基于机器视觉的半导体产品外观检测系统设计与研究毕业论文答辩模板
毕业论文答辩 (1)PPT模板
3
说明，或者通过 复制粘贴，在此
录入上述图表的
综合描写说明。
04、研究成果及运用
Research results and application
输入你的内容
在此录入上述图表的综合描写说明，在此录入上述图 表的综合描写说明，在此录入上述图表的综合描写说 明。
输入你的内容
在此录入上述图表的综合描写说明，在此录入上述图 表的综合描写说明，在此录入上述图表的综合描写说 明。
表的综合描写说明。
3
您的内容打在这里，或者通过复制您的文本后，在此 框中挑选粘贴，并挑选只保存文字，在此录入上述图
表的综合描写说明。
05、论文总结
conclusion of thesis
添加标题
请在此添加您的文字内容，请在此添加您的文字内容。请在此添加您 的文字内容，请在此添加您的文字内容，请在此添加您的文字内容。
添加标题
请在此添加您的文字内容，请在此添加您的文字内容。请在此添加您 的文字内容，请在此添加您的文字内容，请在此添加您的文字内容。
添加标题
请在此添加您的文字内容，请在此添加您的文字内容。请在此添加您 的文字内容，请在此添加您的文字内容，请在此添加您的文字内容。
实验结果1 实验结果2
实验结果3
论文总结
添加标题
请在此添加您的文字内容，请在此添加您 的文字内容。请在此添加您的文字内容， 请在此添加您的文字内容，请在此添加您 的文字内容。
在此录入上述图表的综合描写说明，在此录入上述图表的综合描写说明。在此录入上述 图表的描写说明，在此录入上述图表的综合描写说明，在此录入上述图表的综合描写说明， 在此录入上述图表的综合描写说明，在此录入上述图表的综合描写说明，在此录入上述图 表的综合描写说明。
毕业论文答辩ppt模板
5
ç•þ述是对某一域的问题或研究_题搜集•ßþs资料， 通过分÷，阅û，u理，Z出þ\性Ïÿ和阐述的一ý学术»ç2
Ā状分÷
Ó展过程
text
01
对Î某n产品言， 就是Ð自wo来Þr 自woû的y过程2
02
text
03
对Î某n产品言， 就是Ð自wo来Þr 自woû的y过程2
04
text
对Î某n产品言， 就是Ð自wo来Þr 自woû的y过程2
理»分÷—对ÿ_鉴 数据分÷—总ÿ_ÿ 提出þ议—实践检验
ALTERNATI VE
03 ALTERNATI 02 VE 01 ALTERNATI
VE
数据分÷
15 OTepxt3t%io0n %
Option
Tex6t 6%
Option Text
输入标题
~减少数据输u错误，并能•数据ß 高效工_，表¿计à按w一定ß则对 ï息进行分类，同÷~确ß表ÿç¿ 计的\理性，通常ß要对表进行Í范 化¿计，以消除表o存在的×_，ß 证一n表只围ÿ一n•题，并•表û wþ护2
Ā业答辩模板
答辩人： 导师：
»题•þ
contents
0
绪»
1
0 2
Ā状分÷
0 3
研究过程
0 4
总ÿ展望
绪»
研究背景
此处添加标题
研究背景即提出问题，阐述研究该ÿ题的ßö2研究背景包括理»背景和Ā实 需要2ß要þ述国内外sÎ同类ÿ题研究的Ā状：þÿ在研究ĀN1研究rĀ N程度？找出oó研究{þß没有Z的问题2他þ已Z过，o认~Z得O_ ÿ或有缺陷Ā，提出完善的ó法或措ý2{þ已Z过，oÞZ实验来验证2
展望未来
未来Î十，城市化Ï是o国社会变Ï的•ïß2r2030， 有60%以上的þ口•活在城市Ý，o国}ÿ的•轴是ÿoÓ展， ÿoÓ展的•要推动Ûß是城市化进程2
基于机器视觉的自动外观缺陷检测系统设计
基于机器视觉的自动外观缺陷检测系统设计自动外观缺陷检测系统是在现代工业制造中起着至关重要的作用。
机器视觉技术的应用使得自动化的外观缺陷检测成为可能，提高了产品质量和生产效率。
本文将详细介绍基于机器视觉的自动外观缺陷检测系统的设计原理和实施方法。
一、系统设计原理基于机器视觉的自动外观缺陷检测系统通过摄像头捕捉产品的图像，并利用计算机视觉算法进行分析和处理，最终识别和判断产品是否存在缺陷。
其设计原理如下：1. 图像采集：系统的第一步是通过摄像头采集产品的图像。
摄像头的选择应该考虑产品的尺寸、形状和检测速度等因素。
高分辨率和快速采集速度的摄像头通常能够提供更好的图像质量和检测精度。
2. 图像预处理：采集到的图像往往包含噪声和光线的干扰，因此需要进行预处理。
预处理的主要目标是降低噪声、增强图像的对比度和清晰度。
一些常用的图像预处理方法包括滤波、平滑和直方图均衡化等。
3. 特征提取：在预处理完图像后，需要提取图像中与缺陷相关的特征。
特征提取可以通过各种计算机视觉算法来实现，如边缘检测、角点检测和纹理分析等。
特征提取的目标是将图像中的关键信息提取出来，并用于缺陷检测和分类。
4. 缺陷检测：在特征提取的基础上，使用分类算法来实现缺陷检测。
常见的分类算法包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和卷积神经网络（CNN）等。
这些算法可以根据特征的不同组合进行训练，以实现对不同缺陷类别的识别。
5. 结果判断：根据分类算法的输出结果，判断产品是否存在缺陷。
如果系统检测到缺陷，则需要标记并通知操作员进行处理。
同时，系统还应具备故障检测和故障排除的功能，确保系统的稳定和可靠性。
二、系统实施方法基于机器视觉的自动外观缺陷检测系统的实施方法涉及到硬件和软件两方面的内容。
具体步骤如下：1. 硬件系统设计：根据产品的特点和生产环境的要求，设计合适的硬件系统。
这包括选择适当的摄像头、光源和图像处理设备等。
还需要考虑摄像头的布置位置和角度，以及光源的类型和亮度调节等。
视觉答辩发言稿范文大全
视觉答辩发言稿范文大全
尊敬的评委老师，亲爱的同学们：
首先，感谢各位评委老师和同学们能够在百忙之中抽出时间来参加我的答辩，我感到十分荣幸。
在本次毕业设计中，我选择了视觉领域作为研究的方向，主要围绕着图像处理和计算机视觉展开了研究。
在整个研究过程中，我遇到了许多困难和挑战，但也学到了很多知识和技能。
通过对相关理论的学习和实践探索，我成功地完成了我所选题目的研究。
在毕业设计中，我主要从图像处理技术的角度出发，尝试解决了一些实际问题。
