基本信息
书名：自动检测与转换技术
定价：32.00元
作者：罗振成,张桂枝
出版社：化学工业出版社
出版日期：2010-06-01
ISBN：9787122081797
字数：
页码：
版次：1
装帧：平装
开本：16开
商品重量：0.681kg
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本书的编写是为了满足高职、高专教学改革发展的需要，使教材更加贴近教学的实际要求。本书介绍了检测技术的基本概念、信号分析方法、常用传感器的基本工作原理和应用、虚拟仪器技术和抗干扰技术。为了方便教学，在附录中给出了常用传感器的特点和热电阻、热电偶分度表。
内容提要
本书在介绍了检测技术、信号处理技术、传感器技术基本概念的基础上，对电阻式、电容式、电感式、磁电式、光电式、热电式、数字式传感器和超声波传感器的基本工作原理、使用方法和应用作了全面的阐述，在后介绍了检测技术中常用的抗干扰措施，并对虚拟仪器技术作了简单介绍。书中理论知识以必需、够用为度，突出传感器的应用和使用方法，理论联系实际，图文并茂，易于自学，方便教学。
本书可作为高职高专院校机电类相关专业的教材，也可作为工程技术人员学习检测技术的参考书。
目录
作者介绍
文摘
序言
智能感知时代的驱动力：自动检测与转换技术深度解析 在日新月异的科技浪潮中，自动化和智能化已成为各行各业转型升级的核心引擎。其中，自动检测与转换技术以其强大的信息感知、分析和处理能力，扮演着至关重要的角色，深刻影响着现代工业、科学研究乃至日常生活。本书旨在全面深入地探讨自动检测与转换技术的原理、方法、应用及其发展趋势，为相关领域的专业人士、研究学者以及对技术前沿充满兴趣的读者提供一份详实的参考。 第一部分：自动检测技术的基础与核心 自动检测技术是实现自动化和智能化的基石，它赋予机器“观察”和“理解”世界的能力。本部分将从基本概念出发，逐步深入到各项核心技术。 检测原理与传感器技术： 自动检测的首要环节在于信息的获取。我们将详细介绍各类主流传感器的物理原理、工作机制以及其在不同应用场景下的选择考量。从光学传感器（如CCD、CMOS、激光传感器），到声学传感器（如超声波传感器、麦克风），再到电磁类传感器（如霍尔传感器、电感传感器），乃至温度、压力、湿度、化学成分等各类物理和化学量传感器，我们将逐一剖析其精髓，并探讨传感器的精度、灵敏度、响应速度、抗干扰能力等关键性能指标。此外，还将涉及微机电系统（MEMS）传感器等新兴技术，它们以微小尺寸、低功耗和集成化的优势，正在开辟新的应用疆域。 信号处理与特征提取： 传感器采集到的原始信号往往包含噪声和冗余信息，需要经过有效的信号处理才能提取出有用的特征。本部分将系统阐述信号预处理技术，包括滤波（如低通、高通、带通滤波）、降噪（如小波去噪、均值滤波）、信号放大和信号调理等。在此基础上，我们将重点介绍各种特征提取方法。针对图像信息，将涉及边缘检测（如Sobel、Canny算子）、角点检测（如Harris算子）、纹理分析（如LBP、Gabor滤波器）以及形状描述等。对于时序信号，则会深入探讨傅里叶变换、小波变换、倒谱分析以及统计特征（如均值、方差、偏度和峰度）的提取。这些特征是后续模式识别和决策的基础。 模式识别与分类： 提取出的特征信息需要通过模式识别算法进行分析和判断，从而实现对目标的识别、分类或状态评估。本部分将涵盖经典的模式识别技术，包括基于统计学的方法（如最大似然估计、贝叶斯分类器）、基于距离的方法（如K近邻算法）、基于决策树的方法（如ID3、C4.5）以及支持向量机（SVM）等。同时，我们将重点介绍近年来在自动检测领域取得显著成就的机器学习和深度学习方法。从卷积神经网络（CNN）在图像识别中的强大表现，到循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）在序列数据处理中的优势，再到 Transformer 模型在捕捉长距离依赖关系上的突破，本书将系统梳理这些先进算法的原理、结构和优化策略，并结合具体应用案例进行讲解。 数据融合技术： 在复杂的实际场景中，单一传感器的信息往往不足以做出准确的判断。数据融合技术通过整合来自多个传感器或不同类型传感器的信息，以获得比单一传感器更全面、更可靠的感知结果。本部分将介绍多传感器数据融合的层次，包括底层数据级融合、特征级融合和决策级融合。我们将探讨各种融合算法，例如加权平均法、卡尔曼滤波、贝叶斯网络以及基于证据理论（Dempster-Shafer理论）的融合方法。数据融合的应用能够显著提高系统的鲁棒性、准确性和覆盖范围。 第二部分：自动转换技术的设计与实现 自动转换技术是将自动检测所获得的信息转化为可执行指令或新形式信息的过程，是实现自动化控制和智能交互的关键。 数据表示与编码： 自动检测获得的信息需要以一种统一、高效的方式进行表示和编码，以便于后续的处理和转换。