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解太林 著

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• 质量控制
• 深度学习
• 人工智能
• 非破坏性检测
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出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040281224

商品编码：29657880102

包装：平装

出版时间：2009-12-01

基本信息

书名：自动检测技术(第2版)

定价：16.30元

作者：解太林

出版社：高等教育出版社

出版日期：2009-12-01

ISBN：9787040281224

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.581kg

编辑推荐

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内容提要

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本书是在中等职业教育国家规划教材《自动检测技术》（谢太林主编，高等教育出版社2002年出版）基础上修订而成的。
本书在内容选取和编写体例上进行了改革尝试，从自动检测系统核心器件——传感器应用的角度出发，系统介绍工业等领域常用传感器的工作原理、基本结构、测量电路、特性参数、安装、接线等方面的知识，对误差、抗干扰技术、检测装置的信号处理技术、自动检测技术的综合应用及实验等也作了介绍。
本书内容丰富、层次清晰、重点突出、重视实践，考虑到中等职业学校学生的特点，在取材上，压缩了理论指导，增加了实际应用和工艺等方面的知识，并力求反映外检测技术领域的新成果、新进展。
本书是中等职业学校电气运行与控制专业系列教材之一，也可作为中等职业学校机电技术应用、数控、机械制造与控制等相关专业教材。

目录

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绪论
章 检测技术的基本知识
节 测量的基本概念
第二节 测量误差及分类
第三节 自动检测系统的组成
第四节 检测系统的基本特性
复习思考题
第二章 参量型传感器
节 电阻应变式传感器
第二节 电容式传感器
第三节 电感式传感器
复习思考题
第三章 发电型传感器
节 压电式传感器
第二节 光电式传感器
第三节 热电偶传感器
第四节 磁电式传感器
复习思考题
第四章 其他类型传感器
节 数字式传感器
第二节 半导体传感器
第三节 超声波传感器
第四节 红外传感器
第五节 激光传感器
复习思考题
第五章 检测装置的信号处理技术
节 信号的放大与隔离
第二节 信号在传输过程中的变换技术
第三节 信号的非线性补偿技术
复习思考题
第六章 检测技术的综合应用
节 检测系统中的抗干扰技术
第二节 微机在检测技术中的应用
第三节 检测技术综合应用实例
复习思考题
第七章 自动检测技术实验指导
节 电阻应变式传感器实验
第二节 电感式传感器实验
第三节 电容式传感器实验
第四节 光龟转速传感器实验
第五节 霍尔式传感器实验
第六节 带型感应同步器实验
第七节 莫尔条纹与位移的关系原理实验
第八节 利用光栅尺检测位移
附录
附录一 XWY-1型检测实验装置
附录二 常用传感器的性能及选择
参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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智能感知时代的基石：多角度探索自动化检测技术 在日新月异的科技浪潮中，自动化检测技术以其强大的能力，渗透到现代社会的方方面面，成为推动工业升级、保障产品质量、提升生活品质的关键力量。从精密仪器的校准到生产线上成品的快速筛选，从城市交通的智能调度到医疗诊断的辅助决策，这项技术的身影无处不在，它赋予了机器“看”和“感知”的能力，让原本依赖人工的繁琐、重复甚至危险的工作得以高效、精准地完成。本篇内容将聚焦于自动化检测技术的多元化应用场景与前沿发展趋势，深入剖析其核心原理、关键技术以及在不同领域带来的深刻变革，旨在为读者勾勒出一幅宏大而细致的智能感知时代的技术图景。 一、 工业生产的“慧眼”：赋能智能制造 工业4.0浪潮席卷全球，智能制造已成为不可逆转的趋势。在这一背景下，自动化检测技术扮演着至关重要的角色，它是实现生产过程智能化、柔性化和高效化的“慧眼”。 1. 视觉检测：精确度与效率的双重飞跃 机器视觉作为自动化检测技术中最具代表性的分支之一，其重要性不言而喻。通过高分辨率相机、先进的图像处理算法以及深度学习模型的结合，机器视觉系统能够对产品进行毫米级甚至微米级的缺陷检测，例如表面划痕、污点、气泡、尺寸偏差、印刷错误等。在电子产品制造中，微小元件的焊接质量、电路板的导通性检测，都需要机器视觉的高精度判断。在汽车制造领域，车身焊接的完整性、零部件的装配精度、漆面瑕疵的识别，都离不开机器视觉的实时监控。 此外，机器视觉的应用早已超越了简单的缺陷识别。它还可以实现对产品的颜色、形状、纹理等特征的分析，用于产品分类、物料追踪，甚至实现对复杂工艺流程的质量追溯。例如，在食品包装行业，机器视觉可以识别包装的完整性、标签的准确性，确保食品安全。在纺织行业，它可以检测布料的疵点、颜色均匀度，保障服装品质。 2. 非接触式测量：挑战传统，提升精度 传统的尺寸测量往往需要物理接触，这不仅会影响测量精度，还可能对被测物体造成损伤，尤其是在对待精密零部件或易损材料时。非接触式测量技术应运而生，极大地拓展了自动化检测的应用边界。 激光扫描与三角测量： 利用激光发射器和接收器，通过计算激光点在物体表面反射回来的时间或角度，实现对物体三维形状的精确扫描。这种技术广泛应用于产品尺寸复测、形变分析、逆向工程等领域。例如，在航空航天领域，用于检测复杂曲面零件的精度；在模具制造中，用于验证模具的加工精度。 结构光与摄影测量： 通过向物体投射特定图案的光（结构光），或利用多角度拍摄的图像进行三维重建（摄影测量），实现对物体复杂曲面和整体结构的测量。这些技术在文物数字化、建筑模型构建、工业部件比对等方面发挥着重要作用。 超声波与红外检测： 利用声波或红外线的反射、透射特性，实现对材料内部缺陷的探测。超声波检测常用于金属材料的裂纹、气孔等内部缺陷的检测，而红外热成像则可以检测设备过热、绝缘层损坏等问题，为设备的维护和故障预测提供了有力支持。 3. 传感器技术：感知世界的“触角” 传感器是自动化检测系统实现“感知”的核心。种类繁多的传感器，如同人类的五官，赋予了机器感知物理世界的能力。 压力、温度、湿度传感器： 这些基础传感器被广泛应用于各种生产环境的监控，确保工艺参数在最佳范围内，防止因环境因素导致的质量问题。 力传感器： 用于测量作用在物体上的力，常用于装配过程中的力反馈控制，确保装配的力度适中，避免损坏。 