我设计了一种基于深度学习算法的图像识别系统，该系统可以对图像进行智能识别和分类。
通过对图像数据进行预处理和特征提取，结合深度学习模型进行训练，最终实现了对图像的准确分类和识别。
这一系统在实际应用中具有很大的潜在市场价值和应用前景。
在研究和实践的过程中，我也发现了一些问题和不足之处。
首先是在数据集的收集和构建上有一定的困难，这对于模型的训练和评估带来了一些困难。
其次是在深度学习模型的选择和优化上还有一定的提升空间，需要进一步加强相关理论知识的学习和实践经验的积累。
总的来说，通过本次毕业设计，我对视觉领域的研究有了更深入的认识，也积累了一定的实践经验。
希望能够在未来的工作
和学习中不断努力，不断提升自己，在视觉领域做出更多的贡献。
最后，再次感谢各位评委老师和同学们的聆听和支持，谢谢！。
具有视觉注意功能的机器视觉系统(最终答辩)
用机器视觉系统进行流水线检测，涉及检测约束条件下 的目标高速实时识别问题。这种环境下的注视机制的应用， 目前国内外的研究很少。
大学生创新性实验计划
研究现状
2005-2007，帝国理工大学，“新一代人工视觉 系统”采用新的仿视网膜的图像传感器，代替人类 视觉皮层机制。 2002-2005，美国斯坦福大学。“低成本相机点 阵产生高性能图像”。
大学生创新性实验计划
主要内容
1
2 3 4
项目背景及意义
项创新性实验计划
一.项目背景及意义
大学生创新性实验计划
视觉系统现状
大学生创新性实验计划
传统的机器视觉系统
特点：图像获取和处理 缺陷：数据冗余，瓶颈问题。
大学生创新性实验计划
人类视觉系统
选择性注意机制
快速 bottom-up 预注意机制 低级的
大学生创新性实验计划
二.项目方案设计
大学生创新性实验计划
实验方案图
主控成像单元 被控成像单元 并行成像单元
传送带
传送带
（1）主从式
（2）并行式
图：视觉注意机制的模拟实验方案
大学生创新性实验计划
研究路线
1
构建一个实验机器视觉系统
低成本 CMOS
计算机系统
系统
LED照明
步进电机 传送带
大学生创新性实验计划
LOGO
谢谢！
制造科学与工程学院测控技术与仪器专业 2009-6-2
LOGO
具有视觉注意功能的 新型机器视觉系统的研究
主 讲 人：范永兴 组 员：刘雨沁 刘洋 甘天文 赵娜 指导老师：苏真伟 教授
制造科学与工程学院测控技术与仪器专业
Company Logo
半导体芯片外观视觉检测系统的研究与开发的开题报告
半导体芯片外观视觉检测系统的研究与开发的开题报告一、项目背景半导体芯片是信息技术领域的重要组成部分，广泛应用于电脑、手机、平板电视、汽车等各种电子设备中。
由于半导体芯片的生产过程十分精细，其外观和尺寸必须保持一定的准确度。
因此，在半导体芯片生产过程中，需要对其外观进行准确的视觉检测。
传统的人工检测费时费力，并且容易出现误判的情况。
为了提高半导体芯片的检测效率和准确度，开发一个半导体芯片外观视觉检测系统具有重要意义。
二、研究目的与内容本研究的目的是研究开发一套半导体芯片外观视觉检测系统，能够自动准确地检测半导体芯片的外观信息，包括芯片表面的划痕、缺陷、颜色等。
同时，该系统还需要能够精确地测量半导体芯片的尺寸和机械参数，如厚度、长度、宽度等。
具体研究内容包括：1.半导体芯片外观特征的分析与提取。
通过图像处理技术和机器学习算法，对半导体芯片的外观特征进行识别、提取和分类。
2.半导体芯片尺寸参数检测。
通过图像处理技术和测量算法，对半导体芯片的尺寸参数进行自动化检测和测量。
3.半导体芯片缺陷检测。
通过图像处理技术和缺陷识别算法，对半导体芯片上的缺陷信息进行自动化检测和分类。
4.半导体芯片检测结果的输出和展示。
将检测结果以图像和统计数据的形式输出和展示，方便操作人员进行分析和判断。
三、研究方法本研究主要采用计算机视觉技术和机器学习算法，结合图像处理、特征提取、分类和测量等技术，设计和开发一套半导体芯片外观视觉检测系统。
具体的研究方法如下：1.半导体芯片图像获取。
使用高分辨率的数码相机或扫描仪，对半导体芯片进行拍照或扫描，获取芯片的图像数据。
2.半导体芯片图像预处理。
根据半导体芯片的特点，采用图像处理技术对半导体芯片的图像进行预处理，包括去噪、滤波、增强等。
3.半导体芯片特征提取。
采用机器学习算法和特征提取技术，对半导体芯片的外观特征进行提取和分类，包括划痕、缺陷、颜色等。
4.半导体芯片参数测量。
通过图像处理技术和测量算法，对半导体芯片的尺寸参数进行自动化检测和测量，包括长度、宽度、厚度等。
ai项目答辩
ai项目答辩1、介绍自己的Ai项目，包括具体开发的技术和背景，以及项目达成的目标。
大家好，我叫XXX，我创建了一个基于AI技术的目标检测项目。
我们使用深度学习技术结合机器视觉，建立了一个前向定位算法，实现了目标检测功能。
该算法有三个部分组成，依次是关键点检测器、特征检测器和定位器。
关键点检测器定位和分类物体表征的位置；特征检测器提取这些关键点的动态特征信息；而定位器则使用这些特征信息进行精确地实例分割和定位，以实现目标检测。
最后，我们经过持续的评估和调整，最终实现了该项目的预期目标，即实现基于AI技术的准确、快速的目标检测功能。
2、论证Ai项目的成果以及项目的重要性以及影响，首先，我们的AI项目发挥出它的强大作用，帮助我们更好地检测目标物体的精确位置，提高了准确性和快速性，并大大提高了检测效率和准确率。
其次，AI 项目也可以应用在大量的机器领域，例如自动驾驶、机器人移动和安全监控等，从而有效地提升产品和服务的质量，也带动了业务的发展和创新。
此外，AI项目还能够扩大工作效率，并节省大量人力成本，提升服务效率和工作质量。
最后，AI项目将技术推向更高水平，预计未来再次激发出新的创新潜力。
3、总结自己的Ai项目，如何突破技术及挑战，以及今后的发展方向总的来说，我们的AI项目主要做了以下几个方面的工作：1）建立了一个快速、准确的目标检测算法；2）使用深度学习技术实现自动化；3）发挥了AI技术的加速作用，节省了大量人工时间，提高了检测效率。
我们在技术上也遇到了一些挑战，例如实现足够高的处理速度和准确性等，但我们运用深度学习和机器视觉技术克服了这些挑战，实现了我们的目标。
