印刷电路板光电图像检测与处理 乔闹生 9787030426178 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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乔闹生 著

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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030426178

商品编码：29308749501

包装：平装

出版时间：2016-05-03

基本信息

书名：印刷电路板光电图像检测与处理

定价：69.0元

作者：乔闹生

出版社：科学出版社

出版日期：2016-05-03

ISBN：9787030426178

字数：280

页码：

版次：31

装帧：平装

开本：B5

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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目录

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作者介绍

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文摘

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精彩页

序言

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《高精度印刷电路板表面缺陷检测与智能化修复技术研究》 图书简介 本书聚焦于现代电子制造产业中至关重要的一个环节——印刷电路板（PCB）的质量控制。随着电子产品集成度的不断提升和微型化趋势的加速，PCB的制造精度和可靠性要求也日益严苛。印刷电路板的表面缺陷，即使是微小的痕迹，也可能导致整个电子产品的性能下降甚至完全失效。因此，开发高效、精准、自动化的PCB表面缺陷检测与处理技术，对于保障电子产品质量、降低生产成本、提升产业竞争力具有不可估量的价值。 本书在系统梳理了当前PCB制造工艺流程的基础上，深入剖析了PCB表面可能出现的各类典型缺陷，并重点研究了与之相对应的光学成像原理、图像采集方法以及图像预处理技术。针对不同类型的表面缺陷，如铜箔开路、短路、孔金属化不良、焊盘氧化、划伤、污渍、异物残留等，本书详细阐述了如何通过优化图像采集参数、设计合适的照明系统，以获取高质量、高信噪比的缺陷图像。在此基础上，本书重点探讨了一系列先进的图像处理算法，包括但不限于： 一、 图像预处理与增强技术 在进行缺陷检测之前，对原始图像进行有效的预处理是至关重要的。本书详细介绍了多种图像预处理技术，旨在消除噪声、增强图像对比度、标准化图像质量，从而为后续的缺陷检测算法奠定良好的基础。 噪声抑制技术： 针对PCB图像在采集过程中可能出现的各种噪声（如椒盐噪声、高斯噪声等），本书系统地介绍了多种经典的去噪算法，如中值滤波、高斯滤波、双边滤波等。同时，结合PCB图像的特点，探讨了自适应滤波、小波去噪等更高级的降噪方法，以及它们在实际应用中的优劣势。 对比度增强与归一化： 为了更清晰地显现缺陷区域，本书研究了直方图均衡化、自适应直方图均衡化（CLAHE）、伽马校正等对比度增强技术。此外，针对不同采集环境或相机可能造成的亮度、对比度差异，还引入了图像归一化和白平衡校正等方法，确保所有待检测图像具有可比性。 边缘检测与特征提取： 边缘信息是识别物体形状和轮廓的关键。本书深入探讨了Sobel、Canny、Laplacian等经典的边缘检测算子，并分析了它们在PCB表面缺陷检测中的适用性。在此基础上，还引入了基于局部二值模式（LBP）、Gabor滤波器等更具鲁棒性的特征提取方法，用于捕捉缺陷区域的纹理和结构信息。 二、 基于传统图像处理的缺陷检测方法 在完成图像预处理后，本书详细阐述了多种基于传统图像处理技术的缺陷检测策略。这些方法虽然不依赖于深度学习，但在特定场景下依然具有高效和可解释性强的优点。 阈值分割技术： 探讨了全局阈值、局部阈值（Otsu法、自适应阈值）等多种阈值分割方法，用于将图像分割为前景（可能为缺陷）和背景。分析了在不同光照条件和缺陷类型下，选择合适阈值分割方法的技巧。 形态学处理： 针对由腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等形态学操作在提取连通区域、消除小噪声点、连接断裂的线条等方面的重要作用，进行了详细的数学原理推导和在PCB缺陷检测中的具体应用案例分析。 模板匹配与区域生长： 针对PCB上规则的图案（如焊盘、走线），本书研究了基于模板匹配的方法，通过计算待检测区域与预定义模板的相似度来检测异常。