自动辨识系统的基本知识 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 自动识别
• 识别技术
• 条码
• 二维码
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• 图像处理
• 模式识别
• 传感器
• 工业自动化
• 物联网

　　本书对于现今资讯化社会里需求逐渐扩大的自动识别系统和技术，以浅显易懂的方式来说明，更由基础的条码读取原理、一维符号、二维符号、RFID、生物矩阵与直接打印等，分类说明，并且对于光学原理、动作方式及适用的用途等也有详细的说明，使读者能对自动识别系统有更清晰的观念。本书适合对自动识别系统有兴趣的人士阅读。

现代制造与智能控制前沿探索 本书聚焦于21世纪制造业向更高效率、更高精度、更少干预方向发展的核心技术领域，深入剖析了先进传感器技术、高精度运动控制算法、以及工业物联网（IIoT）架构下的数据集成与决策支持系统。 第一部分：新一代传感器技术与信息获取的革命 本部分致力于探讨信息采集层面的技术突破，如何为复杂系统的精确控制奠定坚实基础。我们不再满足于传统的测量方法，而是深入研究那些能够提供丰富、实时、多维度信息的先进传感技术。 1. 高分辨率成像与非接触式测量 机器视觉系统的深度解析： 详细阐述了二维（2D）和三维（3D）机器视觉系统的组成、图像采集原理（包括线阵/面阵相机、激光三角测量、结构光、以及时间飞行/ToF技术）。重点讨论了亚微米级精度下的图像处理流程，如边缘检测的高级算法（Canny、LoG的优化变体）、特征提取（SIFT、SURF在工业环境下的适用性分析），以及如何应对光照变化和表面反射带来的挑战。 超声波与电磁波传感器的优化： 研究了用于恶劣环境（如高温、粉尘、高湿度）下的新型声纳阵列设计，以及基于雷达（如毫米波雷达）的穿透性测量技术，特别是在材料内部缺陷检测和远程定位中的应用实例。 多模态数据融合的策略： 探讨了如何将来自不同物理原理的传感器数据（如视觉、触觉、力/扭矩传感器）进行有效的时间同步和空间配准，形成一个统一、高可信度的环境模型。 2. 智能传感器的嵌入式处理能力 边缘计算在传感器中的应用： 阐述了微控制器（MCU）和现场可编程门阵列（FPGA）如何被集成到传感器前端，实现数据的预处理、降噪、特征提取甚至初步的模式识别。这极大地减轻了主控制器的负担，并降低了数据传输延迟。 无线与低功耗传感网络： 分析了适用于大规模部署的无线传感器网络（WSN）的通信协议栈（如LoRaWAN, Zigbee Pro在工业环境中的性能评估），以及能量采集（Energy Harvesting）技术如何延长部署在难以布线的区域的传感器寿命。 第二部分：复杂系统的高效运动控制理论与实践 本部分转向执行层面的核心——如何将精确的信息转化为平稳、快速且鲁棒的物理动作。我们着重于超越传统PID控制的先进控制策略。 1. 耦合多轴系统的精确同步 模型预测控制（MPC）在机械系统中的应用： 深入探讨了MPC如何利用系统动态模型，在实时约束下（如最大加速度、力矩限制）预测未来的系统状态，并优化控制输入序列。特别关注了在高速CNC加工和机器人路径规划中，MPC如何有效处理惯性、摩擦力和外部扰动。 基于先进滤波器的状态估计： 详细介绍了扩展卡尔曼滤波器（EKF）和无迹卡尔曼滤波器（UKF）在估计高速旋转机械的转子不平衡度、电机内部状态（如磁链、转子位置的亚电角度）中的应用，确保控制回路的准确性。 柔顺性控制与交互力矩控制： 讨论了在人机协作或精密装配任务中，如何通过阻抗控制（Impedance Control）和导纳控制（Admittance Control）使机械臂表现出可编程的柔顺性，精确控制接触力和操作对象的相互作用。 2. 伺服驱动与执行器优化 高频电流环与磁场定向控制（FOC）： 剖析了高性能无刷直流电机（BLDC）和永磁同步电机（PMSM）的FOC实现细节，包括SVPWM（空间矢量脉冲宽度调制）的优化以减少谐波损耗，以及如何通过高带宽电流环抑制速度波动。 驱动器诊断与健康监控： 探讨了如何利用驱动器内部的电压、电流纹波、温度数据，结合机器学习算法，提前预测功率器件（如IGBT/MOSFET）的退化，实现预测性维护。 第三部分：工业互联与数据驱动的优化决策 本部分将视角提升到工厂层级，关注如何利用连接性构建一个自适应、可自我优化的制造环境。 1. 工业物联网（IIoT）架构与协议栈 OPC UA与时间敏感网络（TSN）： 详细对比了传统工业现场总线（如EtherCAT, Profinet）与新兴的TSN技术在满足确定性、低延迟通信方面的优势与局限。重点讲解了OPC UA作为跨平台、面向服务的通信框架，如何在异构设备间建立统一的数据模型。 云计算、雾计算与数据湖的构建： 讨论了数据处理的层次化策略。本地（雾端）处理紧急响应和实时反馈，而云端则负责长期趋势分析、全局资源调度和算法模型的迭代训练。 2. 制造过程中的数据分析与质量保证 统计过程控制（SPC）的数字化升级： 介绍了如何将传统的Shewhart图、CUSUM图扩展到多变量监控（Multivariate SPC），使用主成分分析（PCA）或独立成分分析（ICA）来识别过程中的潜在协变关系。 数字孪生（Digital Twin）的构建与应用： 阐述了构建高保真数字孪生体的关键步骤，包括物理模型（FEA/CFD）的集成、实时数据映射的机制，以及如何利用孪生体进行“What-If”场景模拟，提前验证生产计划或控制参数的有效性，从而避免对实际生产线造成干扰。 总结： 本书构建了一套完整的、从信息获取到决策执行的现代制造技术框架，其核心在于高精度、高鲁棒性的实时控制与面向未来的数据驱动的系统优化能力。本书面向的是对系统底层原理有深入理解需求，并致力于在复杂工程领域实现技术飞跃的工程师和研究人员。