今后的发展方向在于进一步提高准确性，探索以新的AI技术及无人机技术等，以更高的效率实现目标检测。
视觉答辩发言稿
视觉答辩发言稿尊敬的评委老师们，各位同学们：大家好！我是XXX，今天非常荣幸能够站在这里，向大家展示我的毕业设计成果。
首先，我要感谢我的指导老师XXX，是他在整个指导过程中给予了我无微不至的指导和帮助。
在此，我也要感谢我的家人和朋友们一直以来的支持和鼓励。
我的毕业设计的题目是XXX，主要是基于视觉技术的应用。
接下来，我将从设计背景、设计目标、设计方法、创新点、设计结果以及遇到的困难和解决方法六个方面来介绍我的毕业设计。
首先，让我来介绍一下设计背景。
随着科学技术的发展，视觉技术的应用越来越广泛。
而我毕业设计的背景也正是出于这样的需求。
我们身边的很多事物都与视觉技术息息相关，比如数字图像处理、图像识别、人脸识别等等。
因此，我选择了这一方向进行我的毕业设计。
接下来，我来谈谈设计目标。
我的设计目标是利用视觉技术进行XXX。
通过对XXX进行分析和处理，实现对XXX的识别和识别。
通过这一技术的应用，可以提高XXX的效率，节省XXX的成本，并且可以在一定程度上提高XXX的准确性。
然后，我将介绍一下设计方法。
在我的设计中，我主要采用了XXX方法。
首先，通过对XXX的图像进行预处理，清除噪声和无关信息，提取出有用的特征。
然后，通过对提取到的特征进行分析和匹配，达到对XXX的识别和识别。
在这个过程中，我引入了XXX算法，通过对样本进行学习和训练，提高了XXX的准确性和稳定性。
接下来，让我来谈谈我的设计创新点。
在我的设计中，我主要有以下几点创新。
首先，我提出了XXX方法，通过对XXX的图像进行分析和处理，实现了XXX的识别和识别。
其次，我引入了XXX算法，通过对样本进行学习和训练，提高了XXX的准确性和稳定性。
最后，我还对XXX进行了优化和改进，提高了XXX的效率和性能。
接下来，我将向大家展示我的设计结果。
通过我的设计，我成功地实现了XXX的识别和识别，并且在XXX方面取得了较好的效果。
通过使用我的设计方法，我实现了对XXX的准确识别和快速识别。
基于DSP的半导体分立器件外观检测系统设计
心 ，包 括 ： Ｅ 光 源 、Ｃ Ｄ相 机 、图 像 处 理 单 元 ＬＤ Ｃ
和 Ｌ Ｄ 显 示屏 等 ，系统 结构 如 图 １ Ｃ 所示 。 系 统 工 作 流 程 如 下 ：分 立 器 件 到 达 工 位 后 ， 分 选 机 通 过 Ｉ 口向 ＤＳ ／ Ｏ Ｐ发 送 就 位 信 号 ，ＤＳ Ｐ通
务ｌ
訇 似
国 墙
基于ＤＳ 的半导 体分 立器件外观检测 系统设计 Ｐ
Ｄｅｓ ｇｎ ｏｆｅｌ ｉ ｅｃｔ ｏｎｉ ｒ ｃ ｃｏｍ ｐｏｎ ｅｎｔ ｎｓ ｓ ｉ ｐｅｃｔｏｎ ｂａｓ ｉ ｅｄ ｏｎ ＤＡｌ ｉ． ｎ ＣＨＥ Ｋａ Ｍ Ｎ ｉ
Ｄ ｉ１ ．９ ９Ｊ Ｉｓ ．０ ９ １４ ２ １ ．（ ） １ ｏ： ３ ６ ／ ． ｎ １ ０－０ ．０ １ ９ 下 ．２ ０ ｓ ３
０ 引言
机 器 视 觉 检 测具 有 非 接 触 、 速 度 快 、精 度 高 和 抗 干 扰 能 力 强 等 优 点 ｎ，在 半 导 体 制造 中得 到 】 了广 泛 的 应 用 。半 导 体 分 立 器 件 （ 下 简称 分 立 以
。
第３卷 第９ ２ １— （ ） 【５ ３ 期 ０１ ９ － ３】 Ｆ
及 计 算 ； 图像 识 别 完 毕 后 ＤＳ Ｐ通 过 Ｉ 口把 分 选 ／ Ｏ
结 果 传 送给 分 选机 ，完 成 相 应 分 选 动 作 ；作 为 人
１３ ｚ ３ＭＨ ，用 于 系统 运 行 时 存 储 程 序 代 码 、数 据
（ 东南大学 机械工程学 院 。南京 ２ １８ ） １１ ９ 摘 要 ： 针 对半导体分 立器件生产过 程中外观 检测 的需 求 ，本文研 究了基于机 器视觉技术 快速检测 半 导体分 立器件外观参数的方法 。介 绍了以Ｔ Ｓ ２Ｄ ６２ Ｍ ３０ Ｍ ４ 为核心的图像处理单元的硬件 ， 图 该 像处理 单元具有处理速度快 、体积小和功耗低的优点。为适应半导体分立器件产 量大、检测 实 时性要 求高的特点 ，提 出了以 少量特征点代替元件全部轮廓特征的快速外观检测 算法 。实验表
2009年江苏省普通高等学校本专科优秀毕业设计(论文)评选获奖名单
毕业设计（论文） 毕业设计（论文）题目 南京市热岛效应空间格局变化及廊道结构影响遥感分析 短纤维橡胶基密封材料界面力学行为研究 江苏省农户金融信贷行为的社会调查与实证分析 注射用紫杉醇纳米混悬剂的制备 通过业主公约的城市小区治理——软法之治的生活视角 单纯疱疹病毒Ⅱ型（HSV2）多表位组合肽的纯化与鉴定 江苏省新型农村合作医疗制度运行机制及其绩效实证分析 浅析连锁企业的竞争策略--以南京维利康（香缇丽舍）西饼店为例 硅胶负载磷钨酸催化剂上苹果酯的合成 风能转换系统双频环多目标优化控制方法研究 轻质高强中空结构纺织复合材料的设计及开发研究 On Co-working of Tao with Xiang/Imagery and Poetic Translation 基于AT89S52的空调控制系统的设计与制作 小型电动四轮车的设计与制作 基于Web的毕业设计质量管理系统的设计与实现 CN85支架零件注塑模设计 上市公司稀释每股收益会计信息含量研究 90t/h锅炉烟气净化设计
学生姓名 许晓颖 林炜罡 朱妍姝 徐志伟 刘慧慧 胡耀武 庞兆智 王旷达 龚挺 李亚平 梁 觊 龚婷 费一正 袁赛瑜 江松 高杨 巩本栋 朱建华 郭延文 鹿化煜 胡爱群 靳慧 戴敏 曹进德 曹秀英 马静 戴华 朱荻 汪惠芬 唐洪武 操家顺 张金波
指导教师姓名
奖项 一等奖 一等奖 一等奖 一等奖 一等奖 一等奖 一等奖 一等奖 一等奖 一等奖 一等奖 一等奖 一等奖 一等奖 一等奖 一等奖
毕业设计（论文） 毕业设计（论文）题目 九里塌陷地生态恢复与景观规划 网络教学活动模板化生成工具的设计与实现 基于DSP的双余度飞控舵机系统的设计 污水净化菌的分离与净化特性研究
学生姓名 陆文学 翟强 和阳 王化荣 罗萍嘉 黄如民
指导教师姓名
关于机器视觉的IC芯片外观检测系统
