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基于视觉的ECM电子器件的识别及检测 |
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论文目录 |
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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 |
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