同时，探讨了区域生长法，通过设定种子点和生长准则，从种子点开始扩展，以识别出连通的缺陷区域。 特征分析与分类： 结合上述图像处理技术提取的形状、大小、颜色、纹理等特征，本书介绍了如何利用统计分析方法（如均值、方差、矩等）或简单的分类器（如支持向量机SVM、K近邻KNN）对检测到的区域进行初步的缺陷类型判断。 三、 基于深度学习的智能化缺陷检测与识别 随着人工智能技术的飞速发展，深度学习在图像识别领域的强大能力已被广泛认可。本书将深度学习技术引入PCB表面缺陷检测，旨在实现更高级别的自动化和更高的检测精度。 卷积神经网络（CNN）基础理论： 系统地介绍了CNN的基本结构，包括卷积层、池化层、激活函数、全连接层等，并深入解释了其在图像特征提取方面的优势。 主流CNN模型及其在PCB检测中的应用： 详细讲解了AlexNet、VGG、ResNet、Inception等经典CNN架构，并探讨了如何针对PCB缺陷检测任务对其进行优化和改进。本书重点研究了如何构建专门用于PCB缺陷检测的CNN模型，包括但不限于： 全卷积网络（FCN）与U-Net： 适用于像素级的缺陷分割，能够精确地勾勒出缺陷的边界。 Faster R-CNN、YOLO、SSD等目标检测算法： 用于在PCB图像中同时完成缺陷的定位和分类。本书将详细分析这些模型的网络结构、损失函数以及在PCB数据集上的训练策略。 注意力机制（Attention Mechanism）： 探讨如何将注意力机制融入CNN模型，使模型能够更加关注图像中的关键区域，提高检测效率和准确率。 数据增强与迁移学习： 针对PCB缺陷数据集可能存在的样本不均衡、类别稀疏等问题，本书详细介绍了数据增强技术，如随机裁剪、翻转、旋转、颜色抖动等，以扩充训练数据。同时，深入研究了迁移学习的应用，利用预训练模型（如在ImageNet上训练的模型）作为起点，加速模型的收敛速度并提升检测性能。 模型评估与优化： 详细介绍了评估模型性能的常用指标，如准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数、IoU（Intersection over Union）等，并指导读者如何根据实际应用场景选择合适的评估指标。同时，探讨了模型优化策略，包括超参数调整、学习率调度、正则化技术等。 四、 缺陷的智能化修复与验证 本书不仅关注缺陷的检测，更进一步探讨了缺陷的智能化修复技术，以及修复效果的验证方法。 基于图像修复的智能化修复： 针对检测到的细微缺陷，如小的划痕、污渍，本书研究了基于图像修复算法（如泊松图像编辑、基于深度学习的图像修复网络）的智能化处理方法，旨在“无损”地修复缺陷区域，恢复PCB表面的完整性。 智能修复参数的优化： 探讨了如何通过机器学习方法，根据缺陷的类型、大小、位置等信息，自动生成最优的修复参数，实现个性化、智能化的修复。 修复效果的验证： 提出了多种验证修复效果的方法，包括视觉检查、与标准模板比对、以及利用高精度测量设备进行二次检测等，确保修复后的PCB表面达到质量要求。 五、 系统集成与工程实现 本书的最后一个部分，将理论与实践相结合，着重于将上述检测与处理技术进行系统集成，并探讨在实际工程应用中可能遇到的问题与解决方案。 硬件选型与系统架构设计： 针对不同的应用场景（如在线检测、离线检测），给出合理的硬件选型建议（相机、光源、镜头、工控机等），并设计高效的系统架构。 实时性与稳定性考量： 深入分析影响系统实时性和稳定性的关键因素，并提出相应的优化策略，以满足工业生产线的需求。 用户接口设计与人机交互： 强调用户界面的友好性和操作的便捷性，设计直观的用户接口，方便操作人员进行参数设置、结果查看和系统管理。 实际案例分析： 通过具体的PCB生产线案例，展示本书所介绍的技术在实际应用中的效果，包括检测效率、准确率、成本节约等方面。 结论与展望 本书旨在为读者提供一套全面、深入、实用的PCB表面缺陷检测与处理技术解决方案。通过结合传统图像处理的鲁棒性和深度学习的智能化优势，本书为提升PCB制造质量、实现自动化生产提供了坚实的技术支撑。本书的研究成果，不仅能够帮助PCB制造商解决实际生产中的质量控制难题，更能为推动电子信息产业的整体发展贡献力量。未来，本书的研究方向将继续拓展至更高分辨率的缺陷检测、更多种类的复杂缺陷识别，以及更加智能化的闭环控制系统，以期在更广阔的领域内发挥重要作用。 本书适用于从事印刷电路板设计、制造、检测、质量控制等领域的科研人员、工程师、技术人员以及相关专业的在校学生。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对前沿科技充满热情的研究生，正在攻读人工智能在工业自动化领域的应用。印刷电路板作为现代电子产品的核心组件，其质量直接关系到整个产品的性能和稳定性。因此，高效、准确的PCB检测技术对于推动电子制造业的进步至关重要。这本书以“光电图像检测与处理”为切入点，精准地把握了这一技术核心。