关于机器视觉的IC芯片外观检测系统摘要：本文介绍了一种基于机器视觉的IC芯片外观检测系统。
该系统使用高分辨率摄像头对IC芯片的外观进行拍摄，并通过图像处理算法对芯片的颜色、形状、大小等特征进行分析和判断。
经过大量实验验证，该系统在多种类型的IC芯片外观检测中都表现出了较高的准确率和稳定性，具有广泛的应用前景和推广价值。
关键词：机器视觉；IC芯片；外观检测；图像处理算法；应用前景正文：随着科技的不断发展和进步，IC芯片作为电子产品中的核心部件，在现代社会中被广泛应用。
然而，由于IC芯片在生产加工过程中所受到的影响，其外观存在着各种缺陷和问题，如颜色失真、形状变形、大小不一等。
这些问题会对芯片的可靠性和稳定性产生影响，因此需要对IC芯片进行外观检测，以保证芯片质量和性能。
传统的IC芯片外观检测主要依靠人工目视进行，但这种方式存在着检测效率低、准确率不高和人力成本高等问题。
机器视觉作为一种新型的检测手段，可以通过图像处理和分析，对IC芯片的外观进行准确、快速、自动化的检测。
本文设计了一种基于机器视觉的IC芯片外观检测系统。
该系统采用高分辨率摄像头对IC芯片进行拍摄，将芯片的图像传输给计算机进行图像处理和分析。
系统中使用的图像处理算法包括形态学处理、边缘检测、图像分割等，用于对芯片的颜色、形状、大小等特征进行分析和判断。
通过对芯片不同部位的特征进行联合分析，可以有效地实现对芯片问题的检测和识别。
为验证系统的可行性和稳定性，本文进行了大量实验。
实验结果表明，该系统在不同类型和规格的IC芯片外观检测中都表现出了较高的准确率和可靠性，其检测效率和精度也明显优于传统的人工目视检测方法。
总之，基于机器视觉的IC芯片外观检测系统是一种快速、准确、自动化的检测手段，具有广泛的应用前景和推广价值。
随着现代电子产业的快速发展，IC芯片作为核心零件的需求量急剧上升，同时也对IC芯片的质量和性能提出了更高的要求。
不良的IC芯片可能会导致产品失效、生产成本的增加和品牌声誉的受损，因此如何快速、准确地对IC芯片质量进行检测，是现代电子制造业必须面对的挑战。
基于光度立体视觉的芯片外观缺陷检测系统的设计与实现
基于光度立体视觉的芯片外观缺陷检测系统的设计与实现摘要：本文旨在介绍一种基于光度立体视觉技术的芯片外观缺陷检测系统的设计与实现方案。
该系统采用光度立体视觉技术和数字信号处理技术相结合，对芯片的外观进行全方位检测，检测缺陷类型包括但不限于凸起、凹陷、划痕、裂缝等。
本文首先介绍了芯片缺陷检测的背景和意义，并详细阐述了系统的硬件、软件及算法实现流程。
在系统设计实现后，本文对系统进行了实验验证，结果表明系统具有较高的准确性、可靠性和鲁棒性，能够有效地检测芯片外观缺陷。
本文的研究成果对于提高芯片生产质量、降低生产成本具有一定的参考价值。
关键词：光度立体视觉；芯片外观缺陷；数字信号处理；算法；实验验证一、引言随着芯片生产的不断发展和普及，芯片的外观质量越来越受到关注。
芯片的外观质量不仅关系到芯片本身的质量，也关系到芯片在市场上的竞争能力。
传统的芯片外观检测方法主要是人工进行检测，但这种方法存在效率低、准确率不高的问题。
因此，如何实现芯片外观缺陷的自动检测成为了当前亟待解决的问题之一。
二、光度立体视觉技术光度立体视觉技术是一种基于计算机视觉的三维立体测量技术，它通过对物体表面颜色和亮度的变化进行调查和分析，实现物体的三维测量。
在对芯片进行外观缺陷检测时，光度立体视觉技术能够实现高精度、高效率、非接触的检测效果。
该技术不受环境光影响，可以在多种不同环境下进行检测，因此被广泛应用于机器人视觉、自动导航、工业质量检验等领域。
三、芯片外观缺陷检测系统的设计与实现（一）硬件部分本系统采用工业相机对芯片进行拍摄，相机通过多角度拍摄，获取芯片的三维立体图像，保证检测结果的精度和可靠性。
此外，系统还配备了高精度的运动控制平台，保证芯片的拍摄位置和角度的准确控制。
（二）软件部分系统的软件采用MATLAB和C++两个编程语言进行开发，通过对芯片的实时图像处理和算法处理，实现缺陷检测目的。
图像处理部分主要是对芯片的颜色、亮度等特征进行分析、判断和处理，使得芯片表面能够得到清晰的展示。
毕业论文(设计)：半导体封装技术分析与研究
常州信息职业技术学院学生毕业设计（论文）报告系别：电子与电气工程学院专业：微电子技术班号：微电081 学生姓名：学生学号：设计（论文）题目：半导体封装技术分析与研究指导教师：设计地点：常州信息职业技术学院起迄日期：毕业设计（论文）任务书专业微电子技术班级微电081 姓名程增艳一、课题名称：半导体封装技术分析与研究二、主要技术指标：1．封装的工艺流程；2．封装的技术分类；3．封装的形式、材料、设备；4．封装过程中的缺陷分析；5．封装技术发展及未来的前景。
.三、工作内容和要求：1．查阅相关书籍明确半导体封装的概念、作用及性能；2．认真阅读半导体封装技术的资料了解具体封装工艺流程；3．接着围绕封装所实现的性能、封装的技术要素和层次进行有关知识的搜集；4．根据查找的封装技术知识对其进行详细分类；5．然后深入理解有关封装的书籍资料对封装的质量要求与缺陷作进一步分析；6．完成论文初稿；7．经多次修改，完成论文。
四、主要参考文献：[1]李可为．集成电路芯片封装技术[M] ．北京：电子工业出版社，2007．19-68[2]周良知．微电子器件封装—封装材料与封装技[M] ．北京：化学工业出版社，2006．57-64[3]邱碧秀．微系统封装原理与技术[M] ．北京：电子工业出版社，2006．113-124[4]姜岩峰，张常年译．电子制造技术[M] ．北京：化学工业出版社，2005．102-108学生（签名）年月日指导教师（签名）年月日教研室主任（签名）年月日系主任（签名）年月日毕业设计（论文）开题报告设计（论文）题目半导体封装技术分析与研究一、选题的背景和意义：半导体ＩＣ技术将以高速发展的势态呈现在２１世纪。
为了降低生产成本，国际半导体制造商以及封装测试代工企业纷纷将其封装产能转移至中国，从而直接拉动了中国半导体封装产业规模的迅速扩大。
同时，中国芯片制造规模的不断扩大以及巨大且快速成长的终端电子应用市场也极大地推动了中国半导体封装产业的成长。
