自動檢測與轉換技術/卓越係列·21世紀高等教育精品規劃教材 [Automatic Detection and Converting Technology] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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瀋潔，謝飛 編

圖書標籤:

• 自動檢測
• 轉換技術
• 高等教育
• 精品教材
• 21世紀
• 卓越係列
• 工業自動化
• 傳感器技術
• 數據采集
• 信號處理
• 控製工程

齣版社： 天津大學齣版社

ISBN：9787561839027

版次：1

商品編碼：12171703

包裝：平裝

叢書名： 卓越係列·21世紀高等教育精品規劃教材

外文名稱：Automatic Detection and Converting Technology

開本：16開

齣版時間：2011-07-01

用紙：膠版紙

頁數：232#

內容簡介

　　《自動檢測與轉換技術》共分10章，分彆介紹瞭傳感器技術的基礎知識，常用檢測設備，包括溫度、壓力、力、流量、物位、厚度、位移、速度、磁場、成分等物理量檢測。每章後都附有一定量的思考題與練習題，同時，摘錄瞭自動化相關論壇的部分資源，其中包含傳感器新技術及其應用，也有部分傳感器技術人員在使用中遇到的實際問題和網友的幫助解答，這部分內容僅供讀者學習參考。
　　《自動檢測與轉換技術》可作為電氣工程與自動化、機械設計製造及生産過程自動化、電子信息工程等專業的教材，也可供其他專業學生和有關技術人員參考，或作為自學用書。

目錄

第1章 傳感器技術基礎
項目1 身邊的傳感器
項目2 測量的基本方法
項目3 測量誤差的來源和誤差的分類
項目4 傳感器的基本特性
思考與練習
拓展知識——妙用傳感器

第2章 溫度檢測
項目1 溫度及溫標
項目2 熱膨脹式溫度傳感器
項目3 熱電阻傳感器
項目4 熱敏電阻傳感器
項目5 熱電偶溫度傳感器
思考與練習
拓展知識——溫度檢測技術的進展
網上資源摘錄

第3章 壓力及力檢測
項目1 壓力及壓力錶
項目2 應變式傳感器
項目3 壓電式傳感器
項目4 壓磁式傳感器
項目5 電容式傳感器
項目6 霍爾式傳感器
項目7 壓力檢測儀錶的選擇
思考與練習
拓展知識——壓電效應的曆史及壓電陶瓷的應用

第4章 流量檢測
項目1 流量及流量測量的方法
項目2 差壓式流量計
項目3 容積式流量計
項目4 速度式流量計
項目5 振動式流量計
項目6 電磁式流量計
項目7 質量流量計
項目8 流量計的特點及選用
思考與練習
拓展知識——超聲波流量計
網上資源摘錄

第5章 物位及厚度檢測
項目1 浮力式物位檢測
項目2 靜壓式物位檢測
項目3 電容式物位檢測
項目4 超聲波物位檢測
項目5 電渦流厚度檢測
思考與練習

第6章 位移檢測
項目1 電感式傳感器
項目2 電位器式傳感器
項目3 感應同步器
項目4 光柵位移傳感器
項目5 碼盤式傳感器
思考與練習
拓展知識——先進CCD位移傳感器技術及光柵傳感網絡技術的發展
網上資源摘錄

第7章 速度及加速度檢測
項目1 磁電式傳感器
項目2 光電式轉速計
項目3 測速發電機
項目4 光束切斷法
項目5 多普勒測速
項目6 電磁脈衝式轉速計
項目7 加速度傳感器
思考與練習
拓展知識——雷達測速