我期待书中能够深入探讨各种先进的光学成像技术在PCB检测中的应用，例如结构光、激光雷达等，以及这些技术如何与深度学习、计算机视觉等人工智能算法相结合，实现对PCB的高精度、高效率检测。书中是否会介绍如何利用多光谱成像、高光谱成像等技术来检测PCB表面的微小瑕疵，例如腐蚀、氧化等？我更关注的是书中在算法层面上的创新与突破，例如如何设计更鲁棒的缺陷分割算法，如何构建能够自适应不同PCB类型和尺寸的检测模型，以及如何通过迁移学习、少量样本学习等技术来降低模型的训练成本。我希望这本书能够为我提供新的研究思路和技术启发，帮助我在这个交叉学科领域取得更大的进展。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在电子制造行业摸爬滚打多年的技术人员，我深知PCB质量检测的重要性，也深切体会到传统人工检测的局限性。随着电子产品集成度的不断提高，PCB的精密度也越来越高，微小缺陷往往难以肉眼察觉，这极大地影响了产品的可靠性和性能。因此，自动化、智能化的光学检测技术成为了行业发展的必然趋势。这本书的出现，正是我一直在寻找的解决方案。我非常关注书中关于如何构建高效、稳定的PCB光电检测系统的论述，包括光源的选择、相机参数的优化、镜头匹配等关键环节。同时，对于各种先进的图像处理算法在PCB缺陷检测中的应用，我也充满了浓厚的兴趣。例如，如何利用深度学习技术来训练模型，实现对复杂多样的PCB缺陷的精准识别和分类？如何通过图像配准技术来消除PCB在拍摄过程中的位移和形变影响？书中能否提供一些关于如何提高检测效率、降低误判率的实用技巧？我希望这本书能够提供一些切实可行的方法和技术，帮助我们构建出更智能、更高效的PCB检测系统，从而提升生产效率，保障产品质量。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁大气，烫金的书名“印刷电路板光电图像检测与处理”在灯光下熠熠生辉，让人一眼就能感受到其专业性和深度。我是一名刚刚接触PCB行业的工程师，对图像检测和处理技术充满了好奇，也希望能在这个领域有所建树。在网上搜寻相关书籍时，这本书的出现立刻吸引了我的注意。作者乔闹生教授的名字也让我倍感信任，他在这方面的研究成果我早有耳闻。从书名来看，这本书似乎涵盖了从基础的光电原理到复杂的图像处理算法，再到实际的PCB检测应用，这是一个相当完整的知识体系。我尤其期待书中对于不同类型PCB缺陷（如短路、断路、虚焊、异物等）的检测方法和识别策略的详细阐述。同时，对于如何利用先进的光电技术（例如LED光源、CCD/CMOS相机、激光扫描等）来捕捉高质量的PCB图像，以及如何通过各种图像处理算法（如滤波、增强、分割、特征提取、机器学习等）来准确地定位和分类这些缺陷，我也充满了期待。我希望这本书能够提供丰富的案例分析和实操指导，让我能够快速上手，将理论知识转化为实际的检测能力，为我未来的工作打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在PCB设计和制造领域有着多年经验的从业者，我一直对检测环节的优化和自动化抱有极高的关注。尽管我对PCB的结构和设计了如指掌，但在实际生产中，如何快速、准确地发现那些细微的、肉眼难以察觉的缺陷，一直是困扰着我们的一大难题。这本书的书名“印刷电路板光电图像检测与处理”正是击中了我的痛点。我非常期待书中能够针对PCB生产过程中常见的各类缺陷，例如铜箔翘曲、孔位偏移、阻焊层起泡、字符印刷模糊等，提供详细的光电检测解决方案。书中是否会介绍不同检测设备（如AOI、AXI、ICT等）的工作原理及其在PCB检测中的具体应用？在图像处理方面，我希望能看到关于如何利用图像滤波、形态学操作、边缘检测、模板匹配等经典算法来增强图像质量、突出缺陷特征的实用技巧。更重要的是，我希望书中能够提供一些关于如何构建一个完整的PCB光学检测流程的指导，包括图像采集、预处理、特征提取、缺陷识别、结果评估等环节，以及如何通过数据分析来优化检测参数，提高整体检测效率和准确性。

评分☆☆☆☆☆

我是一名业余的电子爱好者，对DIY制作电子设备有着浓厚的兴趣，其中PCB的制作更是我学习和实践的重要环节。虽然我目前的规模还比较小，主要依靠自己画板然后找人加工，但随着我参与的项目越来越复杂，对PCB的质量要求也越来越高。我深知，一个好的PCB设计，离不开高质量的制造，而高质量的制造，则离不开精密的检测。这本书的书名听起来非常专业，虽然可能有些内容对于我这样业余爱好者来说会有些深奥，但我依然对其充满了好奇。我希望书中能够用一些相对易懂的语言，介绍一些基础的光电成像原理，例如光如何与PCB表面交互，以及如何利用相机捕捉这些信息。我也希望能从中了解到一些关于PCB常见缺陷的基本知识，例如什么是短路，什么是断路，它们在图像上可能呈现出什么样的特征。即使我无法完全掌握那些复杂的图像处理算法，但如果书中能够提供一些通俗易懂的指导，帮助我理解PCB检测的基本流程和关键技术，对于我提高自己PCB制作的质量，也无疑会大有裨益。我希望这本书能让我对PCB的“幕后”工作有更深入的认识。