智能仪器原理及应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:赵茂泰 编

出品人:

页数:359

译者:

出版时间:2009-3

价格:34.00元

装帧:

isbn号码:9787121080623

丛书系列:

图书标签:

• 智能仪器
• 传感器
• 测量技术
• 自动化
• 数据采集
• 信号处理
• 嵌入式系统
• 工业控制
• 仪器仪表
• 电子技术

《现代光学测量技术概论》 内容简介： 《现代光学测量技术概论》旨在系统性地阐述光学测量技术在当今科学研究和工业生产中的核心地位及其发展脉络。本书深入浅出地介绍了光学测量学的基本原理、关键技术、测量仪器和典型应用，为读者提供一个全面而深入的理解框架。本书内容涵盖光学测量领域的多个重要分支，从基础的光学理论到前沿的测量方法，力求在理论深度与实践应用之间取得平衡。 第一部分：光学测量基础理论 本书首先从基础的光学原理入手，为理解复杂的光学测量技术奠定坚实的基础。 光的基本性质： 详细介绍了光的波动性与粒子性，包括光的干涉、衍射、偏振等现象，并阐述了这些光学现象是如何被巧妙地应用于测量过程中的。例如，利用光的干涉原理可以实现纳米级别的精密位移测量；利用光的衍射特性则为全息成像和衍射光学元件的设计提供了理论依据。 几何光学与物理光学： 系统梳理了几何光学中光线传播、成像等基本概念，以及物理光学中光的电磁场理论。重点讲解了透镜、反射镜等光学元件的光学特性，以及它们在构成测量仪器中的作用。例如，望远镜和显微镜的光学设计，以及其在测量中的应用，如测量距离和观察微小结构。 光与物质的相互作用： 深入探讨了光与不同物质发生相互作用的各种现象，如吸收、反射、折射、散射、荧光、磷光等。理解这些相互作用的机制，是开发基于光谱分析、荧光标记等光学测量方法的前提。本书将详细分析不同物质的光学响应特性，以及如何利用这些特性进行物质成分、浓度、结构等信息的获取。 光度学与色度学： 介绍了描述光强、光通量、照度、亮度等光度学量和颜色三要素、色坐标、色温等色度学量的基本概念和测量方法。这些概念是进行光学辐射测量、色彩分析和视觉感知研究的基础。本书将通过实例介绍各种光度计和色度计的原理和应用。 第二部分：核心光学测量技术 在此基础上，本书将聚焦于现代光学测量领域的核心技术，介绍各种先进的测量原理和方法。 干涉测量技术： 详细介绍了迈克尔逊干涉仪、马赫-曾德尔干涉仪、杨氏双缝干涉等经典干涉仪的结构、原理及应用。重点阐述了干涉测量技术在长度、角度、表面形貌、折射率等精密测量中的强大能力。同时，还将介绍相干光技术在干涉测量中的关键作用，如激光干涉。 衍射测量技术： 阐述了衍射现象在测量中的应用，包括衍射光栅的原理、衍射尺的测量机制，以及全息测量技术，如全息干涉技术在应力分析、变形测量等方面的应用。 偏振测量技术： 介绍了偏振光的基本理论，包括线偏振、圆偏振、椭圆偏振的产生与检测，以及偏振光在物质旋光性、应力分析、液晶显示等领域测量中的应用。 