具体描述
《PLC与电气控制》侧重实际应用，从具体实例出发，在介绍了传统电气控制技术的基础知识上，重点介绍了现代PLC基本原理及在电气控制技术方面的应用、工程实际电路的分析。全书分为八章，主要内容包括低压电器、继电器一接触器控制电路、常用机床的控制线路、可编程控制器概述、FX2N指令系统、三菱FX系列的功能模块、手持编程器的功能及使用和可编程控制系统设计与应用。
《PLC与电气控制》可作为高等工科院校和职业院校电气工程及其自动化、机械工程及其自动化、电气技术、机电一供化以及相关专业的教材，也可供从事工业自动化领域的技术人员参考。
深入探索计算机视觉前沿技术：从基础理论到前沿应用 图书名称：计算机视觉导论与实践 图书简介： 本著作旨在为读者构建一个全面且深入的计算机视觉知识体系，涵盖从基础理论到尖端应用的各个层面。它不仅仅是一本教科书，更是一份指引读者穿越数字图像处理、模式识别、深度学习等复杂领域的实践指南。全书力求以严谨的学术态度和清晰的逻辑结构，揭示机器“看懂”世界背后的复杂机制。 第一部分：视觉的基石——图像表示与预处理 计算机视觉的第一步是理解和处理视觉信息的载体——图像。本部分详尽阐述了数字图像的数学本质，包括像素、灰度级、色彩空间（如RGB、HSV、Lab）的理论基础及其在不同场景下的适用性。我们深入探讨了图像的采样与量化过程，解释了这些操作如何影响最终的视觉质量和后续处理的精度。 在基础之上，我们系统性地介绍了图像预处理技术。这部分内容涵盖了噪声的类型识别与去除方法，包括空间域滤波（如均值滤波、高斯滤波、中值滤波）和频率域滤波（如傅里叶变换在图像去噪中的应用）。此外，我们还详细讨论了图像增强技术，如直方图均衡化、对比度拉伸，以及形态学处理（腐蚀、膨胀、开闭运算）在图像分割和特征提取中的关键作用。每一章节都配有丰富的数学推导和实际案例，确保读者对这些基础工具的掌握不仅停留在操作层面，更能理解其背后的信号处理原理。 第二部分：几何与运动的解析——相机模型与三维重建 理解图像内容必须回归到成像的几何过程。本部分是连接二维图像世界与三维真实世界的桥梁。我们首先建立精确的相机几何模型，包括小孔模型、内外参标定、畸变校正等核心内容。读者将学会如何通过数学公式精确描述光线如何从三维空间映射到二维图像平面。 随后，我们将视角转向运动分析。运动估计（Motion Estimation）是理解动态场景的关键。我们详细讲解了光流法（Optical Flow），包括Lucas-Kanade方法和Horn-Schunck方法，并对比了它们在处理不同运动模式下的优劣。更进一步，本书聚焦于结构光与立体视觉。立体匹配（Stereo Matching）算法，如块匹配、半全局匹配（SGM）的原理被详尽剖析，旨在帮助读者构建高精度的深度图。对于更高级的应用，我们引入了SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）的基本框架，从滤波方法（如EKF-SLAM）到因子图优化（如Graph-SLAM）的演进路线清晰可见，为读者进入自动驾驶和机器人导航领域打下坚实的基础。 第三部分：从特征到语义——经典机器学习与深度学习 在特征提取方面，本书追溯了计算机视觉的经典范式。我们详细分析了传统特征描述符的构建过程，如Harris角点检测、SIFT、SURF和HOG特征。这些局部和全局特征的描述符如何有效地表征图像内容，是理解后续深度学习模型发展历程的关键。 随后，本书笔锋一转，全面转向深度学习在视觉领域的统治性应用。卷积神经网络（CNN）的结构不再是简单的堆叠，而是被系统地解构：卷积核的设计哲学、激活函数的选择影响、池化层的效率分析，以及全连接层的角色定位。我们深入讲解了经典网络架构的演变，如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet、DenseNet等，重点剖析了残差连接、Inception模块等创新点如何解决了梯度消失等核心难题。 在应用层面，本书区分了三大核心任务： 1. 图像分类与识别： 讨论了如何使用迁移学习策略加速模型训练，以及如何利用度量学习优化分类边界。 2. 目标检测： 详尽对比了双阶段（如R-CNN家族）和单阶段（如YOLO系列、SSD）检测器的效率与精度权衡，并分析了Anchor机制的优化过程。 3. 语义与实例分割： 探讨了全卷积网络（FCN）如何实现像素级别的分类，并深入解析了U-Net和Mask R-CNN等用于精确分割和实例区分的先进模型。 第四部分：前沿交叉与未来展望 最后一部分将视角投向计算机视觉与相关领域的交叉前沿。我们探讨了生成对抗网络（GANs）在图像合成、超分辨率重建和图像修复中的应用，包括DCGAN、WGAN等变体的原理。在视频处理方面，本书介绍了时空域分析、动作识别（如3D CNNs）的基本框架。 此外，本书还专门开辟章节探讨了计算机视觉在可解释性AI（XAI）中的进展，如Grad-CAM的可视化技术如何帮助我们理解模型的决策过程。最后，我们讨论了模型在资源受限设备（如移动端和嵌入式系统）上的部署优化策略，包括模型剪枝、量化和知识蒸馏等技术，确保理论知识能够真正转化为高性能的实际产品。 目标读者： 本书适合高等院校计算机科学、电子工程、自动化专业的本科高年级学生、研究生，以及希望系统性掌握计算机视觉核心技术和前沿发展趋势的工程师和研究人员。阅读本书的前提是具备一定的线性代数、微积分和概率论基础，以及初步的编程经验（推荐使用Python语言环境）。 总结： 《计算机视觉导论与实践》力图提供一个从底层数学原理到顶层应用实践的完整路径。它不仅教授“如何做”，更强调“为什么这么做”，旨在培养读者独立分析、设计和优化复杂视觉系统的能力，为迎接智能时代带来的技术挑战做好充分准备。
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