基于机器视觉的电子元器件检测系统设计
基于机器视觉的电子元器件检测系统设计摘要：目前，我们的经济处于一个高速发展的时期，伴随着科技的飞速发展，各种类型的电子元件都朝着一体化、微型化的方向发展，这给电子元件的检测带来了更大的困难。
在以往的检测工作中，多注重对物体检测方法的运用，所得影像解析度不高，且包含的信息也比较少。
因此，研究人员引入了以机器视觉技术为基础的电子元件检测方法，大大提高了检测的效率与品质。
关键词：机器视觉；电子元器件；检测系统设计电子元器件是系统和组件的重要组成部分，提高电子元器件的可靠性是系统可靠运行的基础。
在推出新的产品时，首先要对其进行可靠性试验，所以要做可靠性检测。
但常规状态下的检测费用高昂，尤其是军事设备，其可靠性需求更加苛刻。
因此需要研究一些试验方法来测试其可靠性指标。
1国产电子元器件现状1996年7月，33个西方国家签署《瓦森纳协定》，开始了对中国长达20多年的出口限制，从高端电子元器件、高端制造设备、先进技术等方面限制中国半导体行业发展。
2021年12月，计算机辅助设计软件也被纳入管控范围，西方国家对中国高端技术的限制日益加重。
西方国家对中国长期的技术封锁，虽然限制了中国半导体技术的快速发展，但也促使中国形成了最为完整的半导体产业链，从原材料到高端集成电路的每一个环节，从电阻电容到高端集成电路的所有分类都有中国企业的参与，具备了实现全产业链自主可控的工业基础。
半导体产业按照其制造过程可以划分为半导体材料和制造设备工业，中游是半导体设计、制造、封装和检测工业，以及其下游的半导体终端应用产业。
在我国，大数据，5 G，人工智能，智能汽车等领域已经得到了广泛的运用，华为，阿里，百度，比亚迪等公司都已经获得了巨大的成功。
华为海思的麒麟芯片是全球第一，飞腾 CPU，景嘉微 GPU，以及“魂芯”，虽然还不是最顶尖的，但已经能够满足大部分应用需求；而被称为“芯片之母”的 EDA (EDA)，已经实现了28 nm的成熟制造技术。
毕业论文答辩范文
毕业论文答辩范文尊敬的评委、老师们：大家好！我是XXX学校计算机科学与技术专业的学生XXX，今天非常荣幸能够在这里参加毕业论文答辩，并向大家汇报我的研究成果。
首先，我要对我的导师和评审老师们表示衷心的感谢，感谢你们在过去的几个月里对我的指导和帮助。
本次毕业论文的题目是《基于深度学习的图像识别算法研究与实现》。
在当今信息时代，图像识别技术在各个领域中起到了越来越重要的作用。
因此，本论文以深度学习为基础，结合实际应用场景，对图像识别算法进行了深入研究和实现。
论文的第一部分是绪论，首先介绍了图像识别的研究背景和意义，以及当前深度学习在图像识别中的应用现状。
接着，给出了本论文的研究目的和内容，并对相应的研究方法进行了简要说明。
最后，介绍了论文的结构和章节安排。
第二部分是相关技术和理论的介绍。
首先，对深度学习的基本概念和原理进行了详细的阐述，包括神经网络的结构与训练过程。
接着，介绍了常用的图像识别算法，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，并对它们的原理和特点进行了比较分析。
第三部分是本论文的研究与实现部分。
首先，对数据集的选取和预处理方法进行了说明，并详细描述了实验环境和实验步骤。
然后，对所采用的图像识别算法进行了实验验证，并对实验结果进行了分析和讨论。
最后，提出了进一步改进和优化的方向。
第四部分是总结与展望。
对整个论文的研究工作进行了总结，回顾了研究过程中的收获和不足之处。
在此基础上，对未来相关研究方向进行了展望，提出了一些可行性的改进措施和研究方向。
总之，本论文以深度学习为基础，对图像识别算法进行了研究和实现。
通过对相关技术和理论的介绍，设计了相应的实验，并对实验结果进行了分析与讨论。
本论文的研究成果可以在图像识别领域中得到一定的应用和推广。
最后，我要再次感谢导师和评审老师们的悉心指导和帮助，还有在座各位听众的聆听。
感谢大家！谢谢！。
本科生毕业设计基于机器视觉的表面缺陷检测系统设计
本科生毕业设计-基于机器视觉的表面缺陷检测系统设计编号本科生毕业设计基于机器视觉的表面缺陷检测系统设计Surface defect detection system design based on machinevision学生姓名专业电子信息工程学号指导教师学院电子信息工程学院二〇一三年六月中文摘要为了不断提高产品质量和生产效率，金属工件表面缺陷在线自动检测技术在生产过程中显得日益重要。
针对金属工件表面的多种缺陷，本文设计了一套基于机器视觉能够实现对金属工件表面缺陷进行实时在线、无损伤的自动检测系统。
该系统采用面阵CCD和多通道图像采集卡作为图像采集部分，提高了检测系统的速度并降低了对CCD的性能要求，使系统在现有的条件下比较容易实现实时在线检测；采用自动选取图像分割阈值，根据实际应用的阈值把工件信息从图像中提取出来并扫描工件图像中的信息，实现了系统的自动测量；根据扫描得到的工件信息去除掉工件边缘的光圈，利用自动选取的阈值对金属工件表面的图像进行二值化分割，从而实现各种缺陷的自动提取及识别。
关键词：机器视觉表面缺陷CCD 图像处理缺陷检测AbstractIn order to continually promote the quality of product and efficiency of production, the on-line automatic inspection technology of surface defect of metal workpiece has become more and more important in the process of production. This paper designs an automatic system based on machine vision, which can inspect surface defect of metal workpiece timely without any damage on it.Firstly, using CCD and multi-channel