基于SIFT的AOI电子零件识别算法的研究与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第6-14页 |
| 1.1 概述 | 第6-8页 |
| 1.2 AOI自动光学检测系统 | 第8-12页 |
| 1.2.1 AOI产品的现状 | 第8-9页 |
| 1.2.2 AOI的关键技术 | 第9-12页 |
| 1.3 AOI识别检验中存在的问题 | 第12页 |
| 1.4 相关工作 | 第12-13页 |
| 1.5 本文的主要工作 | 第13-14页 |
| 第二章 AOI电子零件识别技术研究 | 第14-44页 |
| 2.1 AOI识别软件 | 第14-21页 |
| 2.1.1 AOI识别软件的工作流程 | 第14-16页 |
| 2.1.2 AOI软件的图像预处理 | 第16-19页 |
| 2.1.3 AOI电子零件图像资料库 | 第19-21页 |
| 2.2 电子零件识别算法 | 第21-44页 |
| 2.2.1 单纯灰度匹配零件识别算法 | 第21-23页 |
| 2.2.2 边缘特征匹配零件识别算法 | 第23-38页 |
| 2.2.3 OCR电子零件识别算法 | 第38-44页 |
| 第三章 SIFT尺度不变特征提取 | 第44-58页 |
| 3.1 SIFT特征匹配算法流程 | 第44-46页 |
| 3.1.1 SIFT特征提取的流程 | 第44-45页 |
| 3.1.2 SIFT特征匹配的基本框架 | 第45-46页 |
| 3.2 高斯尺度空间 | 第46-48页 |
| 3.2.1 高斯金字塔 | 第46-47页 |
| 3.2.2 DoG高斯差分尺度空间 | 第47-48页 |
| 3.3 尺度不变特征点 | 第48-52页 |
| 3.3.1 尺度不变特征点的搜索 | 第49-50页 |
| 3.3.2 子像元插值检测 | 第50-51页 |
| 3.3.3 不稳定边缘效应删除 | 第51-52页 |
| 3.4 尺度不变特征描述子 | 第52-54页 |
| 3.4.1 特征点方向的计算 | 第52-53页 |
| 3.4.2 SIFT描述子的生成 | 第53-54页 |
| 3.5 SIFT特征匹配 | 第54-58页 |
| 3.5.1 欧式距离相似度匹配 | 第54-55页 |
| 3.5.2 KD树最邻近查询匹配 | 第55-58页 |
| 第四章 基于SIFT的电子零件识别算法 | 第58-67页 |
| 4.1 SIFT电子零件识别算法的实现 | 第58-63页 |
| 4.1.1 算法的应用特点 | 第58-59页 |
| 4.1.2 识别算法的步骤 | 第59-61页 |
| 4.1.3 识别实验 | 第61-63页 |
| 4.2 性能比较 | 第63-67页 |
| 4.2.1 尺度缩放比较 | 第64页 |
| 4.2.2 旋转变化比较 | 第64-65页 |
| 4.2.3 光照变化比较 | 第65页 |
| 4.2.4 算法时间效率 | 第65-67页 |
| 第五章 结论 | 第67-69页 |
| 5.1 识别算法的评价 | 第67页 |
| 5.2 不足与展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
