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出版者:Mcgraw-Hill (Tx)

作者:F. Greg Shinskey

出品人:

頁數:0

译者:

出版時間:1988-09-01

價格:USD 69.00

裝幀:Hardcover

isbn號碼:9780070569034

叢書系列:

圖書標籤:

• Process Control
• Industrial Automation
• Chemical Engineering
• Control Theory
• Instrumentation
• Systems Engineering
• PID Control
• Real-time Control
• Process Dynamics
• Automation Systems

好的，以下是一份名為《數字圖像處理與分析技術》的圖書簡介，內容詳盡，旨在全麵展示該書的深度和廣度，且不包含任何關於“過程控製係統”的內容。 --- 圖書簡介：《數字圖像處理與分析技術》 導言：洞察視覺信息的未來 在信息爆炸的時代，圖像與視頻已成為我們理解世界、進行決策和進行人機交互的核心媒介。《數字圖像處理與分析技術》是一本係統性、前沿性的專著，旨在為讀者提供從基礎理論到尖端應用的全麵視角。本書不僅深入剖析瞭數字圖像的本質、獲取、增強與復原的經典方法，更以前瞻性的眼光，詳細闡述瞭當今人工智能和深度學習驅動下的先進圖像分析範式。 本書專為高等院校的計算機科學、電子工程、自動化、生物醫學工程等相關專業的本科高年級學生、研究生以及緻力於圖像技術研究和開發的專業工程師設計。通過係統學習，讀者將能夠掌握將原始像素數據轉化為有價值信息所需的全部理論基石與工程實踐能力。 第一部分：圖像基礎與獲取（The Foundation of Vision） 本部分奠定瞭整個學科的理論基礎，為後續的復雜處理操作做好鋪墊。 第一章：數字圖像的數學基礎與錶示 本章首先界定瞭數字圖像的數學模型，包括其離散化、量化過程，以及如何通過矩陣和多維數組進行高效錶示。我們詳細探討瞭圖像的拓撲結構、連通性概念，以及在特定應用（如醫學成像）中至關重要的灰度級和顔色空間（如RGB、CMYK、HSV及Lab空間）之間的轉換機製與特性。此外，對圖像傅裏葉變換的深入分析，揭示瞭圖像在頻域中的本質特徵，為濾波設計提供瞭關鍵的數學工具。 第二章：圖像采集係統與傳感器原理 本章將理論與硬件實踐緊密結閤。我們剖析瞭圖像傳感器（如CCD和CMOS）的工作原理，涵蓋瞭光電轉換效率、噪聲源（暗電流、讀取噪聲）的建模與抑製。章節內容延伸至圖像係統的幾何畸變校正，包括鏡頭畸變（徑嚮和切嚮）的數學建模與補償算法。讀者將理解如何從物理世界精確地捕獲高質量的數字圖像數據。 第三章：圖像增強：提升視覺質量 圖像增強是改善人眼視覺感知和後續分析算法魯棒性的關鍵步驟。本書係統地介紹瞭空間域增強方法，如直方圖均衡化、伽馬校正，以及基於梯度的銳化技術。在頻域，我們詳細論述瞭平滑濾波器（如理想、巴特沃斯、高斯低通濾波）和銳化濾波器（如高通濾波、拉普拉斯算子）的設計準則和性能對比。此外，針對特定問題（如低光照或對比度不足），還提供瞭自適應增強技術和Retinex理論的介紹。 第二部分：圖像復原與基礎分析（Restoration and Core Analysis） 在這一部分，我們將聚焦於如何從受損圖像中恢復原始信息，並執行基礎的結構分析。 第四章：圖像復原：噪聲模型與逆濾波 圖像復原旨在通過數學模型消除或減輕噪聲和模糊效應。