具体描述
《无损智能检测技术及应用》由两个国家自然科学基金项目（No．60468002，30560064）、教育部新世纪优秀人才计划项目（NCET—06—0575）和江西省高校生物光电及应用重点实验室研究项目（No．2006—319）联合资助出版。全书共10章，包括绪论、无损智能检测技术基础、智能传感器、近红外光谱检测技术及应用、机器视觉检测技术及应用、超声波检测技术及应用、X射线检测技术及应用、电子鼻和电子舌检测技术及应用、虚拟仪器技术及应用、典型智能算法及应用。《无损智能检测技术及应用》一方面注重无损智能检测技术的基本概念和原理介绍；另一方面凝聚作者多年教学和科研实践经验，着重介绍了无损智能检测技术在工农业生产和其他行业中的实际应用。作者将多年的研究成果渗透到每章相关的内容中，使全书理论与实践相结合。
智能制造中的关键技术与前沿探索 图书简介 本书深入剖析了当前智能制造领域中，支撑高效、高精度生产流程的核心技术体系，并对未来的发展趋势进行了前瞻性的展望。全书内容紧密围绕工业4.0的愿景，从底层的数据采集与处理，到上层的智能决策与优化控制，构建了一个完整的知识框架。 第一部分：工业数据采集与异构系统集成 本部分着重探讨了在复杂工业环境下，如何实现海量、多源异构数据的可靠、实时采集与有效集成。 1. 传感器技术在工业环境中的应用与挑战 详细阐述了各类先进传感器，如高精度温度、压力、振动、光学以及声学传感器的原理、选型标准及在不同制造环节的应用实例。重点分析了传感器在极端环境（高温、高压、强电磁干扰）下的可靠性问题，以及如何通过信号调理和滤波技术，保证采集数据的质量。内容涵盖了MEMS技术在微小尺寸、高灵敏度传感器的发展，以及无线传感网络（WSN）在工厂环境中的部署策略与功耗管理。 2. 工业通信协议的解析与互操作性 全面梳理了当前主流的工业通信协议，包括传统的现场总线技术（如Profibus、DeviceNet），以及面向未来的工业以太网技术（如Profinet、EtherCAT、TSN——时间敏感网络）。深入分析了这些协议在实时性、确定性、带宽和网络拓扑结构上的差异与优劣。探讨了如何利用OPC UA等中间件技术，实现不同代际、不同厂商设备间的语义互操作性，构建统一的数据访问层。 3. 边缘计算在数据预处理中的角色 阐述了边缘计算（Edge Computing）在缩短数据传输延迟、减轻云端压力方面的关键作用。重点介绍了在工业网关和控制器上部署轻量级计算模型的技术栈，包括容器化技术（如Docker）在工业边缘节点的应用。讨论了边缘侧的数据清洗、特征提取和初步异常检测算法的实现，确保只有高价值的数据才能上传至云端进行深度分析。 第二部分：高级数据分析与机器学习建模 本部分聚焦于如何将采集到的海量工业数据转化为可操作的知识和洞察，是实现设备预测性维护和工艺优化（Process Optimization）的基础。 1. 工业大数据基础架构与存储方案 讲解了适用于工业场景的大数据平台架构，如Lambda或Kappa架构的选型考量。对比了时序数据库（Time-Series Database, TSDB）如InfluxDB、Prometheus在存储高频传感器数据方面的优势，以及传统关系型数据库和NoSQL数据库在存储设备配置和物料信息方面的应用。探讨了数据生命周期管理策略，包括热数据、温数据和冷数据的存储分级。 2. 过程数据驱动的故障诊断模型 系统介绍了应用于设备健康管理（PHM）的各种机器学习方法。从经典的统计过程控制（SPC）到监督学习（如SVM、随机森林）用于故障分类，再到无监督学习（如K-Means、孤立森林）用于早期异常模式识别。详细阐述了如何构建高质量的带标签数据集，以及处理工业数据中常见的类别不平衡问题。 3. 深度学习在复杂信号处理中的应用 重点剖析了深度学习网络（如CNN、RNN/LSTM）在处理高维、非线性工业信号（如声学信号、振动频谱）方面的能力。介绍了卷积神经网络（CNN）在图像识别领域的扩展应用，如缺陷检测中的特征自动提取，以及循环神经网络（RNN）在预测设备剩余寿命（RUL）中的时间序列建模能力。讨论了迁移学习在有限样本场景下的有效性。 第三部分：智能优化控制与自主系统 本部分将重点放在如何利用数据和模型的结果，实现对制造过程的实时干预、闭环控制和决策支持。 1. 强化学习在过程优化中的潜力 深入探讨了强化学习（Reinforcement Learning, RL）如何应用于复杂、高维度的控制问题，尤其是在传统PID控制难以奏效的动态系统中。通过马尔可夫决策过程（MDP）的构建，分析了RL智能体（Agent）如何在仿真或真实环境中通过试错学习，动态调整控制参数（如炉温曲线、机器人路径规划），以最小化能耗或最大化产出。 2. 数字孪生（Digital Twin）的建模与应用 阐述了数字孪生的核心构成要素：物理实体、虚拟模型、连接数据和生命周期管理。重点介绍了基于物理模型（如有限元分析FEM）与数据驱动模型融合的混合建模技术。探讨了数字孪生如何用于工艺仿真验证、预测性维护的“What-if”场景分析，以及在虚拟调试中的关键作用。 3. 工业机器人与自动化系统的协同 分析了面向柔性制造需求的机器人路径规划算法，包括碰撞检测和动态避障技术。讨论了人机协作（Cobot）在安全性和效率之间的平衡策略，以及如何利用视觉系统（3D视觉、深度学习）提高机器人的抓取精度和适应性。 第四部分：技术落地与安全保障 本部分关注智能技术在实际工业环境部署时必须面对的工程化挑战、标准化需求以及信息安全问题。 1. 工业信息安全（OT Security）的挑战 鉴于工业控制系统（ICS）与IT网络的融合，本章详细剖析了OT（Operation Technology）环境面临的独特安全威胁，如固件篡改、实时通信中断和PLC/RTU的漏洞攻击。介绍了基于零信任架构的安全隔离策略、工业入侵检测系统（IDS）的部署，以及安全审计和合规性要求。 2. 标准化、可解释性与可靠性 讨论了AI模型在关键决策中的“黑箱”问题，介绍了可解释人工智能（XAI）技术在工业场景中的必要性，例如SHAP值和LIME方法在解释故障预测结果中的应用。强调了建立严格的验证、确认（V&V）流程，确保智能系统的决策符合安全和质量标准。 3. 智能制造的实施路线图与效益评估 为企业提供了从自动化（Automation）向数字化（Digitalization）再向智能化（Intelligence）演进的实用路线图。探讨了量化投资回报率（ROI）的关键指标，如设备综合效率（OEE）的提升、停机时间的减少、质量缺陷率的降低等，为技术采纳提供商业依据。 本书旨在为工业工程师、系统集成商、研发人员以及相关专业的学生，提供一套全面、深入且具有高度工程实践指导价值的参考资料，帮助读者掌握构建下一代智能工厂所需的核心技术能力。
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