第8章 光電檢測
項目1 光電效應及光電器件
項目2 光電耦閤器件
項目3 光電開關
項目4 CCD與數碼照相機
思考與練習
拓展知識——光電傳感器的發展

第9章 磁場及氣體成分參數檢測
項目1磁場檢測方法
項目2氣敏傳感器
項目3濕度傳感器
思考與練習
拓展知識——濕度測量方法

第10章 抗乾擾技術
項目1乾擾的類型及産生
項目2常用的抗乾擾技術
項目3其他的抗乾擾技術
思考與練習
拓展知識——脈衝電路的噪聲抑製
網上資源摘錄
參考文獻

前言/序言

　　自動檢測與轉換技術是自動化、機電等專業的一門專業基礎課，是信息科學的一個重要分支。在現代工業生産尤其是自動化生産過程中，傳感器被用來監視和控製生産過程中的各個參數，使設備工作在正常狀態或最佳狀態，並使産品達到最好的質量。因此可以說，沒有眾多的優良的傳感器，現代化生産也就失去瞭基礎。
　　傳感器應用極其廣泛，且種類繁多，涉及的學科也很多。本書采用按用途分章的方法進行敘述，便於讀者對傳感器進行類比、選型，立足基本理論，麵嚮應用技術，本著“必須、夠用”的原則，對傳感器的基本原理、結構、性能、用途及基本測量電路進行瞭介紹，給齣瞭其物理概念、規律及必要的公式，並結閤傳感器的應用實例進行講解，引導讀者學習自動檢測技術。全書共分10章：第1章是傳感器技術的基礎知識；第2-9章為一些常用的檢測，包括溫度、壓力、力、流量、物位、厚度、位移、速度、加速度、光電、磁場、氣體成分等物理量的檢測；第10章介紹抗乾擾技術。每章後都附有一定量的思考題與練習題，同時，摘錄瞭自動化相關論壇的部分資源，其中包含傳感器新技術及其應用，也有部分傳感器技術人員在使用中遇到的實際問題和網友的幫助解答，這部分內容僅供讀者學習參考。
　　本書可作為電氣工程與自動化、機械設計製造及生産過程自動化、電子信息工程等專業的教材，也可供其他專業學生和有關技術人員參考，或作為自學用書。
　　本書由瀋潔、謝飛任主編，於玲、郭湘君、周春梅任副主編，王建明任主審，其中第2、6、10章由瀋潔編寫，第1、4、8章由謝飛編寫，第3、7章由於玲編寫，第5、9章由郭湘君和李娜編寫。周春梅、張琳參編第1、10章中的部分內容。
　　在本書的編寫過程中，參閱瞭多種同類教材和專著，在此嚮其編者、著者緻謝。同時對天津大學齣版社有關同誌的大力支持，在此錶示感謝。本書涉及的學科眾多，編者學識有限，書中難免存在疏漏和不妥之處，懇請讀者批評指正。

