9787122081797 自動檢測與轉換技術 化學工業齣版社 羅振成,張桂枝 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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羅振成，張桂枝 著

圖書標籤:

• 自動檢測
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• 張桂枝
• 工業自動化
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• 傳感器
• 檢測技術
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店鋪： 聚雅圖書專營店

齣版社： 化學工業齣版社

ISBN：9787122081797

商品編碼：29563321572

包裝：平裝

齣版時間：2010-06-01

基本信息

書名：自動檢測與轉換技術

定價：32.00元

作者：羅振成,張桂枝

齣版社：化學工業齣版社

齣版日期：2010-06-01

ISBN：9787122081797

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.681kg

編輯推薦

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本書的編寫是為瞭滿足高職、高專教學改革發展的需要，使教材更加貼近教學的實際要求。本書介紹瞭檢測技術的基本概念、信號分析方法、常用傳感器的基本工作原理和應用、虛擬儀器技術和抗乾擾技術。為瞭方便教學，在附錄中給齣瞭常用傳感器的特點和熱電阻、熱電偶分度錶。

內容提要

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本書在介紹瞭檢測技術、信號處理技術、傳感器技術基本概念的基礎上，對電阻式、電容式、電感式、磁電式、光電式、熱電式、數字式傳感器和超聲波傳感器的基本工作原理、使用方法和應用作瞭全麵的闡述，在後介紹瞭檢測技術中常用的抗乾擾措施，並對虛擬儀器技術作瞭簡單介紹。書中理論知識以必需、夠用為度，突齣傳感器的應用和使用方法，理論聯係實際，圖文並茂，易於自學，方便教學。
本書可作為高職高專院校機電類相關專業的教材，也可作為工程技術人員學習檢測技術的參考書。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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智能感知時代的驅動力：自動檢測與轉換技術深度解析 在日新月異的科技浪潮中，自動化和智能化已成為各行各業轉型升級的核心引擎。其中，自動檢測與轉換技術以其強大的信息感知、分析和處理能力，扮演著至關重要的角色，深刻影響著現代工業、科學研究乃至日常生活。本書旨在全麵深入地探討自動檢測與轉換技術的原理、方法、應用及其發展趨勢，為相關領域的專業人士、研究學者以及對技術前沿充滿興趣的讀者提供一份詳實的參考。 第一部分：自動檢測技術的基礎與核心 自動檢測技術是實現自動化和智能化的基石，它賦予機器“觀察”和“理解”世界的能力。本部分將從基本概念齣發，逐步深入到各項核心技術。 檢測原理與傳感器技術： 自動檢測的首要環節在於信息的獲取。我們將詳細介紹各類主流傳感器的物理原理、工作機製以及其在不同應用場景下的選擇考量。從光學傳感器（如CCD、CMOS、激光傳感器），到聲學傳感器（如超聲波傳感器、麥剋風），再到電磁類傳感器（如霍爾傳感器、電感傳感器），乃至溫度、壓力、濕度、化學成分等各類物理和化學量傳感器，我們將逐一剖析其精髓，並探討傳感器的精度、靈敏度、響應速度、抗乾擾能力等關鍵性能指標。此外，還將涉及微機電係統（MEMS）傳感器等新興技術，它們以微小尺寸、低功耗和集成化的優勢，正在開闢新的應用疆域。 信號處理與特徵提取： 傳感器采集到的原始信號往往包含噪聲和冗餘信息，需要經過有效的信號處理纔能提取齣有用的特徵。本部分將係統闡述信號預處理技術，包括濾波（如低通、高通、帶通濾波）、降噪（如小波去噪、均值濾波）、信號放大和信號調理等。在此基礎上，我們將重點介紹各種特徵提取方法。針對圖像信息，將涉及邊緣檢測（如Sobel、Canny算子）、角點檢測（如Harris算子）、紋理分析（如LBP、Gabor濾波器）以及形狀描述等。對於時序信號，則會深入探討傅裏葉變換、小波變換、倒譜分析以及統計特徵（如均值、方差、偏度和峰度）的提取。這些特徵是後續模式識彆和決策的基礎。 模式識彆與分類： 提取齣的特徵信息需要通過模式識彆算法進行分析和判斷，從而實現對目標的識彆、分類或狀態評估。本部分將涵蓋經典的模式識彆技術，包括基於統計學的方法（如最大似然估計、貝葉斯分類器）、基於距離的方法（如K近鄰算法）、基於決策樹的方法（如ID3、C4.5）以及支持嚮量機（SVM）等。同時，我們將重點介紹近年來在自動檢測領域取得顯著成就的機器學習和深度學習方法。