本书首先对机器视觉中的不同参数相机、样本照明光源进行参数化理论建模，充分考虑了样本的几何与物理特性，以计算机虚拟的方式构建**的视觉成像方案。介绍了基于双向反射分布函数描述的表面疵病的成因，利用光线追迹仿真疵病成像，排除光源干扰从而优化视觉检测布局。利用对划痕进行有限时域二维电磁场散射成像的仿真基础，探讨针对不同属性如光滑面、散射面和复杂纹理表面的多种机器视觉新颖照明模式及光学成像系统选择。针对机器视觉中曲面照明及成像难点，全面探讨了球面、非球面的缺陷检测的照明及子孔径扫描规划及缺陷提取方法。介绍了深度学习在工业化智能检测应用中的目标识别、语义分割网络模型及实际案例分析。最后对光学表面疵病的各种评价标准、定量评价方法及尺度溯源进行了详细的论述。