具体描述
《自动检测与转换技术》主要介绍在工业、科研、生产、生活等领域常用传感器的基本概念、工作原理、特性参数等。书中按照不同的测量参数分类对不同的传感器进行介绍，包括温度传感器，光电传感器，磁电传感器，气体和湿度传感器、力和位置传感器、新型传感器和智能传感器。
《自动检测与转换技术》注重应用性和实用性，强调对技能的培养，适用于中等职业学校电气运行与控制专业、机电技术应用专业、电子技术应用专业等相关专业，也可作为工业领域、家电维修等相关行业维护、维修传感器的操作工人的参考用书。
智能制造中的视觉检测与误差补偿：精密加工的新范式 图书简介 本书深入探讨了现代精密制造领域中，基于先进机器视觉和智能算法的自动化检测与实时误差补偿技术。全书系统性地梳理了从基础的图像采集、目标识别，到复杂的几何形位误差分析与动态补偿策略的完整技术链条，旨在为工业界和学术界提供一套全面、实用的解决方案，以应对当前制造业对超高精度、高效率生产的严苛要求。 第一部分：精密测量的基础与挑战 本部分首先聚焦于高精度测量的基础理论与当前工业应用中的核心挑战。 第一章：现代制造中的精度需求与检测瓶颈 随着航空航天、半导体、生物医疗器械等尖端行业的快速发展，零部件的尺寸精度和形位公差要求已进入微米乃至纳米级别。传统的三坐标测量机（CMM）和固定式光学测量设备在应对高速、在线、非接触式测量的需求时，显露出明显的局限性：测量周期长、依赖专业人员操作、对环境振动敏感，以及难以对动态生产过程进行实时反馈。 本章详细分析了这些瓶颈，并引入了“过程控制”而非“事后检验”的理念转变。重点阐述了高精度测量的几个关键维度：测量不确定度的量化、系统误差源的识别与抑制、以及如何在复杂工况下保证测量的鲁棒性。 第二章：机器视觉系统的硬件选型与优化 机器视觉是实现自动化检测的核心“眼睛”。本章全面剖析了高性能视觉系统的关键组成部分： 1. 传感器技术（CCD与CMOS）： 深入比较了不同像素尺寸、帧率和量子效率的传感器在高速运动物体捕获中的性能差异。特别关注了线阵相机在超长工件（如大型风力发电机叶片、飞机结构件）扫描检测中的应用优化。 2. 光源设计与控制： 光照是影响图像质量的首要因素。本章详述了同轴光、暗场光、环形光、激光轮廓仪等多种照明技术的原理及其在不同材料表面（高反光、漫反射、透明件）缺陷检测中的适用性。提出了基于图像质量指标（如对比度、信噪比）的自适应光源强度调节算法。 3. 镜头与数据传输： 讨论了远心镜头在消除透视畸变中的关键作用，并针对大视野、高分辨率需求下的数据吞吐量问题，介绍了高速数据接口（如Camera Link HS, GigE Vision）的配置与优化策略。 第二部分：智能图像处理与特征提取 本部分着重于如何从原始图像数据中高效、准确地提取出与制造精度相关的几何和表面信息。 第三章：高鲁棒性的边缘检测与轮廓重建 在复杂背景或光照不均的实际生产环境中，精确识别工件的边界是后续尺寸计算的前提。本章超越了传统的Sobel、Canny算子，深入研究了： 1. 亚像素级边缘定位算法： 介绍了基于灰度曲率拟合和相位相关法的技术，以将空间分辨率提高到像素尺寸的十分之一甚至百分之一。 2. 三维点云的快速生成： 对于立体测量，本章详细探讨了结构光投影和激光扫描技术获取的点云数据的配准、去噪与滤波方法。重点介绍了基于RANSAC和ICP算法的高效点云配准技术，确保多视角数据的几何一致性。 第四章：缺陷特征的深度学习判别 针对传统模板匹配和阈值分割在处理多变、微小缺陷（如划痕、气泡、异物）时的不足，本章引入了深度学习模型。 1. 语义分割与实例分割： 详细讲解了U-Net、Mask R-CNN等网络结构在表面缺陷的精确定位和类别识别中的应用。强调了小样本学习和迁移学习在工业视觉中快速部署的策略。 2. 不平衡数据处理： 工业数据中“合格”样本远多于“缺陷”样本。本章探讨了焦点损失（Focal Loss）和数据增强技术在提高缺陷识别召回率方面的实战应用。 3. 可解释性AI（XAI）在质量控制中的价值： 探讨如何通过可视化技术（如Grad-CAM）来解释深度学习模型的判断依据，增强检测结果的可信度，便于工程师追溯工艺问题。 第三部分：误差的量化分析与实时补偿 这是本书的核心创新部分，将检测结果转化为可执行的制造指令，实现闭环控制。 第五章：几何偏差的参数化建模与分析 检测出的偏差必须用标准的几何参数来描述，才能与CAD模型进行对比。 1. 最小二乘法与最小包围（Min-Max）拟合： 详细对比了不同拟合准则在拟合理想基准面、圆柱、球体时的优劣，尤其是在存在测量噪声时，如何选择最符合工程实际的拟合模型。 2. 形位公差（GD&T）的数字化解算： 阐述了如何将机器视觉获取的点云数据或轮廓数据，映射到图纸要求的几何特征公差（如平面度、同轴度、垂直度）的评价标准中，实现自动化的公差带判定。 第六章：动态误差补偿的闭环控制策略 精确测量后的最终目标是修正生产过程。本章构建了从测量到执行的实时闭环系统。 1. 前馈补偿（Feedforward）： 分析了机床运动学误差、热漂移、刚性变形等规律性误差源。通过对测量数据的历史趋势分析，建立误差模型，并提前将补偿值叠加到CNC运动指令中。 2. 反馈补偿（Feedback）： 针对随机性、非周期性误差（如加工过程中刀具磨损），本章设计了高频反馈机制。讨论了如何设计低延迟的通信协议（如EtherCAT）和运动控制算法，以确保检测周期与机床的运动周期相匹配。 3. 自适应控制与强化学习应用： 探讨了利用强化学习（RL）代理，根据实时检测反馈，自动优化加工参数（如进给速度、切削深度）以维持输出精度在公差带内的前沿研究。 第四部分：系统集成与工业应用实践 本部分将前三部分的理论和算法融入实际的工业生产线。 第七章：高精度在线检测系统的集成架构 详细描述了如何构建一个稳定、可靠的工业级检测平台，包括数据采集服务器、实时分析单元（GPU/FPGA加速）、以及与PLC/CNC系统的无缝对接标准。重点讨论了系统的时间同步、数据一致性维护以及故障诊断机制。 第八章：典型应用案例分析 通过多个实际案例，展示本书所介绍技术的落地效果： 1. 曲面零件的自由曲面检测与修复： 以航空发动机叶片为例，展示如何利用激光扫描系统快速检测复杂的自由曲面，并生成数控机床可用的反向补偿刀具路径。 2. 微电子封装的精度监控： 针对半导体晶圆的对准和引脚焊接检测，展示高倍率显微成像下的亚微米级精度检测流程。 3. 增材制造（3D打印）过程的层间质量控制： 如何在打印过程中实时监测烧结层的形貌，并利用视觉反馈调整激光功率或扫描策略，以减少累积误差。 本书内容全面，技术深度适宜，既有扎实的理论基础，又不乏面向工程实践的解决方案，是从事精密制造、自动化装备研发、质量工程以及相关专业研究的工程师和研究人员的宝贵参考书。
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