探索智能時代的基石：自動檢測與轉換技術 本書並非關於具體的“自動檢測與轉換技術/卓越係列·21世紀高等教育精品規劃教材”這本書本身，而是深入探討其所代錶的——自動檢測與轉換技術這一前沿領域。我們將帶領讀者一同走進這個充滿活力和無限可能的科技世界，理解其核心原理、關鍵技術、發展脈絡以及在各行各業的深遠影響。 一、 概念的厘清與技術的基石 自動檢測，顧名思義，是指通過一係列自動化設備、傳感器和算法，對特定的物理量、信號、狀態或信息進行實時、準確的測量、識彆和判斷，而無需人工的直接乾預。它如同人類的“眼睛”和“觸角”，能夠感知外界的變化，並將這些信息轉化為可理解的數據。 而轉換，則是在獲得檢測信息後，對其進行處理、格式化、編碼，使其能夠被進一步分析、存儲、傳輸或驅動其他係統。這包括但不限於信號的模數轉換、數據格式的相互轉化、物理量的量綱轉換等。 這兩者緊密相連，構成瞭許多智能化係統的基礎。想象一下，智能交通係統中的車輛檢測器，它能夠自動識彆過往車輛的數量、速度和類型（檢測），並將這些數據傳輸到交通控製中心進行分析和調度（轉換）。又如工業生産綫上的産品質量檢測，自動視覺係統會檢測産品的外觀缺陷（檢測），並根據預設標準將其分類或標記（轉換）。 二、 核心技術與關鍵組件 要實現高效的自動檢測與轉換，背後依賴於多項關鍵技術的支撐： 傳感器技術： 這是感知的源頭。從基礎的溫度、壓力、光照傳感器，到復雜的圖像傳感器（CCD、CMOS）、聲波傳感器、氣體傳感器，乃至生物傳感器，它們是“捕捉”信息的眼睛和耳朵。傳感器的工作原理、靈敏度、精度、響應速度直接決定瞭檢測的質量。 信號處理技術： 傳感器輸齣的原始信號往往是模擬的、含有噪聲的，需要經過一係列處理纔能變得可用。這包括濾波（去除噪聲）、放大（提高信號強度）、采樣（離散化）、量化（轉換為數字值）等。數字信號處理（DSP）在這一環節扮演著核心角色，通過復雜的算法優化信號的質量和信息密度。 模式識彆與機器學習： 這是“理解”檢測結果的關鍵。特彆是在圖像、聲音、文本等復雜信息領域，需要算法來識彆齣其中的特定模式、特徵，並做齣判斷。機器學習，特彆是深度學習，近年來在該領域取得瞭革命性的突破，使得計算機能夠從海量數據中學習規律，實現高精度的自動識彆，例如人臉識彆、語音識彆、目標檢測等。 嵌入式係統與微控製器： 自動檢測與轉換設備通常需要緊湊、低功耗的計算能力來執行實時處理任務。嵌入式係統和微控製器（MCU）是這些設備的大腦，它們負責接收傳感器數據，運行處理算法，並控製執行器。 通信技術： 檢測到的信息需要被傳輸到其他係統進行進一步處理或控製。無綫通信（Wi-Fi, Bluetooth, LoRa, 5G）和有綫通信（Ethernet, USB）是實現信息互聯互通的橋梁。 三、 發展曆程與演進趨勢 自動檢測與轉換技術的起源可以追溯到工業革命時期對自動化生産的需求。早期的檢測多依賴於簡單的機械開關和限位裝置。隨著電子技術的發展，模擬信號處理和簡單的數字邏輯控製逐漸普及。 進入21世紀，隨著計算能力的飛躍、傳感器技術的進步以及互聯網的普及，自動檢測與轉換技術迎來瞭爆發式增長。尤其是人工智能的興起，為模式識彆和決策提供瞭前所未有的強大工具。 當前的趨勢正朝著以下幾個方嚮發展： 智能化與自主化： 從被動檢測到主動感知，係統能夠根據環境變化自主調整檢測策略，並做齣更復雜的決策。 多模態融閤： 結閤多種類型的傳感器（視覺、聽覺、觸覺、嗅覺等）的信息，進行綜閤分析，提高檢測的魯棒性和準確性。 邊緣計算： 將部分數據處理和決策能力部署在靠近數據源的設備端，減少對雲端的依賴，提高響應速度，保護數據隱私。 實時性與低延遲： 在自動駕駛、工業機器人等對時間要求極高的應用中，實現毫秒級的檢測與響應至關重要。 標準化與互操作性： 促進不同廠商、不同係統之間的數據共享和協同工作。 四、 應用領域與深遠影響 自動檢測與轉換技術已滲透到現代社會的方方麵麵，深刻地改變著我們的生活和工作方式： 工業製造： 産品質量檢測、生産過程監控、設備故障預警、自動化裝配。 交通運輸： 智能交通信號控製、車輛檢測、自動駕駛感知係統、無人機導航。 醫療健康： 醫學影像分析、生命體徵監測、藥物研發輔助、遠程醫療。 安防監控： 人臉識彆、行為分析、入侵檢測、環境監測。 消費電子： 智能手機的屏幕亮度調節、語音助手、拍照優化、智能傢居設備。 環境保護： 空氣質量監測、水質檢測、汙染物追蹤。 農業： 精準農業中的作物生長監測、病蟲害檢測、自動化灌溉。 這些應用不僅提高瞭效率，降低瞭成本，更重要的是，它們正在創造新的可能性，推動社會嚮更智能、更便捷、更安全的方嚮發展。 五、 挑戰與展望 盡管成就斐然，自動檢測與轉換技術的發展仍麵臨諸多挑戰： 數據處理的規模與效率： 隨著感知信息的爆炸式增長，如何高效地存儲、處理和分析海量數據是一個持續的難題。 算法的泛化能力與魯棒性： 如何讓算法在麵對復雜多變的真實環境時，依然保持高精度和可靠性，避免誤判和漏判。 能耗與功耗優化： 在移動設備和物聯網設備中，如何平衡性能與功耗是一個關鍵的考量。 安全與隱私保護： 自動檢測係統收集大量敏感信息，如何確保數據的安全和用戶隱私不被侵犯至關重要。 倫理與社會影響： 自動化檢測和決策的廣泛應用，帶來瞭關於就業、偏見、責任歸屬等方麵的倫理和社會問題，需要審慎思考。 展望未來，自動檢測與轉換技術將繼續作為人工智能和物聯網的核心驅動力，與5G、大數據、雲計算等技術深度融閤，催生更多顛覆性的創新。我們將看到更加智能的機器人、更安全的交通係統、更個性化的醫療服務，以及更高效、更可持續的生産和生活方式。理解和掌握這些技術，對於把握未來科技發展的脈搏，具有不可估量的意義。

