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书       名 :
著       者 :
出  版  社 :
I  S  B  N:
文献来源:
出版时间 :
光机电系统手册:技术和应用
0.00    
图书来源: 浙江图书馆(由图书馆配书)
  • 配送范围:
    全国(除港澳台地区)
  • ISBN:
    9787030280206
  • 作      者:
    (韩)Hyungsuck Cho著
  • 出 版 社 :
    科学出版社
  • 出版日期:
    2010
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作者简介
    赵恒锡(Hyungsuck Cho),博士,1971年于韩国汉城国立大学获学士学位;1973年于美国伊利诺伊州埃文斯顿西北大学获硕士学位;1977年于加州大学伯克利分校获博士学位。1977~1978年,在加州大学伯克利分校机械工程学院做了一年博士后。从1978年开始,Cho博士被聘为汉城大学产品工程、自动化与设计系的教授,同时兼任韩国太田高等科学与技术学院(KAIST)的研究员。1984~1985年,Cho博士作为德国IPA的访问学者,进行了基于机器人组装的研究,并应邀在日本立命馆大学(1987年)、德国帕德博恩大学(1992年)、美国新泽西州理工学院(1998年)等几所大学做短期访问学者。1995~1996年,受聘为美国圣地亚哥加州大学研究生院先进生产项目(AMP)的客座教授。<br>    Cho博士的研究方向集中在以下领域:运用移动机器人、机器视觉和模式分类、人工智能/机器智能的应用对环境的感知和识别。他出版了七部著作,发表了超过377篇科研论文(307篇发表在国际期刊或者国际会议上,70篇发表在朝鲜语刊物上)。并受邀在五个国际期刊上撰文,包括:Jaurnal of Robotic Systems、Robotica、Control Engineering Practice(IFAC)、JourHal of Advanced Robotics和Journal of Engineering Manufacture(PIME)。1998年,受邀担任.Robotica关于“智能机器人大会”的客座编辑。<br>    除了学术活动,Cho博士一直在机器人、先进生产、机器人测量等领域,担任IFAC和IMEK()委员会委员。他组织并参加国际专题讨论会,并任职于七个国际会议的项目委员会,包括IEEE R&A、IEEE/RSJ IROS、IFAC、ASME和SPIE等。Cho博士发起了有关光机电系统的会议(ISAM),主持或参与主持了几次专题会议,包括:两次美国机械工程师学会(ASME)年度研讨会动机会议(1991年,1993年)、IFAC智能生产研讨会(1997年)、IEEE/RSJ IROS(1999年)、机械电子科技国际研讨会(1999年)和SPIE光电一体化系统会议(2000年,2001年)。<br>    1984年,Cho博士获得德国Alexander von Humboldt奖学金,并于1994年获得ISAM会议的最佳论文奖。1998年,基于其在机器人与自动化方向的研究,英国机械工程师协会授予其撒切尔兄弟奖。2001年受聘为韩国控制自动化与系统工程学院的校长。
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内容介绍
    《光机电系统手册:技术和应用》以一种新的模式,提出综合光学和机电一体化技术的技术融合——光机电一体化技术,首次将利用该技术开发的设备、产品、机器、工艺、系统称为光机电一体化系统。《光机电系统手册:技术和应用》共分五大部分23章,涵盖光机电一体化系统的基本要素和应用,通过介绍光机电技术的定义、技术基础和应用领域,使读者综合了解光机电一体化系统及其在总体系统性能中的作用和协同效应,以达到消除光学和机电一体化两大技术领域之间隔阂的目的。<br>    《光机电系统手册:技术和应用》可作为从事机电工程领域或其他工程领域中光机电一体化技术应用和开发人员的技术参考书,也可作为大专院校光学、机电工程类相关专业本科生和研究生的学习参考书。
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精彩书摘
    机电系统发展缓慢,可能有以下几个原因:首先,在很多情况下,机电元件作为特定的系统设计,不能够单独地完成特定的功能,也不能达到理想的性能;其次,就算机电元件可以单独完成特定的功能或达到理想的性能,由于它们的低感知和执行能力以及不协调的软、硬件的组合,使得最终的效果不能令人满意。事实上,由于系统固有的特性,很多情况下对系统的测量是很困难的,甚至是不可能的。其他的情况下,由常规的传感器得到的测量数据,对于进一步的处理来说是不够准确、不够可靠的。这些数据可能会有噪声,需要对其进行一些滤波和信号波形加工。上述制约因素限制了机电系统的功能和性能的进一步提升,这需要机电技术和其他技术的融合。<br>    近年来,光学技术和机电系统的融合速度越来越快,有一大批光机电产品(带有光学元件的机电系统)已经投放到市场。如图1.1 所示,随着光学技术的发展,光学元件和机电元件组成了一个系统,很好地解决了技术上的难题,从而大大提升了系统的价值和性能。<br>    2000年和2001年由国际光学工程学会(SPIE)出版的光机电系统会议论文集表明了光学集成技术使得系统特性得以提升,同时也创造了许多新的功能,而这些功能是传统技术无法独立实现的。光学技术使得产品和系统有着完全不同的功能和更有效的模式,展示出更好的功能,而且可以实现实时监控和控制系统的状态,从而达到更高的精度和可靠性。光学集成技术使得系统的空间尺寸减小和紧凑,并且把传感器、制动器和处理元件集成到一个很小的单元里。<br>    1.2 光机电技术的历史背景<br>    光机电集成技术的发展得益于机电技术和光电子技术的发展,光机电技术发展的历史如图1.2 所示。<br>    ……
