自動檢測技術 9787111103561 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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梁森 等 著

圖書標籤:

• 自動檢測
• 檢測技術
• 圖像處理
• 模式識彆
• 機器視覺
• 工業自動化
• 質量控製
• 傳感器技術
• 人工智能
• 計算機視覺

店鋪： 琅琅圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111103561

商品編碼：29624857920

包裝：平裝

齣版時間：2008-02-01

圖書基本信息
圖書名稱	自動檢測技術	作者	梁森 等
定價	19.00元	齣版社	機械工業齣版社
ISBN	9787111103561	齣版日期	2008-02-01
字數		頁碼	216
版次	2	裝幀	平裝
開本	16開	商品重量	0.341Kg

內容簡介

《自動檢測技術（第2版）》是經教育部審定的中等職業技術教育國傢規劃教材的第2版。主要介紹在工業生産及生活等領域常用傳感器的工作原理、特性參數及選型、安裝、接綫等方麵的知識， 對測量誤差、抗乾擾技術及檢測技術的綜閤應用等也做瞭介紹。 《自動檢測技術（第2版）》在突齣傳感器應用和工藝方麵內容的同時，本次修訂采用生動、活潑的編排形式， 迎閤中職學生的年齡特點；內容淺顯易懂，教師易教，學生易學。每章均附有啓發性的思考題及應用型習題，可幫助讀者鞏固基本概念，掌握必要的計算，提高理論聯係實際的能力。 《自動檢測技術（第2版）》可作為中等職業技術學校的電氣運行、自動化控製類、汽車電器類、電子信息類、儀器儀錶類及計算機類等專業方嚮的教材，也可供相關專業生産、管理、運行及其他初級工程技術人員參考。《自動檢測技術（第2版）》的參考學時約為48學時。

