自动检测技术 9787111103561 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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梁森 等 著

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出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111103561

商品编码：29624857920

包装：平装

出版时间：2008-02-01

图书基本信息
图书名称	自动检测技术	作者	梁森 等
定价	19.00元	出版社	机械工业出版社
ISBN	9787111103561	出版日期	2008-02-01
字数		页码	216
版次	2	装帧	平装
开本	16开	商品重量	0.341Kg

内容简介

《自动检测技术（第2版）》是经教育部审定的中等职业技术教育国家规划教材的第2版。主要介绍在工业生产及生活等领域常用传感器的工作原理、特性参数及选型、安装、接线等方面的知识， 对测量误差、抗干扰技术及检测技术的综合应用等也做了介绍。 《自动检测技术（第2版）》在突出传感器应用和工艺方面内容的同时，本次修订采用生动、活泼的编排形式， 迎合中职学生的年龄特点；内容浅显易懂，教师易教，学生易学。每章均附有启发性的思考题及应用型习题，可帮助读者巩固基本概念，掌握必要的计算，提高理论联系实际的能力。 《自动检测技术（第2版）》可作为中等职业技术学校的电气运行、自动化控制类、汽车电器类、电子信息类、仪器仪表类及计算机类等专业方向的教材，也可供相关专业生产、管理、运行及其他初级工程技术人员参考。《自动检测技术（第2版）》的参考学时约为48学时。

