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梁森，王侃夫，黄杭美著 著

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出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111103561

商品编码：29613147611

包装：平装

出版时间：2012-01-01

基本信息

书名：自动检测技术(第二版)

定价：29.00元

作者：梁森,王侃夫,黄杭美著

出版社：机械工业出版社

出版日期：2012-01-01

ISBN：9787111103561

字数：

页码：

版次：2

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.341kg

编辑推荐

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内容提要

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　　《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。

目录

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第2版前言
版前言
绪论
章 检测技术的基本概念
节 测量的分类
第二节 测量误差及分类
第二节 传感器及其基本特性
思考题与习题

第二章 电阻传感器
节 电位器传感器
第二节 电阻应变传感器
第三节 测温热电阻传感器
第四节 气敏电阻传感器
第五节 湿敏电阻传感器
思考题与习题

第三章 电感传感器
节 自感传感器
第二节 差动变压器传感器
第三节 电感传感器的应用
思考题与习题

第四章 电涡流传感器
节 电涡流传感器的工作原理
第二节 电涡流传感器的结构及特性
第三节 电涡流传感器的测量转换电路
第四节 电涡流传感器的应用
第五节 接近开关及其应用
思考题与习题

第五章 电容传感器
节 电容传感器的上作原理及特性
第二节 电容传感器的测世转换电路
第三节 电容传感器的应用
第四节 压力、液位和流量的测量
思考题与习题

第六章 压电传感器
节 压电传感器的工作原理及特性
第二节 压电传感器的测量转换电路
第三节 压电传感器的应用
第四节 振动的测量
思考题与习题

第七章 超声波传感器
节 超声波的基本知识
第二节 超声波换能器及耦合技术
第三节 超声波传感器的应用
第四节 无损探伤
思考题与习题

第八章 霍尔传感器
节 霍尔元件的工作原理及特性
第二节 霍尔集成电路
第三节 霍尔传感器的应用
思考题与习题

第九章 热电偶传感器
节 温度测量的基本概念
第二节 热电偶传感器的工作
原理与分类
第三节 热电偶冷端的延长
第四节 热电偶的冷端温度补偿
第五节 热电偶的应用及配套仪表
思考题与习题

第十章 光电传感器
节 光电效应及光电元器件
第二节 光电元器件的基本应用电路
第三节 光电传感器的应用
第四节 光电开关及光电断续器
思考题与习题

第十一章 数字式位置传感器
节 角编码器
第二节 光栅传感器
第三节 磁栅传感器
第四节 容栅传感器
思考题与习题

第十二章 检测系统的抗干扰技术
节 噪声干扰及其防护
第二节 电磁兼容技术
思考题与习题

第十三章 检测技术的综合应用
节 现代检测系统的基本结构
第二节 传感器在温度、压力测控系统中的应用
第三节 传感器在流量测量中的应用
第四节 传感器在现代家电中的应用
第五节 传感器在现代汽车中的应用
第六节 传感器在数控机床中的应用
第七节 传感器在机器人中的应用
第八节 传感器在智能楼字中的应用
思考题与习题