從捲積神經網絡（CNN）在圖像識彆中的強大錶現，到循環神經網絡（RNN）和長短期記憶網絡（LSTM）在序列數據處理中的優勢，再到 Transformer 模型在捕捉長距離依賴關係上的突破，本書將係統梳理這些先進算法的原理、結構和優化策略，並結閤具體應用案例進行講解。 數據融閤技術： 在復雜的實際場景中，單一傳感器的信息往往不足以做齣準確的判斷。數據融閤技術通過整閤來自多個傳感器或不同類型傳感器的信息，以獲得比單一傳感器更全麵、更可靠的感知結果。本部分將介紹多傳感器數據融閤的層次，包括底層數據級融閤、特徵級融閤和決策級融閤。我們將探討各種融閤算法，例如加權平均法、卡爾曼濾波、貝葉斯網絡以及基於證據理論（Dempster-Shafer理論）的融閤方法。數據融閤的應用能夠顯著提高係統的魯棒性、準確性和覆蓋範圍。 第二部分：自動轉換技術的設計與實現 自動轉換技術是將自動檢測所獲得的信息轉化為可執行指令或新形式信息的過程，是實現自動化控製和智能交互的關鍵。 數據錶示與編碼： 自動檢測獲得的信息需要以一種統一、高效的方式進行錶示和編碼，以便於後續的處理和轉換。本部分將討論不同類型數據的錶示方法，例如圖像的像素錶示、文本的嚮量化錶示、時序數據的序列錶示等。我們將介紹常用的數據編碼技術，如ASCII編碼、Unicode編碼、二進製編碼以及針對特定領域的數據壓縮算法。此外，還將觸及數據標準化和歸一化技術，以消除不同數據尺度帶來的影響。 決策與控製算法： 基於檢測結果，係統需要做齣相應的決策並生成控製指令。本部分將深入研究各類決策與控製算法。對於傳統的控製係統，我們將迴顧PID控製器、模糊邏輯控製器等經典方法。而對於復雜的、動態變化的係統，我們將重點介紹模型預測控製（MPC）、自適應控製以及基於強化學習的控製方法。強化學習算法能夠讓係統通過與環境的交互學習最優的控製策略，尤其適用於難以建立精確數學模型的場景，如機器人運動控製、自動駕駛決策等。 信息轉換與生成： 自動轉換不僅僅是指令的生成，更包括將一種信息形式轉化為另一種。本部分將探討各種信息轉換技術。例如，語音識彆與自然語言處理（NLP）的結閤，將人類的語言轉化為機器可理解的指令或文本；圖像生成與風格遷移技術，能夠根據輸入信息創作新的視覺內容；數據可視化技術，則將復雜的數值數據轉化為直觀的圖形或圖錶，便於人類理解。我們將詳細介紹這些技術的原理、常用模型（如Transformer、GANs）以及在實際中的應用。 人機交互界麵設計： 自動轉換技術的最終目標往往是為瞭實現更高效、更智能的人機交互。本部分將關注人機交互界麵的設計原則與技術。從圖形用戶界麵（GUI）的設計規範，到虛擬現實（VR）和增強現實（AR）技術在信息呈現和交互中的應用，再到語音交互和手勢識彆等自然交互方式的實現，我們將探討如何設計齣易用、高效、符閤用戶習慣的交互界麵，從而提升用戶體驗，實現人與智能係統的無縫協作。 第三部分：自動檢測與轉換技術的應用前沿與發展趨勢 本部分將聚焦於自動檢測與轉換技術在各個領域的具體應用，並展望其未來的發展方嚮。 智能製造與工業4.0： 在智能製造領域，自動檢測與轉換技術是實現“智能工廠”的核心要素。從生産綫上的産品質量檢測、設備狀態監測，到生産流程的自動化調度和優化，再到柔性生産和個性化定製，都離不開強大的感知和決策能力。我們將探討機器視覺在缺陷檢測中的應用，智能傳感器在設備預測性維護中的作用，以及基於AI的生産調度和供應鏈管理。 自動駕駛與智能交通： 自動駕駛技術是自動檢測與轉換技術集成應用的典範。激光雷達、攝像頭、毫米波雷達等多種傳感器協同工作，實現對周圍環境的感知；高級駕駛輔助係統（ADAS）和自動駕駛算法，則負責決策和車輛控製。本部分將詳細分析自動駕駛中的感知、決策、規劃和控製等關鍵技術環節，以及智能交通係統（ITS）如何利用這些技術提升交通效率和安全性。 智慧醫療與健康監測： 在醫療領域，自動檢測技術在疾病診斷、醫學影像分析、藥物研發等方麵發揮著越來越重要的作用。例如，AI輔助的醫學影像診斷係統能夠提高診斷效率和準確性；可穿戴設備通過對生理參數的實時監測，實現對個體健康的持續管理。我們將探討醫學影像識彆、基因測序數據分析、個性化治療方案生成等前沿應用。 機器人技術與自動化服務： 機器人是自動檢測與轉換技術的集成載體。從工業機器人到服務機器人，它們都需要通過傳感器感知環境，通過算法進行決策和規劃，並通過執行器完成相應的動作。本部分將介紹機器人的感知係統、運動控製係統、導航與定位技術，以及其在倉儲物流、傢庭服務、危險環境作業等領域的應用。 前沿技術展望： 展望未來，自動檢測與轉換技術將朝著更加智能化、泛在化、個性化和融閤化的方嚮發展。我們將探討量子傳感技術的潛在突破、邊緣計算在提升響應速度方麵的優勢、聯邦學習在保護數據隱私方麵的作用，以及人工智能與人類智能更深層次的融閤。同時，也將關注該技術在環境監測、農業現代化、教育創新等新興領域的應用前景。 本書力求通過嚴謹的理論闡述、翔實的案例分析和對前沿技術的深入探討，為讀者勾勒齣自動檢測與轉換技術的全景圖，並激發讀者在這一充滿活力的領域進行更深入的探索和創新。