散射测量技术： 探讨了光的散射现象，如瑞利散射、米氏散射、拉曼散射等，并介绍了基于散射原理的测量方法，如粒子图像测速（PIV）、激光诱导荧光（LIF）、拉曼光谱等，这些技术在流体力学、环境监测、生物医学等领域有广泛应用。 光谱分析技术： 深入介绍了吸收光谱、发射光谱、反射光谱、透射光谱等多种光谱分析技术。详细讲解了各种光谱仪（如紫外-可见分光光度计、红外光谱仪、原子吸收光谱仪等）的工作原理，以及它们在物质成分分析、定量检测、化学动力学研究等方面的巨大价值。 成像与图像处理技术： 介绍了光学成像的基本原理，包括镜头成像、焦距、分辨率等。重点阐述了数字图像采集、预处理、增强、分割、识别等图像处理技术在光学测量结果分析中的关键作用。还将介绍现代成像技术，如共聚焦显微镜、三维成像等。 激光测量技术： 详细介绍了激光器的工作原理、特性及其在测量中的应用。包括激光测距、激光扫描、激光雷达（LiDAR）、激光三角测量等。重点分析了激光在提高测量精度、测量范围和测量速度方面的优势。 第三部分：光学测量仪器设计与应用 本书的第三部分将重点介绍光学测量仪器的设计原则、关键组件以及在各行各业的典型应用。 光学系统设计： 讲解了光学系统的设计原则，包括像差的控制、视场的设计、光路优化等。介绍设计不同类型光学测量仪器的基本流程和注意事项。 光学元件与材料： 概述了各种光学元件（如透镜、棱镜、滤光片、光栅等）的制造工艺、性能指标以及材料选择的重要性。 光电探测器： 介绍了各种光电探测器（如光电二极管、光电倍增管、CCD、CMOS等）的工作原理、性能参数及其在光信号检测中的应用。 仪器集成与标定： 探讨了光学测量仪器的集成过程，包括光学部件、电子部件、软件系统的协同工作。详细介绍了仪器的标定方法和质量控制，以确保测量结果的准确性和可靠性。 第四部分：光学测量技术的交叉应用与发展趋势 本书的最后部分将展望光学测量技术与其他学科的交叉融合，以及未来的发展方向。 生物医学光学测量： 介绍光学技术在疾病诊断、生物成像、药物研发等生物医学领域的应用，如光动力疗法、光学相干断层扫描（OCT）、流式细胞术等。 工业与制造领域的应用： 重点阐述光学测量技术在工业自动化、质量控制、产品检测、逆向工程等方面的应用，例如非接触式测量、表面缺陷检测、尺寸测量等。 环境监测与地球科学： 介绍光学传感器在空气质量监测、水质分析、地质勘探、遥感测量等方面的应用。 新兴光学测量技术： 探讨近年来发展迅速的新兴光学测量技术，如超快光学测量、量子光学测量、人工智能与光学测量结合等，预测其在未来科学研究和技术创新中的重要作用。 《现代光学测量技术概论》适合高等院校的本科生、研究生以及从事相关领域研究和工程的技术人员阅读。本书力求通过清晰的理论阐述、丰富的实例分析和前沿的技术介绍，帮助读者构建完整的现代光学测量知识体系，并为其在实际工作中解决问题提供有力的支持。