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目录
译者序<br>前言<br>致谢<br>作者简介<br>第1章 光机电技术及其应用<br>1.1 简介<br>1.2 光机电技术的历史背景<br>1.3 光机电集成是移动技术的主流发展方向<br>1.4 光机电系统的定义和基本概念<br>1.4.1 光学元件的基本作用<br>1.4.2 光机电系统的应用<br>1.4.3 光机电系统的种类<br>1.5 光机电系统的基本功能<br>1.5.1 光机电技术的要素<br>1.5.2 基本功能<br>1.6 光机电一体化系统的相互作用<br>1.6.1 创造新功能<br>1.6.2 提升自动化水平<br>1.6.3 增强系统的性能<br>1.6.4 实现高功能性<br>1.6.5 分布式功能<br>1.6.6 微型化<br>1.7 小结<br>术语定义<br>参考文献<br>第2章 光机电产品和制作流程——设计中考虑的问题<br>2.1 引言<br>2.2 传统设计与光机电设计方法<br>2.3 光机电设计过程<br>2.3.1 需求和设计规格的确定<br>2.3.2 概念的提出和评估<br>2.3.3 细节的发展和评估<br>2.4 光机电技术<br>2.4.1 光学传感器<br>2.5 光机电系统的应用<br>2.5.1 全自动照相机<br>2.5.2 智能洗衣机<br>2.5.3 基于SIS0规则控制器的光学执行元件<br>2.6 结论<br>术语定义<br>参考文献<br>第3章 半导体激光器原理及其应用<br>3.1 介绍<br>3.2 半导体激光器的原理<br>3.2.1 普通材料的光辐射过程<br>3.2.2 半导体激光振荡器的机理<br>3.2.3 门限条件和振动模式<br>3.3 应用<br>3.3.1 光学开关激光器及其数据存储的应用<br>3.3.2 耦合腔激光器的干涉波动及其在光学测量中的应用<br>3.3.3 锁模激光器和及其通过微机电系统的调谐<br>3.3.4 波长可调的带有半导体光放大器的环状激光器<br>3.4 结论<br>术语定义<br>参考文献<br>第4章 光学传感器及其应用<br>4.1 介绍<br>4.2 位移光学传感器<br>4.3 基本原理和方法<br>4.4 计量遥感技术的新型应用<br>4.4.1 用于直线性测量的新式位置传感器<br>4.4.2 光学编码与节距调整光学二极管阵列<br>4.4.3 集成光栅图像类型编码器<br>4.4.4 集成干涉型传感器<br>4.5 结论<br>参考文献<br>第5章 分布式光纤传感<br>5.1 介绍<br>5.2 基本原理<br>5.2.1 光线基础<br>5.2.2 DOFS基本原则<br>5.2.3 DOFS系统参数<br>5.3 准分布式光纤传感系统<br>5.3.1 布喇格光栅准分布式光纤传感系统<br>5.3.2 总结<br>5.4 全分布式光纤传感系统<br>5.4.1 偏振光时域反射计<br>5.5 总结<br>术语定义<br>参考文献<br>第6章 基于生物学的光学传感器和变换器<br>6.1 简介<br>6.2 基于生物学的光学传感器<br>6.2.1 生物体发光的光源<br>6.2.2 Vibriofisheri细菌<br>6.2.3 毒素生物传感器——一个例子<br>6.3 基于蛋白质的光学变换器<br>6.3.1 噬菌调理素胶片<br>6.3.2 光学变换器<br>6.4 噬菌调理素胶片的应用<br>6.4.1 灰度图像缩减<br>6.4.2 非线性对数滤波器<br>6.4.3 可编程空间滤波器<br>6.4.4 实时缺陷增强<br>6.4.5 全息联想存储器<br>6.4.6 光地址直接显示<br>6.5 结论<br>术语定义<br>参考文献<br>第7章 机器视觉基础及其在机电系统中的应用<br>7.1 介绍<br>7.2 基本原理<br>7.2.1 低级视觉<br>7.2.2 中级视觉<br>7.3 三维视觉及其应用<br>7.3.1 三维视觉<br>7.3.2 运动<br>7.3.3 主动视觉<br>7.3.4 机电系统应用<br>7.3.5 自主移动机器人的导航<br>7.3.6 创建平面图的方法<br>7.3.7 影响机器人视觉导航的其他因素<br>7.4 其他参数在实时应用中的重要性<br>7.5 经济因素<br>7.6 总结<br>术语定义<br>参考文献<br>第8章 体全息成像<br>8.1 绪论<br>8.2 数字式成像和混合成像<br>8.3 体全息成像的描述<br>8.4 体全息成像的定量表示<br>8.5 体全息成像的应用<br>8.6 进一步的信息资源<br>8.7 结论<br>参考文献<br>第9章 模式识别<br>9.1 引言<br>9.1.1 分类和识别<br>9.1.2 特征、向量和原型<br>9.2 分类<br>9.2.1 使用愚均值算法的聚类<br>9.2.2 类的数字K和聚集有效性<br>9.2.3 一种改进的五均值算法
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