基于机器视觉的SMT焊点质量检测的研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-19页 |
| ·本课题的研究背景及其意义 | 第12-15页 |
| ·课题背景 | 第12-13页 |
| ·课题的研究意义 | 第13-15页 |
| ·本课题研究的国内外现状 | 第15-17页 |
| ·论文的主要内容及安排 | 第17-19页 |
| 第2章 SMT焊点质量检测技术 | 第19-32页 |
| ·概述 | 第19-20页 |
| ·焊点质量的主要缺陷 | 第20-24页 |
| ·缺焊 | 第21页 |
| ·桥接 | 第21-22页 |
| ·锡珠 | 第22-23页 |
| ·空洞 | 第23-24页 |
| ·焊点质量的检测方法 | 第24-27页 |
| ·目视检测 | 第24页 |
| ·自动检测 | 第24-27页 |
| ·机器视觉检测 | 第27-31页 |
| ·机器视觉系统的构成 | 第27-29页 |
| ·SMT机器视觉检测技术 | 第29-30页 |
| ·机器视觉检测的优越性 | 第30-31页 |
| ·小结 | 第31-32页 |
| 第3章 焊点的图像获取及处理 | 第32-52页 |
| ·焊点图像获取及处理基本原理 | 第32页 |
| ·焊点图像的获取 | 第32-37页 |
| ·SEED-VPM642视频采集卡 | 第33-36页 |
| ·视频采集卡的运行原理 | 第36-37页 |
| ·焊点图像的预处理 | 第37-51页 |
| ·PCB板图像的特点 | 第37-38页 |
| ·图像的平滑 | 第38-41页 |
| ·图像的增强 | 第41-43页 |
| ·图像二值化 | 第43-46页 |
| ·图像形态学处理 | 第46-48页 |
| ·图像区域的标识 | 第48-50页 |
| ·图像轮廓的提取 | 第50-51页 |
| ·小结 | 第51-52页 |
| 第4章 图像特征的提取和模式识别 | 第52-65页 |
| ·概述 | 第52页 |
| ·形态特征参数的提取 | 第52-57页 |
| ·基于直方图的焊点特征的提取算法 | 第52-54页 |
| ·基于形状的焊点特征提取 | 第54-57页 |
| ·模式识别 | 第57-63页 |
| ·概述 | 第57-58页 |
| ·焊点的模式识别 | 第58-61页 |
| ·焊点缺陷识别的实现 | 第61-63页 |
| ·小结 | 第63-65页 |
| 第5章 机器视觉检测系统的开发及应用 | 第65-84页 |
| ·系统开发环境和实现功能 | 第65-66页 |
| ·系统的开发环境 | 第65页 |
| ·开发工具选择 | 第65-66页 |
| ·系统实现功能 | 第66页 |
| ·机器视觉检测系统的软件实现 | 第66-83页 |
| ·系统软件实现基础 | 第66-69页 |
| ·系统的软件流程 | 第69-70页 |
| ·机器视觉的软件设计 | 第70-83页 |
| ·小结 | 第83-84页 |
| 总结与展望 | 第84-86页 |
| 1.课题总结 | 第84-85页 |
| 2.前景展望 | 第85-86页 |
| 致谢 | 第86-87页 |
| 参考文献 | 第87-90页 |
| 附录 | 第90-108页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第108页 |
