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

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

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
• 自動化檢測
• 工業檢測
• 光學檢測
• 缺陷檢測

店鋪： 廣影圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030426178

商品編碼：29729428437

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

售價：48.3元,便宜20.7元,摺扣70

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

內容提要

目錄

作者介紹

文摘

精彩頁

序言

印刷電路闆光電圖像檢測與處理 本書聚焦於現代電子製造中至關重要的一環——印刷電路闆（PCB）的光電圖像檢測與處理技術，旨在為讀者提供一套係統、深入且極具實踐指導意義的學習資源。 在當今快速發展的電子行業中，印刷電路闆作為電子産品的“骨骼”，其質量直接關係到産品的性能、可靠性和使用壽命。隨著電子元器件的集成度不斷提高，尺寸日益微小化，傳統的人工檢測方法已難以滿足日益嚴苛的質量控製需求。而光電圖像檢測技術，憑藉其高精度、高效率、非接觸以及可追溯性等優勢，已成為PCB製造過程中不可或缺的關鍵環節。 本書並非簡單羅列技術術語或堆砌公式，而是從理論基礎齣發，層層深入，逐步剖析PCB光電圖像檢測與處理的每一個核心要素。我們力求以清晰的邏輯、嚴謹的論證和豐富的案例，展現這一領域的技術精髓。 第一部分：基礎理論與技術鋪墊 在正式探討PCB圖像檢測技術之前，建立堅實的基礎是必不可少的。本部分將詳細介紹與光電圖像檢測相關的基礎理論知識，為後續的學習打下堅實根基。 光學成像原理： 深入講解光的傳播、反射、摺射等基本光學現象，以及鏡頭、光圈、景深等成像要素如何影響圖像質量。理解這些原理有助於我們選擇閤適的成像係統，捕捉清晰、準確的PCB圖像。 數字圖像基礎： 闡述數字圖像的形成過程，包括采樣、量化和編碼。詳細介紹圖像的空間域和頻率域特性，以及灰度、顔色空間等概念。這些知識是理解後續圖像處理算法的基礎。 計算機視覺基礎： 介紹計算機視覺的基本概念和發展曆程。重點講解特徵提取、目標識彆、圖像分割等核心任務，為理解如何從圖像中提取有用的信息奠定基礎。 PCB結構與缺陷認知： 詳細分析印刷電路闆的基本構成，包括基闆、導綫、焊盤、過孔、阻焊層、字符標記等。在此基礎上，係統梳理PCB製造過程中可能齣現的各類典型缺陷，如開路、短路、虛焊、漏焊、焊锡橋、異物、劃痕、汙染、露銅、脫層、孔內銅瘤等。對缺陷的深入認知是設計和開發有效檢測算法的前提。 第二部分：PCB光電圖像采集技術 高質量的圖像是準確檢測的前提。本部分將深入探討PCB圖像的采集過程，涵蓋硬件選型、係統設計與優化。 光源選擇與設計： 分析不同類型光源（如LED、鹵素燈、LED陣列等）的特性及其在PCB檢測中的應用場景。重點講解光源的照射方式（如透射、反射、暗場、明場、同軸光等）如何影響缺陷的成像效果，並提供針對不同缺陷類型的最佳光源配置建議。 相機與鏡頭選型： 介紹不同類型的工業相機（如CCD、CMOS）的性能指標及其選擇依據。講解鏡頭的焦距、光圈、畸變等參數對成像質量的影響，以及如何根據PCB的尺寸、分辨率要求和檢測速度選擇閤適的鏡頭。 圖像采集係統設計： 詳細介紹一個完整的PCB光電圖像采集係統的組成部分，包括光源、相機、鏡頭、載物平颱、運動控製係統（如伺服電機、導軌）等。講解係統集成中的關鍵技術，如相機標定、曝光時間控製、焦距調整等。 高分辨率與高速成像技術： 探討如何通過多幀閤成、拼接、掃描等技術實現對大型PCB的高分辨率成像。同時，介紹高速相機和相關技術在實現PCB生産綫上實時檢測的應用。 第三部分：PCB圖像預處理與增強技術 原始采集到的圖像往往存在噪聲、不均勻光照等問題，需要進行預處理和增強，以提高圖像質量，為後續的特徵提取和缺陷檢測奠定基礎。 圖像去噪： 介紹常用的圖像去噪算法，如均值濾波、中值濾波、高斯濾波、雙邊濾波等，分析它們在不同類型噪聲去除中的優缺點，並提供針對PCB圖像特點的去噪策略。 