| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 电路板缺陷检测技术的发展概况 | 第9-12页 |
| 1.2.1 传统电路板缺陷检测方法 | 第10-11页 |
| 1.2.2 现代电路板缺陷检测方法 | 第11-12页 |
| 1.3 电路板缺陷检测技术国内外现状 | 第12-15页 |
| 1.3.1 国外及台湾地区发展现状 | 第12-14页 |
| 1.3.2 国内发展研究现状 | 第14-15页 |
| 1.4 本课题研究意义及主要工作 | 第15-16页 |
| 第二章 SMT封装电路板缺陷三维检测系统设计 | 第16-24页 |
| 2.1 检测原理及系统结构 | 第16-19页 |
| 2.1.1 检测原理 | 第16-17页 |
| 2.1.2 系统总体结构 | 第17-19页 |
| 2.2 系统设计 | 第19-20页 |
| 2.2.1 机械结构设计 | 第19页 |
| 2.2.2 传感器参数设计 | 第19-20页 |
| 2.3 系统硬件选型 | 第20-22页 |
| 2.3.1 CMOS摄像机 | 第20-22页 |
| 2.3.2 线结构光激光器 | 第22页 |
| 2.4 系统软件设计 | 第22-24页 |
| 第三章 系统数学模型与标定方法 | 第24-38页 |
| 3.1 传感器数学模型 | 第24-29页 |
| 3.1.1 基于Tsai摄像机模型的传感器数学模型 | 第25-26页 |
| 3.1.2 基于Zhang摄像机模型的传感器数学模型 | 第26-27页 |
| 3.1.3 基于DLT的传感器数学模型 | 第27-29页 |
| 3.2 系统测量模型 | 第29-31页 |
| 3.3 双传感器统一标定方法 | 第31-38页 |
| 3.3.1 靶标设计 | 第31-32页 |
| 3.3.2 特征点提取 | 第32-35页 |
| 3.3.3 双传感器统一标定过程 | 第35-38页 |
| 第四章 图像处理算法 | 第38-50页 |
| 4.1 设置图像ROI区域 | 第38-39页 |
| 4.2 图像预处理算法 | 第39-43页 |
| 4.2.1 均值滤波 | 第39页 |
| 4.2.2 中值滤波 | 第39-40页 |
| 4.2.3 高斯滤波 | 第40页 |
| 4.2.4 基于小波变换的图像去噪 | 第40-43页 |
| 4.3 光条中心提取算法 | 第43-50页 |
| 4.3.1 细化法 | 第43-44页 |
| 4.3.2 灰度重心法 | 第44-45页 |
| 4.3.3 Hessian矩阵法 | 第45-46页 |
| 4.3.4 自适应光条中心提取算法 | 第46-50页 |
| 第五章 实验及结果分析 | 第50-59页 |
| 5.1 系统装置 | 第50页 |
| 5.2 系统标定实验 | 第50-53页 |
| 5.3 系统精度验证 | 第53-54页 |
| 5.4 SMT封装电路板缺陷三维检测实验 | 第54-59页 |
| 5.4.1 SMT封装电路板典型缺陷 | 第55-56页 |
| 5.4.2 SMT封装电路板缺陷实际测量 | 第56-59页 |
| 第六章 总结与展望 | 第59-60页 |
| 6.1 全文总结 | 第59页 |
| 6.2 课题展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |