自动检测与转换技术/卓越系列·21世纪高等教育精品规划教材 [Automatic Detection and Converting Technology] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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沈洁，谢飞 编

图书标签:

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• 卓越系列
• 工业自动化
• 传感器技术
• 数据采集
• 信号处理
• 控制工程

出版社： 天津大学出版社

ISBN：9787561839027

版次：1

商品编码：12171703

包装：平装

丛书名： 卓越系列·21世纪高等教育精品规划教材

外文名称：Automatic Detection and Converting Technology

开本：16开

出版时间：2011-07-01

用纸：胶版纸

页数：232#

内容简介

　　《自动检测与转换技术》共分10章，分别介绍了传感器技术的基础知识，常用检测设备，包括温度、压力、力、流量、物位、厚度、位移、速度、磁场、成分等物理量检测。每章后都附有一定量的思考题与练习题，同时，摘录了自动化相关论坛的部分资源，其中包含传感器新技术及其应用，也有部分传感器技术人员在使用中遇到的实际问题和网友的帮助解答，这部分内容仅供读者学习参考。
　　《自动检测与转换技术》可作为电气工程与自动化、机械设计制造及生产过程自动化、电子信息工程等专业的教材，也可供其他专业学生和有关技术人员参考，或作为自学用书。

目录

第1章 传感器技术基础
项目1 身边的传感器
项目2 测量的基本方法
项目3 测量误差的来源和误差的分类
项目4 传感器的基本特性
思考与练习
拓展知识——妙用传感器

第2章 温度检测
项目1 温度及温标
项目2 热膨胀式温度传感器
项目3 热电阻传感器
项目4 热敏电阻传感器
项目5 热电偶温度传感器
思考与练习
拓展知识——温度检测技术的进展
网上资源摘录

第3章 压力及力检测
项目1 压力及压力表
项目2 应变式传感器
项目3 压电式传感器
项目4 压磁式传感器
项目5 电容式传感器
项目6 霍尔式传感器
项目7 压力检测仪表的选择
思考与练习
拓展知识——压电效应的历史及压电陶瓷的应用

第4章 流量检测
项目1 流量及流量测量的方法
项目2 差压式流量计
项目3 容积式流量计
项目4 速度式流量计
项目5 振动式流量计
项目6 电磁式流量计
项目7 质量流量计
项目8 流量计的特点及选用
思考与练习
拓展知识——超声波流量计
网上资源摘录

第5章 物位及厚度检测
项目1 浮力式物位检测
项目2 静压式物位检测
项目3 电容式物位检测
项目4 超声波物位检测
项目5 电涡流厚度检测
思考与练习

第6章 位移检测
项目1 电感式传感器
项目2 电位器式传感器
项目3 感应同步器
项目4 光栅位移传感器
项目5 码盘式传感器
思考与练习
拓展知识——先进CCD位移传感器技术及光栅传感网络技术的发展
网上资源摘录

第7章 速度及加速度检测
项目1 磁电式传感器
项目2 光电式转速计
项目3 测速发电机
项目4 光束切断法
项目5 多普勒测速
项目6 电磁脉冲式转速计
项目7 加速度传感器
思考与练习
拓展知识——雷达测速

第8章 光电检测
项目1 光电效应及光电器件
项目2 光电耦合器件
项目3 光电开关
项目4 CCD与数码照相机
思考与练习
拓展知识——光电传感器的发展

第9章 磁场及气体成分参数检测
项目1磁场检测方法
项目2气敏传感器
项目3湿度传感器
思考与练习
拓展知识——湿度测量方法

第10章 抗干扰技术
项目1干扰的类型及产生
项目2常用的抗干扰技术
项目3其他的抗干扰技术
思考与练习
拓展知识——脉冲电路的噪声抑制
网上资源摘录
参考文献

前言/序言

　　自动检测与转换技术是自动化、机电等专业的一门专业基础课，是信息科学的一个重要分支。在现代工业生产尤其是自动化生产过程中，传感器被用来监视和控制生产过程中的各个参数，使设备工作在正常状态或最佳状态，并使产品达到最好的质量。因此可以说，没有众多的优良的传感器，现代化生产也就失去了基础。
　　传感器应用极其广泛，且种类繁多，涉及的学科也很多。本书采用按用途分章的方法进行叙述，便于读者对传感器进行类比、选型，立足基本理论，面向应用技术，本着“必须、够用”的原则，对传感器的基本原理、结构、性能、用途及基本测量电路进行了介绍，给出了其物理概念、规律及必要的公式，并结合传感器的应用实例进行讲解，引导读者学习自动检测技术。全书共分10章：第1章是传感器技术的基础知识；第2-9章为一些常用的检测，包括温度、压力、力、流量、物位、厚度、位移、速度、加速度、光电、磁场、气体成分等物理量的检测；第10章介绍抗干扰技术。每章后都附有一定量的思考题与练习题，同时，摘录了自动化相关论坛的部分资源，其中包含传感器新技术及其应用，也有部分传感器技术人员在使用中遇到的实际问题和网友的帮助解答，这部分内容仅供读者学习参考。
　　本书可作为电气工程与自动化、机械设计制造及生产过程自动化、电子信息工程等专业的教材，也可供其他专业学生和有关技术人员参考，或作为自学用书。
　　本书由沈洁、谢飞任主编，于玲、郭湘君、周春梅任副主编，王建明任主审，其中第2、6、10章由沈洁编写，第1、4、8章由谢飞编写，第3、7章由于玲编写，第5、9章由郭湘君和李娜编写。周春梅、张琳参编第1、10章中的部分内容。
　　在本书的编写过程中，参阅了多种同类教材和专著，在此向其编者、著者致谢。同时对天津大学出版社有关同志的大力支持，在此表示感谢。本书涉及的学科众多，编者学识有限，书中难免存在疏漏和不妥之处，恳请读者批评指正。

探索智能时代的基石：自动检测与转换技术 本书并非关于具体的“自动检测与转换技术/卓越系列·21世纪高等教育精品规划教材”这本书本身，而是深入探讨其所代表的——自动检测与转换技术这一前沿领域。我们将带领读者一同走进这个充满活力和无限可能的科技世界，理解其核心原理、关键技术、发展脉络以及在各行各业的深远影响。 一、 概念的厘清与技术的基石 自动检测，顾名思义，是指通过一系列自动化设备、传感器和算法，对特定的物理量、信号、状态或信息进行实时、准确的测量、识别和判断，而无需人工的直接干预。它如同人类的“眼睛”和“触角”，能够感知外界的变化，并将这些信息转化为可理解的数据。 而转换，则是在获得检测信息后，对其进行处理、格式化、编码，使其能够被进一步分析、存储、传输或驱动其他系统。这包括但不限于信号的模数转换、数据格式的相互转化、物理量的量纲转换等。 这两者紧密相连，构成了许多智能化系统的基础。想象一下，智能交通系统中的车辆检测器，它能够自动识别过往车辆的数量、速度和类型（检测），并将这些数据传输到交通控制中心进行分析和调度（转换）。又如工业生产线上的产品质量检测，自动视觉系统会检测产品的外观缺陷（检测），并根据预设标准将其分类或标记（转换）。 二、 核心技术与关键组件 要实现高效的自动检测与转换，背后依赖于多项关键技术的支撑： 传感器技术： 这是感知的源头。从基础的温度、压力、光照传感器，到复杂的图像传感器（CCD、CMOS）、声波传感器、气体传感器，乃至生物传感器，它们是“捕捉”信息的眼睛和耳朵。传感器的工作原理、灵敏度、精度、响应速度直接决定了检测的质量。 信号处理技术： 传感器输出的原始信号往往是模拟的、含有噪声的，需要经过一系列处理才能变得可用。这包括滤波（去除噪声）、放大（提高信号强度）、采样（离散化）、量化（转换为数字值）等。数字信号处理（DSP）在这一环节扮演着核心角色，通过复杂的算法优化信号的质量和信息密度。 模式识别与机器学习： 这是“理解”检测结果的关键。特别是在图像、声音、文本等复杂信息领域，需要算法来识别出其中的特定模式、特征，并做出判断。机器学习，特别是深度学习，近年来在该领域取得了革命性的突破，使得计算机能够从海量数据中学习规律，实现高精度的自动识别，例如人脸识别、语音识别、目标检测等。 嵌入式系统与微控制器： 自动检测与转换设备通常需要紧凑、低功耗的计算能力来执行实时处理任务。嵌入式系统和微控制器（MCU）是这些设备的大脑，它们负责接收传感器数据，运行处理算法，并控制执行器。 通信技术： 检测到的信息需要被传输到其他系统进行进一步处理或控制。无线通信（Wi-Fi, Bluetooth, LoRa, 5G）和有线通信（Ethernet, USB）是实现信息互联互通的桥梁。 三、 发展历程与演进趋势 自动检测与转换技术的起源可以追溯到工业革命时期对自动化生产的需求。早期的检测多依赖于简单的机械开关和限位装置。随着电子技术的发展，模拟信号处理和简单的数字逻辑控制逐渐普及。 进入21世纪，随着计算能力的飞跃、传感器技术的进步以及互联网的普及，自动检测与转换技术迎来了爆发式增长。尤其是人工智能的兴起，为模式识别和决策提供了前所未有的强大工具。 当前的趋势正朝着以下几个方向发展： 智能化与自主化： 从被动检测到主动感知，系统能够根据环境变化自主调整检测策略，并做出更复杂的决策。 多模态融合： 结合多种类型的传感器（视觉、听觉、触觉、嗅觉等）的信息，进行综合分析，提高检测的鲁棒性和准确性。 边缘计算： 将部分数据处理和决策能力部署在靠近数据源的设备端，减少对云端的依赖，提高响应速度，保护数据隐私。 实时性与低延迟： 在自动驾驶、工业机器人等对时间要求极高的应用中，实现毫秒级的检测与响应至关重要。 标准化与互操作性： 促进不同厂商、不同系统之间的数据共享和协同工作。 四、 应用领域与深远影响 自动检测与转换技术已渗透到现代社会的方方面面，深刻地改变着我们的生活和工作方式： 工业制造： 产品质量检测、生产过程监控、设备故障预警、自动化装配。 交通运输： 智能交通信号控制、车辆检测、自动驾驶感知系统、无人机导航。 医疗健康： 医学影像分析、生命体征监测、药物研发辅助、远程医疗。 安防监控： 人脸识别、行为分析、入侵检测、环境监测。 消费电子： 智能手机的屏幕亮度调节、语音助手、拍照优化、智能家居设备。 环境保护： 空气质量监测、水质检测、污染物追踪。 农业： 精准农业中的作物生长监测、病虫害检测、自动化灌溉。 这些应用不仅提高了效率，降低了成本，更重要的是，它们正在创造新的可能性，推动社会向更智能、更便捷、更安全的方向发展。 五、 挑战与展望 尽管成就斐然，自动检测与转换技术的发展仍面临诸多挑战： 数据处理的规模与效率： 随着感知信息的爆炸式增长，如何高效地存储、处理和分析海量数据是一个持续的难题。 算法的泛化能力与鲁棒性： 如何让算法在面对复杂多变的真实环境时，依然保持高精度和可靠性，避免误判和漏判。 能耗与功耗优化： 在移动设备和物联网设备中，如何平衡性能与功耗是一个关键的考量。 安全与隐私保护： 自动检测系统收集大量敏感信息，如何确保数据的安全和用户隐私不被侵犯至关重要。 伦理与社会影响： 自动化检测和决策的广泛应用，带来了关于就业、偏见、责任归属等方面的伦理和社会问题，需要审慎思考。 展望未来，自动检测与转换技术将继续作为人工智能和物联网的核心驱动力，与5G、大数据、云计算等技术深度融合，催生更多颠覆性的创新。我们将看到更加智能的机器人、更安全的交通系统、更个性化的医疗服务，以及更高效、更可持续的生产和生活方式。理解和掌握这些技术，对于把握未来科技发展的脉搏，具有不可估量的意义。

评分☆☆☆☆☆

我是一名从事工业自动化领域的工程师，日常工作需要频繁接触各种传感器数据和控制系统。我们部门最近正在推进一项关于智能制造的升级项目，其中涉及到对生产线上产品进行实时质量检测，并根据检测结果自动调整生产参数。因此，“自动检测与转换技术”这个书名，立刻吸引了我的目光。我非常想了解这本书是否能为我提供关于如何集成和优化各类传感器（如视觉传感器、激光扫描仪等）以实现高精度检测的指导。书中是否会涉及常见的图像处理算法，例如边缘检测、特征匹配，以及如何利用机器学习或深度学习模型来识别产品缺陷？对于“转换”部分，我更关心的是如何将检测到的缺陷信息，实时地反馈给控制系统，实现生产线的智能化调整。例如，是否会介绍相关的工业通信协议，或者数据传输的优化策略，以便实现低延迟、高可靠性的数据交互？我希望这本书能够提供一些贴近实际工业应用场景的解决方案和技术细节，帮助我更好地解决工作中的实际问题，提升生产效率和产品质量。

评分☆☆☆☆☆

我一直对人工智能在信息处理领域的应用前景感到兴奋，尤其是那些能够让机器自动完成繁琐、重复性工作的技术。这本书的标题“自动检测与转换技术”，让我联想到很多令人期待的应用场景。比如，我设想书中可能会介绍如何让机器自动阅读大量的文献资料，从中提取关键的论点和证据；或者如何让机器自动分析海量的社交媒体数据，捕捉舆情动态；又或者是如何让机器自动识别数字图像中的物体，并为它们打上标签。我认为，“检测”部分可能涉及到了模式识别、目标跟踪、异常检测等技术，而“转换”部分则可能包含了信息提取、数据格式化、语义理解等多个层面。我特别好奇书中会如何解释“转换”的具体含义，是简单的格式转换，还是更深层次的知识生成？这本书是否能够帮助我理解，如何将机器“检测”到的原始信息，转化为人类更容易理解和利用的知识体系？我对书中可能涉及的案例分析和技术路线图非常感兴趣，希望它能为我提供一个清晰的视角，来理解这一领域的技术脉络和发展方向。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期关注人工智能与自动化技术发展的爱好者，我对“自动检测与转换技术”这个主题一直抱有浓厚的兴趣。从这本书的名称来看，它似乎聚焦于将原始数据或非结构化信息，通过自动化手段进行识别、理解，并将其转化为更有用、更易于处理的格式。我猜想，这本书可能涵盖了图像识别、自然语言处理、信号分析等多个领域的基础理论和核心算法，并着重于如何将这些技术应用于实际的检测和转换流程中。例如，在工业生产线上，如何自动检测产品的缺陷；在医疗领域，如何自动识别医学影像中的病灶；或者在信息管理中，如何自动从大量的文档中提取关键信息。我非常期待书中能够详细阐述这些自动化过程的实现机制，包括各种传感器的数据采集、特征提取、模型训练、以及最终的输出格式设计。此外，如果书中能够对当前主流的检测和转换技术进行一个全面的梳理，并对它们的优缺点进行比较分析，那将非常有价值。我还希望看到一些关于技术发展趋势的探讨，例如深度学习在自动检测与转换中的应用，以及未来可能出现的新兴技术。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对科技发展充满好奇心的普通读者，我对于“自动检测与转换技术”这个概念感到既新奇又充满期待。在我看来，这似乎是一门能够让机器变得更“聪明”的技术。想象一下，如果家里的智能设备能够自动“检测”到我的需求，然后“转换”成相应的服务；或者，如果智能交通系统能够自动“检测”到路况变化，并“转换”成最优的路线规划。这本书的标题让我思考，机器是如何“检测”到信息的？是依靠传感器，还是某种内部算法？而“转换”又意味着什么？是将一种形式的信息变成另一种形式，比如将图像转换成文字描述，还是将语音指令转换成执行命令？我希望这本书能够用相对通俗易懂的语言，为我揭示这些自动检测与转换背后的原理。我不追求深入的技术细节，但渴望了解这些技术是如何工作的，以及它们能为我们的生活带来哪些切实的改变。或许书中会包含一些关于人工智能、机器学习或者计算机视觉的入门介绍，让我能够窥见这个充满魅力的技术世界。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计非常考究，封面采用了一种低饱和度的蓝色调，配合着银色的字体，整体散发着一种沉稳而专业的学术气息。“卓越系列·21世纪高等教育精品规划教材”的字样也清晰地标注在封面上方，让我一眼就能识别出它作为一本高等教育教材的定位。书脊的设计同样简洁大方，便于在书架上查找。翻开书本，纸张的质感也相当不错，略带米黄色的纸张触感温润，印刷清晰，字迹工整，阅读起来不会有廉价感。在排版方面，左右两栏的布局在某些章节显得尤其有效，能够将相关的概念、公式或者图表并行展示，极大地增强了信息的传达效率。书中的公式推导部分，符号的标注清晰明确，运算过程的步骤也足够详尽，即便是我这个对相关领域了解不深的读者，也能在仔细研读后，对基本的原理有一个初步的认识。而且，书中还穿插了一些相关的案例分析，虽然我还没有深入阅读每一个案例，但从目录的预览中，我能感受到这些案例的实用性和前沿性，这对于理解抽象的技术概念非常有帮助，也让学习的过程不至于过于枯燥。总的来说，从一个读者的视角来看，这本书在物理形态和初步的阅读体验上，都给我留下了深刻的第一印象，它传递出一种严谨、高质量的学术出版物的风貌。