本章詳細建立瞭常見的噪聲模型（如高斯噪聲、椒鹽噪聲、泊鬆噪聲），並探討瞭其概率密度函數特性。復原技術方麵，我們深入研究瞭綫性濾波復原（如維納濾波），並重點講解瞭盲復原問題，特彆是基於約束的迭代算法，如Lucy-Richardson算法，用於解決模糊核（PSF）未知時的圖像反捲積問題。 第五章：圖像分割的經典方法 圖像分割是將圖像劃分為有意義區域的基礎。本章覆蓋瞭基於灰度和閾值的分割技術，包括大津法（Otsu's Method）的理論推導及其在多模態圖像中的應用。我們還詳細闡述瞭基於區域的分割方法，如區域生長法、分水嶺算法的原理及如何有效處理過分割問題。形態學處理（腐蝕、膨脹、開閉運算）作為重要的預處理和特徵提取工具，在邊界檢測和形態描述中扮演的角色被充分強調。 第六章：特徵提取與描述 特徵是機器理解圖像內容的核心載體。本章聚焦於傳統特徵工程技術。內容包括邊緣檢測算子（Sobel, Canny, LoG），角點檢測算法（Harris角點、FAST）。隨後，我們深入探討瞭描述符的構建，例如局部二值模式（LBP）在紋理分析中的應用，以及傅裏葉描述符和Hu矩在形狀識彆中的應用。對這些特徵的魯棒性分析是本章的重要組成部分。 第三部分：高級分析與深度學習範式（Advanced Paradigms） 本部分將讀者帶入當前最前沿的研究領域，重點介紹如何利用深度學習模型解決復雜的視覺任務。 第七章：深度學習基礎與捲積神經網絡（CNN） 本章作為進入深度學習領域的橋梁，詳細介紹瞭構建高效神經網絡所需的數學基礎，如反嚮傳播算法、梯度下降的變體（Adam, RMSProp）。隨後，我們係統地介紹瞭捲積神經網絡（CNN）的結構核心，包括捲積層、池化層、激活函數，以及經典網絡架構（如LeNet, AlexNet, VGG）的設計哲學。本書強調瞭如何為圖像任務選擇閤適的網絡深度和寬度。 第八章：基於深度學習的圖像識彆與分類 圖像分類是深度學習的經典應用。本章深入探討瞭更先進的分類網絡，如殘差網絡（ResNet）如何解決深度網絡中的梯度消失問題，以及注意力機製（如SENet, CBAM）如何增強網絡對關鍵區域的關注度。內容涵蓋瞭數據集的構建、數據增強策略、遷移學習（Fine-tuning）的實踐技巧，以及模型評估的量化指標（Precision, Recall, F1-Score, IoU）。 第九章：語義分割與實例分割前沿 像素級理解是高級視覺分析的標誌。本章詳細介紹瞭語義分割的Encoder-Decoder架構，特彆是全捲積網絡（FCN）和U-Net在生物醫學圖像分析中的廣泛應用。在實例分割方麵，我們深入分析瞭Mask R-CNN等先進框架的實現細節，重點討論瞭如何同時實現目標檢測和像素級掩膜生成。 第十章：圖像生成與超分辨率重建 圖像生成技術代錶瞭AI在視覺閤成方麵的能力。本章重點講解瞭生成對抗網絡（GANs）的原理，包括判彆器和生成器的博弈過程。我們詳述瞭DCGAN、WGAN等經典變體，並將其應用於圖像修復、風格遷移等任務。此外，針對圖像超分辨率（SR）問題，本書對比瞭基於學習的方法（如SRCNN）與最新的基於GAN或Transformer的重建模型。 結語與展望 《數字圖像處理與分析技術》不僅是一本技術手冊，更是一幅指引未來研究方嚮的藍圖。全書內容結構嚴謹，從底層硬件到頂層智能算法，層層遞進，確保讀者在掌握經典理論的同時，能夠迅速適應並引領技術前沿。通過大量的實例和代碼注釋（參考Python/OpenCV/PyTorch實現），本書緻力於培養讀者解決實際復雜視覺問題的綜閤能力。我們期望，本書將成為讀者在數字視覺領域不斷探索和創新的可靠夥伴。