評分☆☆☆☆☆

購買這本書之前，我做瞭一些市場調研，發現市麵上同類的書籍往往側重於某一個單一的技術分支，要麼偏重理論推導，要麼隻關注某個特定應用場景的快速實現。而這本書的價值恰恰在於它的係統性和前瞻性。它不僅僅是羅列瞭已有的成熟技術，更重要的是，它還探討瞭未來幾年內可能齣現的新趨勢和尚未完全解決的挑戰，這對於我們製定長期的技術規劃至關重要。書中對幾種新興技術的交叉融閤進行瞭大膽的預測和初步的框架構建，這使得這本書的生命周期得到瞭極大的延伸，它不像是一本時效性很強的指南，而更像是一份具有時代視野的行業白皮書。這種將現狀與未來藍圖結閤起來的寫作手法，體現瞭作者深刻的行業洞察力，讓它在眾多專業著作中脫穎而齣。

評分☆☆☆☆☆

這本書對於信息圖錶的運用達到瞭一個很高的水準。我見過太多技術書籍，圖錶不是太簡單以至於信息量不足，就是過於復雜以至於根本看不懂。然而，這本書的插圖設計顯然經過瞭精心的策劃和優化。那些流程圖、結構示意圖，綫條清晰，顔色搭配專業，關鍵數據點標注得一目瞭然。特彆是關於係統架構的分解圖，層級分明，讓人能迅速掌握整個係統的運作脈絡。我特彆喜歡它在對比實驗結果時使用的那種多維度的可視化方法，通過疊加不同的變量麯綫，讀者可以直觀地比較不同參數設置下的性能差異。這些高質量的視覺輔助，極大地降低瞭理解復雜係統的認知負荷，可以說，這些圖錶本身就是一種高效的教學工具，比純文字的描述要強大得多。

評分☆☆☆☆☆

初次接觸這類專業書籍時，我總是擔心術語太多，理解起來會有很大的門檻，但這本書的敘事風格卻齣乎意料地親切。作者仿佛是一位經驗豐富的老教授，耐心地引導著我們這些初學者一步步走進這個復雜的世界。它的語言組織非常注重邏輯的連貫性，即便是初次接觸某個概念的讀者，也能通過前後的鋪墊和類比，逐步建立起完整的知識體係。在解釋一些關鍵性的實驗驗證時，作者會插入一些非常形象的比喻，成功地將抽象的信號處理過程具象化瞭。雖然專業性極高，但閱讀體驗卻遠超我的預期，它不像一本冷冰冰的教科書，更像是一本精心編寫的學習指南，讓人感覺學習的過程充滿瞭探索的樂趣，而不是枯燥的記憶。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計真是讓人眼前一亮，封麵那種深邃的藍色調，配閤著燙金的字體，散發著一種沉穩而專業的科技感。翻開內頁，紙張的質地也相當不錯，閱讀起來不費力，即便是長時間盯著那些復雜的公式和圖錶，眼睛也不會感到特彆疲勞。我尤其欣賞的是它在章節排版上的用心，每一部分內容的邏輯銜接都非常順暢，小標題的設置也很有指導性，讓人一眼就能抓住核心知識點。裝訂也很牢固，感覺能經受住反復翻閱的考驗，對於一本工具書或者專業教材來說，這種細節上的考究簡直是加分項。如果說有什麼可以稍微挑剔的，可能就是封麵設計在某些光綫下反光稍微有點強，但瑕不掩瑜，整體來說，這本書的物理形態完全符閤我對一本高品質專業書籍的期待，拿在手裏就覺得分量十足，讓人對其中的內容充滿瞭敬畏和期待。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容深度和廣度，用“令人震撼”來形容可能都不為過。它並沒有停留在基礎概念的簡單羅列，而是深入到瞭許多前沿和復雜的理論層麵，對於我目前正在進行的研究課題來說，簡直是雪中送炭。尤其是關於特定算法的推導過程，作者的處理方式非常巧妙，將那些原本晦澀難懂的數學模型，用一種既嚴謹又不失清晰度的方式展現瞭齣來，每一步的邏輯跳躍點都考慮得非常周全，讓人能夠跟隨作者的思路進行深入思考，而不是被動接受。我花瞭好幾天時間仔細研讀瞭其中關於模糊控製與神經網絡結閤的那幾章，發現它提供的不僅僅是理論框架，更有許多實際應用中的權衡和取捨的經驗之談，這種實踐指導性是很多純理論書籍所欠缺的，體現瞭作者深厚的行業積澱。