自动检测技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:西安电子科技大学出版社

作者:何金田

出品人:

页数:334

译者:

出版时间:2006-12

价格:26.00元

装帧:

isbn号码:9787560617510

丛书系列:

图书标签:

• 自动检测
• 缺陷检测
• 图像处理
• 机器视觉
• 工业检测
• 质量控制
• 深度学习
• 模式识别
• 人工智能
• 自动化

好的，这是一本关于“智能制造中的先进传感器与数据融合”的图书简介，内容与“自动检测技术”这一主题相关，但侧重于更前沿和综合的应用层面，避免直接涉及“自动检测技术”这一传统术语，以确保内容独立且详细。 --- 图书名称：智能制造中的先进传感器与数据融合 内容简介 在当前工业4.0浪潮的推动下，制造业正经历一场深刻的变革。传统工厂的自动化升级已进入了以“智能化”和“自适应”为核心的新阶段。要实现真正的智能制造，关键在于如何实时、准确地感知物理世界，并将这些海量的、多源异构的数据转化为可执行的决策信息。本书《智能制造中的先进传感器与数据融合》正是聚焦于这一核心环节，为工程师、研究人员和技术决策者提供了一套系统化、前瞻性的知识体系。 本书并非简单地罗列各类传感器的技术参数，而是深入探讨了如何将先进感知技术与复杂数据处理算法相结合，构建起一个高效、鲁棒的工业信息感知层。全书内容力求从底层物理原理出发，贯穿至系统级的应用集成，旨在培养读者从“数据采集”到“智能决策”的完整工程思维。 第一部分：新一代工业感知技术基础 本部分首先为读者构建了现代智能工厂对感知系统的新要求。我们不再满足于单一维度的测量，而是需要集成化的、具备预警能力的“智能触角”。 1. 跨越式发展的传感器技术： 本书详细剖析了当前主流工业传感器领域的技术前沿。重点介绍了高精度光纤传感器（如分布式光纤传感系统在结构健康监测中的应用）、固态激光雷达（LiDAR）在复杂环境下的三维重建能力、高频超声波传感器在非接触式物料处理中的表现，以及MEMS/NEMS技术如何使得传感器向小型化、低功耗方向发展。特别地，我们引入了基于量子隧穿效应的纳米传感器概念，展望其在极端环境下的潜能。 2. 智能材料与环境感知： 智能制造不仅仅依赖电子元件，材料本身也需要具备感知能力。本章深入探讨了压电材料、形状记忆合金（SMA）等智能材料在执行器与传感器一体化系统中的应用。同时，针对恶劣工业环境，本书阐述了抗干扰的电磁兼容性设计以及高可靠性封装技术，确保数据采集的连续性与准确性。 3. 非接触式测量与成像系统： 在高速生产线上，非接触式测量是效率的保障。本书详细解析了高分辨率热成像技术（用于温度异常预警和材料缺陷分析）、机器视觉系统中深度学习算法在目标识别与缺陷分类中的最新进展，以及太赫兹（THz）成像技术在穿透性检测方面的潜力。 第二部分：多源异构数据的有效融合 现代工业场景中，数据来源多样，标准不一，如何将这些“孤岛数据”汇聚成统一的“信息流”是实现智能化的核心挑战。 1. 数据采集与预处理的挑战： 本部分首先梳理了工业物联网（IIoT）环境中数据采集的时序同步、带宽限制与数据噪声问题。我们重点介绍了边缘计算（Edge Computing）在数据清洗、特征提取和实时反馈中的作用，强调将计算能力推向数据源头的必要性。 2. 经典与现代数据融合理论： 本书系统性地回顾了卡尔曼滤波（Kalman Filter）及其扩展形式（EKF, UKF）在动态系统状态估计中的经典应用。在此基础上，我们引入了面向高维、非线性系统的基于证据理论（Dempster-Shafer Theory）的信任度评估方法，以及粒子滤波（Particle Filter）在复杂不确定性环境下的鲁棒估计。 3. 深度学习在特征级融合中的应用： 面向海量非结构化数据（如图像、振动波形），本书重点介绍了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）/Transformer结构如何从原始数据中自动学习出高阶特征，并将这些跨模态特征进行有效融合，以提升对设备故障的早期诊断能力。例如，如何融合振动频谱特征、声发射信号和实时功耗数据，构建更精准的预测模型。 第三部分：面向决策与控制的应用实践 感知与融合的最终目标是优化控制和提升决策质量。本部分将理论与实际工程应用紧密结合。 1. 资产健康管理（AHM）的感知架构： 本书构建了一个完整的AHM感知框架。从振动、声学、热场等多传感器信息的实时采集，到融合算法对潜在故障模式的识别，再到基于时间序列预测的剩余使用寿命（RUL）评估。特别关注了“数字孪生体”的构建过程中，感知层如何提供高保真度的实时反馈数据。 2. 闭环自适应控制系统的构建： 智能制造的未来在于自主性。本章讨论了如何利用融合后的高精度状态估计结果，驱动模型预测控制（MPC）系统，实现对生产过程变量的精确、提前干预。我们分析了传感器失效或数据漂移时，融合系统如何通过冗余校验和不确定性量化，保证控制指令的安全性。 3. 工业安全与环境监控的集成方案： 最后，本书扩展到对作业环境的整体感知。探讨了气体泄漏检测系统、人员定位与轨迹跟踪（结合UWB和视觉技术）如何在同一数据融合平台上协同工作，以构建一个全方位的、主动式的安全保障体系。 --- 目标读者 本书适合于从事高端装备研发、自动化系统集成、工业大数据分析的工程师；机械、电子、控制、计算机科学等相关专业的研究生及高年级本科生；以及致力于推动传统制造业向智能化转型的技术管理者。阅读本书，将使您掌握将多维度工业数据转化为核心竞争力的关键技术路径。

