自动检测技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:机械工业出版社

作者:马西秦

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2000-5-1

价格:16

装帧:

isbn号码:9787111039754

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

好的，以下是一本名为《光学成像原理与应用》的图书简介，内容翔实，旨在避免提及《自动检测技术》中的任何内容，并力求自然流畅： --- 光学成像原理与应用 内容简介 《光学成像原理与应用》是一部全面深入探讨现代光学成像技术基础理论、关键技术及其广泛应用的高级专著。本书旨在为光学工程、物理学、电子信息工程以及精密仪器科学等领域的学生、研究人员和工程技术人员提供一个系统、严谨且具有前瞻性的知识框架。 全书共分为四个主要部分，层层递进，从基础理论出发，逐步过渡到复杂系统的设计与实现。 第一部分：光学成像的物理基础 本部分是全书的理论基石，详细阐述了光与物质相互作用的基本规律，为理解后续的成像机制奠定坚实基础。 第一章：几何光学与波动光学基础回顾 本章首先对经典几何光学中的光线追迹、成像公式（如高斯成像公式、矩阵光学）进行系统回顾与深化。随后，引入波动光学的核心概念，包括光的电磁场理论描述、惠更斯-菲涅耳原理以及光的干涉与衍射现象。重点分析了光的偏振特性及其在成像系统中的重要性，特别是双折射材料和偏振元件在光束控制中的作用。 第二章：成像系统的光瞳与像差理论 本章深入探讨了光学成像系统的关键性能指标——光瞳。详细分析了入瞳、出瞳的概念，以及它们如何决定系统的孔径角和视场。核心内容聚焦于像差理论，包括五大初级像差（球差、彗差、像散、场曲、色差）的数学描述和物理成因。我们不仅会介绍传统的基于光线追迹的像差计算方法，还将引入基于波前像差函数（如Zernike多项式）的现代像差分析体系，为系统优化提供数学工具。此外，还涵盖了非球面设计在校正像差中的优势与挑战。 第三章：光学成像中的信息传递与调制 本章将成像过程视为一个信息传递系统。引入调制传递函数（MTF）作为衡量成像系统分辨能力和对比度的核心指标。详细推导了点扩散函数（PSF）、线扩散函数（LSF）与MTF之间的傅里叶变换关系。分析了光学系统中的衍射极限、对准误差、表面粗糙度等因素对MTF性能的具体影响。同时，探讨了光学系统在不同空间频率下的信息损失机制。 第二部分：成像系统的关键技术与实现 本部分从工程实践角度出发，聚焦于构成高性能成像系统的核心光学元件和系统架构。 第四章：镜头设计与优化方法 本章是实践性最强的一部分。系统介绍了现代镜头设计的基本流程，包括初始结构确立、参数选择和优化迭代。内容覆盖了各种经典镜头结构（如开普勒式、伽利略式、折反式系统）的优缺点。重点讲解了光学设计软件（如Zemax, Code V等）的应用范式，包括建立工程目标、定义评价函数（Merit Function）以及使用变焦优化算法（如阻尼最小二乘法）进行像差校正。同时，讨论了公差分析和装配误差对最终成像质量的影响。 第五章：先进光学元件与材料 本章超越传统透镜，探讨了用于提升系统性能的新型光学元件。详细介绍了衍射光学元件（DOE），特别是菲涅尔波带片（FZP）和全息元件的设计原理及其在色差校正和光束整形中的应用。深入讨论了微纳光学器件，如超表面（Metasurfaces）和光子晶体，展示了它们在实现超薄、平面化光学器件方面的巨大潜力。材料部分则侧重于高折射率材料、低色散玻璃以及特定波段（如深紫外、中红外）功能性涂层技术。 第六章：光电成像链与数字处理 现代成像离不开光电转换。本章分析了成像链中从光子到数字信号的完整过程。详细介绍了不同类型的图像传感器（CCD、CMOS）的工作原理、噪声模型（暗电流、读取噪声）及量子效率的评估。在数字处理方面，重点讨论了逆向问题与图像复原技术，包括解卷积算法（如Wiener滤波、Lucy-Richardson迭代算法）如何利用已知的PSF来补偿光学系统的模糊效应，恢复清晰图像。 