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基于改进ORB图像配准与深度学习的PCB裸板缺陷检测

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基于改进ORB图像配准与深度学习的PCB裸板缺陷检测
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-7页
第1章 引言第10-19页
    1.1 研究背景及意义第10-12页
    1.2 国内外研究现状第12-16页
        1.2.1 PCB裸板缺陷检测现状第12-13页
        1.2.2 图像配准算法研究现状第13-14页
        1.2.3 卷积神经网络研究现状第14-16页
    1.3 存在的主要问题第16页
    1.4 论文的内容安排第16-19页
第2章 基于RGB空间的PCB裸板图像增强方法第19-33页
    2.1 PCB图像滤波预处理第19-22页
        2.1.1 PCB图像常用滤波算法第19-21页
        2.1.2 滤波效果对比分析第21-22页
    2.2 常用PCB裸板图像对比度增强方法第22-25页
    2.3 基于RGB空间的图像增强方法第25-29页
        2.3.1 RGB空间理论第25-26页
        2.3.2 算法原理及流程第26-29页
    2.4 实验对比分析第29-32页
    2.5 本章小结第32-33页
第3章 基于改进ORB的 PCB裸板图像配准方法第33-52页
    3.1 ORB匹配算法原理第33-36页
    3.2 一种改进的ORB配准方法第36-41页
        3.2.1 构建非线性多尺度空间第37-38页
        3.2.2 特征点检索改进第38-39页
        3.2.3 PROSAC算法第39-41页
    3.3 实验对比分析第41-51页
        3.3.1 尺度空间构建对比第41-43页
        3.3.2 特征点提取性能对比第43-46页
        3.3.3 配准性能对比第46-51页
    3.4 本章小结第51-52页
第4章 PCB裸板缺陷的定位第52-59页
    4.1 差影法与形态学处理结合的定位方法第52-54页
        4.1.1 PCB裸板图像缺陷的类别第52页
        4.1.2 局部自适应二值化第52-53页
        4.1.3 差影法与形态学处理第53-54页
    4.2 实验分析第54-58页
        4.2.1 实验目的与环境第54页
        4.2.2 实验步骤与结果分析第54-58页
    4.3 本章小结第58-59页
第5章 基于深度学习的PCB裸板缺陷识别算法第59-73页
    5.1 卷积神经网络基本理论第59-64页
        5.1.1 网络的结构第59-62页
        5.1.2 数据传播过程第62-63页
        5.1.3 网络相关问题第63-64页
    5.2 基于SE-DenseNet的 PCB裸板缺陷识别算法第64-68页
        5.2.1 DenseNet与 SENet框架结构第65-67页
        5.2.2 搭建SE-DenseNet网络第67-68页
    5.3 实验对比分析第68-72页
        5.3.1 实验目的与实验环境第68-69页
        5.3.2 实验步骤第69-70页
        5.3.3 实验结果分析第70-72页
    5.4 本章小结第72-73页
第6章总结与展望第73-75页
    6.1 全文总结第73-74页
    6.2 展望第74-75页
参考文献第75-80页
致谢第80页

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