圖像增強： 講解直方圖均衡化、對比度拉伸、伽馬校正等方法如何改善圖像的整體視覺效果。重點介紹針對PCB圖像局部細節增強的技術，如拉普拉斯算子、Sobel算子等邊緣增強方法，以及Retinex理論在光照不均補償中的應用。 圖像歸一化與校正： 探討圖像的空間校正（如透視變換、畸變校正）以消除鏡頭和平颱帶來的幾何畸變。介紹圖像色彩空間轉換、亮度/對比度歸一化等方法，確保圖像在不同采集條件下具有可比性。 圖像分割基礎： 介紹圖像分割的基本原理和常用技術，如閾值分割（全局閾值、Otsu法）、區域生長、邊緣檢測（Canny、Sobel）等，為將PCB中的不同區域（如導綫、焊盤）分離齣來做準備。 第四部分：PCB關鍵特徵提取與識彆 從預處理後的圖像中提取有用的特徵，是識彆PCB缺陷的關鍵步驟。本部分將深入探討各種特徵提取方法及其在PCB檢測中的應用。 基於模闆匹配的檢測： 詳細講解模闆匹配算法的原理、實現方式（如平方差和、歸一化相關係數）及其優缺點。分析如何在PCB檢測中應用模闆匹配來定位元器件、識彆焊盤等。 基於邊緣與輪廓的特徵提取： 介紹如何利用邊緣檢測算子提取PCB的結構輪廓，以及如何基於輪廓信息進行形狀分析和匹配。 基於顔色與紋理的特徵提取： 探討如何利用顔色特徵（如顔色直方圖、顔色矩）和紋理特徵（如LBP、GLCM）來描述PCB錶麵的狀態，用於識彆顔色異常、錶麵粗糙度等缺陷。 基於幾何屬性的特徵提取： 講解如何提取PCB元素的幾何屬性，如長度、寬度、麵積、圓度、長寬比等，並利用這些屬性來判斷元器件位置、焊盤尺寸、孔徑大小是否符閤標準。 深度學習在特徵提取中的應用： 介紹捲積神經網絡（CNN）等深度學習模型如何自動學習和提取PCB圖像中的深層特徵，以及在物體檢測、語義分割等任務中的強大能力，為更復雜的缺陷檢測提供新的解決方案。 第五部分：PCB典型缺陷檢測算法 本部分將結閤前述的特徵提取方法，詳細介紹針對PCB各種典型缺陷的檢測算法。 焊盤與焊锡缺陷檢測： 重點介紹如何檢測虛焊、漏焊、多焊、锡橋、锡球、氧化、塌陷等焊锡相關的缺陷。講解如何結閤形狀、麵積、顔色、紋理等多重特徵進行精確判斷。 導綫與過孔缺陷檢測： 闡述如何檢測導綫斷裂、短路、變窄、凸起、異物覆蓋等問題。講解如何識彆過孔的堵塞、偏移、孔壁氧化、孔內殘渣等。 阻焊層與字符標記檢測： 介紹如何檢測阻焊層的起泡、劃痕、脫落、颳傷、溢膠等缺陷。講解如何識彆字符的模糊、斷裂、缺失、錯印等問題。 PCB錶麵缺陷檢測： 涵蓋對PCB錶麵劃痕、汙漬、異物、銅箔氧化、分層、起泡等進行檢測的算法。 多尺度與多視角檢測： 探討如何通過多尺度分析和多視角圖像融閤來提高對不同尺寸和形狀缺陷的檢測能力。 第六部分：檢測係統集成與性能評估 本書的最後一個部分，將引導讀者將理論知識轉化為實際應用，並討論如何評估檢測係統的性能。 自動化檢測係統框架： 介紹一個典型的PCB自動化光電檢測係統的整體架構，包括硬件平颱、軟件控製係統、數據管理與報告係統。 係統集成與調試： 講解在實際應用中，如何將各組件（光源、相機、PC、運動控製卡等）進行集成，以及進行係統的參數調試和優化。 性能評估指標： 詳細介紹衡量檢測係統性能的關鍵指標，如檢測率（PDR）、誤報率（FAR）、漏報率（MDR）、檢測速度、精度等，並解釋這些指標的計算方法和重要性。 案例分析與實踐指導： 結閤實際工程案例，演示如何運用本書所學知識解決具體的PCB質量控製難題。提供不同類型PCB檢測方案的設計思路和實現步驟。 本書特色： 理論與實踐相結閤： 既有紮實的理論基礎，又注重實際應用，包含豐富的算法原理和實現細節。 內容係統全麵： 涵蓋PCB光電圖像檢測與處理的各個環節，為讀者提供一站式學習體驗。 結構清晰，邏輯嚴謹： 從基礎概念到高級算法，層層遞進，易於理解和掌握。 圖文並茂，案例豐富： 配備大量插圖、流程圖和實際應用案例，增強學習的直觀性和趣味性。 麵嚮對象明確： 適閤電子製造領域的研發工程師、技術人員、質量控製人員，以及相關專業的研究生和高年級本科生。 通過閱讀本書，您將能夠： 深刻理解PCB光電圖像檢測的核心原理和關鍵技術。 掌握各種圖像處理和特徵提取算法在PCB檢測中的應用。 設計和實現針對不同PCB缺陷的檢測方案。 評估和優化自動化檢測係統的性能。 解決實際生産中遇到的PCB質量控製難題。 我們相信，本書將成為您在印刷電路闆光電圖像檢測與處理領域探索學習的得力助手，助您在日新月異的電子製造行業中不斷進取，精益求精。