第三部分：特定应用领域的高级成像系统 本部分将前述原理应用于解决特定领域中的复杂成像挑战。 第七章：高分辨率与超分辨成像技术 本章专门研究如何突破衍射极限。首先阐述了阿贝衍射极限的物理意义，随后详细介绍了几种主流的超分辨成像技术：基于光场调制的受限衍射成像（如STED、SIM）的原理及其硬件实现难点；以及基于计算的超分辨技术（如深度学习超分辨网络）的工作流程。本章还将探讨大口径望远镜系统中的自适应光学（AO）技术，如何实时补偿大气湍流引起的波前畸变，以获得近衍射极限的地面成像质量。 第八章：三维信息获取与层析成像 本章专注于获取物体的深度信息。详细介绍了立体视觉成像的基本几何模型和匹配算法。深入探讨了基于相干光的全息成像技术，包括数字全息记录与计算再现过程，及其在三维计量中的应用。此外，详细解析了光学相干层析成像（OCT）的原理，包括时域和频域OCT的信号采集与图像重建流程，及其在生物医学深度组织成像中的关键作用。 第四部分：系统集成与质量控制 本部分关注实际工程中的系统集成、测试验证和质量保证。 第九章：成像系统的装调与测试计量 成功的光学系统离不开精确的装配与严格的测试。本章介绍了光学系统的装配基准、对准方法（如自准直、激光干涉仪的应用）。详细阐述了成像系统性能的在轨/在位测试方法，包括对MTF、畸变、光照均匀度、噪声等关键参数的测量流程和标准规范。重点介绍了自由曲面元件的精密计量技术，如基于波前探测器的离线和在线检测方法。 第十章：面向极端环境的光学系统设计考量 本章探讨了在非理想工作环境下（如深空、高低温、高振动、强辐射）对光学系统提出的特殊要求。讨论了热光效应（Thermal Effects on Optics）的建模与补偿策略，包括系统热膨胀和折射率变化对焦面的影响。此外，还涉及了抗辐射加固材料的选择、真空环境下的材料选择以及如何设计具有高稳定性的机械结构来抵抗冲击和振动，确保长寿命和高可靠性。 --- 本书结构清晰，理论深度足够，同时紧密结合现代工程实践，是光学成像领域不可或缺的参考资料。阅读本书，读者将能够系统掌握从光子到数字图像的整个转化链条，并具备独立分析、设计和优化复杂光学成像系统的能力。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉，就像一位经验丰富的老教授，循循善诱地引导着我探索一个未知领域。作者的语言风格非常平实，没有过多的专业术语堆砌，而是用一种非常易于理解的方式来解释复杂的概念。比如，在讲到信号处理和模式识别的时候，作者没有直接抛出晦涩的数学公式，而是通过一些生活中的类比，比如“听音辨人”来解释声音信号的特征提取，让我茅塞顿开。书中关于“鲁棒性检测”的讨论，更是让我印象深刻。作者详细阐述了在实际应用中，如何应对各种干扰因素，如何保证检测的稳定性和准确性，这对于任何一个想要将自动检测技术落地的人来说，都是至关重要的。它不仅仅是教你“怎么做”，更是教你“为什么这么做”，以及“如何做得更好”。我尤其喜欢书中关于“智能检测”的展望，作者描绘了未来自动检测技术将如何与人工智能、大数据等前沿技术深度融合，为我们带来更智能、更高效、更便捷的生活。这本书的视野非常开阔，让我对自动检测技术的未来充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书的结构设计得非常巧妙。它没有按照传统的“理论-实践”模式来展开，而是从一个更宏观的角度切入，先勾勒出自动检测技术在各个领域的应用现状和发展趋势，让你对这个技术有一个整体的认识。然后，再逐步深入到具体的检测技术和方法。我特别欣赏作者在介绍不同检测技术时，所采用的比较和对比的方式。比如，在讲述传感器技术时，它详细对比了光学传感器、声学传感器、以及其他类型传感器的优缺点，以及它们各自适合的应用场景。这让我能够更清晰地理解，为什么在不同的场景下，需要选择不同的检测方式。书中关于“非接触式检测”的章节，给我留下了深刻的印象。作者通过生动的例子，展示了激光检测、红外检测等技术在食品安全、精密制造等领域的应用，让我看到了科技如何悄无声息地改变着我们的生活，守护着我们的健康和安全。整本书读下来，感觉就像是参加了一场精彩的科技讲座，既有深度又不失趣味性，而且信息量巨大，需要慢慢消化。

