印刷電路闆光電圖像檢測與處理 喬鬧生 9787030426178 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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喬鬧生 著

圖書標籤:

• 印刷電路闆
• 光電檢測
• 圖像處理
• PCB檢測
• 質量控製
• 機器視覺
• 喬鬧生
• 電子工程
• 工業檢測
• 自動化

店鋪： 書逸天下圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030426178

商品編碼：29308749501

包裝：平裝

齣版時間：2016-05-03

基本信息

書名：印刷電路闆光電圖像檢測與處理

定價：69.0元

作者：喬鬧生

齣版社：科學齣版社

齣版日期：2016-05-03

ISBN：9787030426178

字數：280

頁碼：

版次：31

裝幀：平裝

開本：B5

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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目錄

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作者介紹

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文摘

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精彩頁

序言

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《高精度印刷電路闆錶麵缺陷檢測與智能化修復技術研究》 圖書簡介 本書聚焦於現代電子製造産業中至關重要的一個環節——印刷電路闆（PCB）的質量控製。隨著電子産品集成度的不斷提升和微型化趨勢的加速，PCB的製造精度和可靠性要求也日益嚴苛。印刷電路闆的錶麵缺陷，即使是微小的痕跡，也可能導緻整個電子産品的性能下降甚至完全失效。因此，開發高效、精準、自動化的PCB錶麵缺陷檢測與處理技術，對於保障電子産品質量、降低生産成本、提升産業競爭力具有不可估量的價值。 本書在係統梳理瞭當前PCB製造工藝流程的基礎上，深入剖析瞭PCB錶麵可能齣現的各類典型缺陷，並重點研究瞭與之相對應的光學成像原理、圖像采集方法以及圖像預處理技術。針對不同類型的錶麵缺陷，如銅箔開路、短路、孔金屬化不良、焊盤氧化、劃傷、汙漬、異物殘留等，本書詳細闡述瞭如何通過優化圖像采集參數、設計閤適的照明係統，以獲取高質量、高信噪比的缺陷圖像。在此基礎上，本書重點探討瞭一係列先進的圖像處理算法，包括但不限於： 一、 圖像預處理與增強技術 在進行缺陷檢測之前，對原始圖像進行有效的預處理是至關重要的。本書詳細介紹瞭多種圖像預處理技術，旨在消除噪聲、增強圖像對比度、標準化圖像質量，從而為後續的缺陷檢測算法奠定良好的基礎。 噪聲抑製技術： 針對PCB圖像在采集過程中可能齣現的各種噪聲（如椒鹽噪聲、高斯噪聲等），本書係統地介紹瞭多種經典的去噪算法，如中值濾波、高斯濾波、雙邊濾波等。同時，結閤PCB圖像的特點，探討瞭自適應濾波、小波去噪等更高級的降噪方法，以及它們在實際應用中的優劣勢。 對比度增強與歸一化： 為瞭更清晰地顯現缺陷區域，本書研究瞭直方圖均衡化、自適應直方圖均衡化（CLAHE）、伽馬校正等對比度增強技術。此外，針對不同采集環境或相機可能造成的亮度、對比度差異，還引入瞭圖像歸一化和白平衡校正等方法，確保所有待檢測圖像具有可比性。 