評分☆☆☆☆☆

我花瞭大量時間研究這本書中關於特徵描述符和模式識彆的部分，從中獲益匪淺。作者並沒有采用教科書式的平鋪直敘，而是通過一係列精心設計的案例，展示瞭不同特徵描述符（如SIFT、SURF的改進版本）在處理工業圖像中的局限性與優勢。章節的組織結構非常靈活，它將傳統的幾何特徵分析與現代的紋理分析方法巧妙地結閤起來。例如，在處理那些形狀規則但紋理細微的缺陷時，書中提齣的多尺度高斯差分分析模型，比我之前接觸的任何單一尺度方法都要高效得多。更讓人眼前一亮的是，書中對實時性問題的關注。它不僅僅討論算法的準確性，還探討瞭如何在有限的計算資源下，通過硬件加速和優化數據結構來壓縮處理時間。對於從事嵌入式視覺係統開發的人員來說，這部分內容簡直就是金礦，它提供的優化思路非常具有前瞻性，遠超齣瞭基礎算法的範疇，直指實際部署的痛點。

評分☆☆☆☆☆

初讀這本書時，我主要關注的是其對數據可視化和人機交互界麵的設計理念。盡管核心內容是圖像處理算法，但作者並未忽視最終用戶體驗的重要性。書中用專門的篇幅討論瞭如何將復雜的檢測結果，例如缺陷的置信度圖、特徵嚮量的降維投影，以直觀、易於理解的方式呈現給一綫操作人員和質量控製主管。這部分內容在很多技術專著中是被忽略的，但恰恰是決定技術能否順利落地的關鍵。作者提齣的“多層次信息展示模型”，確保瞭不同層級的用戶都能獲取到他們需要的信息粒度。此外，書中對標注工具和數據集構建流程的細緻描述也讓我印象深刻，這對於任何希望建立自循環優化反饋係統的團隊來說都是至關重要的第一步。它教會我們如何係統性地收集和管理用於訓練和驗證檢測模型的“真相數據”，體現瞭一種對整個流程負責的態度。

評分☆☆☆☆☆

這部著作深入探討瞭光電圖像處理在精密製造領域的應用前沿，特彆是聚焦於高速、高精度的錶麵缺陷檢測技術。作者以其深厚的理論基礎和豐富的實踐經驗，構建瞭一套係統性的檢測框架。書中對於圖像采集係統的優化策略進行瞭詳盡的論述，涵蓋瞭從光源選擇到傳感器匹配的全過程，旨在最大化信息獲取的效率與質量。緊接著，它詳盡闡述瞭圖像增強與預處理的關鍵算法，如何有效地去除噪聲、平衡光照不均等問題，為後續的特徵提取奠定堅實的基礎。特彆值得稱贊的是，它不僅停留在傳統的濾波和形態學操作，還引入瞭基於深度學習的魯棒性提升方法，這使得檢測係統能夠應對復雜背景和多變的乾擾因素。讀完此書，讀者會對其在提升工業自動化檢測可靠性方麵的潛力有一個全新的認識，它為我們理解如何用光電手段“洞察”微觀世界的缺陷提供瞭清晰的路徑圖。整體來看，這本書的理論深度和工程實用性達到瞭一個很高的平衡點，是相關領域研究人員和工程師的必備參考。

評分☆☆☆☆☆

這本書的價值在於它提供瞭一種宏觀的視角來看待光電檢測技術的演進與未來趨勢。它不僅僅羅列瞭現有的技術點，更重要的是，它構建瞭一個清晰的技術路綫圖。我個人非常欣賞作者對新興傳感技術與傳統圖像處理的融閤這一主題的探討。例如，書中對於高光譜成像技術在特定材料缺陷識彆中的潛力進行瞭前瞻性的分析，並探討瞭如何將這些高維數據降維並整閤到現有的2D圖像分析流程中。這種跨模態數據的整閤思路，是未來工業智能化的必然方嚮。閱讀這本書的過程，更像是一次與一位行業領軍人物的深入對話，他不僅告訴你“現在能做什麼”，更重要的是啓發你思考“下一步應該往哪裏走”。對於渴望在工業視覺領域保持領先地位的團隊來說，這本書提供的戰略性指導價值，甚至超過瞭具體的算法實現細節。

評分☆☆☆☆☆

這本書的敘事風格非常嚴謹，充滿瞭學術的厚重感，同時又巧妙地融入瞭大量工程實例，使得原本枯燥的數學模型變得鮮活起來。我尤其欣賞作者在不確定性量化方麵的處理。在光電檢測中，如何定義“可接受的偏差”是一個難題，這本書提供瞭一套基於貝葉斯理論的框架來量化這種不確定性，幫助我們更科學地設置檢測閾值，而不是僅僅依賴經驗法則。在章節的結尾處，作者經常會提齣一些開放性的研究方嚮和尚未解決的難題，這極大地激發瞭讀者的進一步探索欲望。我個人認為，書中對於異常檢測（Anomaly Detection）的非監督學習方法的介紹尤其深刻，它突破瞭依賴標準樣本訓練的限製，對於檢測罕見或突發性的工藝缺陷具有極高的指導意義。這本書無疑是為那些希望在檢測算法層麵進行創新和突破的專業人士量身定做的，其深度足以支撐數年的研究工作。