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

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出版者:

作者:Bradbeer, Robin 编

出品人:

页数:348

译者:

出版时间:

价格:$ 247.47

装帧:

isbn号码:9783540740261

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

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具体描述

From grading and preparing harvested vegetables to the tactile probing of a patient 's innermost recesses, mechatronics has become part of our way of life. This cutting-edge volume features the 30 best papers of the 13th International Conference on Mechatronics and Machine Vision in Practice. Although there is no shortage of theoretical and technical detail in these chapters, they have a common theme in that they describe work that has been applied in practice.

跨越传统的工业自动化与智能制造：系统集成、数据驱动与未来挑战本书并非关于机电一体化或机器视觉的实践指南。本书深入探讨了当代工业领域中，复杂系统集成、数据驱动决策以及新兴技术对传统制造模式带来的深刻变革。在信息技术与物理世界深度融合的背景下，现代工业正经历一场由“智能”驱动的革命。本书旨在为读者提供一个宏观而深入的视角，分析支撑这场革命的关键技术栈、工程挑战以及管理哲学。第一部分：现代工业系统的拓扑结构与集成哲学现代工业系统的复杂性不再仅仅体现在单个设备的精密度上，更在于异构设备、传感器网络、控制系统以及企业资源规划（ERP）平台之间无缝、高效的互联互通。本书首先构建了当代工业系统的理论拓扑模型，超越了传统的自动化金字塔结构。 1.1 工业互联与信息物理系统（CPS）的架构演进我们考察了从分布式控制系统（DCS）到基于服务的架构（SOA）在工业环境中的适应与演变。重点分析了工业物联网（IIoT）基础设施的构建，包括边缘计算（Edge Computing）在实时决策中的核心地位。边缘节点不再仅仅是数据采集点，而是具备初步分析和自主决策能力的智能单元。我们将详细剖析这些边缘系统如何与云端平台进行分层通信，实现全局优化与本地快速响应的平衡。 1.2 异构数据流的标准化与语义互操作性在高度集成的环境中，来自不同厂商、使用不同协议（如OPC UA, MQTT, EtherCAT）的设备产生海量、异构的数据流。本书将深入讨论数据治理在工业环境中的独特挑战。这不仅仅是数据清洗和存储的问题，更关乎“语义互操作性”——确保不同系统对同一物理现象的描述和理解保持一致。我们将探讨基于本体论（Ontology）的方法如何构建统一的工业知识图谱，为上层应用提供结构化的信息基础。 1.3 实时性、可靠性与网络安全融合设计工业控制对时间敏感性和故障容忍度有着近乎苛刻的要求。本书分析了时间敏感网络（TSN）技术在确保确定性通信方面的应用，以及如何将其与传统的确定性协议相结合。更重要的是，我们强调了“安全左移”（Security by Design）的原则。网络安全不再是附加模块，而是系统设计之初就必须嵌入的底层要求。我们将审视针对工业控制系统（ICS）的攻击面分析方法，并探讨零信任架构在 OT（运营技术）环境中的可行性。 --- 第二部分：数据驱动的决策支持与优化策略现代制造的价值核心正在从高效的执行转向基于洞察的优化。本书的第二部分聚焦于如何从海量工业数据中提取可操作的智能，并将其转化为生产力的提升。 2.1 工业大数据平台的构建与治理构建一个能够处理 PB 级工业时间序列数据的平台，需要克服传统数据库架构的局限性。本书详细阐述了面向工业场景的时序数据库（Time-Series Databases, TSDB）的选型与性能调优，以及数据湖与数据仓库在工业分析中的角色划分。我们强调数据生命周期管理（DLM）在降低存储成本和确保合规性方面的重要性。 2.2 预测性维护（PdM）的进阶模型：从统计到因果推断预测性维护是数据驱动决策的经典应用。本书超越了简单的阈值报警和基于统计的模型，深入探讨了更复杂的预测框架。我们将分析基于物理模型与数据融合的混合模型（Hybrid Modeling），以及利用深度学习处理高维传感器数据（如振动频谱、声学信号）的方法。重点讨论如何利用因果推断技术，识别出真正驱动设备故障的根本原因，而非仅仅是相关的观测指标，从而实现更精准的干预时机选择。 2.3 流程优化与数字孪生（Digital Twin）的动态应用数字孪生不再是静态的 3D 模型，而是与物理资产实时同步、具备仿真和预测能力的动态实体。本书剖析了构建高保真数字孪生的关键技术挑战，包括：多物理场耦合仿真、实时状态同步算法以及如何有效利用孪生体进行“假设情景分析”（What-if Scenarios）。我们将展示如何利用孪生体优化复杂的批次工艺流程，减少试错成本，并实时调整控制参数以适应原材料或环境的变化。 --- 第三部分：面向未来的制造范式与工程伦理工业的未来不仅是技术的升级，也是组织结构和人才素养的重塑。本书的最后一部分探讨了影响深远的宏观趋势。 3.1 柔性制造与自适应生产系统面对个性化消费需求和快速迭代的市场，制造系统必须具备前所未有的柔性。本书分析了如何通过灵活的物料搬运系统（如自主移动机器人/AMR集群）和可重构的生产单元，实现从小批量、高混合的生产模式。我们讨论了如何利用强化学习（Reinforcement Learning）算法来训练生产调度系统，使其能够自主学习和适应突发的生产中断或订单变更。 3.2 人机协作（Cobotics）的深入考量在人类员工与自动化系统日益紧密合作的背景下，人机协作的边界正在扩展。本书关注的重点是提升协作的认知层面，而非单纯的物理安全。讨论了如何设计直观的人机界面，使操作员能够快速理解机器的意图（Machine Intent Understanding），以及如何利用增强现实（AR）技术，为现场工程师提供情境感知的支持信息，实现知识的即时传递。 3.3 可持续性、韧性与供应链的数字化重构在气候变化和地缘政治不确定性加剧的时代，工业系统的“韧性”（Resilience）成为核心竞争力。本书探讨了如何利用区块链技术来增强供应链的可追溯性，确保原材料的来源透明度。此外，还分析了如何通过能源消耗建模和实时负荷优化，将可持续性目标（如碳足迹最小化）直接嵌入到生产排程算法中，使效率优化与环境责任并行不悖。本书旨在提供一个全面的、跨学科的视角，面向寻求理解和领导下一代工业转型的工程师、系统架构师、运营管理者和战略规划师。它关注的是使复杂系统稳定、高效、智能运行的底层逻辑与前沿实践。