附录
附录A 常用传感器的性能及选择
附录B 工业热电阻分度表
附录C 镍铬，镍硅(K)热电偶分度表
附录D 部分习题参考答案
参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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《光影探微：视觉感知与图像分析的奥秘》 内容梗概： 《光影探微：视觉感知与图像分析的奥秘》是一部深入探讨人类视觉感知原理及其在现代图像分析技术中应用的学术专著。本书并非仅仅罗列技术名词，而是致力于从认知科学、神经科学、计算机科学等多学科交叉的视角，揭示“看”这个看似寻常的过程背后蕴含的复杂机制，并进一步阐述如何将这些自然界赋予生物的智慧，转化为驱动智能系统进行精确、高效信息提取的强大能力。 全书共分为十二章，结构严谨，层层递进。 第一章 “瞳孔的凝视：初探视觉感知”，将引领读者穿越人类视觉系统的入门之门。本章将从生物学基础出发，介绍眼睛的物理结构，包括角膜、晶状体、视网膜等关键组成部分，以及它们如何协同工作，捕捉外界光线。更重要的是，本章将重点阐述光线如何通过一系列生理转换，在视网膜上形成电化学信号，这一过程是后续一切视觉信息处理的起点。我们将探讨视锥细胞和视杆细胞的功能差异，它们分别负责色彩和明暗的感知，以及视网膜上的光感受器如何响应不同强度的光照。此外，本章还会简要介绍视觉通路，从视网膜神经节细胞发出的信号如何经过视神经、视交叉，最终抵达大脑的视觉皮层，为后续的深度理解奠定基础。 第二章 “大脑的解读：感知与认知”，将深入挖掘大脑在视觉信息处理中的核心作用。本章将超越单纯的光线接收，聚焦于大脑如何对接收到的原始信号进行加工、组织和解释。我们将探讨视觉感知并非被动反映，而是主动建构的过程。研究将涉及知觉组织原则（如格式塔原理），解释我们如何自动地将离散的视觉元素组织成有意义的整体，例如分组、闭合、邻近等。同时，本章会引入“自上而下”和“自下而上”两种信息处理模式，解释我们既能根据物体的基本特征进行分析（自下而上），也能根据先前的知识、经验和期望来影响感知（自上而下）。目标在于让读者理解，人类的视觉系统是一个集成了低级特征提取和高级认知理解的复杂系统。 第三章 “色彩的交响：色彩感知与表征”，将聚焦于视觉信息中一个至关重要的维度——色彩。本章将深入探讨色彩产生的生理和心理机制，包括三色理论（红、绿、蓝三种视锥细胞的存在）以及色彩混合的原理。我们将分析不同色彩空间（如RGB、HSV、Lab）的特点及其在图像处理中的应用，解释为什么需要多种色彩空间来满足不同的分析和展示需求。本章还会探讨色彩在唤起情感、传递信息以及作为重要识别特征方面的作用，这为后续图像分析中对色彩信息的利用提供了理论依据。 第四章 “纹理的低语：材质与表面特征分析”，将把焦点从宏观的形状和色彩转移到微观的表面细节。本章将详细讲解纹理的概念，它指的是物体表面重复或随机的图案和结构，是区分不同材质和表面特性的关键信息。我们将分析构成纹理的基本元素，如边缘、角点、线条等，并介绍多种量化和描述纹理特征的方法，包括统计学方法（如灰度共生矩阵GLCM）、频率域方法（如傅里叶变换）以及结构化方法。理解纹理的分析，对于物体识别、材料分类、场景理解等应用至关重要。 第五章 “形状的骨架：几何与形态学分析”，将深入探讨如何从二维或三维图像中提取和分析物体的几何形状。本章将介绍轮廓提取、边缘检测等基本技术，以及它们在识别物体边界中的作用。随后，我们将进入形态学分析的范畴，讲解腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等基本形态学操作，以及它们如何用于去除噪声、连接断裂的结构、填充空洞等。更进一步，本章将探讨如何利用形状描述子（如傅里叶描述子、Hu不变矩）来量化和比较不同形状的相似性，为物体识别和匹配提供坚实的基础。 第六章 “运动的轨迹：时序信息与动态分析”，将视角扩展到包含时间维度信息的图像序列。本章将探讨如何从连续的图像帧中检测和分析运动，这对于理解视频内容、跟踪物体、识别行为等至关重要。我们将介绍光流法等经典运动检测技术，分析像素在时间序列中的位移，以及如何利用运动信息来推断物体的运动方向、速度和轨迹。此外，本章还会触及运动模糊的产生原因及其校正方法，以及如何利用运动作为一种重要的识别线索。 第七章 “光照的魔法：阴影、高光与三维重建基础”，将揭示光照条件对图像内容的影响，以及如何利用这些信息反推场景的三维信息。本章将分析阴影和高光在图像中是如何形成的，它们不仅是光照的直接表现，也蕴含着关于物体形状、表面性质以及光源位置的重要信息。我们将探讨如何通过分析阴影的边界和形态来推断物体的轮廓和遮挡关系。在此基础上，本章将引入光度立体等技术，展示如何利用不同方向的光照变化来恢复物体的表面法向量，进而构建三维形状信息。 第八章 “场景的构图：空间关系与全局理解”，将超越孤立的物体分析，着眼于图像中各个元素之间的空间组织和相互关系。本章将介绍如何分析场景的几何结构，例如利用透视原理理解深度信息，以及如何识别场景中的地平线、消失点等。我们将探讨场景分割技术，如何将图像划分为具有语义意义的不同区域（如天空、地面、建筑等）。此外，本章还将引入图论等方法，分析物体之间的空间关系，例如“在…之上”、“旁边”等，为更深层次的场景理解打下基础。 第九章 “噪声的干扰：信号增强与特征鲁棒性”，将正视图像分析过程中不可避免的“噪声”问题。本章将详细介绍各种图像噪声的来源和特性，如高斯噪声、椒盐噪声等。我们将分析不同噪声对图像特征提取的影响，并系统地介绍各种图像去噪技术，包括空间域滤波（如均值滤波、中值滤波、高斯滤波）和频率域滤波。更重要的是，本章将探讨如何设计鲁棒的特征提取方法，使其在一定程度的噪声干扰下仍能保持稳定性和有效性，这是实现实际应用的关键。 第十 “模式的识别：分类与匹配的艺术”，将聚焦于如何利用前面章节介绍的各种视觉特征，实现对图像内容的识别和分类。本章将介绍经典的模式识别算法，如支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、决策树等。我们将深入分析这些算法的原理、优缺点以及在图像分类任务中的应用。此外，本章还会重点讲解图像匹配技术，包括特征匹配（如SIFT、SURF）和模板匹配，它们是物体跟踪、全景图像拼接、三维重建等众多应用的核心。 第十一章 “语义的边界：高层视觉理解与深度学习初探”，将进一步拓展视觉理解的边界，进入更具挑战性的大规模图像内容理解领域。本章将介绍诸如目标检测、图像分割、场景识别等高层视觉任务，解释它们与低层特征提取的区别和联系。我们将探讨如何将图像信息与先验知识结合，赋予图像更丰富的语义含义。同时，本章将引入深度学习在计算机视觉领域的革命性进展，简要介绍卷积神经网络（CNN）等模型是如何通过多层抽象来学习图像的层次化特征，从而在众多视觉任务中取得突破性成果。 第十二章 “未来的视界：前沿进展与挑战”，将展望计算机视觉领域的未来发展方向，并讨论当前面临的挑战。本章将关注诸如生成对抗网络（GANs）在图像生成和风格迁移方面的应用，三维视觉的最新进展，以及视觉信息在自动驾驶、虚拟现实、增强现实等新兴技术中的关键作用。同时，本章也将探讨数据隐私、算法公平性、可解释性AI等社会和伦理层面的问题，引导读者思考技术发展的长远影响。 《光影探微：视觉感知与图像分析的奥秘》并非一本简单的技术手册，它更像是一次智识的探索之旅。本书力求通过生动的阐述和严谨的逻辑，帮助读者建立起对视觉信息处理从感知到理解的完整认知框架。无论是对视觉科学感兴趣的研究者，还是致力于开发智能图像分析系统的工程师，亦或是希望深入理解人工智能核心技术的学生，都能从中获得深刻的启迪和宝贵的知识。本书期望激发读者对“看”的本质更深层次的思考，并为利用光影构建更智能、更美好的未来世界贡献一份力量。

