贴片产品缺陷机器视觉检测方法研究



贴片产品缺陷机器视觉检测方法研究

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贴片产品缺陷机器视觉检测方法研究

论文目录
摘要	第1-5 页
ABSTRACT	第5-7 页
目录	第7-10 页
CONTENTS	第10-13 页
第一章绪论	第13-22 页
· 本课题的背景及其研究意义	第13-15 页
· 本课题研究的国内外现状	第15-20 页
· AOI技术	第15-16 页
· 焊膏检测和贴片检测	第16-18 页
· 设备介绍	第18-20 页
· 论文的主要研究内容及安排	第20-22 页
第二章贴片产品缺陷检测系统的结构设计	第22-29 页
· AOI检测系统的工作原理	第22 页
· 贴片产品缺陷检测系统结构设计	第22-27 页
· 机械工作台	第24 页
· CCD摄像系统	第24-26 页
· 控制系统	第26-27 页
· 软件系统	第27 页
· 贴片产品缺陷检测系统的几个关键技术	第27-28 页
· 小结	第28-29 页
第三章贴片产品的图像处理和特征提取	第29-46 页
· 缺陷检测系统的软件结构	第29-30 页
· 贴片产品图像的预处理	第30-38 页
· 贴片产品图像的特点	第30-31 页
· 贴片产品图像的增强	第31-34 页
· 贴片产品图像的平滑	第34-36 页
· 贴片产品图像的二值化	第36-38 页
· 贴片产品图像的特征提取	第38-43 页
· 部分缺陷检测	第43-45 页
· 小结	第45-46 页
第四章器件型号检测	第46-62 页
· 字符的特征提取	第46-49 页
· 基于粗网格特征的字符特征提取	第46-47 页
· 基于小波分析的字符特征提取	第47-49 页
· 人工神经网络	第49-55 页
· BP网络结构	第50-51 页
· BP网络算法	第51-54 页
· BP网络用于模式识别	第54-55 页
· 用MATLAB中的神经网络工具箱进行BP网络设计	第55-56 页
· 器件型号的识别	第56-61 页
· 基于字符网格特征提取的分类器设计	第56-59 页
· 基于小波分析特征提取的分类器设计	第59-61 页
· 小结	第61-62 页
第五章贴片产品缺陷的分层快速检测方法	第62-72 页
· 贴片产品缺陷的快速检测	第62-64 页
· 不平衡类分布的分类性能评价	第62-63 页
· 类分布不平衡下的分层检测方法	第63-64 页
· 第一层基于带偏重的最小化最大概率的两分类	第64-65 页
· 第二层基于AdaBoost的多分类	第65-69 页
· 两类问题的AdaBoost算法	第66-67 页
· 多类问题的AdaBoost算法	第67-69 页
· 对比实验	第69-71 页
· 小结	第71-72 页
结论	第72-73 页
参考文献	第73-77 页
攻读学位期间发表的论文	第77-79 页
致谢	第79页

本篇论文共79页，点击这进入下载页面。

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