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《高职高专"十一五"规划教材·自动检测技术(第2版)》主要包括：检测的基础知识，模拟量、数字量检测技术，以微机为核心的智能检测技术，新型传感技术、检测信号的指示与记录和最新的虚拟仪器相关技术知识，检测中的干扰抑制技术以及检测技术在工业生产过程中的应用实例等。每章均附有习题和思考题。
好的，以下是一本名为《智能制造中的传感器应用与系统集成》的图书简介，其内容与您提到的《自动检测技术》无直接关联，并力求详尽专业： --- 图书简介：《智能制造中的传感器应用与系统集成》 导言：驱动第四次工业革命的核心动力 在当前全球制造业向数字化、网络化、智能化转型的浪潮中，智能制造已成为重塑产业格局的关键力量。这场变革的基石，正是对物理世界进行精准、实时、高效的感知、理解与反馈。本书《智能制造中的传感器应用与系统集成》正是基于这一核心需求而精心撰写，它不再局限于传统的测量原理介绍，而是将焦点精确对准现代工业现场对“智能感知”的严苛要求，深入探讨如何利用先进的传感器技术构建起连接物理实体与信息空间的可靠桥梁，并最终实现柔性化、自适应的生产系统。 本书旨在为从事智能制造系统设计、工业物联网（IIoT）架构搭建、自动化产线优化以及相关研究的工程师、技术人员和高年级学生提供一套系统、前沿且极具实践指导意义的理论与工程指南。 第一部分：智能感知基础与新型传感器技术前沿（聚焦感知深度） 本部分构建了理解现代工业智能感知的必要理论框架，并重点剖析了超越传统技术的先进传感器发展方向。 第一章：智能制造对感知系统的需求重塑 详细分析了从自动化到智能制造过程中，对传感器性能（如精度、响应速度、鲁棒性）提出的全新挑战。探讨了大数据、云计算对实时数据采集能力的要求升级，并引入了“信息质量”的概念，区分了原始数据、有效信息与决策支持知识之间的层级关系。 第二章：MEMS与纳米传感器的深度融合 系统介绍了微机电系统（MEMS）技术在传感器制造中的核心地位，包括压阻式、电容式和压电式传感器的微纳加工工艺。深入解析了应变片、加速度计、陀螺仪以及微型流量计的结构与原理优化，特别关注其在振动监测、姿态控制中的应用突破。同时，探讨了纳米材料（如石墨烯、碳纳米管）在气体、生物、力学传感领域展现出的超高灵敏度潜力及其工业化面临的瓶颈。 第三章：先进光学与成像传感技术 本章聚焦于非接触式测量。详细阐述了激光多普勒测速、结构光三维扫描、机器视觉中的高清CMOS/CCD阵列特性。重点剖析了工业内窥镜、红外热像仪（及其在设备健康监测中的阈值设定与图像特征提取）的实用技术。对高光谱成像技术在材料缺陷检测和在线成分分析中的应用潜力进行了前瞻性讨论。 第四章：非传统物理量感知与环境适应性 突破传统温度、压力、位移的范畴，专门讲解了声学传感器（超声波阵列用于泄漏检测与无损评估）、电磁传感器（如涡流传感器在精密定位中的应用）以及化学/生物传感器（如在线pH值、溶解氧监测）在复杂工业环境下的防护设计与信号调理。 第二部分：传感器数据的高效处理与系统集成（聚焦连接与智能） 仅有先进的传感器是不够的，它们必须高效、可靠地融入整个信息物理系统（CPS）中。本部分是本书的工程核心。 第五章：信号调理、抗干扰与数据预处理 详细讲解了传感器输出信号（电压、电流、频率）到数字化信号转换（ADC/DAC）的关键环节。内容涵盖采样定理的工业应用、噪声源的识别与抑制技术（如共模抑制、数字滤波器的IIR/FIR设计）、信号漂移的补偿策略，以及电磁兼容性（EMC）设计在传感器线路层面的实现。 第六章：工业总线与现场数据传输协议栈 对比分析了当前主流的工业通信协议的适用场景：从传统的串行通信（RS-485/CAN/DeviceNet）到现代以太网技术的演进（ProfiNet/EtherCAT/CC-Link IE）。重点阐述了时间敏感网络（TSN）在保证高精度同步控制中的关键作用，以及如何为异构传感器网络构建统一的数据封装标准。 第七章：边缘计算与嵌入式数据融合 本章是实现“智能”的关键。探讨了如何在传感器端或网关侧进行初步的智能处理。内容包括：嵌入式系统（如ARM/FPGA）中传感器驱动的实现、低功耗模型下的数据压缩算法、以及基于卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波（EKF）和粒子滤波（PF）的多传感器信息冗余消除与状态估计技术。强调如何利用轻量级机器学习模型在边缘侧进行初步异常预警。 第八章：工业物联网（IIoT）架构下的数据治理与云端集成 阐述了面向工业场景的IIoT参考架构（如ISA-95与Purdue模型在数据流管理中的映射）。讲解了MQTT、OPC UA等面向设备互操作性的协议如何在云端与企业资源规划（ERP）、制造执行系统（MES）之间实现安全、有序的数据交换。同时，讨论了数据生命周期管理在提升工业数据价值中的策略部署。 第三部分：系统级应用与健康管理（聚焦效能提升） 本部分将前述技术应用于具体的工业场景，展示了传感器系统如何直接转化为生产力和可靠性保障。 第九章：基于传感器的设备健康管理（PHM） 深入探讨了以预测性维护（PdM）为核心的PHM系统构建流程。涵盖了从特征提取（时域、频域分析）到损伤指标构建的完整方法论。重点解析了利用高频振动、温度梯度与声纹数据构建设备“数字孪生”的传感数据基础，以及基于状态基线的基线漂移分析。 第十掌：柔性制造与过程自适应控制 论述了传感器系统如何赋能柔性生产线的快速重构。讨论了在装配、焊接、打磨等工序中，力矩传感器、触觉传感器和视觉反馈系统如何实时调整执行器的轨迹和力度，以应对工件的随机误差。阐述了闭环控制系统中，高频传感器数据如何替代或增强传统PID控制器的性能。 附录：传感器标定、误差分析与可靠性工程 提供了一套详细的传感器现场标定规范，包括静态与动态标定方法，以及不确定度分析的实际案例。讨论了工业传感器在极端温度、湿度、振动下的失效模式与可靠性评估方法。 --- 本书特点： 面向工程实践： 理论深度适中，但所有模型和算法均结合了具体的工业接口和实时案例进行推导和说明。 技术前沿聚焦： 大篇幅覆盖了MEMS、IIoT协议、边缘智能等当前工业界关注的热点技术。 系统集成导向： 强调传感器本身并非孤立的器件，而是复杂信息物理系统中的关键节点，贯穿了从硬件选型到云端接入的全流程。 通过研读本书，读者将能够系统地掌握如何设计、部署和维护新一代智能制造系统所需的先进感知与数据集成能力，从而有效提升生产线的效率、质量和智能化水平。
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