前言目录前

第1章　条　码
1.1　何谓条码1-4
1.1.1　条码的概要1-4
1.1.2　条码的构造1-4
1.2　条码的特征1-6
1.2.1　高可信度1-6
1.2.2　便宜又良好的操作性能1-6
1.2.3　便宜的记录媒体1-6
1.3　条码的种类1-7
1.3.1　共通商品符号 JAN/EAN1-7
1.3.2　美国地区的共通商品符号 UPC1-9
1.3.3　数字高密度符号Interleaved 2 of 51-10
1.3.4　物流标准符号ITF14/16/61-11
1.3.5　高精密度数字用符号 Codabar (NW7)1-12
1.3.6　泛用性产业用符号 Code 391-13
1.3.7　支援Full ASCII的符号 Code1281-14
1.3.8　流通补足符号 UCC/EAN-1281-16
1.3.9　省空间符号RSS1-19
1.4　流通标准码1-23
1.4.1　国际交易商品号码(GTIN)1-23
1.4.2　包装指引(PI)1-24
1.5　运送容器序号(SSCC)1-25
1.6　条码读取的基础1-27
1.6.1　条码读取的种类1-27
1.6.2　手动扫瞄方式1-27
1.6.3　CCD扫瞄器1-28
1.6.4　雷射扫瞄器1-29
1.6.5　影像方式1-30

