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基于神经网络的芯片引脚检测系统的研究

作　者: 何新鹏
导　师: 黄英
学　校: 广东工业大学
专　业: 控制科学与控制工程
关键词: 机器视觉引脚缺陷 BP神经网络边缘检测 Radon变换
分类号: TP274
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

随着中国工业制造业的发展,工厂越来越多从传统模式往自动化控制模式转化,机器视觉的应用越来越重要,它代替人工,为企业节省人力物力,获得更高的效率,争取到更多的利益。然而,很多时候在实际的情况下,检测对象表现出特有的特点,这时,针对不同的检测对象就要设计不同的检测系统。本文针对芯片在俯视角度获取对象图片时,引脚会出现畸变的特点,结合三层BP神经网络,以引脚的长、宽、周长、面积以及倾斜度五个几何特征为依据,设计了基于神经网络的芯片引脚检测系统,实现了对芯片引脚缺陷的辨别,并将其分类。本文首先介绍了关于本系统相关的知识,包括数字图像处理技术、机器视觉的基本原理、视觉系统的成像模型、芯片图像畸变的原因以及人工神经网络的基础知识。然后阐述了几种边缘检测算子,通过比较和分析各算子的处理结果,表明Canny检测算子是比较适合于引脚图像处理的边缘检测算子,以用于进行下一步——Radon变换；用Radon变换对图片进行水平调整后,分析图像阈值,对图像进行二值化,以简化图像信息；面对对图像二值化后,出现的毛刺、断裂以及孤立点等不理想的因素,用开运算与闭运算处理；在得到清晰稳定的图像后,对图片的分割分三步,最后成功提取单个引脚；针对芯片引脚处有畸变产生,本文比较了三种插值算法后,提出基于邻近插值方法的一维线性变换算法。最后,本文把神经网络作为缺陷引脚的分类器,详细说明了三层BP神经网络算法的基本原理与程序实现,并给出了两种对BP神经网络算法的改进方法；确定了本文所用网络结构：对输入数据进行归一化,解决量纲不同的问题；通过实验,确定隐层节点数,表明本系统的有效性与可行性。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-7
目录  7-9
Contents  9-11
第一章绪论  11-17
  1.1 机器视觉的研究意义和研究现状  11-14
    1.1.1 机器视觉研究意义  11
    1.1.2 机器视觉研究现状  11-14
  1.2 本课题的研究背景及意义  14-15
  1.3 本文主要研究内容和创新点  15
  1.4 本文结构安排  15-16
  1.5 本章小结  16-17
第二章系统相关知识简介  17-25
  2.1 数字图像处理技术  17-18
  2.2 机器视觉的基本原理  18-19
  2.3 成像模型与芯片图像的畸变  19-23
    2.3.1 成像模型  19-21
    2.3.2 芯片图像的畸变  21-23
  2.4 人工神经网络  23-24
    2.4.1 人工神经网络简介  23
    2.4.2 人工神经网络的特点  23-24
    2.4.3 人工神经网络的模型  24
  2.5 本章小结  24-25
第三章芯片引脚预处理  25-52
  3.1 边缘检测与Radon变换  25-37
    3.1.1 边缘检测  25-33
    3.1.2 Radon变换  33-37
  3.2 图像二值化与数字形态处理  37-44
    3.2.1 图像二值化  37-38
    3.2.2 数学形态处理  38-44
  3.3 图像分割  44-47
    3.3.1 提取芯片信息  44-46
    3.3.2 提取上、下排引脚  46-47
    3.3.3 提取单个引脚  47
  3.4 畸变矫正  47-50
    3.4.1 插值算法  48-49
    3.4.2 一维线性变换算法  49-50
  3.5 本章小结  50-52
第四章 BP神经网络引脚特征识别  52-63
  4.1 BP神经网络  52-57
    4.1.1 三层BP神经网络算法  53-55
    4.1.2 BP算法的程序实现  55-57
  4.2 BP神经网络的改进  57-59
  4.3 引脚特征  59-60
  4.4 网络结构的设计  60-62
  4.5 本章小结  62-63
第五章实验与分析  63-67
  5.1 输入数据处理  63-64
  5.2 网络训练与学习  64-66
  5.3 本章小结  66-67
结语与展望  67-68
参考文献  68-72
攻读学位期间发表的论文  72-74
致谢  74

基于神经网络的芯片引脚检测系统的研究

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