評分☆☆☆☆☆

作為一名長期關注人工智能與自動化技術發展的愛好者，我對“自動檢測與轉換技術”這個主題一直抱有濃厚的興趣。從這本書的名稱來看，它似乎聚焦於將原始數據或非結構化信息，通過自動化手段進行識彆、理解，並將其轉化為更有用、更易於處理的格式。我猜想，這本書可能涵蓋瞭圖像識彆、自然語言處理、信號分析等多個領域的基礎理論和核心算法，並著重於如何將這些技術應用於實際的檢測和轉換流程中。例如，在工業生産綫上，如何自動檢測産品的缺陷；在醫療領域，如何自動識彆醫學影像中的病竈；或者在信息管理中，如何自動從大量的文檔中提取關鍵信息。我非常期待書中能夠詳細闡述這些自動化過程的實現機製，包括各種傳感器的數據采集、特徵提取、模型訓練、以及最終的輸齣格式設計。此外，如果書中能夠對當前主流的檢測和轉換技術進行一個全麵的梳理，並對它們的優缺點進行比較分析，那將非常有價值。我還希望看到一些關於技術發展趨勢的探討，例如深度學習在自動檢測與轉換中的應用，以及未來可能齣現的新興技術。

評分☆☆☆☆☆

我一直對人工智能在信息處理領域的應用前景感到興奮，尤其是那些能夠讓機器自動完成繁瑣、重復性工作的技術。這本書的標題“自動檢測與轉換技術”，讓我聯想到很多令人期待的應用場景。比如，我設想書中可能會介紹如何讓機器自動閱讀大量的文獻資料，從中提取關鍵的論點和證據；或者如何讓機器自動分析海量的社交媒體數據，捕捉輿情動態；又或者是如何讓機器自動識彆數字圖像中的物體，並為它們打上標簽。我認為，“檢測”部分可能涉及到瞭模式識彆、目標跟蹤、異常檢測等技術，而“轉換”部分則可能包含瞭信息提取、數據格式化、語義理解等多個層麵。我特彆好奇書中會如何解釋“轉換”的具體含義，是簡單的格式轉換，還是更深層次的知識生成？這本書是否能夠幫助我理解，如何將機器“檢測”到的原始信息，轉化為人類更容易理解和利用的知識體係？我對書中可能涉及的案例分析和技術路綫圖非常感興趣，希望它能為我提供一個清晰的視角，來理解這一領域的技術脈絡和發展方嚮。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對科技發展充滿好奇心的普通讀者，我對於“自動檢測與轉換技術”這個概念感到既新奇又充滿期待。在我看來，這似乎是一門能夠讓機器變得更“聰明”的技術。想象一下，如果傢裏的智能設備能夠自動“檢測”到我的需求，然後“轉換”成相應的服務；或者，如果智能交通係統能夠自動“檢測”到路況變化，並“轉換”成最優的路綫規劃。這本書的標題讓我思考，機器是如何“檢測”到信息的？是依靠傳感器，還是某種內部算法？而“轉換”又意味著什麼？是將一種形式的信息變成另一種形式，比如將圖像轉換成文字描述，還是將語音指令轉換成執行命令？我希望這本書能夠用相對通俗易懂的語言，為我揭示這些自動檢測與轉換背後的原理。我不追求深入的技術細節，但渴望瞭解這些技術是如何工作的，以及它們能為我們的生活帶來哪些切實的改變。或許書中會包含一些關於人工智能、機器學習或者計算機視覺的入門介紹，讓我能夠窺見這個充滿魅力的技術世界。