位移传感器： 用于测量物体的线性或角度位移，在精密机械定位、运动控制等方面发挥着关键作用。 气体、液体传感器： 用于监测空气或液体中的特定物质含量，在环保监测、化工生产、食品安全等领域至关重要。 二、 质量控制的“守护者”：保障产品与服务的高品质 在任何产品或服务交付给消费者之前，严格的质量控制是不可或缺的环节。自动化检测技术凭借其速度、精度和一致性，成为现代质量控制体系中不可或缺的“守护者”。 1. 流程自动化与数据驱动的质量分析 自动化检测系统能够实时采集生产过程中的各项数据，并将这些数据反馈给生产控制系统，实现生产流程的闭环优化。通过对海量检测数据的统计分析，可以挖掘出隐藏在生产过程中的潜在问题，提前预警，并采取纠正措施，从而显著降低废品率，提升整体生产效率。例如，在制药行业，通过自动化检测系统对药品包装的完整性、剂量准确性进行实时监控，确保药品的安全性和有效性。 2. 智能分拣与仓储管理 在物流仓储领域，自动化检测技术同样发挥着重要作用。通过条形码、二维码、RFID（射频识别）等技术的应用，可以实现对货物的快速识别、追踪和分拣。结合视觉检测技术，还可以对货物进行破损检测、尺寸判断，确保货物在储存和运输过程中的完好无损。智能仓储系统能够根据检测结果，优化货物的摆放位置，提高空间利用率，并缩短订单的拣选时间。 3. 软件与信息系统检测 自动化检测技术并非仅限于硬件层面，它也广泛应用于软件和信息系统的质量保证。自动化测试工具能够模拟用户操作，对软件的功能、性能、兼容性进行大规模、重复性的测试，大大缩短了测试周期，提高了测试的覆盖率。在信息安全领域，自动化检测技术可以用于漏洞扫描、入侵检测，保障网络和数据的安全。 三、 赋能生活，提升体验：从智慧城市到智能家居 自动化检测技术的触角早已延伸至我们的日常生活，为构建更安全、更便捷、更智能的生活环境提供了有力支撑。 1. 智慧交通：安全与效率的提升 交通流量监测与信号控制： 利用地感线圈、视频检测、雷达等技术，实时监测道路交通流量，并根据流量变化智能调整交通信号灯配时，缓解交通拥堵。 车辆识别与违章抓拍： 车牌识别技术已广泛应用于停车场管理、高速公路收费站，同时也能用于识别超速、闯红灯等交通违法行为。 自动驾驶辅助系统： 车辆的自动驾驶能力，很大程度上依赖于各种传感器的协同工作，包括摄像头、雷达、激光雷达等，它们负责感知周围环境，为车辆的决策提供依据。 2. 智能家居：舒适与安全的升级 智能家居系统中，各种传感器扮演着“环境感知器”的角色。温湿度传感器、光照传感器、人体存在传感器等，能够根据环境变化自动调节灯光、空调、新风系统，提供个性化的舒适体验。安防系统中，门窗传感器、烟雾探测器、燃气泄漏传感器等，能够及时发现安全隐患，并发出警报，保障家庭安全。 3. 医疗健康：精准诊断与个性化治疗 在医疗领域，自动化检测技术正在深刻地改变诊断和治疗模式。 医学影像分析： 计算机辅助诊断（CAD）系统利用深度学习算法，对X光片、CT、MRI等医学影像进行分析，辅助医生检测病灶，提高诊断的准确性和效率。 体外诊断自动化： 自动化生化分析仪、免疫分析仪等设备，能够快速、准确地对血液、尿液等样本进行检测，缩短了诊断时间。 可穿戴健康监测设备： 智能手环、智能手表等可穿戴设备，能够实时监测心率、血压、血氧饱和度、睡眠质量等生理指标，为用户的健康管理提供数据支持。 四、 前沿探索与未来展望 自动化检测技术正以前所未有的速度向前发展，人工智能、大数据、物联网等新兴技术的融合，正为其注入新的活力。 深度学习与AI的深度融合： 传统的基于规则的图像处理算法在面对复杂、多变的场景时存在局限性，而深度学习模型能够从海量数据中学习更复杂的特征，实现更智能、更鲁棒的检测。未来，AI将在缺陷识别、异常检测、预测性维护等领域发挥更重要的作用。 多模态数据融合： 将来自不同传感器（如视觉、声音、触觉、气味）的信息进行融合分析，能够更全面、更准确地理解环境和被测对象。例如，将机器视觉与声学传感器结合，可以更有效地检测机械设备的运行状态。 无损检测技术的进一步发展： 随着材料科学和探测技术的进步，更高精度、更远距离、更广范围的无损检测技术将不断涌现，为关键基础设施、精密部件的健康监测提供更可靠的保障。 边缘计算与实时处理： 将计算能力从云端下沉到设备端，实现数据的本地化实时处理，可以显著降低延迟，提高响应速度，尤其适用于对实时性要求极高的应用场景，如自动驾驶、工业机器人等。 人机协作的优化： 自动化检测系统将更多地与人类操作者协同工作，AI助手将协助人类完成重复性、高难度的任务，而人类则负责更具创造性和判断性的决策，实现效率与智能的有机结合。 总而言之，自动化检测技术已不再仅仅是工业生产中的一个环节，它已成为驱动各行各业智能化转型、提升社会整体运行效率和人民生活品质的强大引擎。从细微之处洞察真相，从宏观层面把握全局，这项技术正以前所未有的广度和深度，重塑着我们所处的这个智能感知时代。对这一技术领域的深入理解与持续探索，将是我们在未来科技浪潮中把握机遇、引领创新的关键所在。