作者簡介

目錄

編輯推薦

文摘

序言

《智能感應與識彆係統構建指南》 引言： 在這個技術飛速發展的時代，信息的獲取和處理能力已成為衡量一個係統先進性的重要指標。而“感應”與“識彆”作為信息獲取與理解的關鍵環節，其重要性不言而喻。從工業生産的自動化流程，到日常生活中的智能傢居，再到醫療診斷的輔助工具，乃至交通運輸的安全保障，無處不見智能感應與識彆技術的身影。它們如同人類的“感官”，能夠感知周圍環境的變化，並對接收到的信息進行分析和判斷，從而實現更高效、更智能化的操作。 本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的指南，幫助大傢理解和掌握構建各類智能感應與識彆係統的核心原理、關鍵技術和實踐方法。我們並非僅僅羅列理論知識，而是更側重於將復雜的概念轉化為易於理解的語言，並通過豐富的案例和實例，引導讀者一步步走進這個充滿魅力的技術領域，最終能夠獨立設計和實現屬於自己的智能感應與識彆係統。 第一章：智能感應技術基礎 本章我們將從最基礎的概念入手，為讀者構建對“感應”技術的整體認知。 1. 感應的本質與分類： 什麼是感應？ 我們將探討感應在信息科學中的基本定義，即通過物理現象的改變來獲取環境信息的過程。 感應的物理原理： 深入剖析各種感應技術背後的物理學原理，例如電磁感應、光學原理、聲學原理、熱力學原理等。我們會解釋不同物理現象如何被轉化為可被讀取的電信號。 傳感器分類： 按照不同的維度對傳感器進行分類，例如： 按測量對象： 溫度傳感器、壓力傳感器、濕度傳感器、位移傳感器、速度傳感器、光照傳感器、氣體傳感器、生物傳感器等。 按工作原理： 電阻式、電容式、電感式、壓電式、熱電式、光學式、磁阻式等。 按信號輸齣： 模擬傳感器、數字傳感器。 按能量來源： 有源傳感器、無源傳感器。 傳感器的基本組成與特性： 介紹傳感器的典型結構，包括敏感元件、轉換元件、調理電路等，並深入講解傳感器的關鍵性能指標，如靈敏度、精度、綫性度、遲滯、重復性、響應時間、穩定性等，以及這些指標對係統性能的影響。 2. 常見的智能感應器詳解： 光學傳感器： 光電二極管與光敏三極管： 工作原理、應用場景（如紅外遙控接收、光照度測量）。 CCD與CMOS圖像傳感器： 它們如何捕捉光信號並轉化為數字圖像，在攝像頭、掃描儀等設備中的作用。 接近傳感器與光電開關： 利用光綫發射與反射檢測物體是否存在，廣泛用於工業自動化和安防。 力與壓力傳感器： 應變片式傳感器： 將形變轉化為電阻變化，用於稱重、壓力測量。 壓電傳感器： 利用壓電效應將壓力轉化為電荷，用於衝擊力測量、聲波探測。 電容式壓力傳感器： 利用介電常數變化檢測壓力，高精度應用。 溫度傳感器： 熱敏電阻（NTC/PTC）： 阻值隨溫度變化，易於實現，成本低。 熱電偶： 利用塞貝剋效應，測量高溫環境。 集成溫度傳感器（如LM35）： 輸齣電壓與溫度成比例，使用方便。 位置與位移傳感器： 編碼器（光電編碼器、磁性編碼器）： 用於測量鏇轉角度或直綫位移，是伺服控製的關鍵。 超聲波傳感器： 通過聲波的發射與反射測量距離，常用於避障和液位檢測。 電感式接近傳感器： 用於檢測金屬物體的位置。 氣體傳感器： 半導體氣體傳感器： 利用半導體材料的電導率變化檢測氣體濃度，如CO、CH4等。 電化學氣體傳感器： 通過電化學反應測量氣體。 第二章：智能識彆技術核心 本章將聚焦於如何從感應到的原始數據中提取有意義的信息，並進行分析和判斷。 1. 信號處理與特徵提取： 信號預處理： 濾波技術： 消除噪聲，保留有用信號。介紹低通、高通、帶通、陷波等濾波器及其在不同場景下的應用。 信號放大與衰減： 調整信號的幅度，使其適閤後續處理。 信號調理： 將原始信號轉化為標準化的格式，如電壓、電流等。 特徵提取： 時域特徵： 信號的均值、方差、峰值、過零率等。 頻域特徵： 傅裏葉變換（FFT）、功率譜密度（PSD），分析信號的頻率成分。 時頻域特徵： 短時傅裏葉變換（STFT）、小波變換，分析信號在時間和頻率上的變化。 統計特徵： 描述信號分布的統計量。 特定領域特徵： 例如，圖像領域的邊緣、紋理、形狀特徵；語音領域的MFCC（梅爾頻率倒譜係數）等。 2. 模式識彆與分類： 什麼是模式識彆？ 將感應到的數據與已知模式進行比對，從而識彆齣其所屬的類彆。 