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出版者:兵器工业出版社发行部

作者:韩如成

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2006-02-01

价格:28.0

装帧:简裝本

isbn号码:9787801720887

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

《智能制造的驱动力：传感器技术与数据融合应用》 内容简介： 本书聚焦于现代工业自动化和智能制造的核心驱动力——先进的传感器技术及其在复杂工业场景中的数据融合应用。我们深入探讨了各类传感器的工作原理、技术特性、最新发展趋势以及在不同工业领域内的实际应用案例，旨在为读者构建一个全面而深入的传感器技术知识体系。 第一部分：传感器技术基础与前沿 本部分将从基础概念出发，系统介绍工业生产中常用的传感器类型。我们将详细讲解： 物理量传感器： 包括温度传感器（热电偶、热电阻、红外测温）、压力传感器（应变式、压阻式、电容式）、流量传感器（涡轮式、电磁式、超声波式、科里奥利质量流量计）、液位传感器（浮球式、超声波式、雷达式、电容式）以及力/扭矩传感器等。我们会剖析它们的核心传感机理，比较不同技术的优缺点，并讨论其在严苛工业环境下的可靠性和精度保障。 位置与位移传感器： 涵盖了光学传感器（编码器、光电开关）、磁性传感器（霍尔传感器、磁阻传感器）、电感式传感器、电容式传感器、以及更先进的激光测距传感器和视觉测量系统。我们将分析它们在自动化生产线上的定位、测量和监控作用，并介绍如何选择最适合特定应用场景的传感器。 化学与气体传感器： 重点关注用于过程控制、环境监测和安全保障的各类气体传感器（如CO、CO2、CH4、O2、VOCs传感器）和化学传感器（如pH传感器、电导率传感器）。我们将讨论其检测原理（如半导体型、电化学型、催化燃烧型、红外吸收型），以及在化工、环保、食品安全等领域的应用。 图像与视觉传感器： 深入介绍工业相机、图像采集系统的工作原理，以及机器视觉中的关键技术，如特征提取、目标识别、尺寸测量、缺陷检测等。我们将探讨如何利用高分辨率、高帧率的传感器实现复杂产品的自动化质量检测和装配。 新型传感器技术： 展望传感器领域的未来发展，介绍MEMS（微机电系统）技术的广泛应用，如MEMS加速度计、陀螺仪、压力传感器等在智能设备和工业物联网中的角色。同时，我们将关注柔性传感器、生物传感器、以及基于大数据和人工智能的自适应传感器技术的研究进展。 第二部分：工业数据融合与智能应用 在掌握各类传感器技术的基础上，本部分将重点阐述如何有效地融合来自不同传感器的数据，并将其转化为驱动智能制造的洞察。 数据采集与预处理： 讨论工业数据采集系统的架构，包括数据接口标准（如IO-Link、Modbus、Ethernet/IP）、实时数据流处理以及噪声过滤、异常值检测、数据校准等预处理技术，确保数据的质量和可用性。 传感器数据融合策略： 详细介绍多种数据融合方法，从简单的加权平均到更复杂的卡尔曼滤波、粒子滤波、以及基于机器学习（如神经网络、支持向量机）的数据融合模型。我们将分析不同融合策略在提高测量精度、鲁棒性和信息完整性方面的效果。 物联网（IoT）与传感器网络： 探讨如何构建和管理大规模的工业物联网传感器网络，包括无线通信技术（如LoRa、NB-IoT、Wi-Fi、5G）的选择，边缘计算在传感器节点端的应用，以及如何实现数据的安全传输和存储。 大数据分析与人工智能在传感器数据中的应用： 阐述如何利用大数据技术对海量传感器数据进行挖掘，发现隐藏的模式和关联。重点介绍人工智能算法在预测性维护（如设备故障预警）、工艺优化（如参数自适应调整）、质量控制（如实时在线检测）以及能源管理等方面的实际应用。 数字孪生与传感器集成： 探讨如何将实时传感器数据映射到数字孪生模型中，实现对物理世界的精确模拟和预测。我们将展示数字孪生如何帮助企业进行虚拟调试、性能优化和故障诊断。 案例研究与实践指导： 通过多个具体行业的案例，如汽车制造、航空航天、半导体生产、食品饮料加工等，展示先进传感器技术和数据融合应用如何提升生产效率、降低运营成本、提高产品质量和保障生产安全。我们将提供在实际项目中选择、部署和优化传感器系统的实践性建议。 本书旨在为工程师、技术人员、研发人员以及对智能制造感兴趣的学生提供一份详实的参考，帮助他们理解并掌握驱动未来工业发展的关键技术。通过学习本书，读者将能够更好地理解传感器在工业自动化中的核心作用，并能够有效地利用传感器数据推动智能制造的深入发展。