评分☆☆☆☆☆

我是一名正在攻读信息科学博士的学生，研究方向是自然语言处理和信息检索。目前我正在探索如何构建一个能够自动从海量非结构化文本数据中提取关键信息并进行结构化表示的系统。因此，“自动检测与转换技术”这个书名，对我来说具有极大的吸引力。“检测”可能涉及到文本分词、词性标注、命名实体识别、关系抽取等NLP基础任务。而“转换”则可能指的是将提取到的信息组织成知识图谱、语义网络，或者其他结构化数据格式。我特别关注书中是否会深入探讨不同信息抽取技术的优缺点，以及如何根据文本的特性和信息提取的目标，选择最合适的技术路线。我对书中是否会介绍一些先进的深度学习模型，例如Transformer及其变体，在信息抽取和知识图谱构建中的应用非常感兴趣。此外，如果书中能够对大规模文本数据的预处理、特征工程以及模型评估等方面提供详尽的指导，那将对我博士期间的研究工作非常有帮助。我也期待书中能够讨论一些关于信息融合、不确定性处理以及可解释性方面的技术挑战与解决方案。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在校的计算机科学专业本科生，最近正在为我的毕业设计项目寻找相关的技术资料。我的毕业设计课题涉及到图像处理与机器学习的结合，需要实现对一定区域内特定目标的自动识别与计数。在浏览教材推荐列表时，这本书引起了我的注意。从书名“自动检测与转换技术”来看，它非常有可能涵盖了我项目研究所需的基础理论和实践方法。我特别关注书中关于图像特征提取、模式识别以及机器学习模型训练的部分。例如，书中是否会详细介绍SIFT、SURF、HOG等经典的特征提取算法，以及卷积神经网络（CNN）等深度学习模型在图像识别任务中的具体应用？我也很想知道，书中是否会提供一些关于如何构建和评估检测模型的指导，例如准确率、召回率、F1分数等评估指标的计算方法，以及如何进行模型调优来提升性能。另外，我的项目还需要将检测到的目标转换成结构化的数据，以便后续的统计分析。因此，书中关于数据转换格式、数据存储以及可能的API接口设计等内容，对我来说也至关重要。这本书能否帮助我理解如何将原始的图像数据，通过一系列自动化步骤，最终转化为一个清晰、可用的统计报告，是我非常期待的。