邊緣檢測與特徵提取： 邊緣信息是識彆物體形狀和輪廓的關鍵。本書深入探討瞭Sobel、Canny、Laplacian等經典的邊緣檢測算子，並分析瞭它們在PCB錶麵缺陷檢測中的適用性。在此基礎上，還引入瞭基於局部二值模式（LBP）、Gabor濾波器等更具魯棒性的特徵提取方法，用於捕捉缺陷區域的紋理和結構信息。 二、 基於傳統圖像處理的缺陷檢測方法 在完成圖像預處理後，本書詳細闡述瞭多種基於傳統圖像處理技術的缺陷檢測策略。這些方法雖然不依賴於深度學習，但在特定場景下依然具有高效和可解釋性強的優點。 閾值分割技術： 探討瞭全局閾值、局部閾值（Otsu法、自適應閾值）等多種閾值分割方法，用於將圖像分割為前景（可能為缺陷）和背景。分析瞭在不同光照條件和缺陷類型下，選擇閤適閾值分割方法的技巧。 形態學處理： 針對由腐蝕、膨脹、開運算、閉運算等形態學操作在提取連通區域、消除小噪聲點、連接斷裂的綫條等方麵的重要作用，進行瞭詳細的數學原理推導和在PCB缺陷檢測中的具體應用案例分析。 模闆匹配與區域生長： 針對PCB上規則的圖案（如焊盤、走綫），本書研究瞭基於模闆匹配的方法，通過計算待檢測區域與預定義模闆的相似度來檢測異常。同時，探討瞭區域生長法，通過設定種子點和生長準則，從種子點開始擴展，以識彆齣連通的缺陷區域。 特徵分析與分類： 結閤上述圖像處理技術提取的形狀、大小、顔色、紋理等特徵，本書介紹瞭如何利用統計分析方法（如均值、方差、矩等）或簡單的分類器（如支持嚮量機SVM、K近鄰KNN）對檢測到的區域進行初步的缺陷類型判斷。 三、 基於深度學習的智能化缺陷檢測與識彆 隨著人工智能技術的飛速發展，深度學習在圖像識彆領域的強大能力已被廣泛認可。本書將深度學習技術引入PCB錶麵缺陷檢測，旨在實現更高級彆的自動化和更高的檢測精度。 捲積神經網絡（CNN）基礎理論： 係統地介紹瞭CNN的基本結構，包括捲積層、池化層、激活函數、全連接層等，並深入解釋瞭其在圖像特徵提取方麵的優勢。 主流CNN模型及其在PCB檢測中的應用： 詳細講解瞭AlexNet、VGG、ResNet、Inception等經典CNN架構，並探討瞭如何針對PCB缺陷檢測任務對其進行優化和改進。本書重點研究瞭如何構建專門用於PCB缺陷檢測的CNN模型，包括但不限於： 全捲積網絡（FCN）與U-Net： 適用於像素級的缺陷分割，能夠精確地勾勒齣缺陷的邊界。 Faster R-CNN、YOLO、SSD等目標檢測算法： 用於在PCB圖像中同時完成缺陷的定位和分類。本書將詳細分析這些模型的網絡結構、損失函數以及在PCB數據集上的訓練策略。 注意力機製（Attention Mechanism）： 探討如何將注意力機製融入CNN模型，使模型能夠更加關注圖像中的關鍵區域，提高檢測效率和準確率。 數據增強與遷移學習： 針對PCB缺陷數據集可能存在的樣本不均衡、類彆稀疏等問題，本書詳細介紹瞭數據增強技術，如隨機裁剪、翻轉、鏇轉、顔色抖動等，以擴充訓練數據。同時，深入研究瞭遷移學習的應用，利用預訓練模型（如在ImageNet上訓練的模型）作為起點，加速模型的收斂速度並提升檢測性能。 模型評估與優化： 詳細介紹瞭評估模型性能的常用指標，如準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數、IoU（Intersection over Union）等，並指導讀者如何根據實際應用場景選擇閤適的評估指標。同時，探討瞭模型優化策略，包括超參數調整、學習率調度、正則化技術等。 四、 缺陷的智能化修復與驗證 本書不僅關注缺陷的檢測，更進一步探討瞭缺陷的智能化修復技術，以及修復效果的驗證方法。 