自動檢測技術(第二版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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梁森，王侃夫，黃杭美著 著

圖書標籤:

• 自動檢測
• 無損檢測
• 工業檢測
• 質量控製
• 圖像處理
• 模式識彆
• 機器視覺
• 缺陷檢測
• 智能檢測
• 自動化

店鋪： 炫麗之舞圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111103561

商品編碼：29613147611

包裝：平裝

齣版時間：2012-01-01

基本信息

書名：自動檢測技術(第二版)

定價：29.00元

作者：梁森,王侃夫,黃杭美著

齣版社：機械工業齣版社

齣版日期：2012-01-01

ISBN：9787111103561

字數：

頁碼：

版次：2

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.341kg

編輯推薦

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內容提要

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　　《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。

目錄

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第2版前言
版前言
緒論
章 檢測技術的基本概念
節 測量的分類
第二節 測量誤差及分類
第二節 傳感器及其基本特性
思考題與習題

第二章 電阻傳感器
節 電位器傳感器
第二節 電阻應變傳感器
第三節 測溫熱電阻傳感器
第四節 氣敏電阻傳感器
第五節 濕敏電阻傳感器
思考題與習題

第三章 電感傳感器
節 自感傳感器
第二節 差動變壓器傳感器
第三節 電感傳感器的應用
思考題與習題

第四章 電渦流傳感器
節 電渦流傳感器的工作原理
第二節 電渦流傳感器的結構及特性
第三節 電渦流傳感器的測量轉換電路
第四節 電渦流傳感器的應用
第五節 接近開關及其應用
思考題與習題

第五章 電容傳感器
節 電容傳感器的上作原理及特性
第二節 電容傳感器的測世轉換電路
第三節 電容傳感器的應用
第四節 壓力、液位和流量的測量
思考題與習題

第六章 壓電傳感器
節 壓電傳感器的工作原理及特性
第二節 壓電傳感器的測量轉換電路
第三節 壓電傳感器的應用
第四節 振動的測量
思考題與習題

第七章 超聲波傳感器
節 超聲波的基本知識
第二節 超聲波換能器及耦閤技術
第三節 超聲波傳感器的應用
第四節 無損探傷
思考題與習題

第八章 霍爾傳感器
節 霍爾元件的工作原理及特性
第二節 霍爾集成電路
第三節 霍爾傳感器的應用
思考題與習題

第九章 熱電偶傳感器
節 溫度測量的基本概念
第二節 熱電偶傳感器的工作
原理與分類
第三節 熱電偶冷端的延長
第四節 熱電偶的冷端溫度補償
第五節 熱電偶的應用及配套儀錶
思考題與習題

第十章 光電傳感器
節 光電效應及光電元器件
第二節 光電元器件的基本應用電路
第三節 光電傳感器的應用
第四節 光電開關及光電斷續器
思考題與習題

第十一章 數字式位置傳感器
節 角編碼器
第二節 光柵傳感器
第三節 磁柵傳感器
第四節 容柵傳感器
思考題與習題

第十二章 檢測係統的抗乾擾技術
節 噪聲乾擾及其防護
第二節 電磁兼容技術
思考題與習題

第十三章 檢測技術的綜閤應用
節 現代檢測係統的基本結構
第二節 傳感器在溫度、壓力測控係統中的應用
第三節 傳感器在流量測量中的應用
第四節 傳感器在現代傢電中的應用
第五節 傳感器在現代汽車中的應用
第六節 傳感器在數控機床中的應用
第七節 傳感器在機器人中的應用
第八節 傳感器在智能樓字中的應用
思考題與習題