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我得说，《自动检测技术》这本书的内容相当有深度，而且非常具有前瞻性。它不仅仅局限于介绍现有的技术，更是对未来的发展趋势进行了深入的探讨。例如，书中关于“边缘计算”在自动检测中的应用，让我耳目一新。它提出了如何在传感器端就进行部分数据处理和分析，从而减轻云端压力，提高实时性。这对于一些对时延要求极高的应用场景，比如自动驾驶，有着重要的意义。我非常欣赏作者在分析技术时所持的批判性思维，他会详细列举各种技术的优缺点，并分析它们适用的边界条件。这避免了读者对某项技术产生片面的理解。书中的一些章节，比如关于“多模态检测”的讨论，让我看到了不同类型检测技术融合的可能性，比如将图像信息与声学信息结合起来，能够更全面、更准确地识别目标。这就像是给机器装上了“火眼金睛”和“顺风耳”。而且，作者在引用参考文献时也非常严谨，大量的学术论文和研究报告被提及，这保证了书中内容的权威性和可靠性。对我来说，这本书的价值不仅在于知识的获取，更在于它能激发我对技术创新的思考。

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《自动检测技术》这本书，对于任何一个对自动化和智能化感兴趣的人来说，都绝对是一份宝藏。我之所以这么说，是因为它非常注重理论与实践的结合。书中的每一个技术点，作者都会尽力去追溯其产生的背景和发展脉络，让我们理解“为什么”要这样做，而不仅仅是“怎么做”。我尤其喜欢关于“鲁棒性检测”的讨论，它探讨了如何在复杂多变的环境下，保证检测系统的稳定性和准确性，这在实际工程应用中至关重要。书中提供了一些非常实用的工程化建议，例如如何优化算法以提高计算效率，如何设计测试用例以充分验证系统的性能，以及如何进行系统的部署和维护。这些细节的处理，让这本书的实用价值大大提升。而且，作者在讲解过程中，并没有回避技术上的挑战和难点，相反，他会详细分析这些挑战，并提出可能的解决方案。这对于我来说，是一种很好的学习方式，让我能够看到技术的成熟和完善并非一蹴而就。书中的一些高级章节，比如关于“自适应检测”和“联邦学习”在检测领域的应用，更是让我对自动检测技术的未来充满了期待。这本书，无疑是为那些渴望深入了解自动检测技术，并希望将其应用于实际项目中的读者量身打造的。

