自动检测技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:高等教育出版社

作者:宋文绪等编

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:17.8

装帧:平装

isbn号码:9787040098921

丛书系列:

图书标签:

• 自动检测
• 缺陷检测
• 图像处理
• 机器视觉
• 工业检测
• 质量控制
• 深度学习
• 模式识别
• 人工智能
• 自动化

《精微之眼：视觉智能的奥秘》 本书并非一本关于“自动检测技术”的书籍，而是深入探索人类视觉感知与大脑信息处理的奇妙旅程。我们每天都在利用双眼捕捉世界，但在这看似毫不费力的过程中，究竟蕴藏着多少令人惊叹的生物力学与神经科学原理？《精微之眼》将带您走进这个充满魅力的领域，揭示我们如何“看见”并理解周围的一切。 第一章：光影的语言——从物理到生理 本章将首先剖析光线如何成为我们与世界沟通的媒介。我们将从物理学角度出发，理解不同波长的光线如何穿过大气，如何被物体反射或吸收，最终汇聚到我们眼睛的焦点。随后，我们将深入生物学层面，详细介绍眼睛的构造：角膜、虹膜、瞳孔、晶状体、视网膜等各部分的功能，以及它们协同工作，将光信号转化为神经冲动的复杂过程。您将了解到感光细胞（视杆细胞和视锥细胞）的差异，它们对不同光照条件和颜色敏感度的独特机制。 第二章：视神经的编码——大脑的初解码 光信号进入视网膜后，并非直接传输到大脑，而是经过一系列复杂的编码和预处理。本章将聚焦视神经系统，解释神经信号是如何在视网膜的神经节细胞中生成的，以及这些信号如何沿着视神经束传递。我们将深入探讨视交叉的结构，理解两侧视觉信息如何在此处进行部分交叉，确保我们能够感知完整的视野。接着，我们将追随信号流，了解它们如何到达丘脑的侧膝状体，这是大脑中重要的视觉信息中转站。 第三章：皮层的盛宴——图像的深度解析 当视觉信息抵达大脑皮层，尤其是枕叶的初级视皮层（V1），真正的“看见”才开始发生。本章将详述视觉信息在大脑皮层中的处理流程。我们将探讨不同区域的功能，例如V1负责处理边缘、方向和基本形状，而其他区域则负责更高级的视觉特征提取，如颜色、运动、深度和物体识别。您将了解到“视觉通路”的两种主要分支——腹侧通路（“what”通路）和背侧通路（“where/how”通路），它们分别负责识别物体身份和理解物体空间关系及运动。 第四章：大脑的“艺术家”——形状、颜色与纹理的构建 本书将深入剖析大脑如何从原始的视觉信号中“构建”出我们所感知到的丰富世界。我们将探讨形状感知背后的心理物理学原理，例如完形心理学中的邻近律、相似律、封闭律等，以及大脑如何利用这些原则填补缺失信息，感知完整的物体。颜色感知将是本章的重点，我们将解释颜色混合、色调、饱和度与亮度的神经机制，以及不同文化背景下颜色感知可能存在的差异。纹理感知则将揭示大脑如何处理表面细节，区分粗糙与光滑，理解材料的质感。 第五章：运动的脉搏——捕捉动态之美 动态视觉是我们感知世界的重要组成部分。本章将专注于运动的检测与理解。我们将阐述大脑如何处理时间序列的视觉信息，感知物体的速度、方向和轨迹。您将了解到“运动脑区”的功能，以及如何区分自身运动和物体运动。本章还将探讨视觉暂留的现象，解释它如何影响我们对连续运动的感知，并提及眼球运动（扫视、追踪）如何配合视觉信息处理，增强我们的视觉体验。 第六章：深度与空间的奥秘——三维世界的感知 我们生活在一个三维世界，但视网膜接收到的信息是二维的。那么，大脑是如何重建出三维空间的呢？本章将深入探讨深度感知的线索，包括双眼视差（立体视觉）、单眼线索（如相对大小、遮挡、纹理梯度、线性透视等）。您将了解到视网膜视差是如何被大脑利用来计算距离的，以及我们的眼睛如何通过眼球辐辏来协同工作。 第七章：物体识别的挑战——“见过”与“认得” 识别我们所见到的物体是大脑视觉处理的终极目标之一。本章将探讨物体识别的复杂性，以及大脑如何处理不同视角、光照条件、遮挡甚至变形下的物体。我们将介绍“模板匹配”、“特征匹配”等理论模型，并探讨视觉识别的神经网络机制。您将了解到大脑如何形成“表象”来存储和检索我们熟悉的物体信息。 第八章：大脑的“捷径”与“陷阱”——视觉错觉的启示 视觉错觉是揭示大脑视觉处理机制的绝佳窗口。本章将分析各种经典的视觉错觉，例如穆勒-莱尔错觉、奥普特图错觉、潘洛斯阶梯等。通过理解这些错觉产生的原理，我们可以反向推断大脑在处理视觉信息时所依赖的假设、规则和潜在偏差。您将了解到大脑并非被动地接收信息，而是主动地建构和解释。 第九章：视觉与认知——联结世界的桥梁 视觉感知并非孤立存在，它与记忆、注意、情绪、语言等其他认知功能紧密相连。本章将探讨视觉信息如何与这些认知过程相互作用，影响我们的决策和行为。例如，我们的注意力如何引导我们的视觉扫描，过去的经验如何影响我们对眼前景象的解读。 结语：凝视未知，启迪未来 《精微之眼》并非提供一套“技术”的使用指南，而是邀请您以全新的视角去欣赏我们最基本也最神奇的能力——视觉。通过理解其背后的原理，我们不仅能更深入地认识我们自己，更能为人工智能的视觉发展提供深刻的生物学启示，启发我们在模拟和增强人类视觉能力方面进行更富有成效的探索。本书将引导读者在对自身视觉能力的惊叹中，思考生命与智能的无限可能。

