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出版者:冶金工业出版社

作者:宋文绪

出品人:

页数:274 页

译者:

出版时间:2000年1月1日

价格:32.0

装帧:平装

isbn号码:9787502427115

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
• 人工智能
• 深度学习
• 模式识别
• 自动化

探寻无形的力量：感知、理解与互动的科学 简介： 在当今瞬息万变的时代，我们与周围世界的互动方式正经历着一场深刻的变革。从智能家居中自动调节的温度，到工厂流水线上精密运作的机器人，再到医疗影像中细微病灶的识别，一股无形的力量正在悄然改变着我们的生活，它就是“感知与理解”的科学，一种致力于赋予机器“眼睛”和“大脑”的能力，使其能够像人类一样观察、分析并回应外部世界的技术。 本书并非一本关于“自动检测技术”的浅显入门读物，也非孤立地探讨某一项具体的检测方法。相反，它旨在为读者构建一个宏大而深刻的认知框架，深入剖析驱动这一领域发展的核心原理、前沿思想与潜在应用。我们将一同踏上一段探索之旅，去理解信息是如何从物理世界中被捕捉、转化为可被处理的信号，进而如何通过智能算法进行解读，最终实现对环境的有效理解与互动。 第一部分：感知的基石——信息的源头与采集 万事万物，皆有其“信号”。无论是光线的明暗变化，声波的频率高低，还是温度的升降起伏，亦或是物质的化学成分，它们都以不同的形式携载着关于环境的信息。本部分将首先深入探讨信息在物理世界中的存在形式，以及人类和机器如何通过各种传感器来“感知”这些信息。 从光到“看见”： 我们将详细介绍可见光、红外线、紫外线等不同光谱的特性，以及摄像头、光学传感器等设备如何捕捉这些光信号。这不仅仅是像素的堆砌，而是对光子能量的转换、信号的放大与初步滤波。我们将探讨图像传感器的类型（CCD、CMOS）、工作原理，以及不同成像技术的优势与局限，例如： 可见光成像： 这是最普遍的成像方式，涉及光学镜头的设计、景深控制、曝光补偿等，是计算机视觉的基础。 红外成像： 揭示物体表面的温度分布，在夜视、安防、工业检测等领域有着不可替代的作用。我们将解析热电堆、红外焦平面阵列等核心技术。 X射线成像： 穿透物质的能力使其在医疗诊断、安全检查中发挥关键作用。理解X射线的产生、探测与图像重建原理是本节的重点。 高光谱与多光谱成像： 超越人眼可见的范围，捕捉更多维度的光谱信息，能够识别材料、分析成分，在遥感、农业、食品安全等领域前景广阔。 超越视觉的感知： 除了光，声音、触觉、温度、压力、化学成分等信息同样至关重要。我们将考察： 声音的捕捉与解析： 麦克风的工作原理，声波的频率、振幅、相位等信息如何被提取，以及声纹识别、语音信号处理的基础。 触觉与力觉的模拟： 传感器如何感知压力、形变、纹理，以及这些信息在人机交互、机器人操作中的应用。 环境参数的测量： 温度传感器、湿度传感器、气体传感器、压力传感器等，它们如何将物理量转化为电信号，为环境监测、智能控制提供数据支持。 化学感知的探索： 气味传感器、离子传感器等，如何识别特定的化学物质，在环境监测、医疗诊断、食品安全等领域扮演着日益重要的角色。 传感器网络的智慧： 单一传感器往往只能提供局部信息。本部分将强调传感器网络的构建与协同工作的重要性。分布式传感、数据融合、信息冗余与互补，共同构成了更全面、更鲁棒的环境感知能力。我们将探讨： 传感器网络的拓扑结构与通信协议： 如何高效地收集和传输海量传感数据。 数据融合技术： 如何将来自不同类型传感器的数据进行整合，克服单一传感器的局限，获得更精确、更全面的环境认知。 时空同步问题： 确保不同传感器采集的数据在时间和空间上的准确对齐，是有效融合的前提。 第二部分：理解的智慧——从数据到洞察 采集到的原始数据往往是杂乱无章、充满噪声的。赋予机器“理解”的能力，便是将这些原始信号转化为有意义的知识和决策。这部分将深入探讨支撑这一转型的核心算法与模型。 信号处理与特征提取： 在将原始数据送入智能模型之前，必须进行有效的预处理。我们将探讨： 降噪与滤波： 去除信号中的干扰，突出有用信息。 