附錄
附錄A 常用傳感器的性能及選擇
附錄B 工業熱電阻分度錶
附錄C 鎳鉻，鎳矽(K)熱電偶分度錶
附錄D 部分習題參考答案
參考文獻

作者介紹

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文摘

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序言

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《光影探微：視覺感知與圖像分析的奧秘》 內容梗概： 《光影探微：視覺感知與圖像分析的奧秘》是一部深入探討人類視覺感知原理及其在現代圖像分析技術中應用的學術專著。本書並非僅僅羅列技術名詞，而是緻力於從認知科學、神經科學、計算機科學等多學科交叉的視角，揭示“看”這個看似尋常的過程背後蘊含的復雜機製，並進一步闡述如何將這些自然界賦予生物的智慧，轉化為驅動智能係統進行精確、高效信息提取的強大能力。 全書共分為十二章，結構嚴謹，層層遞進。 第一章 “瞳孔的凝視：初探視覺感知”，將引領讀者穿越人類視覺係統的入門之門。本章將從生物學基礎齣發，介紹眼睛的物理結構，包括角膜、晶狀體、視網膜等關鍵組成部分，以及它們如何協同工作，捕捉外界光綫。更重要的是，本章將重點闡述光綫如何通過一係列生理轉換，在視網膜上形成電化學信號，這一過程是後續一切視覺信息處理的起點。我們將探討視錐細胞和視杆細胞的功能差異，它們分彆負責色彩和明暗的感知，以及視網膜上的光感受器如何響應不同強度的光照。此外，本章還會簡要介紹視覺通路，從視網膜神經節細胞發齣的信號如何經過視神經、視交叉，最終抵達大腦的視覺皮層，為後續的深度理解奠定基礎。 第二章 “大腦的解讀：感知與認知”，將深入挖掘大腦在視覺信息處理中的核心作用。本章將超越單純的光綫接收，聚焦於大腦如何對接收到的原始信號進行加工、組織和解釋。我們將探討視覺感知並非被動反映，而是主動建構的過程。研究將涉及知覺組織原則（如格式塔原理），解釋我們如何自動地將離散的視覺元素組織成有意義的整體，例如分組、閉閤、鄰近等。同時，本章會引入“自上而下”和“自下而上”兩種信息處理模式，解釋我們既能根據物體的基本特徵進行分析（自下而上），也能根據先前的知識、經驗和期望來影響感知（自上而下）。目標在於讓讀者理解，人類的視覺係統是一個集成瞭低級特徵提取和高級認知理解的復雜係統。 第三章 “色彩的交響：色彩感知與錶徵”，將聚焦於視覺信息中一個至關重要的維度——色彩。本章將深入探討色彩産生的生理和心理機製，包括三色理論（紅、綠、藍三種視錐細胞的存在）以及色彩混閤的原理。我們將分析不同色彩空間（如RGB、HSV、Lab）的特點及其在圖像處理中的應用，解釋為什麼需要多種色彩空間來滿足不同的分析和展示需求。本章還會探討色彩在喚起情感、傳遞信息以及作為重要識彆特徵方麵的作用，這為後續圖像分析中對色彩信息的利用提供瞭理論依據。 第四章 “紋理的低語：材質與錶麵特徵分析”，將把焦點從宏觀的形狀和色彩轉移到微觀的錶麵細節。本章將詳細講解紋理的概念，它指的是物體錶麵重復或隨機的圖案和結構，是區分不同材質和錶麵特性的關鍵信息。我們將分析構成紋理的基本元素，如邊緣、角點、綫條等，並介紹多種量化和描述紋理特徵的方法，包括統計學方法（如灰度共生矩陣GLCM）、頻率域方法（如傅裏葉變換）以及結構化方法。理解紋理的分析，對於物體識彆、材料分類、場景理解等應用至關重要。 第五章 “形狀的骨架：幾何與形態學分析”，將深入探討如何從二維或三維圖像中提取和分析物體的幾何形狀。本章將介紹輪廓提取、邊緣檢測等基本技術，以及它們在識彆物體邊界中的作用。隨後，我們將進入形態學分析的範疇，講解腐蝕、膨脹、開運算、閉運算等基本形態學操作，以及它們如何用於去除噪聲、連接斷裂的結構、填充空洞等。更進一步，本章將探討如何利用形狀描述子（如傅裏葉描述子、Hu不變矩）來量化和比較不同形狀的相似性，為物體識彆和匹配提供堅實的基礎。 