作者简介

目录

编辑推荐

文摘

序言

《智能感应与识别系统构建指南》 引言： 在这个技术飞速发展的时代，信息的获取和处理能力已成为衡量一个系统先进性的重要指标。而“感应”与“识别”作为信息获取与理解的关键环节，其重要性不言而喻。从工业生产的自动化流程，到日常生活中的智能家居，再到医疗诊断的辅助工具，乃至交通运输的安全保障，无处不见智能感应与识别技术的身影。它们如同人类的“感官”，能够感知周围环境的变化，并对接收到的信息进行分析和判断，从而实现更高效、更智能化的操作。 本书旨在为读者提供一个全面而深入的指南，帮助大家理解和掌握构建各类智能感应与识别系统的核心原理、关键技术和实践方法。我们并非仅仅罗列理论知识，而是更侧重于将复杂的概念转化为易于理解的语言，并通过丰富的案例和实例，引导读者一步步走进这个充满魅力的技术领域，最终能够独立设计和实现属于自己的智能感应与识别系统。 第一章：智能感应技术基础 本章我们将从最基础的概念入手，为读者构建对“感应”技术的整体认知。 1. 感应的本质与分类： 什么是感应？ 我们将探讨感应在信息科学中的基本定义，即通过物理现象的改变来获取环境信息的过程。 感应的物理原理： 深入剖析各种感应技术背后的物理学原理，例如电磁感应、光学原理、声学原理、热力学原理等。我们会解释不同物理现象如何被转化为可被读取的电信号。 传感器分类： 按照不同的维度对传感器进行分类，例如： 按测量对象： 温度传感器、压力传感器、湿度传感器、位移传感器、速度传感器、光照传感器、气体传感器、生物传感器等。 按工作原理： 电阻式、电容式、电感式、压电式、热电式、光学式、磁阻式等。 按信号输出： 模拟传感器、数字传感器。 按能量来源： 有源传感器、无源传感器。 传感器的基本组成与特性： 介绍传感器的典型结构，包括敏感元件、转换元件、调理电路等，并深入讲解传感器的关键性能指标，如灵敏度、精度、线性度、迟滞、重复性、响应时间、稳定性等，以及这些指标对系统性能的影响。 2. 常见的智能感应器详解： 光学传感器： 光电二极管与光敏三极管： 工作原理、应用场景（如红外遥控接收、光照度测量）。 CCD与CMOS图像传感器： 它们如何捕捉光信号并转化为数字图像，在摄像头、扫描仪等设备中的作用。 接近传感器与光电开关： 利用光线发射与反射检测物体是否存在，广泛用于工业自动化和安防。 力与压力传感器： 应变片式传感器： 将形变转化为电阻变化，用于称重、压力测量。 压电传感器： 利用压电效应将压力转化为电荷，用于冲击力测量、声波探测。 电容式压力传感器： 利用介电常数变化检测压力，高精度应用。 温度传感器： 热敏电阻（NTC/PTC）： 阻值随温度变化，易于实现，成本低。 热电偶： 利用塞贝克效应，测量高温环境。 集成温度传感器（如LM35）： 输出电压与温度成比例，使用方便。 位置与位移传感器： 编码器（光电编码器、磁性编码器）： 用于测量旋转角度或直线位移，是伺服控制的关键。 超声波传感器： 通过声波的发射与反射测量距离，常用于避障和液位检测。 电感式接近传感器： 用于检测金属物体的位置。 气体传感器： 半导体气体传感器： 利用半导体材料的电导率变化检测气体浓度，如CO、CH4等。 电化学气体传感器： 通过电化学反应测量气体。 第二章：智能识别技术核心 本章将聚焦于如何从感应到的原始数据中提取有意义的信息，并进行分析和判断。 1. 信号处理与特征提取： 信号预处理： 滤波技术： 消除噪声，保留有用信号。介绍低通、高通、带通、陷波等滤波器及其在不同场景下的应用。 信号放大与衰减： 调整信号的幅度，使其适合后续处理。 信号调理： 将原始信号转化为标准化的格式，如电压、电流等。 特征提取： 时域特征： 信号的均值、方差、峰值、过零率等。 频域特征： 傅里叶变换（FFT）、功率谱密度（PSD），分析信号的频率成分。 时频域特征： 短时傅里叶变换（STFT）、小波变换，分析信号在时间和频率上的变化。 统计特征： 描述信号分布的统计量。 特定领域特征： 例如，图像领域的边缘、纹理、形状特征；语音领域的MFCC（梅尔频率倒谱系数）等。 2. 模式识别与分类： 什么是模式识别？ 将感应到的数据与已知模式进行比对，从而识别出其所属的类别。 监督学习方法： 线性分类器： 感知器、支持向量机（SVM）的线性模型，简单高效。 非线性分类器： 决策树： 直观易懂，适用于离散特征。 K近邻（KNN）： 基于实例的学习，简单易实现。 朴素贝叶斯： 基于概率的分类器，适用于文本分类等。 支持向量机（SVM）的核方法： 通过核技巧处理非线性可分问题。 无监督学习方法： 聚类分析： K-Means、层次聚类等，将数据分组，发现数据中的隐藏结构。 降维技术： 主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA），减少数据维度，便于可视化和后续处理。 神经网络与深度学习： 多层感知机（MLP）： 学习复杂非线性映射。 卷积神经网络（CNN）： 在图像识别领域取得巨大成功，自动提取图像特征。 循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）： 适用于序列数据，如语音、文本识别。 注意力机制与Transformer： 在自然语言处理和图像领域展现出强大能力。 3. 目标检测与跟踪： 目标检测： 在图像或视频中定位并识别出特定物体。 传统方法： SIFT、HOG特征结合分类器。 深度学习方法： R-CNN系列、YOLO系列、SSD等，实现高效准确的目标检测。 目标跟踪： 在连续帧中跟踪同一目标。 基于相关滤波的方法： MOSSE、KCF等。 基于深度学习的方法： Siamese网络等。 第三章：系统设计与实现 本章将引导读者将理论知识应用于实际系统构建。 1. 系统架构设计： 传感器选择与布局： 根据应用场景和识别需求，选择最合适的传感器类型，并合理规划传感器的放置位置。 数据采集与传输： 设计数据采集流程，考虑采样率、数据格式、传输接口（如UART, SPI, I2C, USB, Ethernet, Wi-Fi, Bluetooth）。 计算单元选择： 根据计算需求选择合适的微控制器（MCU）、嵌入式系统、PC或服务器。 执行机构接口： 如何将识别结果转化为控制指令，驱动执行机构（如电机、阀门、显示器）。 2. 嵌入式系统开发： 硬件选型： Arduino、Raspberry Pi、ESP32、STM32等平台的选择，及其外设接口的配置。 软件开发环境： IDE的选择、编译器的使用、调试工具的运用。 实时操作系统（RTOS）： 在资源受限的嵌入式系统中实现任务调度和并发处理。 传感器驱动开发： 编写或适配传感器驱动程序，实现与传感器的通信。 算法部署： 将训练好的识别模型部署到嵌入式设备上，考虑计算资源和内存限制。 3. 数据处理与算法优化： 实时性要求： 如何在保证精度的同时，满足系统的实时性需求，例如，优化算法复杂度，采用硬件加速。 鲁棒性与适应性： 如何使系统在不同的环境条件（光照变化、噪声干扰等）下依然能够稳定工作。 模型更新与在线学习： 考虑系统在运行过程中学习新模式或适应环境变化的能力。 数据可视化与人机交互： 如何将识别结果以直观的方式呈现给用户，并提供方便的交互界面。 4. 案例分析与实践： 智能家居中的人体存在感应与行为识别： 利用PIR传感器、毫米波雷达等，实现智能照明、安防等功能。 工业自动化中的产品缺陷检测： 利用机器视觉和机器学习，自动检测生产线上的产品缺陷。 智能交通中的车辆识别与行为分析： 利用摄像头、雷达等，实现交通流量统计、违章检测。 环境监测中的气体浓度与污染源识别： 利用各种气体传感器，实时监测环境质量。 智能医疗中的生理信号监测与异常诊断： 利用生物传感器，监测心率、血压等，辅助疾病诊断。 第四章：未来趋势与展望 1. 多模态融合： 结合不同类型的传感器和识别技术，提升系统的综合感知和识别能力。 2. 边缘智能： 将更多的计算能力部署在设备端，减少对云端的依赖，提高响应速度和数据隐私性。 3. AIoT（人工智能物联网）： 将人工智能技术深度融合到物联网设备中，打造更智能、更互联的生态系统。 4. 低功耗与小型化： 致力于开发更节能、更小巧的传感器和处理单元，方便集成到更多设备中。 5. 可解释性AI： 提高AI模型的透明度，使其决策过程更容易被理解和信任。 结语： 构建智能感应与识别系统是一个融合了多学科知识的系统工程。本书希望能为您的学习和实践提供坚实的基础和清晰的指引。在这个激动人心的领域，每一次技术的进步都可能带来颠覆性的应用。愿您通过本书的学习，能够点燃创新的火花，成为推动智能技术发展的一份子。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就吸引了我，一种科技感与严谨感并存的视觉冲击力，让人立刻对接下来的内容充满了好奇。我一直对“自动检测”这个概念很着迷，它似乎渗透在我们生活的方方面面，从工业生产的质量控制，到交通信号灯的智能调度，再到医疗诊断的辅助工具，都离不开它的身影。这本书的标题，简洁明了，直指核心，让我相信它会深入浅出地讲解这一领域。我特别期待它能解释清楚，那些看似“智能”的检测系统，背后究竟蕴含着怎样的技术原理，是如何实现从数据到判断的飞跃的。是不是涉及到大量的算法模型，或者是复杂的传感器网络？而且，这本书的出版信息显示它由机械工业出版社出版，这让我对其内容的专业性和权威性有了更高的期待，毕竟这是国内知名的科技图书出版社，通常会选择高质量的稿件。我希望这本书不仅仅是理论的堆砌，更能提供一些实际应用的案例分析，这样我才能更好地理解那些抽象的技术概念，并从中获得一些启发。