第2章　二维符号
2.1　何谓二维符号2-4
2.2　二维符号的种类 2-5
2.3　二维符号的特征 2-6
2.3.1　大容量资讯的符号化 2-6
2.3.2　省空间的印字2-7
2.3.3　全方向/高速读取 2-8
2.3.4　字母/汉字的表达2-8
2.3.5　错误订正功能2-9
2.4　读取器2-9
2.4.1　二维符号的读取原理2-9
2.4.2　二维符号读取器2-11
2.4.3　二维符号读取器的选择2-11

第3章　RFID
3.1　RFID(RF标签)的种类3-4
3.2　RFID(RF标签)的动作原理3-5
3.3　RFID(RF标签)是怎么样动作的呢3-8
3.3.1　法拉第电磁波诱导法则3-9
3.3.2　赫兹电磁波产生法则3-10
3.4　RFID与电波法3-11
3.4.1　了解电波应有的基础知识3-11
3.4.2　全球电波情势3-13
3.4.3　物品管理用RFID中所採用的频率与电波法3-15
3.4.4　电波的安全性3-22
3.4.5　EMC(电磁兼具性)3-22
3.4.6　机器的安全性3-23
3.5　採用RFID传达资讯的构造3-23
3.5.1　收发讯方式3-23
3.5.2　调变方式3-24
3.5.3　天线3-28
3.6　RFID与读取/写入装置的交换讯息特性及其选择3-32
3.6.1　电磁诱导方式(法拉第方式)的读取/写入装置特性3-32
3.6.2　读取/写入装置的天线线圈直径和交换讯息区域3-33
3.6.3　RF标签的天线线圈与交换讯息距离3-35
3.6.4　电波通讯方式(兆赫方式)的读取/写入装置特性3-36
3.6.5　和多个标签之间的交换讯息(Anticollision)3-37
3.6.6　大量读取标签的范例3-38
3.7　RFID与追踪、隐私权及保全问题3-39
3.7.1　何谓追踪3-39
3.7.2　隐私权问题3-40

第4章　生物矩阵
4.1　生物矩阵的用途4-5
4.1.1　概要4-5
4.1.2　各自的特征4-5
4.2　生物矩阵的种类4-8
4.2.1　认证精密度4-8
4.2.2　读取原理4-9
4.3　生物矩阵的有效运用4-18
4.3.1　适用于何处4-19
4.3.2　以何为目的4-19
4.3.3　和IC卡结合4-20

第5章　直接打印
5.1　雷射打印5-4
5.1.1　概要5-4
5.1.2　雷射方式的特征5-4
5.1.3　雷射打标器5-5
5.1.4　採用雷射打标器的打印范例5-7
5.2　击针打印5-8
5.2.1　概要5-8
5.2.2　击针方式的特征5-9
5.2.3　击针装置5-10
5.2.4　採用击针装置的打印范例5-10
5.3　喷墨打印5-11
5.3.1　概要5-11
5.3.2　喷墨方式的特征5-11
5.3.3　喷墨印表机5-13
5.3.4　採用喷墨印表机的打印范例5-13
5.4　感热打印5-15
5.4.1　概要5-15
5.4.2　感热方式的特征5-15
5.4.3　热转写式印表机5-16
5.4.4　採用热转写式印表机的打印范例5-17
5.5　读取装置5-17
5.5.1　系统的构造5-17
5.5.2　透镜的选择5-19
5.5.3　选择照明方式5-20
5.5.4　设定透镜对焦及电子快门5-22
5.6　验证装置5-23
5.6.1　概要5-23
5.6.2　系统的构造5-23
5.6.3　蒐集影像数据5-25
5.6.4　解析影像数据5-25

第6章　自动辨识技术的基本用语
6.1　一般数据载体6-2
6.2　一维符号条码(Barcode)6-3
6.3　二维符号、复合符号6-6
6.4　RFID6-7
6.5　机器、系统6-13
6.6　生物矩阵6-14
6.7　其他6-17
附　录　印刷的基础知识
附1　条码印表机的种类与特征6-2
附2　条码印刷的种类与特征6-3
附3　条码标签的种类与特征6-4
附4　条码的印刷品质6-6