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这本书的参考资料和附录部分，无疑是其最大的亮点之一，这足以证明作者在进行内容搜集和整理方面所付出的巨大努力。我特别关注了书中列出的所有外部链接和推荐阅读清单，它们的选择非常具有前瞻性和权威性。作者并没有仅仅罗列那些耳熟能详的经典文献，而是挖掘了一些在行业内部流传甚广、但鲜有公开提及的学术报告和专利文件。这对于希望深入钻研某个细分领域的专业人士来说，简直是无价之宝。更贴心的是，很多重要的公式和推导过程的详细步骤都被放在了附录中，正文部分则专注于解释概念和实际意义，这种“主次分明”的处理，极大地提高了阅读效率。我甚至发现，附录中的一个表格清晰地对比了十几种不同优化算法的收敛速度曲线，这个信息在其他任何一本同类书籍中都难以找到。这本书的价值，很大程度上体现在它所搭建的知识生态系统上，而非仅仅是作者自身的文字表达。

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说实话，我买这本书的时候，主要是冲着它那个“前沿技术展望”的部分去的，希望能从中窥见未来的发展方向。然而，在阅读的过程中，我发现作者在历史回顾和理论基础的铺陈上花费了远超我预期的篇幅。虽然这些内容对于构建坚实的知识体系无疑是重要的，但对于我这种急于了解“现在最火的是什么”的读者来说，不免有些心急。例如，开篇用了好几章来详细对比了不同传感器的优劣，虽然论证严谨，但内容略显冗长，感觉像是在为一篇硕士论文做文献综述。不过，当我读到中间关于数据融合策略的章节时，作者的分析深度还是体现了出来，他没有停留在表面的技术名词介绍，而是深入探讨了不同融合算法在实时性、准确性和计算资源消耗之间的权衡，这部分内容确实是干货满满，让我对实际工程中的挑战有了更直观的认识。如果能稍微精简一下前期的历史铺垫，把更多的笔墨放在最新的研究进展上，这本书的吸引力会更大。

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我对这本书的章节组织结构感到非常困惑，它似乎没有一个清晰的、由浅入深的递进逻辑。前半部分的内容在讨论微积分和傅里叶变换等数学基础时，其深度和难度远远超出了后面关于应用层软件架构设计的讲解。这种“先扬后抑”的结构，让我在尝试搭建知识体系时感到非常吃力。我感觉自己像是在爬一座山，刚爬到半山腰，作者突然把我带回山脚下讲解地质结构，然后又猛地把我拉到山顶去看日出。这种跳跃性使得章节之间的衔接不够自然流畅。比如，在介绍完某种复杂的信号处理流程后，紧接着的下一章居然是关于项目管理中的风险评估，两者之间的理论桥梁缺失了，导致我必须频繁地在书的不同部分来回翻找，试图建立联系。如果能将数学工具集中在一个模块，将应用案例放在另一个模块，或许能让读者的心智负荷轻一些。

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这本书的语言风格简直像是一场与资深专家的深度对话，丝毫没有学术著作那种拒人于千里之外的冷漠感。作者在行文中常常穿插一些个人见解和行业轶事，这使得阅读过程充满了趣味性。比如，在讨论某个经典算法的局限性时，作者提到了一位先驱研究者在实验室里遇到的“鬼打墙”般的难题，虽然这个故事与核心理论关联不大，但它成功地将冰冷的逻辑赋予了人情味。我个人非常欣赏这种叙事方式，它能有效缓解长时间阅读技术书籍带来的疲劳感。而且，作者在提出解决方案时，总是能兼顾理论的完美性和实际操作的可能性，他会坦诚地指出某些理想化的模型在真实世界中会遭遇哪些“陷阱”，并给出规避建议。这种脚踏实地的态度，让我对书中的结论更加信服，而不是盲目崇拜理论的“高大上”。总而言之，这是一本读起来不累，学起来有收获的书。

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这本书的装帧设计真是令人眼前一亮，封面那深邃的蓝色调配上那些精妙的几何线条，给人的感觉既专业又充满科技感。我原本以为这会是一本晦涩难懂的教科书，没想到它在排版和图示上花了不少心思。图表清晰明了，逻辑推演过程也写得非常顺畅，即便是初次接触这个领域的读者，也能大致跟上作者的思路。特别是书中对于基础概念的阐述部分，作者似乎有一种魔力，能把复杂的物理原理用非常生活化的比喻来解释，这极大地降低了学习的门槛。我记得有一次我对着一个公式冥思苦想了很久都没理解透，翻到书中的相应章节后，作者用一个水杯倒水的例子就把我彻底点醒了，那种“原来如此”的豁然开朗感非常棒。当然，对于更高阶的算法部分，阅读起来还是需要一定的专注度，但作者也提供了许多案例分析，帮助我们理解理论是如何落地应用的，这比单纯的公式堆砌要实用得多。整体来说，作为一本入门读物，它的引导性做得相当到位，让人愿意沉下心来细细品读。

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