基於圖像修復的智能化修復： 針對檢測到的細微缺陷，如小的劃痕、汙漬，本書研究瞭基於圖像修復算法（如泊鬆圖像編輯、基於深度學習的圖像修復網絡）的智能化處理方法，旨在“無損”地修復缺陷區域，恢復PCB錶麵的完整性。 智能修復參數的優化： 探討瞭如何通過機器學習方法，根據缺陷的類型、大小、位置等信息，自動生成最優的修復參數，實現個性化、智能化的修復。 修復效果的驗證： 提齣瞭多種驗證修復效果的方法，包括視覺檢查、與標準模闆比對、以及利用高精度測量設備進行二次檢測等，確保修復後的PCB錶麵達到質量要求。 五、 係統集成與工程實現 本書的最後一個部分，將理論與實踐相結閤，著重於將上述檢測與處理技術進行係統集成，並探討在實際工程應用中可能遇到的問題與解決方案。 硬件選型與係統架構設計： 針對不同的應用場景（如在綫檢測、離綫檢測），給齣閤理的硬件選型建議（相機、光源、鏡頭、工控機等），並設計高效的係統架構。 實時性與穩定性考量： 深入分析影響係統實時性和穩定性的關鍵因素，並提齣相應的優化策略，以滿足工業生産綫的需求。 用戶接口設計與人機交互： 強調用戶界麵的友好性和操作的便捷性，設計直觀的用戶接口，方便操作人員進行參數設置、結果查看和係統管理。 實際案例分析： 通過具體的PCB生産綫案例，展示本書所介紹的技術在實際應用中的效果，包括檢測效率、準確率、成本節約等方麵。 結論與展望 本書旨在為讀者提供一套全麵、深入、實用的PCB錶麵缺陷檢測與處理技術解決方案。通過結閤傳統圖像處理的魯棒性和深度學習的智能化優勢，本書為提升PCB製造質量、實現自動化生産提供瞭堅實的技術支撐。本書的研究成果，不僅能夠幫助PCB製造商解決實際生産中的質量控製難題，更能為推動電子信息産業的整體發展貢獻力量。未來，本書的研究方嚮將繼續拓展至更高分辨率的缺陷檢測、更多種類的復雜缺陷識彆，以及更加智能化的閉環控製係統，以期在更廣闊的領域內發揮重要作用。 本書適用於從事印刷電路闆設計、製造、檢測、質量控製等領域的科研人員、工程師、技術人員以及相關專業的在校學生。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在PCB設計和製造領域有著多年經驗的從業者，我一直對檢測環節的優化和自動化抱有極高的關注。盡管我對PCB的結構和設計瞭如指掌，但在實際生産中，如何快速、準確地發現那些細微的、肉眼難以察覺的缺陷，一直是睏擾著我們的一大難題。這本書的書名“印刷電路闆光電圖像檢測與處理”正是擊中瞭我的痛點。我非常期待書中能夠針對PCB生産過程中常見的各類缺陷，例如銅箔翹麯、孔位偏移、阻焊層起泡、字符印刷模糊等，提供詳細的光電檢測解決方案。書中是否會介紹不同檢測設備（如AOI、AXI、ICT等）的工作原理及其在PCB檢測中的具體應用？在圖像處理方麵，我希望能看到關於如何利用圖像濾波、形態學操作、邊緣檢測、模闆匹配等經典算法來增強圖像質量、突齣缺陷特徵的實用技巧。更重要的是，我希望書中能夠提供一些關於如何構建一個完整的PCB光學檢測流程的指導，包括圖像采集、預處理、特徵提取、缺陷識彆、結果評估等環節，以及如何通過數據分析來優化檢測參數，提高整體檢測效率和準確性。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡潔大氣，燙金的書名“印刷電路闆光電圖像檢測與處理”在燈光下熠熠生輝，讓人一眼就能感受到其專業性和深度。我是一名剛剛接觸PCB行業的工程師，對圖像檢測和處理技術充滿瞭好奇，也希望能在這個領域有所建樹。在網上搜尋相關書籍時，這本書的齣現立刻吸引瞭我的注意。作者喬鬧生教授的名字也讓我倍感信任，他在這方麵的研究成果我早有耳聞。從書名來看，這本書似乎涵蓋瞭從基礎的光電原理到復雜的圖像處理算法，再到實際的PCB檢測應用，這是一個相當完整的知識體係。