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

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乔闹生 著

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店铺： 广影图书专营店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030426178

商品编码：29729428437

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

售价：48.3元,便宜20.7元,折扣70

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

内容提要

目录

作者介绍

文摘

精彩页

序言

印刷电路板光电图像检测与处理 本书聚焦于现代电子制造中至关重要的一环——印刷电路板（PCB）的光电图像检测与处理技术，旨在为读者提供一套系统、深入且极具实践指导意义的学习资源。 在当今快速发展的电子行业中，印刷电路板作为电子产品的“骨骼”，其质量直接关系到产品的性能、可靠性和使用寿命。随着电子元器件的集成度不断提高，尺寸日益微小化，传统的人工检测方法已难以满足日益严苛的质量控制需求。而光电图像检测技术，凭借其高精度、高效率、非接触以及可追溯性等优势，已成为PCB制造过程中不可或缺的关键环节。 本书并非简单罗列技术术语或堆砌公式，而是从理论基础出发，层层深入，逐步剖析PCB光电图像检测与处理的每一个核心要素。我们力求以清晰的逻辑、严谨的论证和丰富的案例，展现这一领域的技术精髓。 第一部分：基础理论与技术铺垫 在正式探讨PCB图像检测技术之前，建立坚实的基础是必不可少的。本部分将详细介绍与光电图像检测相关的基础理论知识，为后续的学习打下坚实根基。 光学成像原理： 深入讲解光的传播、反射、折射等基本光学现象，以及镜头、光圈、景深等成像要素如何影响图像质量。理解这些原理有助于我们选择合适的成像系统，捕捉清晰、准确的PCB图像。 数字图像基础： 阐述数字图像的形成过程，包括采样、量化和编码。详细介绍图像的空间域和频率域特性，以及灰度、颜色空间等概念。这些知识是理解后续图像处理算法的基础。 计算机视觉基础： 介绍计算机视觉的基本概念和发展历程。重点讲解特征提取、目标识别、图像分割等核心任务，为理解如何从图像中提取有用的信息奠定基础。 PCB结构与缺陷认知： 详细分析印刷电路板的基本构成，包括基板、导线、焊盘、过孔、阻焊层、字符标记等。在此基础上，系统梳理PCB制造过程中可能出现的各类典型缺陷，如开路、短路、虚焊、漏焊、焊锡桥、异物、划痕、污染、露铜、脱层、孔内铜瘤等。对缺陷的深入认知是设计和开发有效检测算法的前提。 第二部分：PCB光电图像采集技术 高质量的图像是准确检测的前提。本部分将深入探讨PCB图像的采集过程，涵盖硬件选型、系统设计与优化。 光源选择与设计： 分析不同类型光源（如LED、卤素灯、LED阵列等）的特性及其在PCB检测中的应用场景。重点讲解光源的照射方式（如透射、反射、暗场、明场、同轴光等）如何影响缺陷的成像效果，并提供针对不同缺陷类型的最佳光源配置建议。 相机与镜头选型： 介绍不同类型的工业相机（如CCD、CMOS）的性能指标及其选择依据。讲解镜头的焦距、光圈、畸变等参数对成像质量的影响，以及如何根据PCB的尺寸、分辨率要求和检测速度选择合适的镜头。 图像采集系统设计： 详细介绍一个完整的PCB光电图像采集系统的组成部分，包括光源、相机、镜头、载物平台、运动控制系统（如伺服电机、导轨）等。讲解系统集成中的关键技术，如相机标定、曝光时间控制、焦距调整等。 高分辨率与高速成像技术： 探讨如何通过多帧合成、拼接、扫描等技术实现对大型PCB的高分辨率成像。同时，介绍高速相机和相关技术在实现PCB生产线上实时检测的应用。 第三部分：PCB图像预处理与增强技术 原始采集到的图像往往存在噪声、不均匀光照等问题，需要进行预处理和增强，以提高图像质量，为后续的特征提取和缺陷检测奠定基础。 图像去噪： 介绍常用的图像去噪算法，如均值滤波、中值滤波、高斯滤波、双边滤波等，分析它们在不同类型噪声去除中的优缺点，并提供针对PCB图像特点的去噪策略。 图像增强： 讲解直方图均衡化、对比度拉伸、伽马校正等方法如何改善图像的整体视觉效果。重点介绍针对PCB图像局部细节增强的技术，如拉普拉斯算子、Sobel算子等边缘增强方法，以及Retinex理论在光照不均补偿中的应用。 图像归一化与校正： 探讨图像的空间校正（如透视变换、畸变校正）以消除镜头和平台带来的几何畸变。介绍图像色彩空间转换、亮度/对比度归一化等方法，确保图像在不同采集条件下具有可比性。 