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拿到这本书，我首先被它厚实的体量所震撼，这预示着其内容的深度和广度。我猜测，这本书的编写者很可能是一位在该领域深耕多年的专家，并且将毕生的研究成果和实践经验倾注其中。我期待书中能够涵盖从原理到实践的完整链条，例如，可能会详细阐述各种检测方法的物理基础，如光学衍射、声波传播、电磁感应等，然后进一步介绍如何将这些物理原理转化为可行的检测技术。我尤其关注书中是否会涉及一些自动化检测系统中的关键组成部分，比如数据采集模块、信号处理单元、决策判断逻辑等，以及它们之间如何协同工作。我一直在思考，如何才能设计出能够适应不断变化的生产环境和检测需求的自动化系统。书中是否会提供一些关于系统架构设计、模块化开发以及可扩展性方面的考量？我希望这本书能够为我提供一个全面而深入的视角，让我能够理解自动检测技术的底层逻辑，掌握其核心技术，并能够灵活运用这些知识来解决实际问题，推动相关领域的技术进步。

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当我拿到这本《自动检测技术》时，我首先被它扎实的理论基础所吸引。我猜这本书的作者一定在相关领域拥有深厚的学术造诣，并且能够将复杂的概念以清晰易懂的方式呈现出来。我设想书中可能会从基础的信号处理原理讲起，逐步深入到更高级的算法模型，例如傅里叶变换、小波分析在信号去噪和特征提取中的应用，以及支持向量机、决策树等经典机器学习算法如何被用于构建检测模型。我特别期待书中能够讲解如何对不同类型的检测任务（例如，光学检测、声学检测、电磁检测等）进行建模和优化，以及如何权衡检测的准确率、召回率和实时性之间的关系。我一直在思考，在实际应用中，如何才能有效地处理大规模的检测数据，如何保证模型的鲁棒性，使其能够应对各种复杂多变的工作环境。这本书的出现，让我看到了系统性学习和掌握这些关键技术的可能性。我希望书中能提供一些关于如何设计和实现高效、可靠的自动化检测系统的指导，无论是硬件平台的选择，还是软件算法的集成，都能有一些实际的、可操作的建议。

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这本书的排版和插图给我一种严谨而又不失生动的印象。我猜书中不会仅仅罗列枯燥的公式和理论，而是会通过大量的图表、流程图甚至是一些示意性的插画来帮助读者理解抽象的概念。我设想书中可能会详细介绍不同类型检测器的原理和选型依据，例如，CCD相机、激光扫描仪、超声波传感器等，以及它们在不同应用场景下的优势和劣势。同时，我也期望书中能够探讨数据预处理和特征工程的重要性，例如，如何对采集到的原始数据进行降噪、滤波、归一化等操作，以及如何选择最能代表检测对象的有效特征。我一直在思考，如何才能设计出既具有高精度又具备良好泛化能力的检测模型。书中是否会提供一些关于模型评估和优化的方法，例如，交叉验证、参数调优等？我希望这本书能够成为我学习自动检测技术的一份得力助手，为我解决实际工程问题提供坚实的理论基础和操作指导，让我能够更自信地面对复杂的技术挑战。

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这本书的目录给我留下了一种探索未知的期待感。书名虽是“自动检测技术”，但我预感其内容远不止于基础的机械或电子检测。我猜测书中可能会涉及人工智能的最新发展，例如，如何利用计算机视觉技术来完成精密的尺寸测量和外观检查，或者如何运用自然语言处理来解析报告中的关键信息，辅助决策。我很好奇书中是否会讨论到一些前沿的研究方向，例如，基于深度强化学习的自适应检测系统，或者利用联邦学习来保护数据隐私的同时实现模型共享。我一直在思考，在智能制造和工业4.0的浪潮下，自动化检测技术扮演着何种至关重要的角色。它是否能够实现对生产过程的实时监控和智能反馈，从而优化工艺参数，提升产品质量？书中是否会提供一些关于如何将这些先进技术整合到现有生产线上的思路和方法？我希望这本书能为我打开新的视野，让我看到自动化检测技术在赋能产业升级、推动社会进步方面的巨大潜力，并为我提供一些未来研究和发展的方向。

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这本书的封面设计简洁有力，给人一种专业、前沿的科技感。我是在一次偶然的机会下，在一个学术交流的在线论坛上看到有人推荐的。当时我正在寻找关于人工智能在特定领域的应用案例，而“自动检测技术”这个书名立刻吸引了我。虽然我目前的研究方向并不完全与自动化检测直接挂钩，但我对它所蕴含的“智能识别”和“自主判断”的核心理念非常感兴趣。我设想这本书可能会深入探讨各种传感器技术、图像识别算法，甚至是机器学习模型在实际工业生产、安防监控、医疗诊断等场景中的具体实现。例如，它是否会介绍如何利用深度学习模型来识别产品表面的微小瑕疵，或者如何通过声学传感器来检测设备的异常振动，从而提前预警潜在的故障？我对书中可能涉及到的数据采集、特征提取、模式匹配以及最终的决策生成流程充满了好奇。我尤其关注书中是否会分享一些成功的项目案例，这些案例能够直观地展示自动检测技术在提升效率、降低成本、保障安全等方面的实际价值。这本书给我一种感觉，它不仅仅是一本技术手册，更像是一扇通往未来智能化解决方案的大门。

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