評分☆☆☆☆☆

我對“自動檢測與轉換技術”這個領域的技術演進充滿瞭好奇。在過去幾年裏，我們看到瞭人工智能在圖像、語音、文本等領域取得瞭驚人的進展，這背後離 নিরাপদ“自動檢測”能力的提升。而“轉換”則似乎是將這些檢測到的信息，轉化為更具價值的輸齣。例如，我猜想書中可能會探討如何讓計算機“看懂”一幅畫，並自動生成文字描述；或者如何讓計算機“聽懂”一段語音，並將其轉化為可執行的指令。這種從原始感知到信息加工再到行動輸齣的整個流程，是我非常感興趣的研究方嚮。我希望這本書能夠提供一個完整的技術框架，解釋從原始數據的獲取，到特徵提取，再到模型訓練，再到最終的決策與輸齣的整個鏈條。書中是否會涉及到一些關於數據增強、遷移學習、零樣本學習等提高模型魯棒性和泛化能力的技術？這些都是我在思考如何構建更智能的自動化係統時，經常遇到的難題。我也期待書中能夠對該領域的一些前沿研究成果進行介紹，為我提供新的研究思路和靈感。

評分☆☆☆☆☆

我是一名從事工業自動化領域的工程師，日常工作需要頻繁接觸各種傳感器數據和控製係統。我們部門最近正在推進一項關於智能製造的升級項目，其中涉及到對生産綫上産品進行實時質量檢測，並根據檢測結果自動調整生産參數。因此，“自動檢測與轉換技術”這個書名，立刻吸引瞭我的目光。我非常想瞭解這本書是否能為我提供關於如何集成和優化各類傳感器（如視覺傳感器、激光掃描儀等）以實現高精度檢測的指導。書中是否會涉及常見的圖像處理算法，例如邊緣檢測、特徵匹配，以及如何利用機器學習或深度學習模型來識彆産品缺陷？對於“轉換”部分，我更關心的是如何將檢測到的缺陷信息，實時地反饋給控製係統，實現生産綫的智能化調整。例如，是否會介紹相關的工業通信協議，或者數據傳輸的優化策略，以便實現低延遲、高可靠性的數據交互？我希望這本書能夠提供一些貼近實際工業應用場景的解決方案和技術細節，幫助我更好地解決工作中的實際問題，提升生産效率和産品質量。

評分☆☆☆☆☆

我是一名正在攻讀信息科學博士的學生，研究方嚮是自然語言處理和信息檢索。目前我正在探索如何構建一個能夠自動從海量非結構化文本數據中提取關鍵信息並進行結構化錶示的係統。因此，“自動檢測與轉換技術”這個書名，對我來說具有極大的吸引力。“檢測”可能涉及到文本分詞、詞性標注、命名實體識彆、關係抽取等NLP基礎任務。而“轉換”則可能指的是將提取到的信息組織成知識圖譜、語義網絡，或者其他結構化數據格式。我特彆關注書中是否會深入探討不同信息抽取技術的優缺點，以及如何根據文本的特性和信息提取的目標，選擇最閤適的技術路綫。我對書中是否會介紹一些先進的深度學習模型，例如Transformer及其變體，在信息抽取和知識圖譜構建中的應用非常感興趣。此外，如果書中能夠對大規模文本數據的預處理、特徵工程以及模型評估等方麵提供詳盡的指導，那將對我博士期間的研究工作非常有幫助。我也期待書中能夠討論一些關於信息融閤、不確定性處理以及可解釋性方麵的技術挑戰與解決方案。

評分☆☆☆☆☆

我是一名軟件開發工程師，目前負責一個項目，需要開發一個能夠自動識彆並處理用戶上傳的各類文檔（PDF、Word、掃描件等）的功能。具體需求包括自動檢測文檔的類型，提取其中的文本信息，並根據文檔內容進行分類和歸檔。因此，“自動檢測與轉換技術”這個書名，可以說正中我下懷。我非常期待書中能夠提供關於如何實現文檔圖像的OCR（光學字符識彆）技術，以及如何處理不同格式文檔的文本提取方法。例如，書中是否會介紹Tesseract OCR引擎的使用，或者其他更先進的OCR解決方案？對於“轉換”部分，我更關注如何將提取到的文本信息，進行有效的語義分析，從而實現文檔的自動分類和標簽生成。我希望書中能夠提供一些關於文本特徵提取、主題模型（如LDA）或者預訓練語言模型（如BERT）在文本分類任務中應用的指導。此外，如果書中能夠提及如何處理掃描件中的噪聲、傾斜等問題，以及如何保證文本提取的準確性和完整性，那對我項目的實施將非常有幫助。我希望這本書能夠提供一套實用的技術指南，幫助我快速構建起一個穩定高效的文檔處理係統。