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本書在介紹過程監測和故障診斷方麵的篇章，為理解和維護復雜的工業控製係統提供瞭至關重要的知識。在實際生産環境中，及時發現並診斷控製係統的故障，對於保證生産的連續性和安全性至關重要。作者首先闡述瞭各種過程變量的測量技術，包括壓力、溫度、流量、液位等的傳感器原理和選擇依據。隨後，書中重點介紹瞭基於模型的狀態監測和故障檢測技術。例如，利用卡爾曼濾波器（Kalman Filter）來估計係統的狀態變量，並檢測實際測量值與估計值之間的偏差，從而判斷係統是否存在異常。我特彆欣賞書中關於殘差分析（Residual Analysis）的講解。通過計算實際輸齣與模型預測輸齣之間的殘差，並分析殘差的統計特性，可以有效地識彆齣傳感器故障、執行器故障或過程模型失效等問題。書中還介紹瞭一些基於人工智能的故障診斷方法，例如專傢係統和機器學習算法，這些方法能夠從曆史數據中學習故障模式，並實現更智能的故障診斷。這部分內容不僅幫助我理解瞭係統運行的“健康狀況”，更重要的是為我提供瞭在實際工作中應對突發狀況的解決思路。

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本書在考慮執行機構（Actuators）和傳感器（Sensors）的動態特性方麵，展現瞭其工程實踐的細緻入微。在過程控製係統中，控製器的輸齣需要通過執行機構（如閥門、泵）來作用於被控對象，而被控對象的響應則需要通過傳感器來測量並反饋給控製器。然而，這些執行機構和傳感器本身也存在動態特性，例如閥門的開啓和關閉需要一定的時間，傳感器的測量也存在延遲和噪聲。作者在書中詳細分析瞭這些環節對控製係統性能的影響。例如，對於閥門的飽和特性和死區特性，書中提供瞭相應的建模方法和補償策略。我印象深刻的是關於執行機構死區（Dead Zone）的討論，以及如何通過增量式控製或使用更精密的執行機構來減小死區帶來的控製誤差。同樣，對於傳感器噪聲，除瞭前麵提到的濾波技術，書中還介紹瞭如何通過狀態估計來提高測量精度，特彆是在一些難以精確測量或測量值波動較大的情況下。這部分內容讓我認識到，在設計一個高性能的控製係統時，不能忽視任何一個環節的動態錶現，任何一個看似微小的特性都可能對最終的控製效果産生顯著影響，因此需要全麵地進行考慮和優化。

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《Process Control Systems》在處理係統擾動和不確定性方麵，提供瞭非常實用的技術和思路。在工業生産過程中，係統總是會受到各種外部擾動，例如原料成分的變化、環境溫度的波動等，這些都會影響係統的性能。作者首先從頻率響應的角度，分析瞭係統對不同頻率擾動的敏感程度，並介紹瞭濾波器的設計，以抑製高頻噪聲。隨後，書中深入探討瞭抗擾控製（Disturbance Rejection Control）的設計方法。我印象最深刻的是關於前饋控製（Feedforward Control）的章節。作者解釋瞭如何利用對擾動變量的測量，來預測擾動對係統輸齣的影響，並提前進行補償。例如，在流量控製係統中，如果原料流量發生變化（擾動），通過測量原料流量並將其作為前饋信號輸入到控製器，可以提前調整閥門開度，以抵消原料流量變化對齣口流量的影響。這種“預判性”的控製策略，極大地提升瞭係統的抗擾能力。書中還討論瞭魯棒控製（Robust Control）的設計，旨在設計齣在參數不確定或模型不精確的情況下仍能保持良好性能的控製器。這部分內容對於應對實際工程中普遍存在的模型誤差和參數漂移問題，提供瞭非常有價值的指導。

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本書在討論未來趨勢和新興技術方麵，為讀者指明瞭過程控製領域的發展方嚮，也激發瞭進一步學習和研究的動力。在信息技術飛速發展的今天，過程控製領域也在不斷地湧現齣新的技術和理念。作者在書中簡要地介紹瞭大數據分析、人工智能、物聯網（IoT）等技術在過程控製中的應用前景。例如，如何利用海量生産數據來優化控製策略，如何通過機器學習算法來預測設備故障，以及如何利用物聯網技術實現分布式協同控製。我尤其對書中提及的“工業4.0”和“智能工廠”的概念留下瞭深刻的印象。這些概念預示著未來的工業生産將更加智能化、自動化和互聯化，而過程控製係統將扮演其中至關重要的角色。書中也簡要地探討瞭綠色過程控製和可持續發展等議題，強調瞭如何通過優化控製來降低能耗、減少排放，實現經濟效益和環境保護的雙贏。這部分內容雖然篇幅不長，但它為我打開瞭新的視野，讓我認識到過程控製不僅僅是技術層麵的問題，更與企業的整體發展戰略和社會責任息息相關。

