| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-16页 |
| 1.1 本课题的研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 本课题的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.1 检测设备的现状 | 第13页 |
| 1.2.2 图像检测方法的现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文的研究内容和章节安排 | 第14-16页 |
| 第二章 与图像相关的多线程调度方法 | 第16-19页 |
| 2.1 设置 2 个图像缓存区的调度方法 | 第16-18页 |
| 2.2 设置轮式图像缓存区的调度方法 | 第18页 |
| 2.3 本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 SIFT 及 SURF 算法在 FPC 图像拼接中的应用研究 | 第19-45页 |
| 3.1 SIFT 算法原理 | 第19-32页 |
| 3.1.1 关键点检测 | 第19-27页 |
| 3.1.2 关键点描述 | 第27-30页 |
| 3.1.3 关键点匹配 | 第30-32页 |
| 3.1.4 错配点的消除 | 第32页 |
| 3.2 SURF 算法原理 | 第32-40页 |
| 3.2.1 积分图像 | 第33-34页 |
| 3.2.2 SURF 关键点检测 | 第34-38页 |
| 3.2.3 SURF 关键点描述 | 第38-40页 |
| 3.2.4 SURF 特征匹配 | 第40页 |
| 3.3 SIFT 及 SURF 实验结果 | 第40-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-45页 |
| 第四章 基于显著性检测的图像拼接方法 | 第45-82页 |
| 4.1 基于显著性检测的图像匹配背景介绍 | 第45-47页 |
| 4.2 显著性的生成方法 | 第47-59页 |
| 4.2.1 基于色度空间的显著性提取方法简介 | 第47-48页 |
| 4.2.2 CIELUV 色度空间简介 | 第48-49页 |
| 4.2.3 图像显著性区域的划分 | 第49-56页 |
| 4.2.4 各区域显著性指标的计算 | 第56-57页 |
| 4.2.5 显著性方法的不变性证明 | 第57-59页 |
| 4.3 基于不变几何矩的配准方法 | 第59-67页 |
| 4.3.1 图像不变矩简介 | 第59-63页 |
| 4.3.2 基于不变几何矩的粗配准方法 | 第63-64页 |
| 4.3.3 基于不变几何矩的配准实验结果 | 第64-67页 |
| 4.4 一种改进的基于显著性的快速图像配准方法 | 第67-74页 |
| 4.4.1 原理介绍 | 第67-68页 |
| 4.4.2 实验结果 | 第68-74页 |
| 4.5 基于互信息熵的图像精细配准 | 第74-81页 |
| 4.5.1 互信息熵的理论基础 | 第74-77页 |
| 4.5.2 基于互信息熵的图像配准过程 | 第77页 |
| 4.5.3 基于互信息熵的图像配准结果 | 第77-81页 |
| 4.6 本章小结 | 第81-82页 |
| 第五章 FPC 缺陷检测关键算法研究 | 第82-116页 |
| 5.1 算法逻辑简介 | 第82-83页 |
| 5.2 Mark 点识别及定位研究 | 第83-85页 |
| 5.3 细化算法及宽度计算 | 第85-92页 |
| 5.3.1 Hilditch 细化方法 | 第85-90页 |
| 5.3.2 线段细化后的延伸补偿 | 第90页 |
| 5.3.3 线宽检测算法 | 第90-91页 |
| 5.3.4 细化效果图 | 第91-92页 |
| 5.4 未能匹配的连通域分割方法 | 第92-100页 |
| 5.4.1 焊盘圆弧分割法 | 第92-97页 |
| 5.4.2 窄连接分割 | 第97-100页 |
| 5.5 块状物检测 | 第100-114页 |
| 5.5.1 圆弧识别 | 第100-102页 |
| 5.5.2 角点检测及角点角度判断 | 第102-113页 |
| 5.5.3 其它细节检测 | 第113-114页 |
| 5.6 本章小结 | 第114-116页 |
| 结论与展望 | 第116-118页 |
| 参考文献 | 第118-122页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第122-123页 |
| 致谢 | 第123-124页 |
| 附件 | 第124页 |