本书以机器视觉技术为基础，以产品制造过程质量控制和产品运行过程的缺陷检测为对象，全面阐述了制造系统过程控制中的特征提取、异常探测、故障识别、在线测量等底层算法与应用方法。在讲解基于机器视觉的产品缺陷检测时，囊括了半导体制造过程中晶圆缺陷识别、刀具使用过程中磨损量在线测量、多元变量的异常源监测和产品轮廓异常的在线监控等内容，重点介绍了智能检测方法，如基于深度学习的特征融合技术和基于迁移对抗学习的缺陷识别技术。本书大部分内容是根据作者多年来关于产品缺陷智能检测的研究成果，涵盖了当前先进的图像处理方法、深度学习、特征提取与降维方法和以缺陷识别为核心的模式识别新方法。