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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于视觉的ECM电子器件的识别及检测
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基于视觉的ECM电子器件的识别及检测
 
     论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-9页
第一章 绪论第9-17页
 1.1 计算机视觉的基本概念和发展状况第9-12页
  1.1.1 计算机视觉的发展历程第9页
  1.1.2 Marr的计算视觉理论第9-11页
  1.1.3 计算机视觉的现状和发展前景第11-12页
 1.2 计算机视觉在工业部门中的应用第12-14页
  1.2.1 计算机检测技术第12页
  1.2.2 工业视觉系统的发展第12-13页
  1.2.3 工业视觉系统的特点第13-14页
  1.2.4 工业视觉系统的性能指标第14页
 1.3 计算机视觉系统的体系结构第14-15页
 1.4 本文研究的主要内容和意义第15-17页
  1.4.1 本文的主要研究工作第15页
  1.4.2 本文的研究意义第15-16页
  1.4.3 本文内容安排第16-17页
第二章 相关研究领域第17-25页
 2.1 图像处理~([12-17])第17-18页
 2.2 图像分析~([12-17])第18-22页
 2.3 模式识别~([18-22])第22-25页
第三章 ECM电子器件识别系统第25-39页
 3.1 ECM电子器件识别系统概述第25-26页
 3.2 ECM电子器件识别系统硬件组成第26-29页
  3.2.1 ECM电子器件识别系统硬件组成概述第26页
  3.2.2 图像输入设备第26-29页
  3.2.3 计算机主机第29页
  3.2.4 图像输出设备第29页
 3.3 ECM电子器件识别系统软件组成第29-39页
  3.3.1 ECM电子器件识别系统软件组成概述第29-30页
  3.3.2 人机交互界面第30-31页
  3.3.3 视频显示第31页
  3.3.4 视频参数设置第31-32页
  3.3.5 器件识别第32-35页
  3.3.6 器件检测第35-39页
第四章 ECM电子器件识别系统中的算法介绍第39-52页
 4.1 颜色直方图第39-42页
  4.1.1 颜色直方图的定义第39页
  4.1.2 颜色直方图的特点~([23-24])第39-40页
  4.1.3 传统的颜色直方图第40-41页
  4.1.4 颜色直方图距离的度量方法([28-29])第41-42页
  4.1.5 本系统采用的颜色直方图法第42页
 4.2 中值滤波第42-43页
 4.3 Hough变换第43-44页
 4.4 数学形态学运算第44-49页
  4.4.1 腐蚀第45-46页
  4.4.2 膨胀第46-47页
  4.4.3 开、闭运算第47页
  4.4.4 细化第47-49页
 4.5 边缘检测第49-50页
 4.6 孤立点滤波第50-52页
第五章 实验分析第52-56页
 5.1 照明系统的改进第52-53页
 5.2 识别方法的改进第53-56页
  5.2.1 HSV模型空间第53-54页
  5.2.2 RGB到HSV的转换第54-55页
  5.2.3 颜色空间的量化第55-56页
第六章 结论与展望第56-58页
附录第58-60页
参考文献第60-64页
致谢第64-65页
攻读学位期间发表的学术论文第65-66页
学位论文评阅及答辩情况表第66页

 
 
论文编号BS1056381,这篇论文共66
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