第1章 绪论 1
1.1 检测技术与现代科学技术 1
1.2 机电工程中的检测技术 1
1.2.1 机电工程与机械电子工程 1
1.2.2 检测技术在机电工程中的应用 2
1.2.3 检测与控制的关联 3
1.3 智能检测的形成与发展 4
1.3.1 检测技术的发展 4
1.3.2 检测智能化 5
1.3.3 智能检测装置的主要形式 6
1.3.4 检测智能化方法 8
习题与思考题 9
第2章 自动检测系统基础 10
2.1 自动检测系统的组成 10
2.1.1 自动检测系统的硬件配置 10
2.1.2 自动检测系统的软件配置 11
2.2 模拟量数据采集系统 12
2.2.1 模拟量数据采集系统的组成 12
2.2.2 典型的数据采集系统 13
2.3 数据采集系统输入接口器件 17
2.3.1 测量放大器 17
2.3.2 程控增益放大器 18
2.3.3 采样/保持器 20
2.3.4 多路模拟开关 22
2.3.5 脉冲调宽式 A/D 转换器 24
2.4 数据采集系统实例 26
2.4.1 自动巡回检测系统 26
2.4.2 集成数据采集系统 27
2.5 测控系统主要特性指标及其测定 29
2.5.1 采集速率 30
2.5.2 系统线性度 30
2.5.3 系统准确度 31
2.5.4 通道间串扰抑制比 33
2.5.5 系统共模抑制比与最高共模电压 34
2.5.7 输入阻抗 36
2.5.6 系统串模抑制比 36
2.5.8 主要性能指标举例 37
2.6 测量不确定度及其评定 39
2.6.1 测量不确定度概述 39
2.6.2 测量不确定度的分类 41
2.6.3 测量不确定度评定流程及实例 43
习题与思考题 45
第3章 智能传感器(Smart Sensor) 47
3.1 概述 47
3.1.1 智能传感器的概念 47
3.1.2 智能传感器的功能特点 47
3.1.3 智能传感器的实现途径 48
3.2.1 智能传感器的硬件构成 50
3.2 智能传感器的系统构成 50
3.2.2 智能传感器中的软件 51
3.3 智能传感器的集成技术 53
3.3.1 硅微机械加工技术 53
3.3.2 X 射线深层光刻电铸成型技术(LIGA 技术) 59
3.3.3 典型微型传感器结构与制造 62
3.4 典型智能传感器 64
3.4.1 智能压力(差)传感器 ST-3000 64
3.4.2 智能压阻式压力传感器 66
3.5 智能传感器的发展方向 69
习题与思考题 70
4.1 概述 71
第4章 智能仪器典型功能的实现方法 71
4.2 智能仪器典型功能的实现方法 72
4.2.1 自动校准 73
4.2.2 硬件的自检与故障诊断 74
4.2.3 自动量程转换 77
4.3 测量误差修正 79
4.3.1 利用数据处理提高测量精度的理论描述 79
4.3.2 随机误差的修正方法 80
4.3.3 系统误差的修正方法 81
4.3.4 传感器特性线性化处理 83
4.4.1 智能仪器的软件结构 86
4.4.2 键功能程序设计 86
4.4 智能仪器的软件 86
4.4.3 人机接口 89
4.4.4 程序运行失常的软件对策 90
4.5 智能仪器实例1——智能型声发射刀具监控仪 AEM-2000 91
4.5.1 概述 91
4.5.2 智能型刀具监控仪的硬件结构 92
4.5.3 监控仪工作过程与工作原理 92
4.5.4 预捕捉程序 94
4.6 智能仪器实例2——花键分度误差自动检测装置 94
4.6.1 系统工作原理 94
4.6.2 硬件实现 95
4.6.3 软件模块 97
习题与思考题 98
第5章 虚拟仪器 99
5.1 概述 99
5.1.1 虚拟仪器 99
5.1.2 虚拟仪器的特点 100
5.1.3 虚拟仪器的组成 100
5.2 PC-DAQ 系统 102
5.2.1 数据采集装置 DAQ(Data Acquisition Device) 102
5.2.2 信号调理器 104
5.2.3 PC-DAQ 系统配置方案 106
5.3 VXI 总线系统 107
5.3.1 VXI 总线系统 107
5.3.2 系统配置方案 109
5.3.3 VXI 系统器件与通信 110
5.3.4 基于 VXI 总线的虚拟仪器平台实例 111
5.4 PXI 技术规范及仪器 112
5.4.1 机械结构标准 113
5.4.2 电气技术标准 114