评分☆☆☆☆☆

我是一名软件开发工程师，目前负责一个项目，需要开发一个能够自动识别并处理用户上传的各类文档（PDF、Word、扫描件等）的功能。具体需求包括自动检测文档的类型，提取其中的文本信息，并根据文档内容进行分类和归档。因此，“自动检测与转换技术”这个书名，可以说正中我下怀。我非常期待书中能够提供关于如何实现文档图像的OCR（光学字符识别）技术，以及如何处理不同格式文档的文本提取方法。例如，书中是否会介绍Tesseract OCR引擎的使用，或者其他更先进的OCR解决方案？对于“转换”部分，我更关注如何将提取到的文本信息，进行有效的语义分析，从而实现文档的自动分类和标签生成。我希望书中能够提供一些关于文本特征提取、主题模型（如LDA）或者预训练语言模型（如BERT）在文本分类任务中应用的指导。此外，如果书中能够提及如何处理扫描件中的噪声、倾斜等问题，以及如何保证文本提取的准确性和完整性，那对我项目的实施将非常有帮助。我希望这本书能够提供一套实用的技术指南，帮助我快速构建起一个稳定高效的文档处理系统。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我都在思考如何将现实世界中的复杂信息，通过技术手段变得更加“易懂”和“可用”。“自动检测与转换技术”这个书名，恰恰击中了我的痛点。我设想，这本书或许会深入探讨如何让机器“看见”并“理解”事物。例如，在安防领域，如何通过摄像头自动检测异常行为；在交通管理中，如何自动识别车牌并进行信息录入；又或者在内容审核方面，如何自动识别不当信息。这些场景都需要强大的“检测”能力，而检测到的信息如何被转化为指令、报告或者其他有用的数据，则需要“转换”技术。我非常好奇书中会对“检测”和“转换”这两个核心环节分别给出怎样的解答。是会从底层的信号处理、图像分析入手，还是直接介绍更高层级的算法和框架？对于“转换”，是会侧重于数据的格式转换、语义理解，还是更偏向于信息摘要与知识图谱的构建？我希望这本书能提供一套系统性的方法论，让读者能够掌握构建这类自动化系统的基本思路和关键技术，并能根据不同的应用场景，灵活运用和调整。

评分☆☆☆☆☆

我对“自动检测与转换技术”这个领域的技术演进充满了好奇。在过去几年里，我们看到了人工智能在图像、语音、文本等领域取得了惊人的进展，这背后离 নিরাপদ“自动检测”能力的提升。而“转换”则似乎是将这些检测到的信息，转化为更具价值的输出。例如，我猜想书中可能会探讨如何让计算机“看懂”一幅画，并自动生成文字描述；或者如何让计算机“听懂”一段语音，并将其转化为可执行的指令。这种从原始感知到信息加工再到行动输出的整个流程，是我非常感兴趣的研究方向。我希望这本书能够提供一个完整的技术框架，解释从原始数据的获取，到特征提取，再到模型训练，再到最终的决策与输出的整个链条。书中是否会涉及到一些关于数据增强、迁移学习、零样本学习等提高模型鲁棒性和泛化能力的技术？这些都是我在思考如何构建更智能的自动化系统时，经常遇到的难题。我也期待书中能够对该领域的一些前沿研究成果进行介绍，为我提供新的研究思路和灵感。