评分☆☆☆☆☆

这本书带给我最直观的感受，就是它真的能够激发人的好奇心和探索欲。作者在介绍各种检测技术的原理时，总是能巧妙地将科学原理与实际应用结合起来，让你感受到技术的力量和魅力。我最感兴趣的部分是关于“状态监测与故障诊断”的内容。作者通过丰富的案例，展示了如何利用传感器数据来监测设备的运行状态，并在潜在故障发生之前进行预警。这对于工业生产、航空航天等领域来说，简直是不可或缺的技术。它不仅仅是关于“检测”本身，更是关于如何“预知”和“预防”。书中关于“数据融合”的讨论，也让我受益匪浅。作者详细讲解了如何将来自不同传感器的数据进行整合和分析，以获得更全面、更准确的检测结果。这让我意识到，在实际应用中，单一的检测手段往往难以满足需求，而多源数据的融合，才是提升检测性能的关键。这本书的写作风格非常严谨，但又不失趣味性，让我愿意花时间去钻研其中的每一个细节。

评分☆☆☆☆☆

老实说，一开始我被这本书的封面所吸引，觉得名字听起来就很酷。拿到书后，我抱着试一试的心态翻开，结果发现它远超我的预期。书中关于“目标识别与跟踪”的部分，简直是给我打开了一扇新世界的大门。作者详细讲解了如何从复杂的背景中提取出感兴趣的目标，并且在动态场景下持续跟踪它的位置和运动轨迹。其中关于视频监控中的人脸识别和车辆识别的案例，分析得非常透彻。我之前一直以为这些技术非常神秘，看完书后才发现，原来它们背后都有着严谨的科学原理和精密的算法。而且，这本书并不只是停留在理论层面，它还提供了很多关于如何实际操作的建议，甚至是一些开源工具的介绍，让我跃跃欲试。我特别欣赏作者在分析算法的时候，会给出一些“陷阱”和“误区”的提示，这对于初学者来说，绝对是宝贵的经验。读完这本书，我感觉自己对“看懂”视频分析有了更深层次的理解，不再是仅仅看到一个结果，而是能够去思考它的实现过程。

评分☆☆☆☆☆

这本书确实带给我不少惊喜。刚翻开的时候，我以为它会是一本纯技术性的枯燥读物，毕竟“自动检测”听起来就很高深。然而，作者用一种非常接地气的方式，将复杂的概念层层剥开，就像剥洋葱一样，每一层都让你豁然开朗。书中对于各种检测原理的阐述，不仅仅是冰冷的公式和算法，更多的是结合了实际应用场景的案例分析。我尤其喜欢其中关于视觉识别的部分，作者通过图文并茂的方式，清晰地展示了图像预处理、特征提取到最终分类的整个流程。其中一个案例，讲的是如何利用深度学习模型来识别工业生产线上的产品缺陷，真是太生动了。我之前一直对机器视觉的实际应用感到模糊，这本书让我一下子看到了它的巨大潜力和实际价值。而且，书中并没有回避技术难点，而是循序渐进地引导读者理解，即使是初学者，也能从中找到学习的路径。它不是那种让你死记硬背的书，而是引导你思考，让你主动去探索。读完之后，我感觉自己对这个领域不再是“只闻其名”，而是有了一些初步的认识和深入的兴趣，甚至开始尝试自己去搭建一些简单的检测模型。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