评分☆☆☆☆☆

这本关于“自动检测技术”的第二版，老实说，给我的感觉非常扎实，就像是给一个刚入行的新手准备的入门指南，但同时又不失深度，能让那些已经有一定基础的工程师也找到新的启发。我印象最深的是它在传感器原理那一块的处理，没有那种干巴巴的公式堆砌，而是通过大量的实际案例来解释背后的物理机制。比如，它对光学传感器的讲解，不仅仅停留在光电效应上，而是深入到了不同光照条件下噪声的抑制方法，这点非常实用。再者，数据处理和信号滤波这一章，我感觉作者下了很大功夫，各种数字滤波算法的对比分析做得非常透彻，清晰地指出了每种算法在实时性和准确性之间的权衡。我记得有一节专门讲了模糊逻辑在故障诊断中的应用，用一种非常直观的方式阐述了如何将专家经验量化到算法中，而不是一味地依赖纯粹的数学模型，这对于我们这种需要兼顾理论和现场操作的工程师来说，简直是福音。整体来说，这本书的结构安排非常合理，逻辑链条清晰，阅读体验流畅，让人感觉每翻一页都能有所收获，是对整个自动化控制领域的一次系统性梳理。

评分☆☆☆☆☆

我是一个比较偏向于实践操作的人，所以对于那些纯理论的书籍，我往往只能读个大概。但这本《自动检测技术（第2版）》的叙述风格非常“接地气”，虽然技术细节很多，但作者总是能将复杂的概念与实际的工业场景联系起来。比如，在讲解金属疲劳检测时，它不仅介绍了超声波的原理，还配上了实际探头在不同介质耦合状态下的波形图谱，这让我立刻就能在脑海中构建出现场操作的画面。还有，书中对于环境温度、湿度等干扰因素对高精度测量影响的量化模型，非常细致，这在很多其他教材中是会被一带而过的。它真正教会了我如何去“控制误差源”，而不是仅仅“修正误差值”。我甚至觉得这本书的排版和图表设计都经过了深思熟虑，那些关键的公式和流程图都被放置在最容易被注意到的位置，极大地提高了学习效率。这是一本真正做到了将学术深度转化为工程实践指导的书籍。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我买这本书的时候，主要还是冲着它的“第二版”这个名头去的，希望能看到一些更新的内容来补充我之前旧版知识体系中的空白。不得不说，这版确实没有让我失望，特别是在网络化和智能化这块的跟进速度非常快。它详细介绍了几种主流的工业物联网（IIoT）协议在检测数据传输中的应用和优化，这对于我们目前正在推进的智能工厂项目来说，简直是雪中送炭。以前我们总是头疼于海量传感器数据如何高效、安全地上传到云端，这本书里给出的几种基于边缘计算的预处理方案，直接解决了我们在延迟和带宽上的痛点。另外，关于嵌入式系统在检测前端的应用，书中对低功耗设计和实时操作系统（RTOS）的选择标准分析得极其精辟，直接可以作为我们选型硬件时的参考手册。这本书的实用性极强，它的价值不在于发表了多少新理论，而在于它能指导我们如何利用现有和新兴的技术工具，去构建更可靠、更智能的检测平台。

评分☆☆☆☆☆

这本书在探讨检测系统的鲁棒性方面，达到了一个令人信服的高度。我特别喜欢其中关于系统级容错设计的部分，它把传统的硬件冗余和现代的软件逻辑判断结合起来，提供了一种更为经济且高效的保障手段。它不只是简单地罗列了各种“好”的做法，而是深入剖析了每种设计决策背后的成本效益分析——这一点对于任何一个项目负责人来说都至关重要。例如，在讨论传感器漂移问题时，它给出了好几种基于统计过程控制（SPC）的在线漂移补偿算法，并详细对比了它们在不同数据分布下的收敛速度和资源消耗。这种全面且务实的分析，让我对如何构建一个“可以放心交给生产线长期运行”的自动化检测系统，有了更清晰的蓝图。总而言之，它不仅仅是一本技术参考书，更像是一本资深架构师给出的、关于如何构建可持续高性能检测系统的“经验总结录”。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得市面上关于“自动检测”的书籍，要么过于偏重理论的晦涩难懂，要么就是流于表面的介绍，缺乏深度和前沿性。然而，这本第二版在平衡这两者方面做得相当出色。尤其是在前沿技术的引入上，它没有简单地罗列最新的概念，而是将新兴的机器视觉与传统的电磁感应检测技术进行了交叉对比分析，这种跨领域的融合视角，让我耳目一新。我个人非常欣赏它在可靠性分析方面的论述，它不仅仅是告诉我们如何设计一个检测系统，更重要的是，它教我们如何预估这个系统在长期运行中可能出现的失效模式，并提供了相应的冗余设计和自校准策略的探讨。书中那些关于时间序列分析和非线性系统辨识的章节，虽然初看有点挑战性，但一旦配合书中的图示和软件仿真结果来看，那些复杂的数学模型瞬间变得具体可感了。它没有回避复杂性，而是选择用最清晰的路径去引导读者攻克这些难关，这种教学态度是值得称赞的。读完之后，感觉自己对“检测”的理解从“测量数值”提升到了“理解被测对象的状态”的层面。