評分☆☆☆☆☆

一直以來，我都在思考如何將現實世界中的復雜信息，通過技術手段變得更加“易懂”和“可用”。“自動檢測與轉換技術”這個書名，恰恰擊中瞭我的痛點。我設想，這本書或許會深入探討如何讓機器“看見”並“理解”事物。例如，在安防領域，如何通過攝像頭自動檢測異常行為；在交通管理中，如何自動識彆車牌並進行信息錄入；又或者在內容審核方麵，如何自動識彆不當信息。這些場景都需要強大的“檢測”能力，而檢測到的信息如何被轉化為指令、報告或者其他有用的數據，則需要“轉換”技術。我非常好奇書中會對“檢測”和“轉換”這兩個核心環節分彆給齣怎樣的解答。是會從底層的信號處理、圖像分析入手，還是直接介紹更高層級的算法和框架？對於“轉換”，是會側重於數據的格式轉換、語義理解，還是更偏嚮於信息摘要與知識圖譜的構建？我希望這本書能提供一套係統性的方法論，讓讀者能夠掌握構建這類自動化係統的基本思路和關鍵技術，並能根據不同的應用場景，靈活運用和調整。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在校的計算機科學專業本科生，最近正在為我的畢業設計項目尋找相關的技術資料。我的畢業設計課題涉及到圖像處理與機器學習的結閤，需要實現對一定區域內特定目標的自動識彆與計數。在瀏覽教材推薦列錶時，這本書引起瞭我的注意。從書名“自動檢測與轉換技術”來看，它非常有可能涵蓋瞭我項目研究所需的基礎理論和實踐方法。我特彆關注書中關於圖像特徵提取、模式識彆以及機器學習模型訓練的部分。例如，書中是否會詳細介紹SIFT、SURF、HOG等經典的特徵提取算法，以及捲積神經網絡（CNN）等深度學習模型在圖像識彆任務中的具體應用？我也很想知道，書中是否會提供一些關於如何構建和評估檢測模型的指導，例如準確率、召迴率、F1分數等評估指標的計算方法，以及如何進行模型調優來提升性能。另外，我的項目還需要將檢測到的目標轉換成結構化的數據，以便後續的統計分析。因此，書中關於數據轉換格式、數據存儲以及可能的API接口設計等內容，對我來說也至關重要。這本書能否幫助我理解如何將原始的圖像數據，通過一係列自動化步驟，最終轉化為一個清晰、可用的統計報告，是我非常期待的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計非常考究，封麵采用瞭一種低飽和度的藍色調，配閤著銀色的字體，整體散發著一種沉穩而專業的學術氣息。“卓越係列·21世紀高等教育精品規劃教材”的字樣也清晰地標注在封麵上方，讓我一眼就能識彆齣它作為一本高等教育教材的定位。書脊的設計同樣簡潔大方，便於在書架上查找。翻開書本，紙張的質感也相當不錯，略帶米黃色的紙張觸感溫潤，印刷清晰，字跡工整，閱讀起來不會有廉價感。在排版方麵，左右兩欄的布局在某些章節顯得尤其有效，能夠將相關的概念、公式或者圖錶並行展示，極大地增強瞭信息的傳達效率。書中的公式推導部分，符號的標注清晰明確，運算過程的步驟也足夠詳盡，即便是我這個對相關領域瞭解不深的讀者，也能在仔細研讀後，對基本的原理有一個初步的認識。而且，書中還穿插瞭一些相關的案例分析，雖然我還沒有深入閱讀每一個案例，但從目錄的預覽中，我能感受到這些案例的實用性和前沿性，這對於理解抽象的技術概念非常有幫助，也讓學習的過程不至於過於枯燥。總的來說，從一個讀者的視角來看，這本書在物理形態和初步的閱讀體驗上，都給我留下瞭深刻的第一印象，它傳遞齣一種嚴謹、高質量的學術齣版物的風貌。