基于机器视觉的QFN芯片检测软件的设计与实现

中文摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-7页
第一章 绪论	第7-16页
·课题的研究背景及意义	第7-11页
·半导体集成电路组装的生产工艺简介	第7-8页
·QFN 产品的主要缺陷	第8-10页
·传统手工检测的局限	第10-11页
·现状分析	第11-13页
·基于激光测量技术的外观检测系统	第11-12页
·基于机器视觉的外观检测系统	第12-13页
·QFN 芯片外观检测的现状	第13页
·研究课题的提出及要求	第13-16页
第二章 检测系统的软、硬件介绍	第16-19页
·硬件的构成	第16-17页
·相机的选择	第16页
·镜头的选择	第16-17页
·光源的选择	第17页
·图像采集卡的选择	第17页
·硬件组装示意图	第17页
·MIL 开发库的介绍	第17-19页
第三章 缺陷分析及算法设计	第19-32页
·缺陷分析	第19-20页
·检测项归类	第19页
·缺陷分析	第19-20页
·算法设计	第20-32页
·学习阶段算法设计	第20-28页
·检测阶段算法设计	第28-32页
第四章 程序实现及结果分析	第32-49页
·MIL 常用库函数的使用	第32-36页
·内存的分配及释放	第32-33页
·图像的获取和显示	第33页
·图像的分析和操作	第33-36页
·编程实现	第36-46页
·程序初始化	第36-37页
·学习阶段的编程实现	第37-44页
·检测阶段的编程实现	第44-46页
·软件界面及结果分析	第46-48页
·软件界面	第46-47页
·检测结果分析	第47-48页
·本章小结	第48-49页
第五章 总结与展望	第49-50页
参考文献	第50-52页
致谢	第52页