5.4.3 软件结构标准 114
5.4.4 PXI 产品和应用 115
5.5 虚拟仪器软件与开发平台 115
5.5.1 器件驱动软件(Device Driver 或 Instrument Driver) 115
5.5.2 图形化软件开发平台 116
5.6 LabVIEW 简介 117
5.6.1 LabVIEW 程序的组成 117
5.5.3 数据分析软件 117
5.6.2 LabVIEW 的操作模板 118
5.6.3 LabVIEW 编程实例 121
习题与思考题 124
第6章 图像检测技术 125
6.1 图像检测基本理论 125
6.1.1 图像检测基本概念 125
6.1.2 图像数字化二值处理 127
6.1.3 数字图像滤波 128
6.1.4 图像增强技术 132
6.2 图像传感器 133
6.2.1 电荷耦合器件 133
6.2.2 位敏传感器 137
6.3 CCD 图像测量系统的组成 138
6.3.1 CCD 图像测量的基本原理 139
6.3.2 光学系统参数的选择 140
6.3.3 系统参数的标定方法 141
6.4 图像检测技术的实际应用 141
6.4.1 三角测距法原理 142
6.4.2 自动调焦系统及评价函数 144
6.4.3 分辨率的提高 145
6.5 微结构几何尺寸的光电图像检测系统 147
6.5.1 图像测量系统的构成 147
6.5.2 图像测量系统处理流程 147
6.5.3 图像边缘处理 148
6.5.4 三维显示 149
习题与思考题 152
第7章 智能检测系统硬件及系统配置 154
7.1 智能检测系统中的传感器及其应用特点 154
7.1.1 常用传感器的主要特点及其典型应用 154
7.1.2 新型传感器 157
7.1.3 数字传感器 160
7.1.4 传感器的选用 160
7.2 检测系统输入通道接口技术 161
7.2.1 信号预变换 161
7.2.2 信号变换电路 162
7.2.3 数字量输入检测通道 169
7.3 检测系统输出通道的隔离与驱动 174
7.3.1 数字量(开关量)的输出隔离 175
7.3.2 数字量(开关量)的输出驱动 176
7.4 单片机检测系统应用实例 181
7.4.1 单片机检测系统设计 181
7.4.2 单片机检测系统应用实例——压力、温度测控仪 183
习题与思考题 190
第8章 高级智能原理及实现方法 192
8.1 神经网络基本知识 192
8.1.1 神经元模型 192
8.1.2 人工神经网络的分类 193
8.1.3 人工神经网络的学习技术 196
8.2 常见的几种神经网络 198
8.2.1 BP 网络 199
8.2.2 SOM 网络 202
8.2.3 Hopfield 网络 203
8.3 神经网络在智能检测中的应用 205
8.3.1 热电偶特性的神经网络建模 205
8.3.2 传感器故障检测的神经网络方法 207
8.3.3 神经网络滤波 209
8.3.4 基于神经网络的传感器静态误差综合修正法 212
8.4 多传感器信息融合技术 218
8.4.1 信息融合的理论基础 218
8.4.2 多传感器信息的特征提取 220
8.4.3 多传感器信息的模式识别 222
习题与思考题 227
第9章 坐标测量机与智能化 228
9.1 概述 228
9.1.1 坐标测量与坐标测量机 228
9.1.2 CMM 的主要应用模式 230
9.2 坐标测量机系统构成和测量软件 232
9.2.1 CMM 机械系统 232
9.2.2 CMM 测头系统 234
9.2.3 CMM 测量软件及控制系统 238
9.3 尺寸测量接口规范(DMIS) 240
9.3.1 DMIS 编程环境 240
9.3.2 DMIS 语言简介 243
9.4 基于 CMM 的计算机辅助检测规划设计与 CMM 智能化 245
9.4.1 基于 CMM 的计算机辅助检测规划设计(CAIP)系统结构 245
9.4.2 智能 CMM 248
9.5 虚拟坐标测量机 252
9.5.1 虚拟坐标测量机简介 252
9.5.2 VCMM 最新应用实例 254
9.6 关节式坐标测量机 258
9.6.1 关节式 CMM 的结构及特点 258
9.6.2 关节式 CMM 的工作原理 260
9.6.3 关节式 CMM 主要技术指标及实例 262
习题与思考题 264
参考文献 265