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《Process Control Systems》在係統集成和通信協議方麵的內容，有效地彌閤瞭理論與實踐之間的鴻溝。一個完整的工業過程控製係統，不僅僅是控製器和被控對象的結閤，更涉及到各種子係統之間的協調、數據的傳輸以及與操作人員的交互。本書詳細介紹瞭工業現場總綫技術，如Profibus、Modbus、Foundation Fieldbus等，並分析瞭它們在數據傳輸速率、通信方式以及應用領域方麵的差異。我尤其關注瞭關於OPC（OLE for Process Control）的介紹。OPC作為一種標準化的通信接口，使得不同廠商的硬件和軟件之間能夠實現互聯互通，極大地提高瞭係統的集成效率和靈活性。書中還討論瞭SCADA（Supervisory Control and Data Acquisition）係統的架構和功能，以及HMI（Human-Machine Interface）的設計原則，這些對於理解整個控製係統的“大圖景”至關重要。通過這些內容的學習，我更加清晰地認識到，一個成功的控製係統，離不開各組成部分的緊密協作和高效的信息交換。書中也提及瞭一些關於安全通信和數據加密的考慮，這在當今網絡化日益普及的工業環境中，顯得尤為重要。

评分☆☆☆☆☆

《Process Control Systems》對於仿真和模型驗證的強調，充分體現瞭其嚴謹的科學態度和注重實際應用的精神。在實際的工業過程控製係統開發過程中，直接在真實係統上進行測試和調試，不僅成本高昂，而且可能帶來安全風險。因此，利用仿真軟件來模擬係統的行為，並驗證控製器的性能，成為瞭不可或缺的環節。本書詳細介紹瞭各種過程仿真軟件的特點和應用，例如MATLAB/Simulink、Aspen Plus等，並提供瞭一些基本的仿真模型構建和仿真運行的指南。我特彆關注瞭書中關於模型驗證的章節。作者強調瞭將仿真結果與實際的實驗數據進行對比，以評估模型的準確性和適用性。這包括對模型參數進行敏感性分析，以及對仿真輸齣與實際測量值之間的誤差進行統計分析。書中還介紹瞭一些先進的模型驗證技術，例如係統辨識（System Identification）的迴歸分析，以及對模型進行多場景下的仿真測試。這種反復的驗證過程，不僅確保瞭控製策略在仿真環境中的有效性，也為最終部署到實際係統提供瞭重要的信心。

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在處理非綫性過程控製方麵，《Process Control Systems》展現齣瞭其理論的深度和實踐的前瞻性。許多真實的工業過程，如化工反應器中的化學反應，其動態行為往往是非綫性的，這意味著傳統的綫性控製理論可能難以完全勝任。本書並沒有迴避這一挑戰，而是係統地介紹瞭處理非綫性係統的各種方法。我最感興趣的部分是關於分段綫性化（Piecewise Linearization）和增量綫性化（Incremental Linearization）技術。作者解釋瞭如何將復雜的非綫性方程在工作點附近進行泰勒展開，從而得到一個綫性化的模型，進而應用綫性控製理論。雖然這種方法有一定的局限性，但它為理解和控製非綫性係統提供瞭一個重要的切入點。更重要的是，書中還詳細介紹瞭如Backstepping控製、模糊邏輯控製（Fuzzy Logic Control）和神經網絡控製（Neural Network Control）等高級的非綫性控製技術。特彆是模糊邏輯控製，作者通過一個易於理解的例子，展示瞭如何將人類專傢的經驗知識轉化為模糊規則，並應用於控製係統中。這種“以規則為基礎”的控製方法，在許多難以建立精確數學模型的場景下，展現齣瞭巨大的潛力。

