微电子产品视觉检测中关键技术研究
RESEARCH ON THE KEY TECHNIQUES OF MICROELECTRONIC PRODUCTS VISION INSPECTION
摘要
Abstract
第1章 绪 论
1.1 课题研究的目的和意义
1.2 机器视觉技术综述
1.3 微电子产品检测技术综述
1.3.1 PCB检测技术综述
1.3.2 IC芯片检测技术概述
1.4 微电子产品自动视觉检测技术综述
1.4.1 自动视觉检测的基本原理
1.4.2 电路板视觉检测常见缺陷及检测算法
1.4.3 自动视觉检测技术国内外现状及分析
1.5 课题来源及主要研究内容
1.5.1 课题来源
1.5.2 论文主要研究内容
第2章 自动视觉检测系统的总体设计
2.1 引言
2.2 自动视觉检测系统原理与组成
2.2.1 精密机械系统
2.2.2 CCD图像采集系统
2.2.3 电气控制系统
2.3 自动视觉检测方案
2.3.1 自动视觉检测系统的检测流程
2.3.2 软件系统
2.4 系统样机测试实验
2.5 本章小结
第3章 基于优势遗传的自适应遗传算法研究
3.1 引言
3.2 遗传算法基本原理
3.3 模式定理
3.3.1 模式
3.3.2 模式阶和定义距
3.3.3 模式定理
3.4 优势遗传自适应算法研究与设计
3.4.1 自适应遗传算法的研究
3.4.2 优势遗传自适应算法
3.5 实验结果与分析
3.6 本章小结
第4章 定位标志精确定位技术研究
4.1引言
4.2 基于点Hough变换的圆亚像素定位算法
4.2.1 点Hough变换的基本原理
4.2.2 滤除边缘点中噪声点
4.2.3 亚像素细分
4.2.4 亚像素边缘点拟合
4.2.5 实验结果与分析
4.3 基于优势遗传的快速匹配定位算法
4.3.1 图像重采样
4.3.2 灰度投影法匹配规则
4.3.3 优势遗传的快速匹配
4.3.4 十字线中心的精确定位
4.3.5 实验结果及分析
4.4 本章小结
第5章 图像拼接技术研究
5.1 引言
5.2 图像拼接的基本原理和分类
5.3 基于基准位置的图像拼接
5.4 实验结果与分析
5.5 本章小结
第6章 缺陷的检出与识别技术研究
6.1 引言
6.2 缺陷区域的检出
6.2.1 图像滤波
6.2.2 图像配准
6.2.3 图像差分
6.2.4 缺陷区域的检出
6.3 基于PCA的缺陷图像特征提取
6.3.1 PCA的基本原理
6.3.2 缺陷图像的归一化
6.3.3 PCA缺陷图像特征提取
6.4 基于支持向量机的缺陷分类
6.4.1 SVM的基本原理
6.4.2 构建SVM多类分类器
6.5 实验与结果分析
6.5.1 不同方法实验结果
6.5.2 实验结果与分析
6.6 本章小结
结论
参考文献
附录
攻读博士学位期间发表的学术论文
哈尔滨工业大学博士学位论文原创性声明
哈尔滨工业大学硕士学位论文使用授权书
致 谢
个人简历