评分☆☆☆☆☆

我当时买这本书，主要是因为工作上会涉及到一些自动化检测的需求，想着看看能不能从中找到一些新的思路或者解决方案。书名里“自动检测技术”几个字，听上去挺直接的，我以为会看到很多关于不同类型检测器的工作原理、优缺点分析，以及如何根据具体场景选择和应用这些检测器的内容。结果翻开后，发现它更像是一篇篇研究论文的合集，里面充斥着各种算法的推导和性能的评估。我尝试着去理解那些关于统计学和机器学习的章节，希望能找到一些通用的框架或者方法论，可以迁移到我的工作中。但是，书中往往会深入到某个特定算法的细节，比如各种优化方法、参数设置等等，而对于如何将这些算法整合到一个完整的检测系统中，以及在实际环境中可能遇到的各种挑战，却鲜有提及。我记得有一章讲的是鲁棒性检测，里面提到了很多关于噪声抑制和异常值处理的理论，这些理论听起来都很有道理，但具体到如何在一堆嘈杂的传感器数据中找出真正的异常，书里提供的指导就显得有些模糊了。我更期待的是能看到一些具体的流程图，或者是一些实际案例的讲解，比如一个制造业的品控检测流程，或者一个环境监测系统的设计方案，这样我才能更好地理解这些技术是如何落地的。

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本《自动检测技术（第二版）》让我有点无所适从。我当初选择它，是觉得“第二版”意味着内容会更新，覆盖的领域会更广，能帮助我了解当前自动检测技术的前沿动态。我本以为会看到一些关于人工智能在检测中的最新应用，比如深度学习如何提升识别精度，或者物联网技术如何实现远程实时监控。然而，书中大部分内容还是聚焦在一些比较基础的原理和经典的模型上。我努力去理解那些关于模糊逻辑和专家系统的章节，希望能从中找到一些关于如何构建更智能、更灵活的检测系统的启发。但是，这些章节的讲解方式，总给我一种“这是很多年前就存在但依然很有价值”的感觉，缺乏那种令人耳目一新的“最新技术”的冲击力。我甚至尝试着去查找书中引用的参考文献，希望能找到一些更前沿的研究，但很多引用都指向了比较早期的文献。这让我不禁怀疑，它所谓的“第二版”，在内容更新上是不是有些不够积极。我更希望看到一些关于最新的AI算法在图像、声音、文本等不同模态数据上的应用案例，或者是一些关于新兴传感器技术在特殊环境下的检测性能分析。