第六章 “運動的軌跡：時序信息與動態分析”，將視角擴展到包含時間維度信息的圖像序列。本章將探討如何從連續的圖像幀中檢測和分析運動，這對於理解視頻內容、跟蹤物體、識彆行為等至關重要。我們將介紹光流法等經典運動檢測技術，分析像素在時間序列中的位移，以及如何利用運動信息來推斷物體的運動方嚮、速度和軌跡。此外，本章還會觸及運動模糊的産生原因及其校正方法，以及如何利用運動作為一種重要的識彆綫索。 第七章 “光照的魔法：陰影、高光與三維重建基礎”，將揭示光照條件對圖像內容的影響，以及如何利用這些信息反推場景的三維信息。本章將分析陰影和高光在圖像中是如何形成的，它們不僅是光照的直接錶現，也蘊含著關於物體形狀、錶麵性質以及光源位置的重要信息。我們將探討如何通過分析陰影的邊界和形態來推斷物體的輪廓和遮擋關係。在此基礎上，本章將引入光度立體等技術，展示如何利用不同方嚮的光照變化來恢復物體的錶麵法嚮量，進而構建三維形狀信息。 第八章 “場景的構圖：空間關係與全局理解”，將超越孤立的物體分析，著眼於圖像中各個元素之間的空間組織和相互關係。本章將介紹如何分析場景的幾何結構，例如利用透視原理理解深度信息，以及如何識彆場景中的地平綫、消失點等。我們將探討場景分割技術，如何將圖像劃分為具有語義意義的不同區域（如天空、地麵、建築等）。此外，本章還將引入圖論等方法，分析物體之間的空間關係，例如“在…之上”、“旁邊”等，為更深層次的場景理解打下基礎。 第九章 “噪聲的乾擾：信號增強與特徵魯棒性”，將正視圖像分析過程中不可避免的“噪聲”問題。本章將詳細介紹各種圖像噪聲的來源和特性，如高斯噪聲、椒鹽噪聲等。我們將分析不同噪聲對圖像特徵提取的影響，並係統地介紹各種圖像去噪技術，包括空間域濾波（如均值濾波、中值濾波、高斯濾波）和頻率域濾波。更重要的是，本章將探討如何設計魯棒的特徵提取方法，使其在一定程度的噪聲乾擾下仍能保持穩定性和有效性，這是實現實際應用的關鍵。 第十 “模式的識彆：分類與匹配的藝術”，將聚焦於如何利用前麵章節介紹的各種視覺特徵，實現對圖像內容的識彆和分類。本章將介紹經典的模式識彆算法，如支持嚮量機（SVM）、K近鄰（KNN）、決策樹等。我們將深入分析這些算法的原理、優缺點以及在圖像分類任務中的應用。此外，本章還會重點講解圖像匹配技術，包括特徵匹配（如SIFT、SURF）和模闆匹配，它們是物體跟蹤、全景圖像拼接、三維重建等眾多應用的核心。 第十一章 “語義的邊界：高層視覺理解與深度學習初探”，將進一步拓展視覺理解的邊界，進入更具挑戰性的大規模圖像內容理解領域。本章將介紹諸如目標檢測、圖像分割、場景識彆等高層視覺任務，解釋它們與低層特徵提取的區彆和聯係。我們將探討如何將圖像信息與先驗知識結閤，賦予圖像更豐富的語義含義。同時，本章將引入深度學習在計算機視覺領域的革命性進展，簡要介紹捲積神經網絡（CNN）等模型是如何通過多層抽象來學習圖像的層次化特徵，從而在眾多視覺任務中取得突破性成果。 第十二章 “未來的視界：前沿進展與挑戰”，將展望計算機視覺領域的未來發展方嚮，並討論當前麵臨的挑戰。本章將關注諸如生成對抗網絡（GANs）在圖像生成和風格遷移方麵的應用，三維視覺的最新進展，以及視覺信息在自動駕駛、虛擬現實、增強現實等新興技術中的關鍵作用。同時，本章也將探討數據隱私、算法公平性、可解釋性AI等社會和倫理層麵的問題，引導讀者思考技術發展的長遠影響。 《光影探微：視覺感知與圖像分析的奧秘》並非一本簡單的技術手冊，它更像是一次智識的探索之旅。本書力求通過生動的闡述和嚴謹的邏輯，幫助讀者建立起對視覺信息處理從感知到理解的完整認知框架。無論是對視覺科學感興趣的研究者，還是緻力於開發智能圖像分析係統的工程師，亦或是希望深入理解人工智能核心技術的學生，都能從中獲得深刻的啓迪和寶貴的知識。本書期望激發讀者對“看”的本質更深層次的思考，並為利用光影構建更智能、更美好的未來世界貢獻一份力量。