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坦白说，我希望这本书能提供一些关于“新一代”人机交互（HMI）在智能仪器中应用的思考。在许多高端分析仪器上，用户体验已经成为决定产品竞争力的关键因素。我关注的不仅是触摸屏的普及，而是如何利用自然语言处理（NLP）技术，让操作人员能够通过语音指令或更加直观的图形界面来配置复杂的测量流程，甚至进行初步的数据分析和报告生成。例如，书中是否探讨了专家系统在故障诊断流程中的具体实现路径，以及如何通过用户行为分析来主动推荐优化方案。我期待看到的是对认知工程学在仪器设计中的实际应用指导。然而，这本书对HMI的描述停留在非常基础的层面，缺乏对用户体验设计原则的引入，更没有涉及任何关于智能助手或增强现实（AR）技术在现场维护和操作指导中的前沿探索。它给人的感觉是，它关注的是仪器内部如何工作，却不太关心仪器如何与外部的人类用户进行有效、智能的交互。

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作为一个对精密计量和误差分析有执着追求的工程师，我原以为这本书会在“原理”部分着墨于现代误差理论的最新进展，特别是那些针对非线性系统和时变环境下的先进校准方法。我特别想知道，面对极端工作条件（如高温、强电磁干扰）时，如何利用先进的估计理论（如卡尔曼滤波的变种或粒子滤波）来实时补偿系统漂移和噪声，从而保证测量结果的溯源性和准确度。理想中，书中应该会用大量的篇幅去剖析特定智能算法（比如深度学习）在仪器模型辨识中的优势与局限性，包括它们对训练样本的依赖程度以及模型泛化能力的问题。但这本书的内容，在理论深度上显得比较浅尝辄止，它似乎更倾向于描述一个“仪器是什么”而不是“仪器是如何克服困难达到高精度的”。对于那些需要深入探究计量不确定度量化和传播的读者来说，这本书提供的支撑是远远不够的，它更像是一本面向初级技术人员的入门读物，而非专业研究的参考手册。

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我购买这本书的初衷，是想系统梳理一下当前工业4.0浪潮下，智能传感网络的发展脉络和关键技术瓶颈。我关注的重点在于，如何构建一个具备自适应、自修复能力的分布式测量系统。我希望书中能提供关于低功耗广域网（LPWAN）技术在仪器远程部署中的具体应用考量，比如LoRa或NB-IoT在海量节点数据回传时的能效优化策略，以及如何保证数据传输的实时性和可靠性。此外，对于数据安全和隐私保护，这也是智能仪器不可回避的一环，我期待看到有关硬件加密模块设计和边缘计算安全框架的论述。然而，这本书给我的感觉更像是上世纪末的教科书，里面的“应用”部分显得有些陈旧，更像是对传统数据采集系统的简单罗列，而非面向未来物联网和工业互联网的创新实践。它缺乏对新型通信协议的探讨，对云端协同计算的提及也仅仅是浮光掠影，无法满足一个致力于前沿智能制造领域研究人员的求知欲。

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我对这本书的期望，是它能成为一本跨学科的桥梁，连接电子工程、计算机科学和特定应用领域（比如环境监测或过程控制）的知识。我期待看到的是，如何将复杂的机器学习模型高效地部署到资源受限的微控制器（MCU）上，即“模型压缩”和“量化”的技术细节。例如，在便携式或手持式智能设备中，如何平衡运算速度与模型精度，选择合适的低精度计算架构，并配有相关的硬件加速方案介绍。如果能有关于FPGA或ASIC在加速特定智能算法方面的案例分享就更棒了。然而，这本书的论述风格显得非常割裂，原理部分像是纯电子学，应用部分又像是脱离了硬件的软件流程描述。两者之间缺乏有效的、基于实际硬件约束的紧密结合点，使得读者无法真正理解在资源有限的智能仪器中，如何进行系统级的优化设计。这本书更像是一本将两本独立教材生硬拼凑起来的合集，而不是一部有机统一的智能仪器专著。

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这部作品的标题听起来是那么的严谨和专业，光是“智能仪器原理及应用”几个字，就让人联想到一连串复杂的理论公式、精密的传感器技术以及前沿的算法模型。我原本是抱着极大的期望，期待能在这本书里找到关于现代测量学、自动化控制系统以及那些嵌入式智能系统中如何实现数据融合与决策制定的深度解析。我希望看到的是，如何将模糊逻辑、神经网络等人工智能技术，系统性地融入到传统的工业检测、医疗诊断乃至环境监测仪器设计之中。比如，书中能否详细剖析一下基于机器视觉的缺陷检测系统是如何从海量图像数据中快速、准确地提取特征，并实现自我优化的？或者，在生物医学领域，那些高灵敏度的生物传感器，其信号处理链条中，智能算法是如何克服噪声干扰，提升检测下限的？遗憾的是，我在这本书中并没有找到对这些核心技术难点的深入探讨，更别提那些激动人心的实际工程案例分析了。它似乎更侧重于对仪器基础结构框架的宏观介绍，而那些支撑“智能”二字的底层逻辑，仿佛被轻轻地跳过了，这让期待获得硬核技术的读者多少有些意犹未尽。

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