特征提取： 从海量数据中挖掘出代表性的、区分性的信息。例如，在图像中提取边缘、角点、纹理等；在语音中提取梅尔频率倒谱系数（MFCC）等。 模式识别基础： 理解数据中隐藏的规律和结构。 机器学习的强大力量： 机器学习是实现“理解”的核心驱动力。我们将从多个角度审视其应用： 监督学习： 从带有标签的数据中学习映射关系。我们将详细介绍分类（例如，图像识别、文本分类）和回归（例如，预测未来趋势、估算数值）算法，例如支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、逻辑回归等。 无监督学习： 在没有标签的数据中发现隐藏的结构和模式。聚类（例如，用户画像、异常检测）、降维（例如，主成分分析PCA、t-SNE）等算法将得到深入探讨。 深度学习的革命： 神经网络，特别是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），在图像、语音、自然语言处理等领域取得了突破性进展。我们将深入剖析其层级结构、激活函数、反向传播算法，以及在目标检测、语义分割、机器翻译等任务中的强大应用。 强化学习的探索： 学习如何在环境中通过试错来最大化奖励，这对于机器人导航、游戏AI、自动驾驶等领域至关重要。 计算机视觉：赋予机器“看”的能力： 图像识别与分类： 识别图像中的物体、场景或人物。 目标检测与跟踪： 在图像或视频中定位特定目标并持续追踪其运动。 语义分割与实例分割： 精确划分图像中不同类别的像素区域，甚至区分同一类别的不同实例。 姿态估计与动作识别： 理解人体或物体的姿态信息，并识别其行为。 三维重建与场景理解： 从二维图像恢复三维信息，构建场景模型。 自然语言处理（NLP）：让机器“听懂”和“说出”： 文本分析与理解： 词法分析、句法分析、语义分析，以及情感分析、主题模型等。 机器翻译： 实现不同语言之间的自动转换。 问答系统与对话机器人： 理解用户的问题并提供准确的回答，或者进行流畅的自然对话。 文本生成： 自动创作文章、诗歌、代码等。 其他感知与理解领域： 语音识别（ASR）： 将人类语音转化为文本。 声纹识别： 识别说话人的身份。 生物信号处理： 分析心电图（ECG）、脑电图（EEG）等信号，用于医疗诊断和健康监测。 第三部分：互动的未来——从理解到行动 仅仅“感知”和“理解”是不够的，真正的价值在于如何将这些洞察转化为对外部世界的有效“互动”。本部分将探讨如何基于对环境的理解，做出智能决策并采取相应的行动。 决策制定与规划： 规则引擎与专家系统： 基于预设规则或知识库进行决策。 概率图模型： 在不确定性环境下进行推理和决策，例如贝叶斯网络。 优化算法： 在满足一定约束条件下，寻找最优解，例如路径规划。 机器人与自动化系统： 机器人感知与导航： 利用传感器数据进行定位、建图和路径规划，实现自主移动。 机器人操作与抓取： 通过视觉和触觉感知，实现对物体的精准抓取和操作。 协作机器人（Cobots）： 与人类协同工作，提高生产效率。 智能控制系统： 自适应控制： 根据环境变化自动调整控制参数。 预测控制： 基于对系统未来行为的预测，提前进行控制。 模糊逻辑控制： 处理模糊、不精确的信息，实现平滑的控制。 人机交互的演进： 智能界面设计： 设计能够理解用户意图的交互界面。 手势识别与眼动追踪： 提供更自然、更直观的交互方式。 增强现实（AR）与虚拟现实（VR）： 通过技术手段融合虚拟信息与现实世界，带来沉浸式的体验。 结论： “感知与理解”技术并非一个孤立的技术领域，它是人工智能、计算机科学、信号处理、控制工程、材料科学等多个学科交叉融合的产物。它如同赋予了我们身边的机器生命，让它们能够更深刻地认识我们所处的世界，并以更智能、更高效的方式与我们协同工作。 本书的目标并非提供一套操作手册，而是激发读者对这一前沿领域的好奇心与探索欲。通过深入剖析其背后的科学原理、技术路径与应用前景，我们希望读者能够超越对具体“检测”方法的认知，站在一个更广阔的视角，去理解驱动未来智能社会发展的核心动力。从微观的传感器到宏观的智能系统，从原始的数据到深刻的洞察，再到最终的智能行动，我们将共同揭示“感知与理解”技术如何重塑我们的生活，开启一个充满无限可能性的智能时代。