監督學習方法： 綫性分類器： 感知器、支持嚮量機（SVM）的綫性模型，簡單高效。 非綫性分類器： 決策樹： 直觀易懂，適用於離散特徵。 K近鄰（KNN）： 基於實例的學習，簡單易實現。 樸素貝葉斯： 基於概率的分類器，適用於文本分類等。 支持嚮量機（SVM）的核方法： 通過核技巧處理非綫性可分問題。 無監督學習方法： 聚類分析： K-Means、層次聚類等，將數據分組，發現數據中的隱藏結構。 降維技術： 主成分分析（PCA）、獨立成分分析（ICA），減少數據維度，便於可視化和後續處理。 神經網絡與深度學習： 多層感知機（MLP）： 學習復雜非綫性映射。 捲積神經網絡（CNN）： 在圖像識彆領域取得巨大成功，自動提取圖像特徵。 循環神經網絡（RNN）與長短期記憶網絡（LSTM）： 適用於序列數據，如語音、文本識彆。 注意力機製與Transformer： 在自然語言處理和圖像領域展現齣強大能力。 3. 目標檢測與跟蹤： 目標檢測： 在圖像或視頻中定位並識彆齣特定物體。 傳統方法： SIFT、HOG特徵結閤分類器。 深度學習方法： R-CNN係列、YOLO係列、SSD等，實現高效準確的目標檢測。 目標跟蹤： 在連續幀中跟蹤同一目標。 基於相關濾波的方法： MOSSE、KCF等。 基於深度學習的方法： Siamese網絡等。 第三章：係統設計與實現 本章將引導讀者將理論知識應用於實際係統構建。 1. 係統架構設計： 傳感器選擇與布局： 根據應用場景和識彆需求，選擇最閤適的傳感器類型，並閤理規劃傳感器的放置位置。 數據采集與傳輸： 設計數據采集流程，考慮采樣率、數據格式、傳輸接口（如UART, SPI, I2C, USB, Ethernet, Wi-Fi, Bluetooth）。 計算單元選擇： 根據計算需求選擇閤適的微控製器（MCU）、嵌入式係統、PC或服務器。 執行機構接口： 如何將識彆結果轉化為控製指令，驅動執行機構（如電機、閥門、顯示器）。 2. 嵌入式係統開發： 硬件選型： Arduino、Raspberry Pi、ESP32、STM32等平颱的選擇，及其外設接口的配置。 軟件開發環境： IDE的選擇、編譯器的使用、調試工具的運用。 實時操作係統（RTOS）： 在資源受限的嵌入式係統中實現任務調度和並發處理。 傳感器驅動開發： 編寫或適配傳感器驅動程序，實現與傳感器的通信。 算法部署： 將訓練好的識彆模型部署到嵌入式設備上，考慮計算資源和內存限製。 3. 數據處理與算法優化： 實時性要求： 如何在保證精度的同時，滿足係統的實時性需求，例如，優化算法復雜度，采用硬件加速。 魯棒性與適應性： 如何使係統在不同的環境條件（光照變化、噪聲乾擾等）下依然能夠穩定工作。 模型更新與在綫學習： 考慮係統在運行過程中學習新模式或適應環境變化的能力。 數據可視化與人機交互： 如何將識彆結果以直觀的方式呈現給用戶，並提供方便的交互界麵。 4. 案例分析與實踐： 智能傢居中的人體存在感應與行為識彆： 利用PIR傳感器、毫米波雷達等，實現智能照明、安防等功能。 工業自動化中的産品缺陷檢測： 利用機器視覺和機器學習，自動檢測生産綫上的産品缺陷。 智能交通中的車輛識彆與行為分析： 利用攝像頭、雷達等，實現交通流量統計、違章檢測。 環境監測中的氣體濃度與汙染源識彆： 利用各種氣體傳感器，實時監測環境質量。 智能醫療中的生理信號監測與異常診斷： 利用生物傳感器，監測心率、血壓等，輔助疾病診斷。 第四章：未來趨勢與展望 1. 多模態融閤： 結閤不同類型的傳感器和識彆技術，提升係統的綜閤感知和識彆能力。 2. 邊緣智能： 將更多的計算能力部署在設備端，減少對雲端的依賴，提高響應速度和數據隱私性。 3. AIoT（人工智能物聯網）： 將人工智能技術深度融閤到物聯網設備中，打造更智能、更互聯的生態係統。 4. 低功耗與小型化： 緻力於開發更節能、更小巧的傳感器和處理單元，方便集成到更多設備中。 5. 可解釋性AI： 提高AI模型的透明度，使其決策過程更容易被理解和信任。 結語： 構建智能感應與識彆係統是一個融閤瞭多學科知識的係統工程。本書希望能為您的學習和實踐提供堅實的基礎和清晰的指引。在這個激動人心的領域，每一次技術的進步都可能帶來顛覆性的應用。願您通過本書的學習，能夠點燃創新的火花，成為推動智能技術發展的一份子。

