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优秀毕业论文 精品参考文献资料 results show that the statistical pattern recognition method can be effective and accurate identified the defects from the BGA solder joint image. Keywords: Solder joint image, Image segmentation, Feature extraction, Defect identification I 目 录  HYPERLINK \l _bookmark0 绪论  HYPERLINK \l _bookmark1 1.1 课题来源及研究背景 1  HYPERLINK \l _bookmark2 1.2 BGA 焊点缺陷的检测与识别技术的国内外现状 2  HYPERLINK \l _bookmark3 1.3 论文内容的安排4  HYPERLINK \l _bookmark4 2．BGA 焊点 X 射线检测系统及图像预处理  HYPERLINK \l _bookmark5 2.1 引言 5  HYPERLINK \l _bookmark6 2.2 BGA 焊点 X 射线实时检测系统 5  HYPERLINK \l _bookmark7 2.2.1 X 射线检测的原理 5  HYPERLINK \l _bookmark8 2.2.2 BGA 焊点 X 射线实时检测系统 6  HYPERLINK \l _bookmark9 2.2.3 X 射线实时检测系统性能分析 9  HYPERLINK \l _bookmark10 2.3 X 射线图像降噪技术 10  HYPERLINK \l _bookmark11 2.3.1 帧叠加平均滤波 11  HYPERLINK \l _bookmark12 2.3.2 自适应小波阈值法 12  HYPERLINK \l _bookmark13 2.4 射线图像增强 15  HYPERLINK \l _bookmark14 2.4.1 直接灰度变换 15  HYPERLINK \l _bookmark15 2.4.2 直方图均衡的增强 18  HYPERLINK \l _bookmark16 2.4.3 基于偏微分方程（PDE）的图像增强 19  HYPERLINK \l _bookmark17 2.5 本章小结 21  HYPERLINK \l _bookmark18 3．BGA 焊点 X 射线图像的分割  HYPERLINK \l _bookmark19 3.1 引言 22  HYPERLINK \l _bookmark20 3.2 传统的图像分割的方法 22  HYPERLINK \l _bookmark21 3.2.1 基于阈值的图像分割 22  HYPERLINK \l _bookmark22 3.2.2 基于区域的图像分割 23 II  HYPERLINK \l _bookmark23 3.2.3 基于边缘检测的图像分割 23  HYPERLINK \l _bookmark24 3.3 一种基于变分水平集的射线图像分割方法 23  HYPERLINK \l _bookmark25 3.3.1 活动轮廓模型的基本概念 24  HYPERLINK \l _bookmark26 3.3.2 几何活动轮廓模型（GAC） 25  HYPERLINK \l _bookmark27 3.3.3 水平集方法 26  HYPERLINK \l _bookmark28 3.3.4 变分水平集方法 29  HYPERLINK \l _bookmark29 3.3.5 改进的变分水平集方法 30  HYPERLINK \l _bookmark30 3.4 实验结果与分析 30  HYPERLINK \l _bookmark31 3.5 本章小结 32  HYPERLINK \l _bookmark32 4．BGA 焊点缺陷识别技术  HYPERLINK \l _bookmark33 4.1 引言 33  HYPERLINK \l _bookmark34 4.2 典型的 BGA 焊点缺陷分类 33  HYPERLINK \l _bookmark35 4.3 特征提取 34  HYPERLINK \l _bookmark36 4.3.1 焊点的标记 3