image acquisition card to acquire images, the system has accelerated the inspection speed and reduced the requirements of CCD on the performance to do the timely on-line inspection more easily under the current condition; secondly, according to the practical application of threshold, the system has used the segmentation threshold of selecting an image automatically to select the workpiece information from images and scan that information to realize the automatic measurement of the system; finally, the system has removed the aperture on the edge of workpiece in accordance with the workpiece information of scan and conducted the binarization segmentation on the image of the metal workpiece surface by using the automatic selection threshold to automatically select and identify varied defects.Keywords: machine vision; surface defect; CCD; image processing; defect inspecting目录中文摘要 (II)Abstract.......................................................... II I 第1章引言. (1)1.1研究背景及意义 (1)1.2国内外研究现状 (1)第2章图像技术及机器视觉简介 (3)2.1图像处理技术 (3)2.1.1图像和数字图像 (3)2.1.2图像技术和图像工程 (3)2.2数字图像处理系统 (4)2.2.1图像处理和分析系统 (4)2.2.2图像采集模块 (4)2.2.3图像的数据编码和传输 (5)2.3机器视觉技术 (6)2.3.1机器视觉技术简介 (6)2.3.2机器视觉系统的概念、组成及特点 (6)2.4机器视觉系统的应用及发展动向 (7)2.4.1机器视觉检测应用 (7)2.4.2机器视觉系统的发展动向 (8)第3章系统总体设计 (9)3. 1 CCD摄像头 (9)3. 2图像采集卡 (10)3.2.1视频输入信号及采样频率 (10)3.2.2视频输入窗口和显示窗口 (10)3. 3软件设计 (11)第4章缺陷检测软件设计 (11)4. 1图像实时采集模块 (11)4. 2图像预处理模块 (12)4. 3阈值选取模块 (13)4. 4图像测量模块 (13)4. 5缺陷检测模块 (23)4.5.1二值图像区域标记 (24)4.5.2二值图像的小区域消除 (25)4. 6缺陷识别模块 (26)第5章实验结果及分析 (28)5.1实验数据 (28)5.2实验分析 (31)全文总结 (35)参考文献 (36)致谢 (40)第1章引言1.1研究背景及意义传统的产品表面质量检测主要采用人工检测的方法。
半导体芯片外观视觉检测系统的研究与开发
东南大学硕士学位论文半导体芯片外观视觉检测系统的研究与开发姓名：余轶申请学位级别：硕士专业：机械电子工程指导教师：史金飞20070301东南大学硕士学位论文认为视觉过程是成像过程的逆过程，但由于在成像过程中存在噪声及干扰，因此图像的三维成像过程实际上非常困难；而且理论中认为输入是被动的，视觉处理框架基本上是自下而上没有反馈的，处理目的也是不变的，总是要求出场景中物体的形状和位置；此外，Ｍａｒｒ理论对知识的应用重视不足。
近年来，对机器视觉的研究一直方兴未艾，它的应用领域也在迅速扩大。
目前机器视觉的研究主要分为两部分１４Ｊ：理论研究与应用研究。
理论研究是在实验室的条件下，研究模拟人类视觉的各种理论与算法（如特征抽取、双目立体视觉、运动与光流、由线条图到实体、由阴影到形体、由纹理到形体等）；应用研究则是以解决实际问题为出发点，在研究中不得不考虑到应用现场的一些环境影响与困难，这类研究主要集中在识别、检测问题（包括产品的检查，产品的装配、产品的分类等）。
本课题的研究就是属于后者的范畴。
１．２．２机器视觉在半导体外观检测上的应用机器视觉技术正广泛地应用于各个方面［５１，从医学图像到遥感图像，从工业检测到文件处理，从毫微米技术到多媒体数据库等，需要人类视觉的场合几乎都需要机器视觉，特别在某些要求高或人类视觉无法感知的领域，如精确定量感知、危险现场感知，不可见物体感知等，机器视觉的作用就显得尤为重要了。
机器视觉的一个主要、典型的应用就是对半导体芯片的外观检测。
微电子技术的突飞猛进，使得各种半导体芯片的集成度越来越高，同时芯片的体积趋向于小型化及微型化，这些都对芯片的检测提出了较高的要求。
而现场的大批量生产更使得传统的人工肉眼检测难以满足实际需求。
机器视觉系统所具有的非接触性、连续性、经济性、灵活性等优点，使人们有了更好的选择，人工检测正逐渐被机器视觉检测所替代。
将机器视觉应用于半导体检测，主要是通过对实时抓取的图像采用模式匹配进行定位，分析处理图像并得到图像的各项参数，与预先设置好的检测标准进行比较计算进而判断图像合格与否。
答辩状范文-答辩状
答辩状范文-答辩状尊敬的评委：首先，感谢您给予我这次机会来进行我的毕业论文答辩。
在此我想就我的毕业论文中所提出的问题、解决方法以及研究结论进行一些阐述和回答。
我的毕业论文主题是关于“基于深度学习的图像识别方法研究”，主要是探讨了目前深度学习技术在图像识别方面的应用和发展。
