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机器视觉光学检测基础与系统构建

📚 共计 30 章节

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光学检测概述

什么是光学检测、光学检测的应用领域（半导体、PCB、面板、锂电）、光学检测与人工目检的对比。

光的本质与特性

光的波粒二象性、可见光谱与波段、光的传播（反射、折射、衍射、干涉）。

光源与照明技术

光源分类（LED、卤素、激光）、照明方式（明场、暗场、背光、同轴光）、选型原则。

光学镜头与成像

镜头参数（焦距、光圈、景深、畸变）、镜头类型（远心镜头、定焦镜头、变焦镜头）、分辨率与MTF。

相机与传感器

相机分类（线阵、面阵）、传感器类型（CCD、CMOS）、像素与像元尺寸、帧率与曝光时间。

相机传感器

图像采集卡与接口

Camera Link、GigE Vision、USB3 Vision、CoaXPress接口对比、采集卡选型。

图像基础与预处理

数字图像表示、灰度化、直方图均衡化、滤波去噪（高斯、中值、均值）。

预处理图像

图像增强与变换

对比度拉伸、伽马校正、傅里叶变换、小波变换。

阈值分割（全局、自适应）、边缘检测（Canny、Sobel、Laplacian）、区域生长。

几何特征（面积、周长、圆度）、纹理特征（LBP、GLCM）、颜色特征。

基于灰度模板匹配、基于形状模板匹配、归一化互相关（NCC）、金字塔加速策略。

缺陷检测基础

缺陷分类（点、线、面、脏污、划伤）、缺陷检测难点分析、信噪比概念。

传统缺陷检测算法

差分法、背景抑制、动态阈值、Blob分析。

频域缺陷检测

傅里叶变换在缺陷检测中的应用、频域滤波去背景、周期纹理缺陷检测。

深度学习基础

神经网络原理、卷积神经网络（CNN）核心概念（卷积、池化、全连接）。

深度学习CNN

深度学习目标检测

Faster R-CNN、YOLO、SSD在缺陷检测中的应用、小目标检测挑战。

目标检测YOLO

语义分割与实例分割

U-Net、Mask R-CNN在缺陷分割中的应用、像素级缺陷标注。

异常检测（无监督学习）

自编码器（Autoencoder）、生成对抗网络（GAN）、PatchCore方法。

无监督异常

数据增强与合成

旋转、翻转、裁剪、色彩抖动、MixUp、CutMix、GAN生成缺陷样本。

模型训练与优化

损失函数选择（Focal Loss、Dice Loss）、学习率调度、正则化、早停策略。

模型评估与部署

混淆矩阵、Precision/Recall/F1、mAP、模型量化、ONNX/TensorRT部署。

光学系统标定

相机标定（张正友标定法）、畸变校正、手眼标定、像素当量标定。

运动控制与触发

编码器触发、软触发、硬触发、飞拍技术、线阵相机行频匹配。

光学检测系统设计

项目需求分析、光学方案选型、机械结构设计要点、照明仿真。

软件架构设计

模块化设计、多线程与异步处理、生产者-消费者模式、日志与配置管理。

通信与集成

PLC通信（Modbus、TCP/IP）、MES对接、数据存储（SQLite、MySQL）、OPC UA。

半导体晶圆检测

晶圆表面缺陷检测、光刻图案检测、纳米级精度要求、暗场散射检测。

半导体晶圆

PCB与电子组装检测

AOI（自动光学检测）、SPI（锡膏检测）、焊点检测、元件缺失检测。

锂电与新能源检测

极片涂布缺陷检测、隔膜瑕疵检测、电芯外观检测、极耳焊接检测。

锂电新能源

项目实战与案例

从需求到交付全流程、常见问题与解决方案、验收标准与文档撰写、行业趋势展望。