 第27页 |
2.4.2 迭代阈值分割 | 第27-28页 |
2.4.3 PCB焊接元器件图像的阈值分割及孔洞填充实验 | 第28-29页 |
2.5 PCB焊接元器件图像的边缘检测算法 | 第29-34页 |
2.5.1 边缘的特征 | 第29-30页 |
2.5.2 经典Canny边缘检测算法 | 第30-32页 |
2.5.3 改进的Canny边缘粗提取算法 | 第32-34页 |
2.5.4 PCB焊接元器件的边缘检测比较图 | 第34页 |
2.6 本章小结 | 第34-35页 |
第三章 PCB焊接元器件编号及高精度边缘定位算法研究 | 第35-50页 |
3.1 焊接元器件图像噪点和干扰边缘的去除及标号 | 第35-39页 |
3.1.1 焊接元器件图像的噪点去除 | 第35-36页 |
3.1.2 基于边界跟踪的焊接元器件的标号算法 | 第36-37页 |
3.1.3 焊接元器件图像的干扰边缘去除 | 第37-39页 |
3.2 亚像素边缘检测算法 | 第39-45页 |
3.2.1 基于空间矩的亚像素边缘检测算法 | 第39-41页 |
3.2.2 基于灰度矩的亚像素边缘检测方法 | 第41-42页 |
3.2.3 基于Zernike矩的亚像素边缘检测方法 | 第42-44页 |
3.2.4 经典亚像素边缘算法比较 | 第44-45页 |
3.3 基于改进的Canny-Zernike矩边缘检测算法 | 第45-49页 |
3.3.1 改进的Zernike矩的元器件亚像素边缘检测算法 | 第46-48页 |
3.3.2 改进算法实验结果及分析 | 第48-49页 |
3.4 本章小结 | 第49-50页 |
第四章 PCB焊接元器件垂直度识别算法研究 | 第50-66页 |
4.1 镜头畸变校正和摄像机标定 | 第50-57页 |
4.1.1 图像坐标系和摄像机坐标系及世界坐标系 | 第50-52页 |
4.1.2 基于RAC的两步标定算法 | 第52-57页 |
4.1.3 边缘畸变校正 | 第57页 |
4.2 提取元器件边缘图像最小外接矩形 | 第57-60页 |
4.2.1 图像链码抽取及凸集算法 | 第57-58页 |
4.2.2 结合离散格林和顶点算法 | 第58-59页 |
4.2.3 最小外接矩形的求取 | 第59-60页 |
4.3 焊接元器件垂直度识别 | 第60-65页 |
4.3.1 元器件焊接垂直度的识别算法 | 第60-62页 |
4.3.2 实验结果分析 | 第62-65页 |
4.4 本章小结 | 第65-66页 |
第五章 PCB元器件的焊接垂直度识别系统 | 第66-77页 |
5.1 图像处理系统概述 | 第66-70页 |
5.2 系统软件设计 | 第70-74页 |
5.2.1 图像采集程序设计 | 第70-71页 |
5.2.2 图像显示程序设计 | 第71-72页 |
5.2.3 元器件焊接垂直度算法程序设计 | 第72-74页 |
5.3 功能测试与验证 | 第74-76页 |
5.4 本章小结 | 第76-77页 |
第六章 总结与展望 | 第77-79页 |
6.1 总结 | 第77-78页 |
6.2 展望 | 第78-79页 |
参考文献 | 第79-82页 |
攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第82-83页 |