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| 內容簡介： |
本书系统介绍了智能检测技术的理论方法及工程应用。全书分为五部分：第一部分(第1章)概述智能检测技术的基本特点及智能传感器、仪表、检测系统等，并结合机器人与智能制造案例分析发展趋势与挑战；第二部分(第2章)解析测量误差与不确定度，包括误差分类、表示与处理方法、精度概念以及不确定度的评定与合成；第三部分(第3、4章)深入讲解智能传感器的设计、标定、补偿和总线技术，并涵盖信号调理电路中的各类电桥，以及放大、转换、滤波和调制解调电路；第四部分(第5~7章)重点介绍智能检测系统的构建与设计，包括机器视觉、环境监测等系统实例，以及硬件与软件抗干扰技术和神经网络、支持向量机等智能算法；第五部分(第8~10章)探讨多传感器融合技术，包括无线传感器网络、自组网方法、多传感器数据融合算法与系统设计，以及机器视觉图像处理与实际应用。全书结构合理、内容全面，兼顾基础理论与实际应用。
本书适合智能制造及相关领域的技术人员阅读，也可作为高校智能制造工程、机械工程、机械电子工程等相关专业师生的参考书。
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| 目錄：
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第1章 绪论001
1.1检测技术概述001
1.1.1检测技术智能化发展001
1.1.2智能检测技术特点002
1.2智能检测装置003
1.2.1智能传感器003
1.2.2智能仪表004
1.2.3虚拟仪表005
1.2.4智能检测系统005
1.3智能检测技术应用006
1.3.1环境监测机器人应用006
1.3.2智能制造应用007
1.4智能检测发展与挑战007
1.4.1检测技术发展007
1.4.2智能检测研究方向009
1.4.3检测技术面临的挑战010
本章小结011
思考题011
第2章 测量误差与不确定度012
2.1测量与误差012
2.1.1测量过程012
2.1.2误差来源013
2.1.3误差分类016
2.2误差021
2.2.1误差表示021
2.2.2误差消除方法023
2.2.3数据处理统计方法026
2.3误差结果评价027
2.3.1误差与精度的区别027
2.3.2精密度028
2.3.3准确度029
2.3.4精确度029
2.4误差合成与分配030
2.4.1误差合成031
2.4.2误差分配033
2.4.3微小误差取舍准则034
2.4.4最佳测量方案确定035
2.5测量不确定度036
2.5.1测量不确定度基础036
2.5.2标准不确定度评定038
2.5.3测量不确定度合成040
2.5.4不确定度报告042
本章小结043
思考题044
第3章 智能传感器045
3.1智能传感器概述045
3.1.1智能传感器定义045
3.1.2智能传感器特性046
3.1.3智能传感器分类049
3.1.4智能传感器应用050
3.1.5智能传感器发展趋势053
3.2智能传感器设计054
3.2.1传感器性能指标055
3.2.2智能传感器硬件设计061
3.2.3智能传感器软件设计062
3.3传感器标定063
3.3.1传感器标定方法063
3.3.2静态标定063
3.3.3动态标定064
3.4传感器补偿技术064
3.4.1温度补偿065
3.4.2线性化补偿068
3.4.3饱和补偿069
3.4.4交叉敏感补偿070
3.4.5非线性补偿070
3.5传感器总线技术071
3.5.1内部总线072
3.5.2外部总线074
本章小结076
思考题077
第4章 传感器信号调理电路078
4.1信号调理电路设计078
4.1.1设计原则078
4.1.2设计步骤080
4.2测量电桥080
4.2.1直流电桥081
4.2.2交流电桥084
4.3信号放大电路086
4.3.1线性集成运算放大电路设计要求086
4.3.2典型放大电路087
4.3.3仪表放大器091
4.3.4程控增益放大器092
4.4信号转换电路095
4.4.1电压比较电路095
4.4.2U/I 转换电路099
4.4.3U/F 转换电路100
4.5信号滤波电路102
4.5.1滤波电路102
4.5.2无源滤波104
4.5.3有源滤波106
4.6信号调制与解调电路107
4.6.1振幅调制与解调电路107
4.6.2频率调制与解调电路112
4.7非线性特性的线性化115
本章小结116
思考题116
第5章 智能检测系统118
5.1智能检测系统概述118
5.2智能检测系统原理119
5.3智能检测系统组成120
5.3.1智能检测系统结构120
5.3.2智能检测系统硬件120
5.3.3智能检测系统软件121
5.4智能检测系统设计122
5.5典型智能检测系统举例123
5.5.1机器视觉智能检测系统123
5.5.2智能环境监测系统124
本章小结125
思考题125
第6章 抗干扰技术126
6.1干扰来源126
6.1.1外部干扰126
6.1.2内部干扰130
6.1.3信号传输干扰131
6.2干扰传播途径131
6.2.1静电耦合132
6.2.2磁场耦合134
6.2.3公共阻抗耦合135
6.2.4漏电流耦合136
6.3干扰形式136
6.3.1差模干扰137
6.3.2共模干扰138
6.4硬件电路抗干扰技术140
6.4.1接地技术140
6.4.2屏蔽技术143
6.4.3隔离技术144
6.4.4滤波技术146
6.5软件干扰抑制技术146
6.5.1数字滤波技术147
6.5.2冗余技术152
6.5.3软件陷阱技术153
6.5.4软件狗技术154
本章小结155
思考题155
第7章 智能检测方法157
7.1神经网络算法157
7.1.1神经网络基础157
7.1.2BP 神经网络161
7.1.3神经网络应用164
7.2支持向量机167
7.2.1支持向量机原理167
7.2.2最小二乘支持向量机171