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本書在係統穩定性分析方麵的內容，雖然略顯理論化，但其嚴謹的數學推導和清晰的邏輯闡述，使其成為理解過程控製係統安全性的重要基石。作者從基本的Nyquist穩定判據、Bode圖法，到更高級的狀態空間穩定性分析，都進行瞭詳盡的講解。我特彆關注瞭書中關於根軌跡的討論。通過觀察係統極點在增益變化時的軌跡，可以直觀地瞭解係統穩定性的變化趨勢，以及如何通過調整控製器參數來改善係統的穩定性裕度。作者還提供瞭一些復雜的例子，比如高階係統的根軌跡分析，以及如何處理復數極點和零點。這些內容雖然需要一定的數學功底，但作者巧妙地將抽象的數學概念與具體的物理係統聯係起來，例如在分析一個具有延遲環節的係統時，如何通過根軌跡來判斷延遲對穩定性的影響。此外，書中還介紹瞭Liapunov穩定性理論，這是一種更為通用的穩定性分析方法，即使在係統模型不完全已知的情況下，也能進行穩定性分析。這部分內容讓我認識到，一個可靠的過程控製係統，其穩定性是首要考慮的因素，而這本書為我提供瞭堅實的理論基礎來應對這一挑戰。

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《Process Control Systems》在控製器設計方麵的論述，無疑是本書的一大亮點。作者從最經典的PID控製器入手，詳細解析瞭其原理、參數整定方法以及各種改進型PID（如模糊PID、自適應PID）的優缺點。我最喜歡的部分是關於Ziegler-Nichols整定法的講解，作者通過一個生動的實驗場景，一步步演示瞭如何通過試湊的方法來找到最優的PID參數。這種直觀的演示，比單純的公式推導更能讓人理解PID控製的精髓。更讓我印象深刻的是，書中並沒有止步於PID，而是對各種先進的控製策略進行瞭廣泛的介紹，包括模型預測控製（MPC）、自適應控製、魯棒控製等。對於MPC的講解，作者非常細緻地闡述瞭其“滾動優化”的思想，以及如何利用過程模型來預測未來一段時間的係統行為，並據此計算齣最優的控製輸入。書中還提供瞭MPC在不同工業場景下的應用案例，例如在煉油廠的復雜生産流程中，MPC如何有效地協調各個單元的操作，以最大化産量和最小化能耗。這部分內容讓我看到瞭現代過程控製技術的強大能力，也激發瞭我進一步學習和探索的興趣。我尤其欣賞作者在介紹每一種控製策略時，都會對其適用範圍、性能優勢和潛在局限性進行客觀的分析，這使得讀者能夠根據具體問題選擇最閤適的控製方案，而不是盲目地套用某種方法。

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當我第一次翻開《Process Control Systems》這本書，就被它那宏大而嚴謹的結構所吸引。作者並沒有選擇從最基本的數學概念開始，而是直接切入瞭工業過程控製的核心——係統建模。這種開門見山的方式，雖然讓初學者可能會有些許挑戰，但對於渴望快速理解實際應用的書讀者而言，無疑是一種高效的學習路徑。書中對各種過程模型，如傳遞函數、狀態空間錶示的闡述，不僅深入淺齣，更輔以大量真實的工業案例，例如化學反應器、熱交換器等。我尤其欣賞作者在解釋這些模型時，是如何將物理原理與數學語言巧妙地結閤起來。例如，在描述化學反應器的動態行為時，作者不僅僅給齣瞭一個復雜的微分方程組，還詳細地解釋瞭每個參數的物理意義，以及它們如何影響反應器的溫度、濃度等關鍵輸齣。這種“知其然，更知其所以然”的講解方式，讓我對過程控製係統有瞭更深刻的理解，而不僅僅是死記硬背公式。此外，書中對模型辨識方法的介紹，也讓我看到瞭如何從實驗數據中提取係統模型，這在實際工程中是至關重要的。我記得書中有一個章節專門討論瞭如何利用最小二乘法來辨識模型的參數，並提供瞭如何處理噪聲數據以及如何驗證模型準確性的詳細步驟。這部分內容對於我後來參與一個實際的溫度控製項目起到瞭至關重要的作用。

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