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我买《自动辨识系统的基本知识》纯粹是因为我工作单位最近大力推广一项新的“智能考勤系统”，据说可以刷脸签到，一开始觉得很新奇，但时间久了，总觉得背后好像藏着什么我不太了解的技术。我本身就对科技产品有点兴趣，尤其是这种听起来很“未来”的东西。所以，看到这本书的书名，我第一反应就是“这或许能帮我搞懂一些门道”。我希望它不是那种晦涩难懂的学术论文，而是能让我这个普通读者也能看得懂、能领悟的。 我特别想知道，这种“刷脸”技术到底是怎么工作的？我的脸部信息是怎么被捕捉、被存储，又怎么和数据库里的信息进行比对的？有没有可能被盗用？这本书是否会提到一些关于数据安全和隐私保护方面的考虑？毕竟，人脸信息可是非常敏感的。我期待书中能解释清楚，这些系统在保护用户隐私方面，有着怎样的技术保障和规范。我想知道，我的脸部信息在被系统识别后，是否会被不当使用。 我也很关心，除了人脸识别，现在市面上还有哪些其他种类的自动辨识系统？比如，声音识别、指纹识别、虹膜识别，它们各自的优缺点是什么？在不同的应用场景下，哪种技术更适合？我希望这本书能够提供一个相对全面的概览，让我了解这个领域的多样性和发展趋势。如果能提到一些前沿的研究方向，或者未来可能出现的新的辨识技术，那就更好了。 对于我这种非技术背景的读者来说，最重要的是能够理解其中的核心逻辑，而不是被一堆专业术语淹没。我希望这本书能够用简洁明了的语言，配合一些生动的图示或者流程图，来解释复杂的概念。比如，在讲到机器学习的时候，是不是可以举一个简单的例子，比如让电脑区分出猫和狗的图片，然后解释它是怎么通过“学习”来完成这个任务的？我想要的是一种“恍然大悟”的感觉，而不是“看完了一堆字，但还是不知道它在讲什么”。 这本书的书名虽然写着“基本知识”，但我个人觉得，对于初学者来说，它的内容已经足够深入了。作者在讲解每一个概念的时候，都会从最基础的定义开始，然后逐步引入更复杂的原理和技术。我特别欣赏的是，作者并没有因为是“基本知识”就敷衍了事，而是非常认真地梳理了整个自动辨识系统的发展脉络和核心技术。

评分☆☆☆☆☆

最近几年，科技发展速度真的太快了，感觉身边到处都是“聪明”的机器。我经常听到“自动辨识”这个词，比如自动驾驶汽车需要识别路况，手机需要人脸解锁，甚至支付都靠扫码，感觉生活越来越便利，但也越来越神秘。我买《自动辨识系统的基本知识》这本书，其实是想填补一下我对这些现象背后的好奇心。我希望它能告诉我，这些“聪明”的机器到底是怎么学习、怎么判断、怎么做决定的。 我特别好奇，像自动驾驶汽车里的“眼睛”——那些摄像头和传感器，是怎么把看到的景象转换成机器能理解的信号的？它们是怎么区分出是行人、是其他车辆、还是路边的标志牌的？这本书里会不会详细介绍这些图像识别的技术，比如物体检测、语义分割这些东西？我想要了解的，不仅仅是“它们能识别”，更是“它们是怎么识别”的。我想知道，是依靠大量的预设规则，还是真的像人类一样在“学习”？ 另外，我一直对声音识别技术很感兴趣。现在很多智能音箱都能听懂我的指令，甚至区分我家人和我的声音。我希望这本书能够解释清楚，声音是如何被捕捉、被处理、然后被转换成文字的？语音识别的技术难度在哪里？它在实际应用中，比如智能客服、语音助手，又有哪些具体的挑战？我希望这本书能提供一些具体的案例分析，让我看到这项技术是如何落地的。 对我而言，一本好的技术入门书籍，最重要的不是堆砌名词，而是能够将复杂的概念用浅显易懂的方式表达出来。我期待这本书能够使用大量的图示、流程图，甚至是一些简单的代码示例，来帮助我理解。比如，在解释机器学习的训练过程时，是否可以用一个简单的游戏或者比喻来形象地说明？我希望读完这本书，我能够对自己所了解的“自动辨识”有一个更清晰、更结构化的认知。 这本书内容相当扎实，尤其是在介绍各种辨识技术的时候，作者都花了相当大的篇幅去讲解其原理和算法。我个人觉得，如果你想对自动辨识系统有一个比较全面的认识，这本书是绝对值得一读的。它并没有追求过于炫酷的包装，而是实实在在地把技术内容摆在了前面。

