基于机器视觉的QFN芯片表面检测系统设计



基于机器视觉的QFN芯片表面检测系统设计

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基于机器视觉的QFN芯片表面检测系统设计

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-9页
第一章绪论	第9-15页
1.1 研究背景及意义	第9-10页
1.2 研究现状	第10-13页
1.3 论文的研究内容	第13-14页
1.4 论文研究的重难点	第14页
1.5 论文组织结构	第14-15页
第二章 QFN芯片表面检测系统总体方案设计	第15-29页
2.1 需求分析	第15-16页
2.2 硬件系统构成	第16-26页
2.2.1 图像采集平台三维模型设计	第16-18页
2.2.2 工业相机及镜头选型	第18-21页
2.2.3 光源设计	第21-26页
2.3 系统软件设计	第26-27页
2.3.1 开发平台	第26页
2.3.2 软件框架	第26-27页
2.4 本章小结	第27-29页
第三章芯片图像平滑及分割处理	第29-41页
3.1 图像平滑处理	第29-33页
3.1.1 常用空间域滤波器	第29-31页
3.1.2 滤波效果评价与结果分析	第31-33页
3.2 基于阈值的图像分割	第33-37页
3.2.1 OTSU阈值分割	第33-34页
3.2.2 迭代法阈值分割	第34-35页
3.2.3 基于直方图改进OTSU阈值分割	第35-36页
3.2.4 图像分割方法对比	第36-37页
3.3 图像形态学操作	第37-39页
3.4 图像预处理流程实验验证	第39-40页
3.5 本章小结	第40-41页
第四章芯片字符缺陷检测与芯片方向识别	第41-67页
4.1 芯片字符缺陷检测	第41-61页
4.1.1 字符缺陷类型介绍	第41-42页
4.1.2 字符灰度特征提取	第42-45页
4.1.3 字符分割	第45-53页
4.1.4 基于加权模板的图像匹配	第53-58页
4.1.5 基于Hu矩的字符识别	第58-59页
4.1.6 字符缺陷分类流程	第59-60页
4.1.7 字符缺陷类型判断的实验验证	第60-61页
4.2 芯片方向识别	第61-65页
4.2.1 霍夫变换检测直线原理	第62页
4.2.2 一种快速、稳定的芯片方向识别算法设计	第62-64页
4.2.3 芯片方向识别的实验验证	第64-65页
4.3 本章小结	第65-67页
第五章软件系统设计	第67-77页
5.1 检测系统架构设计	第67-68页
5.2 软件界面设计	第68-70页
5.3 多线程设计	第70-72页
5.3.1 多线程技术介绍	第70页
5.3.2 多线程设计实现	第70-72页
5.4 数据库设计	第72-76页
5.4.1 ODBC技术介绍	第72-73页
5.4.2 数据库设计	第73-75页
5.4.3 数据库访问	第75-76页
5.5 本章小结	第76-77页
第六章总结与展望	第77-79页
6.1 总结	第77-78页
6.2 展望	第78-79页
致谢	第79-81页
参考文献	第81-83页
硕士期间发表论文	第83页

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