Mechatronics and Machine Vision in Practice pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Billingsley, John; Bradbeer, Robin;

出品人:

页数:358

译者:

出版时间:2010-11-19

价格:USD 219.00

装帧:Paperback

isbn号码:9783642093333

丛书系列:

图书标签:

• Mechatronics
• Machine Vision
• Robotics
• Automation
• Industrial Automation
• Image Processing
• Computer Vision
• Control Systems
• Embedded Systems
• Practical Engineering

《智能制造中的感知与决策：理论、算法与应用》 内容简介： 在当今飞速发展的工业4.0时代，制造业正经历着一场深刻的变革，从自动化向智能化演进。这场变革的核心在于赋予机器“眼睛”和“大脑”，使其能够像人类一样感知周围环境、理解复杂信息并做出最优决策。本书《智能制造中的感知与决策：理论、算法与应用》正是聚焦于这一关键领域，深入探讨了支撑现代智能制造系统的两大基石：机器视觉（Machine Vision）和机电一体化（Mechatronics），并重点阐述了它们如何在实际应用中融合，实现更高级别的自动化和智能化。 本书的写作旨在为读者提供一个全面、深入且实用的知识框架，帮助工程师、研究人员、学生以及对智能制造感兴趣的专业人士，掌握机器感知、信息处理、决策制定以及执行控制等一系列核心技术。我们不局限于理论的堆砌，而是强调将前沿技术与工业实践相结合，通过剖析实际案例和提供可操作的指导，帮助读者理解这些技术如何在真实世界的复杂环境中发挥作用。 第一部分：机器视觉——赋予机器“智慧之眼” 在智能制造的图景中，机器视觉扮演着至关重要的角色，它如同赋予机器一双能够“看”懂世界的眼睛。本部分将从基础概念出发，逐步深入到高级算法和应用，为读者构建一个完整的机器视觉知识体系。 基础理论与成像原理： 我们将从最基础的光学原理、成像系统（镜头、传感器）的工作方式开始，详细解释数字图像的形成过程，包括像素、分辨率、色彩空间（RGB, HSV, Grayscale）等基本概念。读者将理解不同成像方式（如可见光、红外、X射线）在工业场景下的适用性，以及影响图像质量的关键因素。 图像预处理与增强： 原始图像往往包含噪声、光照不均等问题，这会严重影响后续的分析。本部分将详细介绍各种图像预处理技术，例如： 噪声去除： 高斯滤波、中值滤波、双边滤波等，分析它们的优缺点及适用场景。 对比度增强： 直方图均衡化、自适应直方图均衡化（CLAHE）等，说明如何改善图像的视觉效果，突出特征。 几何变换： 缩放、旋转、平移、透视变换，以及它们在图像校正和配准中的应用。 色彩空间转换： 在不同应用场景下，如何根据颜色信息进行分割和识别。 特征提取与描述： 图像的“内容”在于其所包含的特征。本部分将深入探讨如何从图像中提取有意义的信息： 边缘检测： Sobel、Canny、Laplacian算子，分析它们对不同类型边缘的检测能力。 角点检测： Harris、Shi-Tomasi角点检测算法，以及它们在目标跟踪和定位中的作用。 纹理分析： 灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）等，用于描述物体表面的粗糙度和图案。 形状描述： 轮廓提取、形状上下文（Shape Context）、傅里叶描述子（Fourier Descriptors）等，用于识别和匹配具有特定形状的目标。 目标检测与识别： 这是机器视觉的核心任务之一。我们将覆盖传统方法与深度学习方法： 传统方法： 基于模板匹配、特征匹配（SIFT, SURF, ORB）的方法，分析它们在特定场景下的鲁棒性。 机器学习方法： 支持向量机（SVM）、Adaboost等，结合HOG（Histogram of Oriented Gradients）等特征进行目标分类。 深度学习方法： 卷积神经网络（CNN）在图像识别中的突破性进展。