7.2.3最小二乘支持向量机应用172
本章小结173
思考题173
第8章 无线传感器网络174
8.1无线传感器网络概述174
8.1.1无线传感器网络原理174
8.1.2无线传感器网络特点175
8.1.3传感器网络发展历程177
8.2无线传感器网络系统178
8.2.1基本结构178
8.2.2网络拓扑结构179
8.3节点181
8.3.1节点特点及类型181
8.3.2节点结构181
8.3.3节点约束条件182
8.4无线传感器网络关键技术183
8.4.1定位技术183
8.4.2时间同步技术183
8.4.3物理层技术184
8.4.4MAC 层技术185
8.4.5路由技术185
8.4.6网络拓扑控制技术188
8.4.7网络覆盖技术188
8.5无线传感器自组网189
8.6无线传感器网络设计原则及优化方法191
8.6.1设计原则191
8.6.2优化方法193
本章小结194
思考题194
第9章 多传感器数据融合技术195
9.1多传感器数据融合概述1959.1.1发展历程195
9.1.2基础知识196
9.2多传感器数据融合原理198
9.2.1基本原理198
9.2.2数据融合特点200
9.2.3关键技术200
9.3多传感器融合层次结构201
9.3.1数据层融合201
9.3.2特征层融合202
9.3.3决策层融合203
9.4数据融合算法203
9.4.1加权平均法204
9.4.2贝叶斯估计法205
9.4.3证据推理方法207
9.4.4卡尔曼滤波法208
9.4.5最优加权平均法209
9.5多传感器系统设计212
9.5.1传感器选型212
9.5.2传感器布局213
9.5.3数据采集与处理213
9.5.4数据融合算法实现213
9.6多传感器数据融合应用214
9.6.1工业环境监测214
9.6.2地图构建215
9.7数据融合发展趋势216
本章小结217
思考题217
第10章 机器视觉检测技术218
10.1机器视觉检测基本理论218
10.1.1视觉检测基本概念218
10.1.2视觉检测特点218
10.1.3机器视觉检测原理220
10.2图像颜色处理原理237
10.2.1色度237
10.2.2颜色空间237
10.2.3滤波处理240
10.2.4形态学方法240
10.3机器视觉检测应用242
10.4机器视觉水质检测案例分析244
10.4.1机器视觉水质检测原理244
10.4.2机器视觉水质检测系统245
10.4.3水质图像数据处理246
本章小结250
思考题251
参考文献252
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| 內容試閱：
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工业和信息化部、国家发展和改革委员会、教育部等七部门印发的《智能检测装备产业发展行动计划（2023—2025 年）》中明确了智能检测装备作为智能制造的核心装备，是“工业六基”的重要组成和产业基础高级化的重要领域。智能检测技术作为智能制造的核心技术之一，是稳定生产运行、保障产品质量、提升制造效率的核心手段。在我国向制造强国迈进的道路上，智能检测是加快高端制造、智能制造、绿色制造发展的重要支撑。目前，随着智能制造的发展，智能检测装备呈现快速发展趋势，智能检测技术相关领域需要大量专业人才。
智能检测技术涉及机械、电子、计算机、控制、通信等多个领域，对高等数学、物理学、电工电子学、人工智能等基础学科有较高的要求，这就决定了智能检测技术相关图书涉及的知识点多、理解难度大的特点。本书是编者经过长期思考和探索形成的，精心编排智能检测技术的内容，使读者更好地理解和掌握相关知识点。本书首先对检测技术进行概述，并讲解了测量误差与不确定度等相关内容；然后详细介绍了智能传感器与智能检测系统相关知识；最后介绍了多传感器融合相关知识。本书的特点如下。
（1）配套应用案例
本书的核心章节包括测量误差与数据处理、传感器及总线接口技术、抗干扰技术、智能检测方法、应用案例分析等。如果仅用传统知识讲解的形式展示，读者往往难以理解概念、参数与工程应用究竟有何联系。基于Altium Designer、MATLAB 软件在设计、仿真、计算方面的强大功能，在多章节中将其用于智能检测技术介绍。本书核心章节的例题均配套了Altium Designer 硬件设计、MATLAB仿真计算等内容，通过案例设计、分析，可将抽象的概念和公式用数据、图表等形式生动地展现出来。通过实例分析的学习方法更容易加深读者的理解和对知识点的掌握。
（2）大量的数据分析和图表
抽象知识点仅用语言表达不易理解，通过知识点的相关图表更容易领会。本书的图表比例较高，在编写过程中编者往往是先精心挑选和绘制图表，再围绕图表用通俗易懂的文字讲述原理，尽可能降低读者的认知负荷。
（3）由浅入深的章节组织形式
每章都附有应用案例，从基本概念、基础原理、算法、仿真到实物，由浅入深地帮助读者聚焦本章的主要内容，明确本章的学习目标，每章小结则帮助读者梳理本章的要点、内容、案例设计思路和设计步骤，强调工程实践，通过系统设计项目掌握本章重点内容，该思想贯穿本书始终，做到内容承上启下、知识融会贯通。比如学习传感器设计，要求用三维软件 SolidWorks 对电化学传感器进行结构建模和装配，用Altium Designer 设计传感器调理电路和电路仿真；学习智能检测方法时，要求仿照示例用MATLAB 程序解决算法仿真问题。学完整本书后，读者可初步掌握智能检测的基础知识和设计方法，并可通过软件进行仿真，获得较强的实践感。
本书由北方工业大学的李文副教授、刘瑛副教授主编。李杰、骆紫云、李迤博、李安妮、于卓凡、于发成、韩雅凯七位研究生参与部分内容整理，并从读者的角度提出了许多宝贵的改进建议，确保本书内容安排循序渐进、讲解深入浅出，便于读者学习和理解，在此一并表示感谢。
由于编者水平有限，书中不足之处在所难免，欢迎读者反馈，帮助我们不断完善。
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