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说实话，我当初买这本书，主要是冲着它扉页上宣传的“深度解析AI赋能的智能检测系统”去的。我希望看到如何将深度学习模型，特别是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）应用到复杂目标识别和异常行为检测中去。然而，读完大半部分，我发现这部分内容处理得非常保守和基础。它只是简单地介绍了这些模型在图像分类任务中的应用，就像是把一篇入门级的AI综述文章塞进了这本书里。真正让我感到不满意的是，书中对于模型训练数据的准备、数据增强策略、以及最重要的——模型在嵌入式设备上部署时的优化和剪枝技术，几乎没有提及。在工业现场，资源受限是常态，一个再好的模型如果跑不动，或者功耗过高，都是白搭。这本书在这里戛然而止，留下了巨大的空白。它在传统检测技术上做得不错，但在真正意义上的“智能”升级部分，显得力不从心，显得有些虎头蛇尾，未能跟上当前技术发展的步伐。

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这本《自动检测技术》的封面设计得很有冲击力，那种深蓝和橙色的对比，加上一些抽象的电路图纹理，一下子就抓住了我的眼球。我本来是搞工业自动化的，对“检测”这个词特别敏感。拆开快递后，我迫不及待地翻开了第一章，本以为会是枯燥的理论堆砌，毕竟很多技术书籍都是这样。然而，作者的叙述方式非常平易近人，他没有一上来就抛出一大堆复杂的数学公式，而是先从我们日常生活中遇到的“检测”场景入手——比如商场的防盗门，还有超市的自助结账系统。通过这些贴近生活的例子，我很快就理解了什么是传感器、什么是信号处理的基础概念。特别是关于视觉检测的部分，讲得尤为精彩，那几页关于图像处理基础算法的介绍，清晰得就像手把手教你一样，对于我这种非科班出身的工程师来说，简直是醍醐灌顶。书中对不同检测模式的比较分析也非常到位，比如主动式和被动式检测的优劣势，还有不同检测环境下的鲁棒性设计，这些内容对于指导我们实际项目选型至关重要。唯一美中不足的是，在处理高速动态环境下的数据融合时，感觉篇幅略显单薄，不过考虑到全书的广度，这一点小小的遗憾也就不算什么了。总而言之，这是一本理论与实践结合得相当出色的入门读物。

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我最近在为我们工厂的能耗监测系统选型一个最合适的环境参数采集方案，所以这本书对我来说，更像是一本工具书而非纯粹的理论学习资料。我主要翻阅了关于环境监测和远程数据传输的部分。这本书对低功耗广域网（LPWAN）在物联网检测中的应用分析得相当透彻，对比了LoRaWAN和NB-IoT在数据吞吐量、覆盖范围和功耗方面的表现，并给出了详细的场景匹配建议。这直接帮我排除了几种不适合我们厂区地下室环境的技术路径。我特别关注了它对“自适应采样率”算法的描述，书中提供了一种基于数据变化率动态调整采集频率的策略，这对于节省大量传感器电池寿命至关重要。虽然书中没有给出可以直接复制粘贴的代码，但其伪代码和详细的算法逻辑描述，足够让我的软件工程师快速理解并实现它。这本书的实用性远远超出了我的预期，它没有停留在概念层面，而是切实地讨论了如何将这些技术部署到实际的工业环境中，考虑到了恶劣环境下的防护和长周期维护的问题。

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这本书的结构编排简直是教科书级别的典范，读起来非常顺畅，逻辑衔接自然得让人佩服。作者显然在如何构建知识体系上下了极大的功夫。从最基本的物理量采集到最终的数据分析和决策输出，每一步都安排得井井有条。特别欣赏它在“误差分析与校准”这一章节的处理方式，这通常是很多技术书籍容易敷衍了事的地方。作者不仅详细解释了系统误差和随机误差的来源，还提供了大量的实用案例来演示如何通过实验设计来最小化这些误差。我尤其喜欢他引入的一个“可信度评估模型”，这个模型非常直观地展示了不同检测参数对最终结果可靠性的影响。对于我们做质量控制的团队来说，这个模型简直是为我们量身定做的工具。它帮助我们建立了一套更科学的验收标准，而不是凭经验拍脑袋决定。此外，书中还穿插了大量的历史回顾和技术演进的脉络梳理，这让读者在学习具体技术的同时，也能感受到整个检测领域的发展轨迹，增强了学习的趣味性和深度。

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当我拿到这本书时，说实话，我有点失望。我期待的是一本能够深入探讨前沿算法和最新硬件集成的“硬核”技术手册，毕竟书名听起来就很高精尖。然而，这本书给我的感觉更像是一本内容详实的综述性教材，涵盖了自动检测领域的方方面面，但似乎在每一个细分领域都没有进行深挖。比如，关于非接触式测量技术那几章，虽然提到了超声波、激光雷达以及电磁感应等多种方法，但对每种技术的最新进展，比如新的材料应用或者更先进的信号调制方式，只是蜻蜓点水般地带过，深度远远不够。我试图从中寻找一些能够直接应用于我正在研发的超精密装配线上的突破性思路，但收效甚微。书中的图表制作水平也比较一般，有些流程图看起来像是早期的PPT作品，缺乏现代技术文档应有的精细度和美观度。阅读体验上，语言风格偏向学术化，句子结构冗长，阅读起来需要反复咀嚼才能抓住重点。对于那些已经有一定基础，想寻求突破的专业人士来说，这本书的价值可能更多地体现在查漏补缺上，而不是提供前沿洞察。

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