我们将重点介绍主流的检测框架，如： 两阶段检测器： R-CNN系列（Faster R-CNN, Mask R-CNN），分析其高精度但速度相对较慢的原因。 单阶段检测器： YOLO系列（YOLOv1-v7/v8），SSD（Single Shot MultiBox Detector），解释其速度与精度的权衡，以及在实时应用中的优势。 Transformer-based检测器： DETR（DEtection TRansformer）及其变种，介绍基于注意力机制的新型检测范式。 语义分割与实例分割： 详细介绍FCN（Fully Convolutional Networks）、U-Net、Mask R-CNN等模型，以及它们在像素级物体识别和分割中的应用。 三维视觉与深度感知： 现代工业应用往往需要理解物体的三维信息。本部分将介绍： 立体视觉（Stereo Vision）： 双目相机的原理、视差计算、深度图生成。 结构光（Structured Light）： 通过投射特定光图案来获取物体表面的三维信息。 激光雷达（LiDAR）： 原理、点云数据处理，及其在自动导航和环境建模中的应用。 单目深度估计（Monocular Depth Estimation）： 利用单个摄像头通过学习模型预测深度信息。 机器视觉在智能制造中的典型应用： 缺陷检测： 电子元器件、PCB板、表面涂层、食品包装等产品的微小缺陷检测。 尺寸测量与装配： 高精度尺寸测量，零部件的位置和姿态估计，机器人引导装配。 条码/二维码识别与OCR： 产品追溯、物流管理、文字识别。 外观检测与质量控制： 产品一致性评估、颜色检测、表面质量评估。 机器人导航与避障： 移动机器人、AGV（Automated Guided Vehicle）的路径规划与环境感知。 第二部分：机电一体化——融合感知与执行的桥梁 机电一体化是将机械工程、电子工程、信息技术和控制工程等学科高度集成的新兴技术。它致力于设计和制造高度自动化、智能化和柔性化的机械产品和系统。本部分将深入探讨机电一体化系统的设计理念、关键组件以及集成方法。 机电一体化系统设计哲学： 系统集成思维： 强调机械、电子、信息和控制四大要素的协同设计。 模块化与标准化： 提高系统的灵活性、可维护性和可重构性。 智能化与自适应性： 系统能够根据环境变化和任务需求进行自我调整。 核心组件与技术： 传感器技术（Sensors）： 位置和位移传感器： 编码器（增量式、绝对式）、线性位移传感器（LVDT）、霍尔传感器、光电传感器。 力/力矩传感器： 应变片式力传感器、压电传感器，用于力控和碰撞检测。 速度传感器： 测速电机、陀螺仪、加速度计。 其他传感器： 温度传感器、压力传感器、液位传感器等，用于环境监测和过程控制。 执行器技术（Actuators）： 电机： 直流电机、交流电机（同步、异步）、步进电机、伺服电机，及其驱动技术。 液压与气动元件： 液压缸、气缸、阀门、泵，用于提供大功率的动力。 特种执行器： 压电执行器、形状记忆合金（SMA）执行器等。 控制器与微处理器（Controllers & Microprocessors）： 单片机（Microcontrollers）： Arduino、STM32等，用于低成本、嵌入式控制。 PLC（Programmable Logic Controller）： 工业自动化控制的核心，实现逻辑控制和顺序控制。 嵌入式系统： 复杂的实时控制系统，集成传感器数据处理、算法执行和执行器控制。 FPGA（Field-Programmable Gate Array）： 用于高性能、并行计算和定制化硬件加速。 通信接口与网络（Communication Interfaces & Networks）： 串行通信： RS-232, RS-485。 总线通信： CAN总线（Controller Area Network）、EtherCAT、PROFINET，用于工业现场的高速、可靠通信。 无线通信： Wi-Fi, Bluetooth, LoRa，用于灵活部署和数据传输。 控制策略与算法： PID控制（Proportional-Integral-Derivative Control）： 最常用、最基础的反馈控制算法。 模糊逻辑控制（Fuzzy Logic Control）： 适用于模型未知或难以建立精确模型的系统。 