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基于机器视觉的SMT焊点质量检测的研究

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基于机器视觉的SMT焊点质量检测的研究
论文目录
 
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

本篇论文共108页,点击这进入下载页面
 
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