評分☆☆☆☆☆

這本書，我斷斷續續看瞭好幾個月，纔算勉強消化瞭一點皮毛。說實話，一開始是被它那個“自動檢測技術”的名字吸引的，以為是那種能讓我瞬間變身技術大牛的書。結果呢，打開一看，嚯！密密麻麻的公式和圖錶，像是一張張藏寶圖，但我就像個初級的尋寶者，連地圖上的基本符號都認不全。我記得有一章講的是圖像識彆，裏麵涉及瞭很多復雜的算法，什麼捲積神經網絡、循環神經網絡，看得我頭昏眼花。我嘗試著去理解那些數學原理，試圖找到它們與我日常生活中遇到的“自動檢測”場景的聯係，比如商場裏的安檢門，或者工廠流水綫上的品控機器人。但書中的講解往往跳過瞭很多基礎概念，直接進入瞭高階理論，這對於像我這樣非科班齣身，但又對這個領域充滿好奇的讀者來說，著實是個巨大的挑戰。有時候，我會在網上搜索相關的視頻教程，希望能找到一些更直觀的解釋，但即便如此，迴到書本上，那些抽象的概念又會把我拉迴現實。我感覺這本書更像是給那些已經有瞭紮實數學和計算機科學背景的專業人士準備的，他們能迅速捕捉到作者想要傳達的核心思想，而我，則像是在一片汪洋中艱難跋涉。不過，盡管如此，我還是能感受到作者的嚴謹和深度，那些復雜的理論背後，一定凝聚瞭大量的研究和實踐。我甚至會懷疑，作者是不是對“讀者”這個詞有著非常特殊的定義，仿佛默認我們都擁有過目不忘的記憶力和超強的邏輯推理能力。

評分☆☆☆☆☆

老實說，拿到這本《自動檢測技術（第二版）》的時候，我滿心期待它能像一本操作手冊一樣，手把手教我如何構建一個智能檢測係統。畢竟，“技術”這個詞聽起來就很有實踐性，我腦子裏閃過的是各種實際應用的案例，比如如何利用傳感器檢測空氣質量，如何通過機器視覺識彆産品缺陷，甚至是簡單的DIY一個智能傢居安防係統。然而，現實卻是，這本書更像是一部理論大百科全書，裏麵充斥著各種原理性的探討和模型分析。我花瞭很多時間去啃那些關於信號處理和模式識彆的章節，試圖理解那些復雜的數學模型是如何工作的，以及它們在實際檢測中扮演的角色。但是，書中給齣的例子總是非常抽象，缺乏具體的數據和代碼實現，這讓我很難將理論與實踐聯係起來。我嘗試著去搜集一些開源項目，希望能找到一些能與書中理論相呼應的代碼，但收效甚微。有時候，我會感到非常沮喪，覺得這本書雖然內容詳實，但對於像我這樣希望快速上手實踐的讀者來說，它提供的東西似乎有些“空中樓閣”。我更希望看到一些詳細的步驟指導，一些可以直接復製粘貼的代碼片段，或者是一些貼近實際應用的案例分析，這樣纔能幫助我更好地理解和掌握這些技術。不過，我也承認，這本書在理論深度上確實做得非常齣色，那些深入的分析對於真正想要深入研究這個領域的人來說，無疑是寶貴的財富。

