AOI / 工业视觉检测 —— 书籍推荐清单

配套文档：AOI设备软硬件架构与工作流.md、AOI项目申报书-参考文献推荐与软件工具栈.md

一、英文经典（系统化、权威）

二、中文教材（体系完整、贴近国内教学）

三、推荐组合（按使用场景）

场景 1：刚入门，想搭知识框架

1. Gonzalez & Woods 《数字图像处理》→ 经典图像处理基础
2. 张辉 等《工业机器视觉技术与应用》或《机器视觉技术及应用》第2版 → 中文全景
3. 跟着 PyImageSearch（Adrian Rosebrock）博客或《Deep Learning for Computer Vision with Python》实操

场景 2：做 AOI 项目方案 / 写申报书

1. Batchelor《Machine Vision Handbook》→ 工业视觉"圣经"，写方案时随时翻
2. 余文勇《机器视觉自动检测技术（第二版）》→ 系统参考
3. 余建波《机器视觉底层算法原理与产品缺陷智能检测技术》→ 缺陷检测专题

场景 3：聚焦深度学习缺陷检测

1. 郑宏 等《表面缺陷视觉检测的深度学习技术》→ 最对口的国产专著
2. 汪红兵《数字图像处理与深度学习》→ 工业案例
3. Gonzalez 教材 + Szeliski 在线书（szeliski.org/Book）→ 理论回填

场景 4：聚焦 3D / 透明件 / 光学元件检测

1. Batchelor Handbook 中 “Telecentric, Fresnel and Micro Lenses”、“Laser Scanners”、“Lighting-Viewing Methods” 三章
2. Liu 等《Integrated Imaging and Vision Techniques for Industrial Inspection》中镜面反射/多面镜 3D 章节
3. Zemax / LightTools 厂商手册（设计透明件照明方案时）

四、补充资源（非书但同等重要）

• MVTec HALCON 文档（halcon.mvtec.com）—— 工业视觉算法事实标准
• Cognex In-Sight 手册 —— 商业 AOI 平台参考
• OpenCV 官方教程（docs.opencv.org）—— 实操工具
• Ultralytics YOLO 文档（docs.ultralytics.com）—— 目标检测工程实现
• Intel Anomalib（github.com/openvinotoolkit/anomalib）—— 异常检测少样本场景
• Basler / FLIR / 海康相机 SDK 文档 —— 选型与集成

五、纸质 vs 电子版建议

• Batchelor Handbook 太厚（2271 页）建议只买电子版（SpringerLink 机构订阅或单章购买）；
• 中文教材建议买纸质，便于做笔记、申报书引用标注；
• 进阶书配合出版社官方配套资源（PPT、习题、GitHub 代码）效果最好。