| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 1 绪论 | 第7-13页 |
| 1.1 课题背景 | 第7-9页 |
| 1.1.1 自动光学检测技术简介 | 第7-9页 |
| 1.1.2 自动光学检测技术在PCB检测领域的应用 | 第9页 |
| 1.2 国内外AOI技术的研究现状及未来发展走势 | 第9-11页 |
| 1.2.1 国内外AOI技术的研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 国内AOI技术的发展趋势 | 第10-11页 |
| 1.3 本文选题依据及研究内容 | 第11-12页 |
| 1.3.1 本文选题依据及意义 | 第11页 |
| 1.3.2 本文主要研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4 主要研究过程与解决方法 | 第12-13页 |
| 2 PCB图像预处理 | 第13-30页 |
| 2.1 数字图像处理简介 | 第13-16页 |
| 2.1.1 数字图像处理的基本概念及主要内容 | 第13-14页 |
| 2.1.2 PCB图像的主要特点及预处理方法 | 第14-16页 |
| 2.2 PCB图像增强 | 第16-20页 |
| 2.2.1 图像增强的基本概念 | 第16页 |
| 2.2.2 PCB图像的灰度变换 | 第16-18页 |
| 2.2.3 图像的去噪 | 第18-20页 |
| 2.3 图像修正 | 第20-24页 |
| 2.3.1 Mark点修正法 | 第20-22页 |
| 2.3.2 Hough直线检测法 | 第22-23页 |
| 2.3.3 PCB图像去除背景 | 第23-24页 |
| 2.4 阈值分割 | 第24-27页 |
| 2.5 PCB图像预处理中的数学形态学 | 第27-28页 |
| 2.6 本章小结 | 第28-30页 |
| 3 PCB元器件定位算法研究 | 第30-44页 |
| 3.1 模式识别简介 | 第30-31页 |
| 3.2 PCB和芯片的特点及其错误情况分析 | 第31页 |
| 3.3 PCB图像元器件定位方法 | 第31-43页 |
| 3.3.1 车牌字符定位与芯片定位之间的关联 | 第31-32页 |
| 3.3.2 PCB芯片初定位方法—根据目标边缘像素突变的特性 | 第32-34页 |
| 3.3.3 PCB芯片定位的抗干扰处理 | 第34页 |
| 3.3.4 PCB芯片精确定位方法—四邻域搜索法 | 第34-36页 |
| 3.3.5 倾斜芯片的定位方法研究 | 第36-42页 |
| 3.3.6 PCB芯片定位算法的误差分析 | 第42-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 4 芯片字符识别算法研究 | 第44-61页 |
| 4.1 字符识别现状及基本方法 | 第44-47页 |
| 4.1.1 字符图像匹配的两个重要概念 | 第44-45页 |
| 4.1.2 常用的字符匹配方法 | 第45-47页 |
| 4.2 先分类后编码匹配的字符识别算法 | 第47-60页 |
| 4.2.1 模式分类概述 | 第47页 |
| 4.2.2 本文字符分类规则及抗噪处理 | 第47-49页 |
| 4.2.3 本文字符编码方式及抗噪处理 | 第49-51页 |
| 4.2.4 字符编码的比较算法及字符识别算法的实际效率 | 第51-52页 |
| 4.2.5 芯片字符的提取及识别结果 | 第52-56页 |
| 4.2.6 不同字体和字形的识别效果 | 第56-60页 |
| 4.3 本章小结 | 第60-61页 |
| 5 软件界面设计 | 第61-74页 |
| 5.1 软件的运行流程图 | 第61-73页 |
| 5.2 软件检测的误差分析 | 第73页 |
| 5.3 本章小结 | 第73-74页 |
| 6 总结与展望 | 第74-76页 |
| 6.1 总结 | 第74页 |
| 6.2 展望 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-79页 |