我尤其期待書中對於不同類型PCB缺陷（如短路、斷路、虛焊、異物等）的檢測方法和識彆策略的詳細闡述。同時，對於如何利用先進的光電技術（例如LED光源、CCD/CMOS相機、激光掃描等）來捕捉高質量的PCB圖像，以及如何通過各種圖像處理算法（如濾波、增強、分割、特徵提取、機器學習等）來準確地定位和分類這些缺陷，我也充滿瞭期待。我希望這本書能夠提供豐富的案例分析和實操指導，讓我能夠快速上手，將理論知識轉化為實際的檢測能力，為我未來的工作打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對前沿科技充滿熱情的研究生，正在攻讀人工智能在工業自動化領域的應用。印刷電路闆作為現代電子産品的核心組件，其質量直接關係到整個産品的性能和穩定性。因此，高效、準確的PCB檢測技術對於推動電子製造業的進步至關重要。這本書以“光電圖像檢測與處理”為切入點，精準地把握瞭這一技術核心。我期待書中能夠深入探討各種先進的光學成像技術在PCB檢測中的應用，例如結構光、激光雷達等，以及這些技術如何與深度學習、計算機視覺等人工智能算法相結閤，實現對PCB的高精度、高效率檢測。書中是否會介紹如何利用多光譜成像、高光譜成像等技術來檢測PCB錶麵的微小瑕疵，例如腐蝕、氧化等？我更關注的是書中在算法層麵上的創新與突破，例如如何設計更魯棒的缺陷分割算法，如何構建能夠自適應不同PCB類型和尺寸的檢測模型，以及如何通過遷移學習、少量樣本學習等技術來降低模型的訓練成本。我希望這本書能夠為我提供新的研究思路和技術啓發，幫助我在這個交叉學科領域取得更大的進展。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在電子製造行業摸爬滾打多年的技術人員，我深知PCB質量檢測的重要性，也深切體會到傳統人工檢測的局限性。隨著電子産品集成度的不斷提高，PCB的精密度也越來越高，微小缺陷往往難以肉眼察覺，這極大地影響瞭産品的可靠性和性能。因此，自動化、智能化的光學檢測技術成為瞭行業發展的必然趨勢。這本書的齣現，正是我一直在尋找的解決方案。我非常關注書中關於如何構建高效、穩定的PCB光電檢測係統的論述，包括光源的選擇、相機參數的優化、鏡頭匹配等關鍵環節。同時，對於各種先進的圖像處理算法在PCB缺陷檢測中的應用，我也充滿瞭濃厚的興趣。例如，如何利用深度學習技術來訓練模型，實現對復雜多樣的PCB缺陷的精準識彆和分類？如何通過圖像配準技術來消除PCB在拍攝過程中的位移和形變影響？書中能否提供一些關於如何提高檢測效率、降低誤判率的實用技巧？我希望這本書能夠提供一些切實可行的方法和技術，幫助我們構建齣更智能、更高效的PCB檢測係統，從而提升生産效率，保障産品質量。

評分☆☆☆☆☆

我是一名業餘的電子愛好者，對DIY製作電子設備有著濃厚的興趣，其中PCB的製作更是我學習和實踐的重要環節。雖然我目前的規模還比較小，主要依靠自己畫闆然後找人加工，但隨著我參與的項目越來越復雜，對PCB的質量要求也越來越高。我深知，一個好的PCB設計，離不開高質量的製造，而高質量的製造，則離不開精密的檢測。這本書的書名聽起來非常專業，雖然可能有些內容對於我這樣業餘愛好者來說會有些深奧，但我依然對其充滿瞭好奇。我希望書中能夠用一些相對易懂的語言，介紹一些基礎的光電成像原理，例如光如何與PCB錶麵交互，以及如何利用相機捕捉這些信息。我也希望能從中瞭解到一些關於PCB常見缺陷的基本知識，例如什麼是短路，什麼是斷路，它們在圖像上可能呈現齣什麼樣的特徵。即使我無法完全掌握那些復雜的圖像處理算法，但如果書中能夠提供一些通俗易懂的指導，幫助我理解PCB檢測的基本流程和關鍵技術，對於我提高自己PCB製作的質量，也無疑會大有裨益。我希望這本書能讓我對PCB的“幕後”工作有更深入的認識。