評分☆☆☆☆☆

我買這本《自動檢測技術（第二版）》，主要是我對“自動化”和“檢測”這兩個詞的結閤感到非常好奇。我一直覺得，未來社會離不開各種自動化檢測係統，從工業生産到日常生活，它們都能扮演重要的角色。我當時設想，這本書會詳細介紹各種檢測技術的原理，比如光學檢測、聲學檢測、電磁檢測等等，並且會給齣一些具體的應用場景分析，讓我能更清晰地認識到這些技術在現實世界中的價值。然而，當我翻開書頁，我看到的更多的是一些關於係統設計、建模和評估的理論框架。書中會討論如何設計一個檢測係統的整體架構，如何建立數學模型來描述檢測過程，以及如何評估檢測係統的性能指標。這些內容雖然很重要，但對於我這樣更偏嚮於瞭解具體“技術”如何運作的讀者來說，顯得有些過於宏觀和抽象。我更希望看到一些關於具體傳感器的工作原理，比如CCD、CMOS是如何捕捉圖像的，超聲波是如何進行距離測量的，或者紅外綫是如何檢測溫度變化的。這些細節性的介紹，能讓我對“檢測”這個動作本身有更深入的理解。這本書的內容，更像是給係統工程師或者算法研究者準備的，而我，更像是一個對具體技術細節充滿渴望的探索者。

評分☆☆☆☆☆

說實話，這本《自動檢測技術（第二版）》讓我有點無所適從。我當初選擇它，是覺得“第二版”意味著內容會更新，覆蓋的領域會更廣，能幫助我瞭解當前自動檢測技術的前沿動態。我本以為會看到一些關於人工智能在檢測中的最新應用，比如深度學習如何提升識彆精度，或者物聯網技術如何實現遠程實時監控。然而，書中大部分內容還是聚焦在一些比較基礎的原理和經典的模型上。我努力去理解那些關於模糊邏輯和專傢係統的章節，希望能從中找到一些關於如何構建更智能、更靈活的檢測係統的啓發。但是，這些章節的講解方式，總給我一種“這是很多年前就存在但依然很有價值”的感覺，缺乏那種令人耳目一新的“最新技術”的衝擊力。我甚至嘗試著去查找書中引用的參考文獻，希望能找到一些更前沿的研究，但很多引用都指嚮瞭比較早期的文獻。這讓我不禁懷疑，它所謂的“第二版”，在內容更新上是不是有些不夠積極。我更希望看到一些關於最新的AI算法在圖像、聲音、文本等不同模態數據上的應用案例，或者是一些關於新興傳感器技術在特殊環境下的檢測性能分析。

評分☆☆☆☆☆

我當時買這本書，主要是因為工作上會涉及到一些自動化檢測的需求，想著看看能不能從中找到一些新的思路或者解決方案。書名裏“自動檢測技術”幾個字，聽上去挺直接的，我以為會看到很多關於不同類型檢測器的工作原理、優缺點分析，以及如何根據具體場景選擇和應用這些檢測器的內容。結果翻開後，發現它更像是一篇篇研究論文的閤集，裏麵充斥著各種算法的推導和性能的評估。我嘗試著去理解那些關於統計學和機器學習的章節，希望能找到一些通用的框架或者方法論，可以遷移到我的工作中。但是，書中往往會深入到某個特定算法的細節，比如各種優化方法、參數設置等等，而對於如何將這些算法整閤到一個完整的檢測係統中，以及在實際環境中可能遇到的各種挑戰，卻鮮有提及。我記得有一章講的是魯棒性檢測，裏麵提到瞭很多關於噪聲抑製和異常值處理的理論，這些理論聽起來都很有道理，但具體到如何在一堆嘈雜的傳感器數據中找齣真正的異常，書裏提供的指導就顯得有些模糊瞭。我更期待的是能看到一些具體的流程圖，或者是一些實際案例的講解，比如一個製造業的品控檢測流程，或者一個環境監測係統的設計方案，這樣我纔能更好地理解這些技術是如何落地的。