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页数:232

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出版时间:2009-1

价格:26.00元

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isbn号码:9787111243823

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

《工业生产的智慧之眼：精准识别与高效优化》 本书聚焦于工业生产流程中，那些肉眼难以察觉或人工难以高效处理的关键环节，提供了一套系统性的解决方案。我们深入探讨如何利用先进的视觉识别、传感器融合以及智能算法，实现对产品质量、生产状态及潜在风险的实时、精准监测。 第一部分：视觉识别的强大力量 在制造业日益追求精细化和自动化的今天，视觉识别技术已成为不可或缺的“工业眼睛”。本书将从基础的图像采集与预处理出发，循序渐进地介绍各种主流的视觉检测技术。 基础原理与应用场景： 我们将详细解析二维图像识别、三维点云扫描等核心技术，并结合实际案例，阐述它们在零件尺寸测量、表面缺陷检测（如划痕、污渍、气泡、变形）、字符识别（如序列号、批次码）、颜色辨识（如色差、混合料检测）等方面的应用。 算法的深度探索： 除了传统的图像处理算法（如边缘检测、特征匹配），我们还将重点介绍基于深度学习的先进识别模型。从卷积神经网络（CNN）在图像分类、目标检测中的应用，到更精细的语义分割技术，帮助读者理解如何构建能够识别复杂模式和微小缺陷的智能系统。我们将探讨不同网络结构的优劣，以及如何针对具体工业场景进行模型优化和训练。 硬件选型与集成： 高效的视觉检测离不开合适的硬件支持。本书将指导读者如何根据检测精度、速度、光照条件等要求，选择最优的相机、镜头、光源等设备。同时，我们将讨论如何将这些硬件与控制系统、数据存储等进行无缝集成，构建稳定可靠的检测线。 实例分析与案例研究： 我们将呈现多个不同行业的实际应用案例，例如汽车零部件的焊点缺陷检测、电子元器件的引脚错位识别、食品包装的完整性检查等，详细剖析其技术难点、解决方案以及带来的效益提升。 第二部分：多源信息融合与智能决策 单一的视觉信息往往不足以全面反映生产状态。本书将进一步拓展视野，介绍如何结合其他传感器数据，进行多源信息的融合，从而做出更全面、更智能的决策。 传感器的多样性与互补： 除了视觉传感器，我们还将探讨其他工业常用传感器，如激光位移传感器（用于高精度测量）、超声波传感器（用于距离测量与缺陷探测）、红外传感器（用于温度监测与异常预警）、X射线检测（用于内部缺陷成像）等。我们将分析不同传感器的优势和局限性，以及如何将它们有机结合。 数据融合的技术框架： 本部分将介绍数据融合的不同层次和方法，包括低层融合（像素级、特征级）和高层融合（决策级）。我们将深入讲解卡尔曼滤波、粒子滤波等状态估计算法在传感器数据融合中的应用，以及基于概率图模型和机器学习的融合策略。 实时数据分析与异常检测： 融合后的数据是宝贵的生产信息。本书将介绍如何构建实时数据分析平台，利用统计学方法、机器学习算法（如聚类、分类、异常值检测）来监控生产过程的各项指标，及时发现偏离正常范围的异常情况。 智能决策与反馈控制： 基于融合数据和异常分析结果，本书将探讨如何构建智能决策系统。这包括预警机制的建立、故障诊断与定位，以及与生产执行系统（MES）、制造资源计划（MRP）等系统的联动，实现生产参数的自动调整和流程的优化。 第三部分：从检测到优化的飞跃 本书的最终目标是帮助读者将检测技术从单纯的“发现问题”提升到“解决问题”和“预防问题”的层面，实现生产过程的持续优化。 数据驱动的工艺改进： 通过对海量检测数据的深入挖掘和分析，我们可以识别出导致产品缺陷的根本原因，例如设备磨损、原材料波动、操作不当等。本书将指导读者如何利用数据分析结果，反馈给生产工艺部门，进行针对性的改进。 预测性维护与故障预警： 本书将介绍如何通过对设备运行数据的持续监测和分析，建立预测性维护模型。这有助于在设备发生故障前及时发现潜在问题，进行预防性维护，从而减少非计划停机时间，降低维修成本。 质量追溯与流程优化： 完整的检测数据记录可以实现产品的全流程质量追溯。本书将探讨如何构建高效的追溯系统，一旦出现质量问题，能够迅速定位问题源头，并对相应生产环节进行优化。 面向未来的发展趋势： 我们将展望工业检测技术在人工智能、物联网、边缘计算等前沿技术驱动下的发展方向，包括更高级别的自动化、人机协作的智能化以及数字孪生在生产优化中的应用。 通过本书的学习，读者将能够全面掌握工业生产中实现精准识别与高效优化的核心技术和实践方法，为提升产品质量、降低生产成本、增强企业竞争力提供强有力的技术支撑。