本部分将讨论不同类型数据的表示方法，例如图像的像素表示、文本的向量化表示、时序数据的序列表示等。我们将介绍常用的数据编码技术，如ASCII编码、Unicode编码、二进制编码以及针对特定领域的数据压缩算法。此外，还将触及数据标准化和归一化技术，以消除不同数据尺度带来的影响。 决策与控制算法： 基于检测结果，系统需要做出相应的决策并生成控制指令。本部分将深入研究各类决策与控制算法。对于传统的控制系统，我们将回顾PID控制器、模糊逻辑控制器等经典方法。而对于复杂的、动态变化的系统，我们将重点介绍模型预测控制（MPC）、自适应控制以及基于强化学习的控制方法。强化学习算法能够让系统通过与环境的交互学习最优的控制策略，尤其适用于难以建立精确数学模型的场景，如机器人运动控制、自动驾驶决策等。 信息转换与生成： 自动转换不仅仅是指令的生成，更包括将一种信息形式转化为另一种。本部分将探讨各种信息转换技术。例如，语音识别与自然语言处理（NLP）的结合，将人类的语言转化为机器可理解的指令或文本；图像生成与风格迁移技术，能够根据输入信息创作新的视觉内容；数据可视化技术，则将复杂的数值数据转化为直观的图形或图表，便于人类理解。我们将详细介绍这些技术的原理、常用模型（如Transformer、GANs）以及在实际中的应用。 人机交互界面设计： 自动转换技术的最终目标往往是为了实现更高效、更智能的人机交互。本部分将关注人机交互界面的设计原则与技术。从图形用户界面（GUI）的设计规范，到虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术在信息呈现和交互中的应用，再到语音交互和手势识别等自然交互方式的实现，我们将探讨如何设计出易用、高效、符合用户习惯的交互界面，从而提升用户体验，实现人与智能系统的无缝协作。 第三部分：自动检测与转换技术的应用前沿与发展趋势 本部分将聚焦于自动检测与转换技术在各个领域的具体应用，并展望其未来的发展方向。 智能制造与工业4.0： 在智能制造领域，自动检测与转换技术是实现“智能工厂”的核心要素。从生产线上的产品质量检测、设备状态监测，到生产流程的自动化调度和优化，再到柔性生产和个性化定制，都离不开强大的感知和决策能力。我们将探讨机器视觉在缺陷检测中的应用，智能传感器在设备预测性维护中的作用，以及基于AI的生产调度和供应链管理。 自动驾驶与智能交通： 自动驾驶技术是自动检测与转换技术集成应用的典范。激光雷达、摄像头、毫米波雷达等多种传感器协同工作，实现对周围环境的感知；高级驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶算法，则负责决策和车辆控制。本部分将详细分析自动驾驶中的感知、决策、规划和控制等关键技术环节，以及智能交通系统（ITS）如何利用这些技术提升交通效率和安全性。 智慧医疗与健康监测： 在医疗领域，自动检测技术在疾病诊断、医学影像分析、药物研发等方面发挥着越来越重要的作用。例如，AI辅助的医学影像诊断系统能够提高诊断效率和准确性；可穿戴设备通过对生理参数的实时监测，实现对个体健康的持续管理。我们将探讨医学影像识别、基因测序数据分析、个性化治疗方案生成等前沿应用。 机器人技术与自动化服务： 机器人是自动检测与转换技术的集成载体。从工业机器人到服务机器人，它们都需要通过传感器感知环境，通过算法进行决策和规划，并通过执行器完成相应的动作。本部分将介绍机器人的感知系统、运动控制系统、导航与定位技术，以及其在仓储物流、家庭服务、危险环境作业等领域的应用。 前沿技术展望： 展望未来，自动检测与转换技术将朝着更加智能化、泛在化、个性化和融合化的方向发展。我们将探讨量子传感技术的潜在突破、边缘计算在提升响应速度方面的优势、联邦学习在保护数据隐私方面的作用，以及人工智能与人类智能更深层次的融合。同时，也将关注该技术在环境监测、农业现代化、教育创新等新兴领域的应用前景。 本书力求通过严谨的理论阐述、翔实的案例分析和对前沿技术的深入探讨，为读者勾勒出自动检测与转换技术的全景图，并激发读者在这一充满活力的领域进行更深入的探索和创新。
这本书对于信息图表的运用达到了一个很高的水准。我见过太多技术书籍，图表不是太简单以至于信息量不足，就是过于复杂以至于根本看不懂。然而，这本书的插图设计显然经过了精心的策划和优化。那些流程图、结构示意图，线条清晰，颜色搭配专业，关键数据点标注得一目了然。特别是关于系统架构的分解图，层级分明，让人能迅速掌握整个系统的运作脉络。我特别喜欢它在对比实验结果时使用的那种多维度的可视化方法，通过叠加不同的变量曲线，读者可以直观地比较不同参数设置下的性能差异。这些高质量的视觉辅助，极大地降低了理解复杂系统的认知负荷，可以说，这些图表本身就是一种高效的教学工具，比纯文字的描述要强大得多。