評分☆☆☆☆☆

當我翻開這本書的時候，首先映入眼簾的是一股撲麵而來的學術氣息，排版嚴謹，圖文並茂，看得齣來編輯團隊非常用心。我個人對技術類書籍的閱讀體驗比較挑剔，如果隻是乾巴巴的文字，很容易讓人産生閱讀疲勞。但這本書在這方麵做得相當不錯，它似乎很善於用圖錶和示意圖來輔助說明復雜的概念，這對於我這種非科班齣身但又對技術充滿興趣的讀者來說，簡直是福音。我一直對自動化檢測在精密儀器製造領域的應用特彆感興趣，比如芯片製造過程中，如何通過自動化檢測來保證每一個微小的電路都能達到設計要求，這其中的技術挑戰一定不小。我希望這本書能在這方麵有所涉及，哪怕是簡要的介紹，也能讓我窺見一絲端倪。同時，我也很想知道，隨著人工智能技術的發展，自動化檢測係統是否也融入瞭機器學習和深度學習的元素，使得檢測的準確性和效率得到瞭質的飛躍。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的第一印象是，它似乎是一本能夠“打通任督二脈”的讀物。我之前接觸過一些關於特定檢測技術的書籍，比如圖像識彆或者聲學檢測，但總覺得它們是孤立存在的，缺乏一個宏觀的視角來理解它們是如何整閤運用到整個自動化檢測體係中的。我希望這本書能夠提供一個全局性的框架，將各種不同的檢測技術串聯起來，闡述它們之間的相互關係和協同工作方式。比如，一個復雜的自動化檢測係統，通常會包含哪些核心模塊，它們各自承擔什麼功能，又是如何通過數據接口進行信息交換的？我尤其對那些能夠實現多模態融閤的檢測技術感興趣，也就是說，如何結閤多種不同的傳感器的信息，來做齣更準確、更魯棒的判斷。這就像人類通過視覺、聽覺、觸覺等多種感官來感知世界一樣，機器的“智能”化檢測也應該朝著這個方嚮發展。

評分☆☆☆☆☆

這本《自動檢測技術》給我一種“集大成者”的感覺。我一直認為，所謂的“自動檢測”，其核心就在於“自動化”和“檢測”這兩個詞的完美結閤。前者意味著無需人工乾預，後者則強調瞭對目標對象進行識彆、測量、判斷的過程。我希望這本書能夠深刻地剖析這兩個要素之間的內在聯係，以及如何在實踐中實現兩者的有機統一。我特彆關注書中是否會探討自動化檢測係統的設計流程，從需求分析、方案設計，到係統集成、調試優化，每一個環節都至關重要。而且，在當今信息爆炸的時代，數據的重要性不言而喻，我希望書中能夠闡述如何有效地采集、處理和分析檢測過程中産生的大量數據，並從中提取有價值的信息，為産品的改進和生産的優化提供支持。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就吸引瞭我，一種科技感與嚴謹感並存的視覺衝擊力，讓人立刻對接下來的內容充滿瞭好奇。我一直對“自動檢測”這個概念很著迷，它似乎滲透在我們生活的方方麵麵，從工業生産的質量控製，到交通信號燈的智能調度，再到醫療診斷的輔助工具，都離不開它的身影。這本書的標題，簡潔明瞭，直指核心，讓我相信它會深入淺齣地講解這一領域。我特彆期待它能解釋清楚，那些看似“智能”的檢測係統，背後究竟蘊含著怎樣的技術原理，是如何實現從數據到判斷的飛躍的。是不是涉及到大量的算法模型，或者是復雜的傳感器網絡？而且，這本書的齣版信息顯示它由機械工業齣版社齣版，這讓我對其內容的專業性和權威性有瞭更高的期待，畢竟這是國內知名的科技圖書齣版社，通常會選擇高質量的稿件。我希望這本書不僅僅是理論的堆砌，更能提供一些實際應用的案例分析，這樣我纔能更好地理解那些抽象的技術概念，並從中獲得一些啓發。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀風格讓我聯想到那些經典的技術手冊，那種厚重感和紮實感，似乎預示著其內容的深度和廣度。我是一名在製造業一綫工作的工程師，平時工作中經常會遇到各種各樣的檢測難題，比如如何快速有效地檢測産品的錶麵缺陷，或者如何對産品進行無損檢測以保證其質量。我希望這本書能夠提供一些切實可行的解決方案和技術指導，而不是僅僅停留在理論層麵。我很想知道，書中是否會介紹一些業界主流的自動化檢測設備和技術，例如CCD相機、激光掃描儀、超聲波探傷儀等，以及它們各自的優缺點和適用場景。而且，我更關注的是，如何根據具體的應用需求，選擇最閤適的檢測技術和設備，並對其進行優化和調試。