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拿到《自动检测技术》这本书，我抱着试试看的心态开始阅读，没想到它竟然如此深入人心。作者在开篇就为我们勾勒了一个宏大的图景，描绘了自动化检测技术如何渗透到我们生活的方方面面，从工业生产线上的精密测量，到城市交通的智能监控，再到医疗健康领域的辅助诊断，无处不在。书中对不同类型传感器的原理和应用进行了详尽的阐述，比如光学传感器、声学传感器、电磁传感器等等，每一种都配有精美的图示和详细的说明，让我这个非专业人士也能大致理解其工作机制。我尤其欣赏作者在讲解过程中的逻辑性，他总能层层递进，将复杂的概念分解成易于理解的部分。例如，在讨论机器视觉检测时，他不仅介绍了图像采集和预处理技术，还深入讲解了特征提取、模式识别等核心算法，并且提供了多种实现方法的对比分析，帮助读者选择最适合特定场景的技术方案。书中的案例研究也十分精彩，每一个都详实具体，涵盖了从问题提出、技术选型、方案设计到最终效果评估的全过程，读起来非常有代入感，感觉自己也参与到了解决问题的过程中。这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的导师，引领我在自动检测的海洋中航行。

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《自动检测技术》这本书，我只能说，它真的颠覆了我之前对这个领域的认知。我原本以为这会是一本充斥着枯燥公式和晦涩理论的书籍，但事实却完全不是这样。作者的写作风格非常活泼，他用一种近乎讲故事的方式，将原本可能令人昏昏欲睡的技术知识变得生动有趣。比如，在讲解目标跟踪算法时，他引入了游戏中的角色追逐场景作为比喻，让我瞬间就抓住了算法的核心思想。更让我惊喜的是，书中不仅涵盖了理论知识，还提供了大量的实践指导。有很多代码示例，虽然我不是程序员，但我也能从这些代码片段中感受到技术的实现细节，并且书中还推荐了一些开源工具和平台，这对于想要动手实践的读者来说，简直是福音。我特别喜欢书里关于异常检测的章节，它讨论了如何在海量数据中快速有效地找出“不正常”的信号，这在金融风控、网络安全等领域有着极其重要的应用。作者对不同异常检测方法的优劣势分析非常到位，并给出了详细的算法选择指南。此外，书中还探讨了如何处理传感器噪声和数据不完整等实际问题，这些都是在理论学习中常常被忽略的细节，但它们对于系统的稳定运行至关重要。总而言之，这本书非常适合那些想要系统学习自动检测技术，并希望将其应用于实际项目中的读者。

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哇，这本《自动检测技术》真是让人眼前一亮！一开始我只是被这个名字吸引，觉得听起来就很高科技，能解决很多现实中的麻烦。翻开目录，里面各种先进的检测原理和方法，从图像识别到传感器技术，再到数据分析，简直包罗万象。尤其让我感兴趣的是关于智能制造领域应用的章节，里面详细介绍了如何利用自动化检测来提升生产效率和产品质量，感觉就像为工业4.0量身打造的指南。书里对各种算法的讲解也很清晰，虽然有些地方涉及的数学公式我需要多花点时间去理解，但作者的解释方式非常易懂，没有那种让人望而却步的枯燥感。而且，书中还穿插了不少实际案例分析，从汽车制造到电子产品，再到医疗设备，这些生动的例子让我能更直观地感受到自动检测技术在不同行业里的巨大价值。我特别喜欢书里探讨的未来发展趋势，比如人工智能和机器学习如何与自动检测技术深度融合，创造出更智能、更自主的检测系统。读完这部分，我感觉自己对未来的科技发展有了更清晰的认识，也更加期待这些技术能够真正走进我们的生活，为我们带来更美好的未来。这本书不仅技术内容扎实，更重要的是它能激发读者的思考，让人不断探索新的可能性。

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