本文是在经过对相关领域的文献研究以及对具体实验的调查之后得出的。
本篇论文共分为四个部分：引言、文献综述、研究方法和实验结果以及结论与未来工作。
在引言中，我主要介绍了深度学习技术在图像识别领域的应用和发展现状，以及本文的研究意义和目的。
在文献综述中，我对深度学习技术和图像识别领域的相关文献进行了详细的分析和总结。
以此来确定什么是深度学习技术和图像识别中的一些基础知识，同时介绍了一些相关的数据集和网络架构，例如卷积神经网络（CNN）和残差网络（ResNet）。
在研究方法和实验结果方面，我采用了目前最流行的图像分类数据集CIFAR-10，对CNN网络和ResNet网络进行了对比分析。
在这个部分中，我详细介绍了数据处理过程、模型构建过程、训练和测试过程，并分析了不同网络的训练效果和性能。
最后，我在结论和未来工作中总结了本文的研究目的和重要性，同时还讨论了深度学习技术在图像识别领域中的研究现状和未来发展方向。
在此我想回答一些评委们可能会提出的问题：1.研究方法是否可靠？为了保证研究方法的可靠性，本文选取了CIFAR-10数据集，这是一个公认的图像分类数据集，同时也进行了详细并严谨的实验和讨论。
实验结果表明，本文提出的CNN和ResNet 网络对于CIFAR-10数据集有较好的分类效果，证明了我们提出的方法是可靠的。
2.深度学习技术的应用前景和挑战是什么？深度学习技术在图像识别领域已经有了广泛的应用，但是也面临着一系列的挑战，例如算法的复杂性、数据质量的问题、计算资源的限制等。
未来，我们需要在这些方面做出更多的探索和研究，并不断完善和优化我们的深度学习模型。
毕业论文答辩模板(完整版)
输入文本内容输入文本内容 输入文本内容输入文本内容 输入文本内容输入文本内容 输入文本内 Enter text content，Enter text content，Enter text content，Enter text content，Enter text content
国内研究现状
THE RESEARCH PROCESS
1
文献总结
输入文本内容输入文本内容输入 文本内容输入文本内容输入文本 内容输入文本内容输入文本内
2
实地调研
输入文本内容输入文本内容输入 文本内容输入文本内容输入文本 内容输入文本内容输入文本内
3
实验取证
输入文本内容输入文本内容输入 文本内容输入文本内容输入文本 内容输入文本内容输入文本内
输入文本内容输入文本内容 输入文本内容输入文本内容 输入文本内容输入文本内容 输入文本内
Enter text content，Enter text content，Enter text content，Enter text content，Enter text content
2
研究内容和思路
研究内容
2
研究成果
输入文本内容输入文本内容输入文 本内容输入文本内容输入文本内容 输入文本内容输入文本内 Enter text content，Enter text content，Enter text content， Enter text content，Enter text content
3
研究成果
输入文本内容输入文本内容输入文 本内容输入文本内容输入文本内容 输入文本内容输入文本内 Enter text content，Enter text content，Enter text content， Enter text content，Enter text content
基于机器视觉表面缺陷检测系统设计
基于机器视觉表面缺陷检测系统设计机器视觉表面缺陷检测系统是一种能够识别并分类材料表面缺陷的技术，已经被广泛应用于半导体、电子、汽车、航空航天等工业领域。
其主要原理是基于图像处理和模式识别技术，通过计算机对采集的图像进行分析和识别，从而检测出表面缺陷，并且根据检测结果进行分类和报警。
一、系统架构基于机器视觉的表面缺陷检测系统主要由以下几个部分组成：1.图像采集设备：使用高分辨率相机、光源等设备对待检测物体进行图像采集，确保图像的质量。
2.图像处理模块：对采集的图像进行预处理，包括去噪、滤波、增强等操作，以提高图像的质量和清晰度，方便后续的特征提取和分类操作。
3.特征提取模块：使用图像处理算法选择合适的特征，以区分目标缺陷和正常样品，并定量化缺陷的形态和位置特征。
4.分类和判定模块：通过特征向量和分类算法将图像分为正常和缺陷样本，并对不同类型的缺陷进行分类和报警。
5.操作控制模块：负责对整个系统进行控制和管理，包括参数设置、图像采集和处理指令等，以确保整个系统的性能和稳定性。
二、关键技术1.图像处理技术：包括图像增强、图像分割、边缘检测、斑点检测等图像处理技术，以提高图像质量和特征的提取能力。
2.特征提取技术：包括形态学操作、纹理分析、颜色分析等技术，以提高特征的准确性和描述能力。
3.分类技术：包括支持向量机、人工神经网络、决策树等技术，以提高检测系统的准确性和可靠性。
4.图像采集技术：对采集环境的控制、摄像机的选型和拍摄角度的选择等方面要求比较高，以确保采集到高质量的图片。
三、应用举例机器视觉表面缺陷检测系统已经被广泛应用于各种工业领域，特别是在汽车、电子、半导体、航天等领域中得到了越来越广泛的应用。
以半导体行业为例，半导体晶圆表面的缺陷检测一直是半导体工艺中关键的环节。
通过采用机器视觉表面缺陷检测系统，可以快速准确地检测出晶圆上的缺陷，提高生产效率和产品质量，降低成本和损失。
总之，机器视觉表面缺陷检测系统具有精度高、速度快、可靠性强等特点，已经成为现代工业质量控制中不可或缺的一部分，对于提高产品质量、降低成本具有非常重要的意义。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
分析关键点
请在此处添加文本请在此处添 加文本请在此处添加文本 请在此处添加文本
分析关键点
请在此处添加文本请在此处 添加文本请在此处添加文本 请在此处添加文本
分析关键点
请在此处添加文本请在此处添 加文本请在此处添加文本 请在此处添加文本
分析关键点
请在此处添加文本请在此处 添加文本请在此处添加文本 请在此处添加文本
