Automated Optical Inspection for Industry pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Society of Photo Optical

作者:Ye, Shenghua (EDT)

出品人:

页数:670

译者:

出版时间:

价格:160

装帧:Pap

isbn号码:9780819430199

丛书系列:

图书标签:

• Optical Inspection
• Automated Inspection
• Industrial Automation
• Quality Control
• Machine Vision
• Defect Detection
• Manufacturing
• AOI
• Non-Destructive Testing
• Surface Mount Technology

智能制造与质量控制前沿：基于机器视觉的自动化检测系统构建与应用 本书聚焦于工业生产线上的质量控制与效率提升这一核心议题，深入探讨了以机器视觉为核心驱动力的自动化光学检测（AOI）系统的设计、实现、优化与未来发展趋势。本书旨在为从事精密制造、自动化工程、质量管理以及相关科研工作的专业人士提供一套全面、深入且具有高度实践指导意义的技术参考与理论框架。 随着“工业4.0”浪潮的推进和智能制造的深入发展，传统依赖人工目视的质量检测方法已难以适应现代高精度、高速度生产的需求。产品复杂度的增加、公差要求的日益严苛，以及对零缺陷交付的迫切追求，使得基于非接触式、高精度、高一致性的自动化检测技术成为工业界的必然选择。本书正是在这一背景下应运而生，它避开了对特定供应商或单一设备的介绍，而是着眼于检测系统的普适性理论、核心算法、工程实现挑战以及跨行业应用的最佳实践。 全书内容组织严谨，逻辑清晰，从基础的视觉原理出发，层层深入至复杂的系统集成与性能评估，力求构建一个完整的知识体系。 --- 第一部分：自动化检测系统的基础理论与技术基石 (奠定理论根基) 本部分系统阐述了支撑现代AOI系统的底层技术，强调了理论知识在解决实际工程问题中的指导作用。 第一章：工业视觉系统的基础架构与选型 本章详尽分析了工业成像系统的组成要素：光源、镜头、传感器（CCD/CMOS）的选择标准与匹配原则。重点探讨了不同照明技术（如明场、暗场、同轴光、频闪光）在应对不同材料特性（如高反光、漫反射、透明件）时的适用性及优化策略。此外，对高分辨率、高速采集和低噪声传感器的性能参数进行了深入解读，并提供了基于检测目标和环境约束的系统配置决策流程图。 第二章：数字图像处理与特征提取的数学模型 深入探讨了图像预处理的关键技术，包括噪声抑制（如小波去噪、非局部均值滤波）、图像增强（直方图均衡化、对比度拉伸）的数学原理及其在工业图像中的具体效果。核心内容聚焦于如何从复杂的工业场景中准确、稳定地提取出具有区分性的特征。详细介绍了边缘检测算法（如Canny、LoG）、区域描述符（如HOG、SIFT/SURF的工业适应性改进）、形态学处理在缺陷形状识别中的应用，并对比了傅里叶变换与小波变换在频谱分析与周期性缺陷检测中的优劣。 --- 第二部分：核心检测算法与缺陷识别策略 (构建智能核心) 本部分是全书的技术核心，专注于介绍如何设计高效、鲁棒的算法来识别和分类各种工业缺陷。 第三章：基于传统方法的尺寸测量与几何分析 系统讲解了工业高精度测量的核心技术。包括亚像素级边缘定位算法（如相位相关法、拟合算法）的实现细节。重点阐述了如何构建三维重建模型（如基于结构光、激光扫描）以实现复杂工件的形位公差检测。详细分析了投影几何、标定误差对测量精度的影响，并提供了现场快速标定与误差补偿的实用方法。 第四章：面向复杂缺陷的模式识别技术 本章探讨了针对外观缺陷（如划痕、污点、气泡、异物、错位）的识别策略。除了传统的阈值分割与模板匹配，重点介绍了基于统计学和机器学习的早期方法。例如，如何利用支持向量机（SVM）和随机森林（RF）对手动提取的特征向量进行分类。深入分析了特征空间的选择对分类性能（精度、召回率、F1分数）的影响，并强调了在样本不平衡问题下模型训练的策略。 第五章：深度学习在自动化检测中的前沿应用 这是对当前最热门技术的深度剖析。本书不局限于通用模型介绍，而是着重于它们在工业AOI中的适应性改造。详细对比了卷积神经网络（CNN）在目标检测（如YOLO、Faster R-CNN家族）与语义分割（如U-Net、DeepLab）中的应用场景。特别针对工业应用中常见的“小样本”、“长尾分布”和“高实时性要求”提出了优化方案，如迁移学习在小样本金属表面缺陷识别中的应用、模型剪枝与量化技术以满足嵌入式系统的部署需求。 --- 第三部分：系统集成、性能评估与工程化挑战 (实现落地价值) 本部分关注如何将实验室级别的算法转化为稳定、可靠、高效的工业生产线解决方案，并确保系统的持续性能。 第六章：高速数据采集与实时处理架构设计 阐述了高性能AOI系统的数据流管理。讨论了FPGA、GPU在图像预处理和特征提取流水线中的协同工作机制。重点分析了如何在确保检测精度的前提下，优化数据传输带宽（如Camera Link HS, CoaXPress）与内存管理，以达到每分钟数千乃至上万件的检测吞吐量要求。 第七章：系统标定、精度验证与长期稳定性维护 详细介绍了工业检测系统投入使用前必须完成的“精度锁定”过程。包括空间几何标定、色彩一致性标定以及系统测量重复性（GR&R）的统计学评估方法。强调了环境因素（温度、振动、电源波动）对检测结果的影响，并提出了基于自适应算法和在线漂移监测机制的维护方案，确保系统在数月或数年内的检测能力不衰减。 第八章：跨行业应用的适应性与案例剖析（通用原理） 本章通过解构不同行业对检测精度的差异化要求，总结了通用的工程化原则。例如，电子行业对微米级焊接点、PCB缺陷的检测策略；汽车零部件行业对表面涂层均匀性、密封性的三维检测需求；制药与食品行业对异物、包装完整性的高速分类流程。通过对这些典型场景的解耦分析，读者可以掌握如何将前述技术框架灵活应用于自身领域的具体问题中。 --- 总结与展望 本书不仅是一本技术手册，更是一部关于“如何构建高可靠性、高效率的自动化质量门禁”的工程哲学。通过对底层数学原理、核心算法实现、以及系统集成挑战的全面覆盖，读者将能够跳出具体工具的限制，掌握设计新一代自动化光学检测系统的核心能力，从而在智能制造的竞争中占据技术制高点。本书为未来更高阶的自适应学习型检测系统奠定了坚实的理论和实践基础。

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