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PCB数字图像检测与识别研究
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PCB数字图像检测与识别研究
论文目录
 
第1章 绪论第1-15 页
　　1．1 印刷电路板（PCB）简介第9 页
　　1．2 PCB质量检测的重要性第9-13 页
　　　　1．2．1 综述第10-12 页
　　　　1．2．2 PCB测试技术现状第12-13 页
　　1．3 论文的主要工作第13-15 页
第2章 数字图像处理技术发展与应用第15-19 页
　　2．1 基本概念第15-16 页
　　2．2 图像处理系统的硬件与软件第16 页
　　2．3 数字图像处理的特点和优点第16-17 页
　　　　2．3．1 数字图像处理的优点第16-17 页
　　　　2．3．2 数字图像处理的特点第17 页
　　2．4 数字图像处理的应用领域第17-19 页
第3章 PCB图像的采集第19-28 页
　　3．1 图像采集的基本理论第19-21 页
　　　　3．1．1 确定型图像场抽样第19-21 页
　　　　3．1．2 图像量化第21 页
　　3．2 图像输入设备第21-24 页
　　　　3．2．1 扫描方式第21-22 页
　　　　3．2．2 图像输入设备第22-23 页
　　　　3．2．3 CCD图像传感器第23-24 页
　　3．3 PCB图像采集系统设计第24-26 页
　　　　3．3．1 图像分辨率和采集速度的选择第24-26 页
　　　　3．3．2 图像的拼接第26 页
　　　　3．3．3 基准图像的获取第26 页
　　3．4 模拟实验中的图像采集设备第26-28 页
第4章 PCB图像预处理第28-40 页
　　4．1 图像空间域单点增强第28-30 页
　　　　4．1．1 灰度变换第28-29 页
　　　　4．1．2 直方图修正第29-30 页
　　4．2 空间域图像平滑第30-34 页
　　　　4．2．1 邻域平均法第30-31 页
　　　　4．2．2 中值滤波第31-32 页
　　　　4．2．3 梯度倒数加权法第32-33 页
　　　　4．2．4 选择式掩模平滑第33-34 页
　　4．3 结合PCB图像的特点选择处理方法第34-37 页
　　　　4．3．1 PCB图像的特点第34-35 页
　　　　4．3．2 PCB图像增强方法第35-37 页
　　4．4 PCB图像二值化和阈值选择第37-40 页
第5章 PCB图像识别第40-56 页
　　5．1 模式识别理论基础第40-45 页
　　　　5．1．1 模式识别的概念第40-41 页
　　　　5．1．2 模式识别的过程第41-42 页
　　　　5．1．3 常用模式识别方法第42-45 页
　　5．2 PCB图像模式识别第45-49 页
　　　　5．2．1 印制板标准第45-47 页
　　　　5．2．2 PCB模式识别方法第47-49 页
　　5．3 PCB缺陷特征选择与提取第49-56 页
　　　　5．3．1 常用的图像特征对PCB图像的适用性第50-52 页
　　　　5．3．2 短路和断路的识别第52 页
　　　　5．3．3 擦痕的识别第52-53 页
　　　　5．3．4 凸起的识别第53-54 页
　　　　5．3．5 凹坑和空洞的识别第54-56 页
第6章 PCB图像识别软件设计第56-65 页
　　6．1 综述第56 页
　　6．2 软件设计第56-58 页
　　　　6．2．1 虚拟软面板设计第56-57 页
　　　　6．2．2 图像的输入和采集软件设计第57 页
　　　　6．2．3 PCB标准板的制作子程序设计第57 页
　　　　6．2．4 PCB图像处理子程序设计第57-58 页
　　　　6．2．5 自动检测与识别子程序设计第58 页
　　6．3 部分源程序第58-65 页
第7章 PCB图像识别实例第65-68 页
　　7．1 实例1第65-66 页
　　7．2 实例2第66-68 页
结论第68-69 页
致谢第69-70 页
参考文献第70-73 页
攻读硕士学位期间发表的论文第73 页

本篇论文共73页，点击这进入下载页面。
 
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