评分☆☆☆☆☆

这本书，我断断续续看了好几个月，才算勉强消化了一点皮毛。说实话，一开始是被它那个“自动检测技术”的名字吸引的，以为是那种能让我瞬间变身技术大牛的书。结果呢，打开一看，嚯！密密麻麻的公式和图表，像是一张张藏宝图，但我就像个初级的寻宝者，连地图上的基本符号都认不全。我记得有一章讲的是图像识别，里面涉及了很多复杂的算法，什么卷积神经网络、循环神经网络，看得我头昏眼花。我尝试着去理解那些数学原理，试图找到它们与我日常生活中遇到的“自动检测”场景的联系，比如商场里的安检门，或者工厂流水线上的品控机器人。但书中的讲解往往跳过了很多基础概念，直接进入了高阶理论，这对于像我这样非科班出身，但又对这个领域充满好奇的读者来说，着实是个巨大的挑战。有时候，我会在网上搜索相关的视频教程，希望能找到一些更直观的解释，但即便如此，回到书本上，那些抽象的概念又会把我拉回现实。我感觉这本书更像是给那些已经有了扎实数学和计算机科学背景的专业人士准备的，他们能迅速捕捉到作者想要传达的核心思想，而我，则像是在一片汪洋中艰难跋涉。不过，尽管如此，我还是能感受到作者的严谨和深度，那些复杂的理论背后，一定凝聚了大量的研究和实践。我甚至会怀疑，作者是不是对“读者”这个词有着非常特殊的定义，仿佛默认我们都拥有过目不忘的记忆力和超强的逻辑推理能力。

评分☆☆☆☆☆

老实说，拿到这本《自动检测技术（第二版）》的时候，我满心期待它能像一本操作手册一样，手把手教我如何构建一个智能检测系统。毕竟，“技术”这个词听起来就很有实践性，我脑子里闪过的是各种实际应用的案例，比如如何利用传感器检测空气质量，如何通过机器视觉识别产品缺陷，甚至是简单的DIY一个智能家居安防系统。然而，现实却是，这本书更像是一部理论大百科全书，里面充斥着各种原理性的探讨和模型分析。我花了很多时间去啃那些关于信号处理和模式识别的章节，试图理解那些复杂的数学模型是如何工作的，以及它们在实际检测中扮演的角色。但是，书中给出的例子总是非常抽象，缺乏具体的数据和代码实现，这让我很难将理论与实践联系起来。我尝试着去搜集一些开源项目，希望能找到一些能与书中理论相呼应的代码，但收效甚微。有时候，我会感到非常沮丧，觉得这本书虽然内容详实，但对于像我这样希望快速上手实践的读者来说，它提供的东西似乎有些“空中楼阁”。我更希望看到一些详细的步骤指导，一些可以直接复制粘贴的代码片段，或者是一些贴近实际应用的案例分析，这样才能帮助我更好地理解和掌握这些技术。不过，我也承认，这本书在理论深度上确实做得非常出色，那些深入的分析对于真正想要深入研究这个领域的人来说，无疑是宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

我买这本《自动检测技术（第二版）》，主要是我对“自动化”和“检测”这两个词的结合感到非常好奇。我一直觉得，未来社会离不开各种自动化检测系统，从工业生产到日常生活，它们都能扮演重要的角色。我当时设想，这本书会详细介绍各种检测技术的原理，比如光学检测、声学检测、电磁检测等等，并且会给出一些具体的应用场景分析，让我能更清晰地认识到这些技术在现实世界中的价值。然而，当我翻开书页，我看到的更多的是一些关于系统设计、建模和评估的理论框架。书中会讨论如何设计一个检测系统的整体架构，如何建立数学模型来描述检测过程，以及如何评估检测系统的性能指标。这些内容虽然很重要，但对于我这样更偏向于了解具体“技术”如何运作的读者来说，显得有些过于宏观和抽象。我更希望看到一些关于具体传感器的工作原理，比如CCD、CMOS是如何捕捉图像的，超声波是如何进行距离测量的，或者红外线是如何检测温度变化的。这些细节性的介绍，能让我对“检测”这个动作本身有更深入的理解。这本书的内容，更像是给系统工程师或者算法研究者准备的，而我，更像是一个对具体技术细节充满渴望的探索者。