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这本书带给我的最大震撼，或许在于其跨学科的整合能力。它巧妙地将不同领域——比如信息论、控制工程乃至基础物理学中的某些原理——融汇一炉，构建出一个更为全面和立体的认知框架。作者似乎并不满足于仅仅停留在某一个狭隘的专业领域内，而是试图描绘出一幅关于“信息如何被捕获与解析”的宏大图景。在阅读到关于误差容忍机制的章节时，我体会到了一种深刻的哲学思考：如何在一个充满不确定性的世界中，设计出既可靠又高效的机制。这种将工程实践提升到哲学思辨高度的能力，是许多技术书籍所欠缺的。它让我认识到，要真正掌握这项技术，需要的不仅仅是数学工具，更需要跨越学科界限的洞察力。这本书无疑成为了我案头常备的参考书目，每当我在工作中遇到新的挑战，总能从中找到新的视角和解决问题的灵感。它不仅仅是一本书，更像是一个不断能提供新思路的知识宝库。

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深入阅读这本书后，我最大的感受是其结构上的严谨与迭代性。它不是一个知识点的简单罗列，而是一个精心构建的知识体系，层层递进，密不透风。从基础的理论基石开始，作者像一位经验丰富的建筑师，稳步地向上搭建起越来越复杂的结构。每一次理论的引入，都建立在前面章节所阐述的基础上，使得读者在推进过程中鲜少有“脱节”的感觉。这种流畅的过渡和逻辑的自洽性，极大地降低了学习曲线的陡峭程度。我发现，当我遇到一个不太理解的概念时，只需要回溯到前两章，总能找到作者已经铺设好的理解桥梁。更令人佩服的是，作者在论述成熟技术的同时，也毫不吝啬地展示了当前学术界尚未完全解决的“灰色地带”和研究瓶颈。这种坦诚的态度，不仅提升了本书的可信度，更重要的是，它激发了我作为一名学习者去思考如何填补这些知识空白的冲动，充满了实践的指向性。

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这本书的排版和装帧真是让人眼前一亮，那种沉稳又不失现代感的设计，光是捧在手里就能感受到作者对知识的尊重。我记得我是在一个周末的下午，阳光透过窗户洒在书页上，翻开了第一章。作者的叙事方式非常流畅，像是老朋友在娓娓道来一个复杂的故事，而不是生硬地堆砌公式和理论。他没有直接跳入那些让人望而生畏的技术细节，而是先搭建了一个宏大的背景，让我对这个领域产生了一种由衷的好奇。尤其是他对历史脉络的梳理，简直像一幅精美的画卷徐徐展开，让我看到了这项技术的起源、发展中的几次关键转折点，以及那些奠定基础的先驱者的智慧。这种“讲故事”的本事，让原本可能枯燥的科普内容变得引人入胜。我尤其欣赏作者在引入新概念时所使用的类比，那种恰到好处的形象化描述，即便是我这种对该领域接触不深的人，也能迅速抓住核心思想，为后续深入学习打下了坚实的基础。这本书不仅仅是知识的传递，更像是一次思想上的启迪，让我开始重新审视我们周围世界运行的底层逻辑。

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坦白说，我原本以为这本书会是一部冷冰冰的教科书，充满着晦涩难懂的专业术语，读起来会让人昏昏欲睡。然而，我的预期完全被颠覆了。这本书的语言风格极为活泼和富有个性，作者似乎有一种将最硬核的概念“软化”的魔力。他会在关键的理论解释后，穿插一些非常贴近生活的应用案例，甚至是带着一点幽默感的轶事，极大地缓解了阅读的疲劳感。这种人性化的处理，使得知识的吸收过程变成了一种享受。我记得有一章专门讨论了某种信号处理的挑战，作者用“迷雾中的灯塔”来比喻关键算法的作用，一下子就把那种技术上的突破感传递给了我。而且，书中配图的质量也值得称赞，那些图表不是那种随意粘贴的低分辨率图片，而是精心设计过的视觉辅助工具，每一个箭头和色块的选择都充满了目的性，极大地帮助了我对抽象概念的具象化理解。阅读体验的舒适度，是衡量一本好书的重要标准之一，而这本书在这方面无疑做到了极致。

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这本书的深度和广度着实令人惊叹，它绝非市面上那些浅尝辄止的入门读物可比。我发现自己时不时地需要停下来，拿出笔记本把某些段落的内容抄录下来，以便日后反复咀悟。作者在处理复杂的技术难题时，展现出一种近乎外科手术般的精准和清晰度。他似乎对读者的认知水平有着极其精准的把握，知道什么时候应该提供详尽的数学推导，什么时候又该适当地留白，让读者自己去思考其中的逻辑跳跃。我特别喜欢他对那些前沿研究成果的追踪，很多内容我即便在专业期刊上也很难看到如此条分缕析的解读。那些涉及算法优化和系统集成的部分，逻辑链条扣得非常紧密，让我体会到了工程美学的极致。阅读过程中，我仿佛置身于一个由顶尖专家组成的研讨会现场，聆听着最深刻的见解。这本书的价值在于，它不仅告诉你“是什么”，更重要的是，它让你明白“为什么是这样”，以及“未来会走向何方”，这种前瞻性的视野，是真正区分优秀技术著作和普通教材的关键所在。

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