评分☆☆☆☆☆

我最近对 AI 相关的技术越来越感兴趣，尤其是在工作上，我们公司也在尝试引入一些自动化流程，其中就涉及到了“自动辨识”的应用。我希望通过阅读《自动辨识系统的基本知识》，能够对这项技术有一个基础的了解，不至于在和技术部门沟通时显得一窍不通。我不太懂高深的数学公式，所以期待这本书能用一种比较亲民的方式来讲解。 我特别想知道，我们每天接触到的各种“识别”功能，比如手机的指纹解锁、支付时的扫码，背后到底是怎么实现的？它是如何保证准确性的？有没有可能被破解？我希望书中能够详细解释这些技术的原理，包括它们是如何采集数据、如何进行特征提取、以及如何进行比对的。如果能有一些关于数据安全和隐私保护方面的探讨，那就更好了。我比较担心自己的个人信息会不会因为这些技术而受到威胁。 另外，我还对一些比较前沿的自动辨识技术感到好奇，比如自动驾驶汽车是如何识别行人和障碍物的，或者医疗领域是否会用到自动辨识技术来辅助诊断。我希望这本书能够提供一些实际的应用案例，让我看到这些技术是如何在不同领域发挥作用的，以及它们目前面临的挑战和未来的发展趋势。我希望这本书能给我一些启发，让我看到这项技术在改变我们生活方面的巨大潜力。 对我来说，一本好的技术入门书籍，最重要的就是能够循序渐进，把复杂的概念讲清楚。我不太喜欢那些上来就用一堆专业术语的书。我希望这本书能够用通俗易懂的语言，配合大量的图示和例子，来解释各种技术原理。比如，在讲解图像识别时，可以拿我们熟悉的动物照片来举例，说明机器是如何“看懂”的。我希望读完这本书，我能够对自动辨识系统有一个清晰的认识，不再觉得它是一个遥不可及的黑科技。 读了这本书之后，我感觉自己对自动辨识系统有了更深层次的理解。它不仅仅是一堆代码或者算法的堆砌，更是一门与我们生活息息相关的技术。作者在讲解过程中，并没有忽略掉一些重要的细节，比如在介绍某种辨识技术的时候，也会顺带提到它在实际应用中可能会遇到的一些问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面上印着《自动辨识系统的基本知识》，我当初买它纯粹是因为好奇。你知道的，现在生活里到处都是各种各样的“辨识”系统，从手机解锁到支付扫码，再到路上的AI车牌识别，感觉像是科幻小说里的场景都变成了现实。我一直很想知道，这些看起来这么神奇的技术，究竟是怎么运作的？它们背后又有着怎样的原理？这本书的光名字就让我充满了探索的欲望。 我特别希望这本书能带我深入了解一下，比如，自动辨识系统是如何“看见”和“听见”的？它们是通过什么方式将现实世界的信息转化为计算机能够理解的数据？是不是涉及到图像处理、语音识别、机器学习这些我只在新闻里听说过的技术？我期待书中能够用清晰易懂的语言，配合图示和例子，解释清楚这些核心概念。比如，人脸识别是怎么做到即使我换了发型、戴了眼镜，它还能认出我的？指纹识别又是如何区分细微的纹路差异的？我想知道的不仅仅是“它能做什么”，更是“它为什么能做到”。 我心目中理想的《自动辨识系统的基本知识》应该不仅仅是理论堆砌，更应该有一些实际的应用案例分析。比如说，在安防领域，自动辨识系统是如何提升监控效率和安全性的？在工业生产中，它们又扮演着怎样的角色，帮助实现自动化和智能化？我特别好奇，在医疗领域，有没有自动辨识系统被用来辅助诊断，或者进行疾病的早期筛查？如果书中能介绍一些真实世界的成功案例，甚至是挑战和局限性，那将会非常有启发性。 坦白说，我买这本书的时候，我并没有对它有太高的期望，只是想随便翻翻，了解一下大概。没想到，这本书的内容真的让我耳目一新。虽然书名听起来有点专业，但作者的讲解方式却非常生动有趣。他没有一开始就抛出复杂的公式和算法，而是从我们日常生活中接触到的各种辨识技术入手，一点点地揭开它们的神秘面纱。读着读着，我才发现，原来那些曾经让我觉得高深莫测的技术，并没有那么遥不可及。 这本书的讲解方式非常有条理，一点点循序渐进。从最基础的“什么是辨识”开始，然后逐步深入到“如何实现辨识”，再到“辨识系统的应用”。我最喜欢的一点是，书中有很多图例和生活化的例子，让抽象的技术概念变得具体可感。比如，在解释图像识别的时候，作者会用我们熟悉的小猫小狗的图片来举例，让我们更容易理解图像是如何被分割、特征是如何被提取的。这种化繁为简的功力，真的让我觉得很有价值。