图像分割基础： 介绍图像分割的基本原理和常用技术，如阈值分割（全局阈值、Otsu法）、区域生长、边缘检测（Canny、Sobel）等，为将PCB中的不同区域（如导线、焊盘）分离出来做准备。 第四部分：PCB关键特征提取与识别 从预处理后的图像中提取有用的特征，是识别PCB缺陷的关键步骤。本部分将深入探讨各种特征提取方法及其在PCB检测中的应用。 基于模板匹配的检测： 详细讲解模板匹配算法的原理、实现方式（如平方差和、归一化相关系数）及其优缺点。分析如何在PCB检测中应用模板匹配来定位元器件、识别焊盘等。 基于边缘与轮廓的特征提取： 介绍如何利用边缘检测算子提取PCB的结构轮廓，以及如何基于轮廓信息进行形状分析和匹配。 基于颜色与纹理的特征提取： 探讨如何利用颜色特征（如颜色直方图、颜色矩）和纹理特征（如LBP、GLCM）来描述PCB表面的状态，用于识别颜色异常、表面粗糙度等缺陷。 基于几何属性的特征提取： 讲解如何提取PCB元素的几何属性，如长度、宽度、面积、圆度、长宽比等，并利用这些属性来判断元器件位置、焊盘尺寸、孔径大小是否符合标准。 深度学习在特征提取中的应用： 介绍卷积神经网络（CNN）等深度学习模型如何自动学习和提取PCB图像中的深层特征，以及在物体检测、语义分割等任务中的强大能力，为更复杂的缺陷检测提供新的解决方案。 第五部分：PCB典型缺陷检测算法 本部分将结合前述的特征提取方法，详细介绍针对PCB各种典型缺陷的检测算法。 焊盘与焊锡缺陷检测： 重点介绍如何检测虚焊、漏焊、多焊、锡桥、锡球、氧化、塌陷等焊锡相关的缺陷。讲解如何结合形状、面积、颜色、纹理等多重特征进行精确判断。 导线与过孔缺陷检测： 阐述如何检测导线断裂、短路、变窄、凸起、异物覆盖等问题。讲解如何识别过孔的堵塞、偏移、孔壁氧化、孔内残渣等。 阻焊层与字符标记检测： 介绍如何检测阻焊层的起泡、划痕、脱落、刮伤、溢胶等缺陷。讲解如何识别字符的模糊、断裂、缺失、错印等问题。 PCB表面缺陷检测： 涵盖对PCB表面划痕、污渍、异物、铜箔氧化、分层、起泡等进行检测的算法。 多尺度与多视角检测： 探讨如何通过多尺度分析和多视角图像融合来提高对不同尺寸和形状缺陷的检测能力。 第六部分：检测系统集成与性能评估 本书的最后一个部分，将引导读者将理论知识转化为实际应用，并讨论如何评估检测系统的性能。 自动化检测系统框架： 介绍一个典型的PCB自动化光电检测系统的整体架构，包括硬件平台、软件控制系统、数据管理与报告系统。 系统集成与调试： 讲解在实际应用中，如何将各组件（光源、相机、PC、运动控制卡等）进行集成，以及进行系统的参数调试和优化。 性能评估指标： 详细介绍衡量检测系统性能的关键指标，如检测率（PDR）、误报率（FAR）、漏报率（MDR）、检测速度、精度等，并解释这些指标的计算方法和重要性。 案例分析与实践指导： 结合实际工程案例，演示如何运用本书所学知识解决具体的PCB质量控制难题。提供不同类型PCB检测方案的设计思路和实现步骤。 本书特色： 理论与实践相结合： 既有扎实的理论基础，又注重实际应用，包含丰富的算法原理和实现细节。 内容系统全面： 涵盖PCB光电图像检测与处理的各个环节，为读者提供一站式学习体验。 结构清晰，逻辑严谨： 从基础概念到高级算法，层层递进，易于理解和掌握。 图文并茂，案例丰富： 配备大量插图、流程图和实际应用案例，增强学习的直观性和趣味性。 面向对象明确： 适合电子制造领域的研发工程师、技术人员、质量控制人员，以及相关专业的研究生和高年级本科生。 通过阅读本书，您将能够： 深刻理解PCB光电图像检测的核心原理和关键技术。 掌握各种图像处理和特征提取算法在PCB检测中的应用。 设计和实现针对不同PCB缺陷的检测方案。 评估和优化自动化检测系统的性能。 解决实际生产中遇到的PCB质量控制难题。 我们相信，本书将成为您在印刷电路板光电图像检测与处理领域探索学习的得力助手，助您在日新月异的电子制造行业中不断进取，精益求精。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事风格非常严谨，充满了学术的厚重感，同时又巧妙地融入了大量工程实例，使得原本枯燥的数学模型变得鲜活起来。我尤其欣赏作者在不确定性量化方面的处理。在光电检测中，如何定义“可接受的偏差”是一个难题，这本书提供了一套基于贝叶斯理论的框架来量化这种不确定性，帮助我们更科学地设置检测阈值，而不是仅仅依赖经验法则。在章节的结尾处，作者经常会提出一些开放性的研究方向和尚未解决的难题，这极大地激发了读者的进一步探索欲望。我个人认为，书中对于异常检测（Anomaly Detection）的非监督学习方法的介绍尤其深刻，它突破了依赖标准样本训练的限制，对于检测罕见或突发性的工艺缺陷具有极高的指导意义。这本书无疑是为那些希望在检测算法层面进行创新和突破的专业人士量身定做的，其深度足以支撑数年的研究工作。