总结：基于机器视觉的半导体产品外观 检测系统设计与研究
• • 内容123 基于机器视觉的半导体产品外观检测系统设计与研究基于机器视觉的半导体 产品外观检测系统设计与研究基于机器视觉的半导体产品外观检测系统设计 与研究基于机器视觉的半导体产品外观检测系统设计与研究 基于机器视觉的半导体产品外观检测系统设计与研究基于机器视觉的半导体 产品外观检测系统设计与研究基于机器视觉的半导体产品外观检测系统设计 与研究 554230
单击此处输入标题
单击此处输入标题
请在此粘贴或者输入你的文字内容 请在此粘贴或者输入你的文字内容
请在此粘贴或者输入你的文字内容 请在此粘贴或者输入你的文字内容
单击此处输入标题
请在此处输入您的文本，或者复制您的文本粘贴到此处请在此处输入您的文本，或者复制您的文本粘贴 到此处请在此处输入您的文本，或者复制您的文本粘贴到此处请在此处输入您的文本，或者复制您的文 本粘贴到此处
基于机器视觉的半导体产品外观检测系统设计与研究工作内容阐述: 646063
• 添加相关内容： • 331018基于机器视觉的半导体产品外观检测系统设计与研 究基于机器视觉的半导体产品外观检测系统设计与研究 • 329314基于机器视觉的半导体产品外观检测系统设计与研 究基于机器视觉的半导体产品外观检测系统设计与研究基 于机器视觉的半导体产品外观检测系统设计与研究 612440 基于机器视觉的半导体产品外观检测系统设计与研究基于 机器视觉的半导体产品外观检测系统设计与研究基于机器 视觉的半导体产品外观检测系统设计与研究
基于机器视觉的半导体产品外观检测系统设计与研究工作内容阐述: 616517
• 添加相关内容： • 981422基于机器视觉的半导体产品外观检测系统设计与研 究基于机器视觉的半导体产品外观检测系统设计与研究 • 942799基于机器视觉的半导体产品外观检测系统设计与研 究基于机器视觉的半导体产品外观检测系统设计与研究基 于机器视觉的半导体产品外观检测系统设计与研究 327894 基于机器视觉的半导体产品外观检测系统设计与研究基于 机器视觉的半导体产品外观检测系统设计与研究基于机器 视觉的半导体产品外观检测系统设计与研究
点击添加相关文字标题
单击此处添加标题
单击此处添加文本内容，文字内容需概括精炼，建议与标题 相关并符合整体语言风格，语言描述尽量简洁生动。
单击此处添加标题
单击此处添加文本内容，文字内容需概括精炼，建议与标题 相关并符合整体语言风格，语言描述尽量简洁生动。
单击此处添加标题
单击此处添加文本内容，文字内容需概括精炼，建议与标题 相关并符合整体语言风格，语言描述尽量简洁生动。
基于机器视觉的半导体产品外观检测系统设计与研究工作内容阐述: 52429
• 添加相关内容： • 176859基于机器视觉的半导体产品外观检测系统设计与研 究基于机器视觉的半导体产品外观检测系统设计与研究 • 96967基于机器视觉的半导体产品外观检测系统设计与研 究基于机器视觉的半导体产品外观检测系统设计与研究基 于机器视觉的半导体产品外观检测系统设计与研究 893954 基于机器视觉的半导体产品外观检测系统设计与研究基于 机器视觉的半导体产品外观检测系统设计与研究基于机器 视觉的半导体产品外观检测系统设计与研究
单击此处添加标题
单击此处添加文本内容，文字内容需概括精炼，建议与标题 相关并符合整体语言风格，语言描述尽量简洁生动。
点击添加相关文字标题
填加标题
单击添加文本单击添加文本 单击添加文本单击添加文本 单击添加文本单击添加文本
填加标题
单击添加文本单击添加文本 单击添加文本单击添加文本 单击添加文本单击添加文本
基于机器视觉的半导体产品外观检测系统设计与研究工作内容阐述: 803847
• 添加相关内容： • 924804基于机器视觉的半导体产品外观检测系统设计与研 究基于机器视觉的半导体产品外观检测系统设计与研究 • 96540基于机器视觉的半导体产品外观检测系统设计与研 究基于机器视觉的半导体产品外观检测系统设计与研究基 于机器视觉的半导体产品外观检测系统设计与研究 415010 基于机器视觉的半导体产品外观检测系统设计与研究基于 机器视觉的半导体产品外观检测系统设计与研究基于机器 视觉的半导体产品外观检测系统设计与研究
单击此处添加文本单击此处添加文本单击此处添加文本 单击此处添加文本单击此处添加文本
（三）单击填加标题
单击此处添加文本单击此处添加文本 单击此处添加文本单击此处添加文本单击此处添加文本
单击此处添加文本单击此处添加文本单击此处添加文本 单击此处添加文本单击此处添加文本
目录
第二部分
研究综述
理论现状 研究内容 实验设计 数据分析
填加标题
单击添加文本单击添加文本 单击添加文本单击添加文本 单击添加文本单击添加文本
填加标题
单击添加文本单击添加文本 单击添加文本单击添加文本 单击添加文本单击添加文本
点击添加相关文字标题
单击此处输入标题
请在此粘贴或者输入你的文字内容 请在此粘贴或者输入你的文字内容
请在此粘贴或者输入你的文字内容 请在此粘贴或者输入你的文字内容
基于机器视觉的半导体产品外观检测系统设计与研究
大学名称 这里输入您的专业名称 2016级本科
汇报人：××× 编号： 638695
目录
01
02 03 04
第一部分：论文背景
第二部分：研究综述 第三部分：结论验证 第四部分：论文总结
目录
第一部分
论文背景
论文背景 选题意义 研究目的
点击添加相关文字标题
选题背景
请输入您想要的文字请输入您想要 的文请输入您想要的文请输入您想 要的文字
请输入您想要的文字请输入您想要的文请输入您想要的文请输入您想要的文字请输入您想要的文字
请输入您想要的文字字请输入您想要的文字您想要的文字请输入您想要的文请输入您想要的文请输
入您想要的文字请输入您想要的文字请输入
点击添加相关文字标题
•
点击添加相关文字标题
（一）单击填加标题
单击此处添加文本单击此处添加文本 单击此处添加文本单击此处添加文本单击此处添加文本 单击此处添加文本单击此处添加文本单击此处添加文本 单击此处添加文本单击此处添加文本
（二）单击填加标题
单击此处添加文本单击此处添加文本 单击此处添加文本单击此处添加文本单击此处添加文本