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内容大纲
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。 -
作者介绍
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目录
第1章 绪论
1.1 检测技术概述
1.1.1 检测技术智能化发展
1.1.2 智能检测技术特点
1.2 智能检测装置
1.2.1 智能传感器
1.2.2 智能仪表
1.2.3 虚拟仪表
1.2.4 智能检测系统
1.3 智能检测技术应用
1.3.1 环境监测机器人应用
1.3.2 智能制造应用
1.4 智能检测发展与挑战
1.4.1 检测技术发展
1.4.2 智能检测研究方向
1.4.3 检测技术面临的挑战
本章小结
思考题
第2章 测量误差与不确定度
2.1 测量与误差
2.1.1 测量过程
2.1.2 误差来源
2.1.3 误差分类
2.2 误差
2.2.1 误差表示
2.2.2 误差消除方法
2.2.3 数据处理统计方法
2.3 误差结果评价
2.3.1 误差与精度的区别
2.3.2 精密度
2.3.3 准确度
2.3.4 精确度
2.4 误差合成与分配
2.4.1 误差合成
2.4.2 误差分配
2.4.3 微小误差取舍准则
2.4.4 最佳测量方案确定
2.5 测量不确定度
2.5.1 测量不确定度基础
2.5.2 标准不确定度评定
2.5.3 测量不确定度合成
2.5.4 不确定度报告
本章小结
思考题
第3章 智能传感器
3.1 智能传感器概述
3.1.1 智能传感器定义
3.1.2 智能传感器特性
3.1.3 智能传感器分类
3.1.4 智能传感器应用
3.1.5 智能传感器发展趋势
3.2 智能传感器设计
3.2.1 传感器性能指标
3.2.2 智能传感器硬件设计
3.2.3 智能传感器软件设计
3.3 传感器标定
3.3.1 传感器标定方法
3.3.2 静态标定
3.3.3 动态标定
3.4 传感器补偿技术
3.4.1 温度补偿
3.4.2 线性化补偿
3.4.3 饱和补偿
3.4.4 交叉敏感补偿
3.4.5 非线性补偿
3.5 传感器总线技术
3.5.1 内部总线
3.5.2 外部总线
本章小结
思考题
第4章 传感器信号调理电路
4.1 信号调理电路设计
4.1.1 设计原则
4.1.2 设计步骤
4.2 测量电桥
4.2.1 直流电桥
4.2.2 交流电桥
4.3 信号放大电路
4.3.1 线性集成运算放大电路设计要求
4.3.2 典型放大电路
4.3.3 仪表放大器
4.3.4 程控增益放大器
4.4 信号转换电路
4.4.1 电压比较电路
4.4.2 U/I 转换电路
4.4.3 U/F 转换电路
4.5 信号滤波电路
4.5.1 滤波电路
4.5.2 无源滤波
4.5.3 有源滤波
4.6 信号调制与解调电路
4.6.1 振幅调制与解调电路
4.6.2 频率调制与解调电路
4.7 非线性特性的线性化
本章小结
思考题
第5章 智能检测系统
5.1 智能检测系统概述
5.2 智能检测系统原理
5.3 智能检测系统组成
5.3.1 智能检测系统结构
5.3.2 智能检测系统硬件
5.3.3 智能检测系统软件
5.4 智能检测系统设计
5.5 典型智能检测系统举例
5.5.1 机器视觉智能检测系统
5.5.2 智能环境监测系统
本章小结
思考题
第6章 抗干扰技术
6.1 干扰来源
6.1.1 外部干扰
6.1.2 内部干扰
6.1.3 信号传输干扰
6.2 干扰传播途径
6.2.1 静电耦合
6.2.2 磁场耦合
6.2.3 公共阻抗耦合
6.2.4 漏电流耦合
6.3 干扰形式
6.3.1 差模干扰
6.3.2 共模干扰
6.4 硬件电路抗干扰技术
6.4.1 接地技术
6.4.2 屏蔽技术
6.4.3 隔离技术
6.4.4 滤波技术
6.5 软件干扰抑制技术
6.5.1 数字滤波技术
6.5.2 冗余技术
6.5.3 软件陷阱技术
6.5.4 软件狗技术
本章小结
思考题
第7章 智能检测方法
7.1 神经网络算法
7.1.1 神经网络基础
7.1.2 BP 神经网络
7.1.3 神经网络应用
7.2 支持向量机
7.2.1 支持向量机原理
7.2.2 最小二乘支持向量机
7.2.3 最小二乘支持向量机应用
本章小结
思考题
第8章 无线传感器网络
8.1 无线传感器网络概述
8.1.1 无线传感器网络原理
8.1.2 无线传感器网络特点
8.1.3 传感器网络发展历程
8.2 无线传感器网络系统
8.2.1 基本结构
8.2.2 网络拓扑结构
8.3 节点
8.3.1 节点特点及类型
8.3.2 节点结构
8.3.3 节点约束条件
8.4 无线传感器网络关键技术
8.4.1 定位技术
8.4.2 时间同步技术
8.4.3 物理层技术
8.4.4 MAC 层技术
8.4.5 路由技术
8.4.6 网络拓扑控制技术
8.4.7 网络覆盖技术
8.5 无线传感器自组网
8.6 无线传感器网络设计原则及优化方法
8.6.1 设计原则
8.6.2 优化方法
本章小结
思考题
第9章 多传感器数据融合技术
9.1多传感器数据融合概述1959.1.1 发展历程
9.1.2 基础知识
9.2 多传感器数据融合原理
9.2.1 基本原理
9.2.2 数据融合特点
9.2.3 关键技术
9.3 多传感器融合层次结构
9.3.1 数据层融合
9.3.2 特征层融合
9.3.3 决策层融合
9.4 数据融合算法
9.4.1 加权平均法
9.4.2 贝叶斯估计法
9.4.3 证据推理方法
9.4.4 卡尔曼滤波法
9.4.5 最优加权平均法
9.5 多传感器系统设计
9.5.1 传感器选型
9.5.2 传感器布局
9.5.3 数据采集与处理
9.5.4 数据融合算法实现
9.6 多传感器数据融合应用
9.6.1 工业环境监测
9.6.2 地图构建
9.7 数据融合发展趋势
本章小结
思考题
第10章 机器视觉检测技术
10.1 机器视觉检测基本理论
10.1.1 视觉检测基本概念
10.1.2 视觉检测特点
10.1.3 机器视觉检测原理
10.2 图像颜色处理原理
10.2.1 色度
10.2.2 颜色空间
10.2.3 滤波处理
10.2.4 形态学方法
10.3 机器视觉检测应用
10.4 机器视觉水质检测案例分析
10.4.1 机器视觉水质检测原理
10.4.2 机器视觉水质检测系统
10.4.3 水质图像数据处理
本章小结
思考题
参考文献
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