神经网络控制（Neural Network Control）： 利用神经网络的学习能力实现自适应和优化控制。 模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）： 能够处理多变量耦合和约束条件，实现更优化的控制。 自适应控制（Adaptive Control）： 系统参数变化时能够自动调整控制器参数。 运动控制（Motion Control）： 精确控制执行器的位置、速度和加速度，如机器人关节控制、伺服驱动。 机电一体化系统建模与仿真： 数学建模： 建立机械、电气、控制系统的数学模型。 仿真工具： MATLAB/Simulink, Amesim, Adams等，用于系统设计验证、参数优化和性能评估。 机电一体化在智能制造中的典型应用： 工业机器人： 弧焊机器人、搬运机器人、装配机器人、协作机器人（Cobots）。 数控机床（CNC）： 高精度加工，自动化生产线。 自动化生产线： 输送、分拣、装配、包装的自动化流程。 AGV/AMR（Autonomous Mobile Robots）： 物料搬运、仓库自动化。 智能仓储系统： 自动化立体仓库、穿梭车系统。 精密仪器与设备： 医疗器械、半导体制造设备。 第三部分：融合应用——构建智能制造的未来 本书的第三部分将聚焦于机器视觉和机电一体化两大领域如何深度融合，共同驱动智能制造的发展。我们将探讨集成系统设计、协同优化以及在复杂工业场景中的创新应用。 视觉引导的机电一体化系统： 机器人视觉引导（Vision-Guided Robotics, VGR）： 机器人利用视觉信息进行目标定位、姿态识别、抓取规划，实现柔性生产。例如，在无序抓取、零件分拣中的应用。 视觉测量与校准： 利用机器视觉对机电一体化系统的关键部件进行高精度测量和校准，确保系统的精度和性能。 视觉反馈控制： 将视觉信息作为反馈信号，直接或间接用于控制执行器的运动，实现更精确和智能化的操作。例如，视觉伺服（Visual Servoing）。 数据驱动的机电一体化优化： 传感器数据融合： 将来自不同传感器（视觉、力、位置等）的数据融合，获得更全面、更鲁棒的环境感知和状态信息。 机器学习在机电一体化中的应用： 预测性维护： 利用传感器数据和历史运行信息，预测设备故障，提前安排维护。 性能优化： 通过学习，优化运动轨迹、控制参数，提高生产效率和产品质量。 智能决策： 结合视觉感知和系统状态，自主决策生产流程的下一步操作。 复杂应用场景的集成设计： 自动化装配与检测： 视觉系统识别零件，机器人精确抓取并装配，随后视觉系统进行装配后的检测。 智能物流与仓储： 视觉识别货物，AGV/AMR自主导航搬运，实现高效的仓储管理。 质量追溯与全流程监控： 机器视觉记录生产过程中的关键信息，结合机电一体化系统，实现产品从原材料到成品的全流程追溯和质量监控。 人机协作（Human-Robot Collaboration）： 协作机器人利用视觉感知人类的意图和工作区域，确保安全高效的协同工作。 未来发展趋势与挑战： 人工智能与深度学习的进一步融合： 更强大的感知能力、更智能的决策系统。 边缘计算与分布式智能： 将计算能力部署在更靠近数据源的设备端，实现实时响应和高效协同。 数字孪生（Digital Twin）在设计与运行中的应用： 构建物理系统的虚拟模型，实现模拟、预测和优化。 新型传感器与执行器的发展： 柔性传感器、生物启发式执行器等。 网络安全与数据隐私： 在高度互联的智能制造环境中，保障系统安全和数据隐私。 本书特点： 理论与实践并重： 既深入讲解核心理论，又提供丰富的实际案例分析和工程指导。 系统性与全面性： 覆盖了机器视觉和机电一体化从基础到前沿的各个方面。 面向工业应用： 强调技术在智能制造场景中的落地和价值。 前沿性与未来导向： 关注最新技术发展趋势，为读者展望未来。 通过阅读本书，读者将能够深刻理解机器视觉如何为智能系统提供“感知”，机电一体化如何实现“行动”，以及两者如何协同工作，构建出真正智能化、高效化、柔性化的未来制造体系。本书不仅是一本技术手册，更是引领读者进入智能制造新时代的导航图。

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