评分☆☆☆☆☆

当我翻开这本书的时候，首先映入眼帘的是一股扑面而来的学术气息，排版严谨，图文并茂，看得出来编辑团队非常用心。我个人对技术类书籍的阅读体验比较挑剔，如果只是干巴巴的文字，很容易让人产生阅读疲劳。但这本书在这方面做得相当不错，它似乎很善于用图表和示意图来辅助说明复杂的概念，这对于我这种非科班出身但又对技术充满兴趣的读者来说，简直是福音。我一直对自动化检测在精密仪器制造领域的应用特别感兴趣，比如芯片制造过程中，如何通过自动化检测来保证每一个微小的电路都能达到设计要求，这其中的技术挑战一定不小。我希望这本书能在这方面有所涉及，哪怕是简要的介绍，也能让我窥见一丝端倪。同时，我也很想知道，随着人工智能技术的发展，自动化检测系统是否也融入了机器学习和深度学习的元素，使得检测的准确性和效率得到了质的飞跃。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧风格让我联想到那些经典的技术手册，那种厚重感和扎实感，似乎预示着其内容的深度和广度。我是一名在制造业一线工作的工程师，平时工作中经常会遇到各种各样的检测难题，比如如何快速有效地检测产品的表面缺陷，或者如何对产品进行无损检测以保证其质量。我希望这本书能够提供一些切实可行的解决方案和技术指导，而不是仅仅停留在理论层面。我很想知道，书中是否会介绍一些业界主流的自动化检测设备和技术，例如CCD相机、激光扫描仪、超声波探伤仪等，以及它们各自的优缺点和适用场景。而且，我更关注的是，如何根据具体的应用需求，选择最合适的检测技术和设备，并对其进行优化和调试。

评分☆☆☆☆☆

这本《自动检测技术》给我一种“集大成者”的感觉。我一直认为，所谓的“自动检测”，其核心就在于“自动化”和“检测”这两个词的完美结合。前者意味着无需人工干预，后者则强调了对目标对象进行识别、测量、判断的过程。我希望这本书能够深刻地剖析这两个要素之间的内在联系，以及如何在实践中实现两者的有机统一。我特别关注书中是否会探讨自动化检测系统的设计流程，从需求分析、方案设计，到系统集成、调试优化，每一个环节都至关重要。而且，在当今信息爆炸的时代，数据的重要性不言而喻，我希望书中能够阐述如何有效地采集、处理和分析检测过程中产生的大量数据，并从中提取有价值的信息，为产品的改进和生产的优化提供支持。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的第一印象是，它似乎是一本能够“打通任督二脉”的读物。我之前接触过一些关于特定检测技术的书籍，比如图像识别或者声学检测，但总觉得它们是孤立存在的，缺乏一个宏观的视角来理解它们是如何整合运用到整个自动化检测体系中的。我希望这本书能够提供一个全局性的框架，将各种不同的检测技术串联起来，阐述它们之间的相互关系和协同工作方式。比如，一个复杂的自动化检测系统，通常会包含哪些核心模块，它们各自承担什么功能，又是如何通过数据接口进行信息交换的？我尤其对那些能够实现多模态融合的检测技术感兴趣，也就是说，如何结合多种不同的传感器的信息，来做出更准确、更鲁棒的判断。这就像人类通过视觉、听觉、触觉等多种感官来感知世界一样，机器的“智能”化检测也应该朝着这个方向发展。