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基于机器视觉的焊点检测算法研究

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基于机器视觉的焊点检测算法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-12页
第一章 绪论第12-20页
  1.1 课题研究的目的和意义第12-13页
    1.1.1 课题研究的目的第12-13页
    1.1.2 课题研究的意义第13页
  1.2 国内外发展现状与趋势第13-17页
    1.2.1 国内外的发展现状第13-16页
    1.2.2 课题的发展趋势第16-17页
  1.3 课题研究的主要内容及章节安排第17-18页
  1.4 本章小结第18-20页
第二章 距离度量学习与分类算法的研究第20-30页
  2.1 距离度量学习第20-24页
    2.1.1 有监督的距离度量学习第20-23页
    2.1.2 无监督的距离度量学习第23-24页
  2.2 常用的分类算法第24-27页
    2.2.1 BP神经网络第24-25页
    2.2.2 支持向量机第25-26页
    2.2.3 K近邻法第26页
    2.2.4 改进的K近邻法第26-27页
  2.3 基于大边界的改进K近邻算法第27-28页
  2.4 本章小结第28-30页
第三章 电路板图像的焊点定位及特征提取第30-54页
  3.1 电路板焊点图像的获取第30-31页
    3.1.1 图像获取方法第30-31页
    3.1.2 图像读入与存储第31页
  3.2 焊点图像噪声的处理第31-37页
    3.2.1 噪声的特点第32页
    3.2.2 几种常见的图像噪声第32-33页
    3.2.3 均值滤波第33-34页
    3.2.4 中值滤波第34页
    3.2.5 高斯滤波第34-35页
    3.2.6 自适应中值滤波第35-37页
  3.3 焊点图像匹配第37-42页
    3.3.1 基于灰度的模板匹配第37-38页
    3.3.2 基于点模式的模板匹配第38-41页
    3.3.3 基于形状的模板匹配第41-42页
  3.4 图像分割理论与方法研究第42-49页
    3.4.1 图像分割理论第42页
    3.4.2 基于阈值的图像分割法第42-45页
    3.4.3 基于区域的图像分割法第45-47页
    3.4.4 基于边缘的图像分割法第47-49页
  3.5 焊点特征的提取及归一化处理第49-52页
    3.5.1 焊点特征的提取第49-51页
    3.5.2 焊点特征的归一化处理第51-52页
  3.6 本章小结第52-54页
第四章 基于大边界的改进K近邻法的焊点检测第54-70页
  4.1 焊点检测标准及主要的缺陷类型第54-57页
    4.1.1 焊点质量检测样本第54-55页
    4.1.2 焊点质量标准和缺陷类型第55页
    4.1.3 焊点的主要缺陷类型第55-56页
    4.1.4 焊点质量检测的指标第56-57页
  4.2 焊点图像预处理及特征提取第57-65页
    4.2.1 焊点图像的滤波第57-58页
    4.2.2 基于形状的焊点图像模板匹配第58-59页
    4.2.3 基于双阈值的图像阈值分割第59-62页
    4.2.4 焊点的特征提取及归一化处理第62-65页
  4.3 基于大边界的改进K近邻法的焊点检测模型的建立第65-67页
  4.4 基于大边界的改进最近邻法的焊点检测实验结果第67-68页
  4.5 本章小结第68-70页
第五章 焊点检测对比实验及结果分析第70-76页
  5.1 基于BP神经网络的焊点检测实验第70-71页
  5.2 基于支持向量机的焊点检测实验第71-73页
  5.3 基于K近邻法的焊点检测实验第73-74页
  5.4 实验结果对比分析第74-75页
  5.5 本章小结第75-76页
第六章 结论第76-78页
  6.1 总结第76-77页
  6.2 展望第77-78页
参考文献第78-82页
作者简介第82页
作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文第82-84页
致谢第84页

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