评分☆☆☆☆☆

我前段时间参加了一个关于智能制造的研讨会，会上频繁提到“自动辨识系统”在生产过程中的应用，比如产品质量的自动检测、物料的自动识别等等，感觉这项技术在工业领域有非常大的潜力。我虽然不是技术出身，但对新事物总是充满好奇，所以就买了这本《自动辨识系统的基本知识》，希望能够对它有一个初步的了解。我希望这本书能让我明白，这些“自动辨识”到底是怎么一回事，而不是简单地听别人说说。 我特别想知道，工业生产中用到的自动辨识系统，比如在生产线上，机器是如何识别出有瑕疵的产品，并将其剔除出去的？它们是怎么做到比人眼更快速、更准确的？这本书里是否会介绍一些图像处理、机器视觉方面的基础知识？我希望能了解，这些系统是如何通过“看”来完成工作的，以及它们在识别过程中，是依赖于预先设定的规则，还是通过某种形式的“学习”？ 此外，我也很好奇，除了视觉辨识，在工业环境中，是否还有其他类型的自动辨识技术得到广泛应用？比如，RFID 技术在物料追踪和库存管理中的作用？或者通过传感器采集数据进行异常状态的自动检测？我希望这本书能提供一些不同应用场景下的案例分析，让我看到自动辨识系统是如何帮助企业提高效率、降低成本的。 对我来说，一本好的技术科普书，最关键的在于能够将复杂的原理转化为易于理解的概念。我不太习惯那些充斥着专业术语的教材。我希望这本书能够用平实的语言，配合丰富的图解和实际案例，来阐述自动辨识系统的核心知识。比如，在介绍一种辨识算法时，能否用一个简单的游戏场景来类比，或者提供一个简化的流程图？我希望读完这本书，我能够对这项技术有一个清晰的脉络，并能和别人进行基本的交流。 总的来说，这本书的内容涵盖了自动辨识系统的各个方面，从基础原理到实际应用，都有比较详尽的介绍。我尤其喜欢作者在讲解一些核心技术的时候，会穿插一些实际的案例，让我能够更好地理解理论是如何转化为实践的。虽然有些地方的技术细节可能比较专业，但整体上还是比较容易理解的。