评分☆☆☆☆☆

这部著作深入探讨了光电图像处理在精密制造领域的应用前沿，特别是聚焦于高速、高精度的表面缺陷检测技术。作者以其深厚的理论基础和丰富的实践经验，构建了一套系统性的检测框架。书中对于图像采集系统的优化策略进行了详尽的论述，涵盖了从光源选择到传感器匹配的全过程，旨在最大化信息获取的效率与质量。紧接着，它详尽阐述了图像增强与预处理的关键算法，如何有效地去除噪声、平衡光照不均等问题，为后续的特征提取奠定坚实的基础。特别值得称赞的是，它不仅停留在传统的滤波和形态学操作，还引入了基于深度学习的鲁棒性提升方法，这使得检测系统能够应对复杂背景和多变的干扰因素。读完此书，读者会对其在提升工业自动化检测可靠性方面的潜力有一个全新的认识，它为我们理解如何用光电手段“洞察”微观世界的缺陷提供了清晰的路径图。整体来看，这本书的理论深度和工程实用性达到了一个很高的平衡点，是相关领域研究人员和工程师的必备参考。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值在于它提供了一种宏观的视角来看待光电检测技术的演进与未来趋势。它不仅仅罗列了现有的技术点，更重要的是，它构建了一个清晰的技术路线图。我个人非常欣赏作者对新兴传感技术与传统图像处理的融合这一主题的探讨。例如，书中对于高光谱成像技术在特定材料缺陷识别中的潜力进行了前瞻性的分析，并探讨了如何将这些高维数据降维并整合到现有的2D图像分析流程中。这种跨模态数据的整合思路，是未来工业智能化的必然方向。阅读这本书的过程，更像是一次与一位行业领军人物的深入对话，他不仅告诉你“现在能做什么”，更重要的是启发你思考“下一步应该往哪里走”。对于渴望在工业视觉领域保持领先地位的团队来说，这本书提供的战略性指导价值，甚至超过了具体的算法实现细节。

评分☆☆☆☆☆

初读这本书时，我主要关注的是其对数据可视化和人机交互界面的设计理念。尽管核心内容是图像处理算法，但作者并未忽视最终用户体验的重要性。书中用专门的篇幅讨论了如何将复杂的检测结果，例如缺陷的置信度图、特征向量的降维投影，以直观、易于理解的方式呈现给一线操作人员和质量控制主管。这部分内容在很多技术专著中是被忽略的，但恰恰是决定技术能否顺利落地的关键。作者提出的“多层次信息展示模型”，确保了不同层级的用户都能获取到他们需要的信息粒度。此外，书中对标注工具和数据集构建流程的细致描述也让我印象深刻，这对于任何希望建立自循环优化反馈系统的团队来说都是至关重要的第一步。它教会我们如何系统性地收集和管理用于训练和验证检测模型的“真相数据”，体现了一种对整个流程负责的态度。

评分☆☆☆☆☆

我花了大量时间研究这本书中关于特征描述符和模式识别的部分，从中获益匪浅。作者并没有采用教科书式的平铺直叙，而是通过一系列精心设计的案例，展示了不同特征描述符（如SIFT、SURF的改进版本）在处理工业图像中的局限性与优势。章节的组织结构非常灵活，它将传统的几何特征分析与现代的纹理分析方法巧妙地结合起来。例如，在处理那些形状规则但纹理细微的缺陷时，书中提出的多尺度高斯差分分析模型，比我之前接触的任何单一尺度方法都要高效得多。更让人眼前一亮的是，书中对实时性问题的关注。它不仅仅讨论算法的准确性，还探讨了如何在有限的计算资源下，通过硬件加速和优化数据结构来压缩处理时间。对于从事嵌入式视觉系统开发的人员来说，这部分内容简直就是金矿，它提供的优化思路非常具有前瞻性，远超出了基础算法的范畴，直指实际部署的痛点。