博客來
本書主要介紹了智能製造技術內涵和技術體系、智能製造系統、智能製造工藝、工業機器人、數位化製造技術、智能檢測技術及資訊技術承載下的智能製造系統等相關知識。希望説明讀者初步瞭解智能製造的相關理念和關鍵技術，進一步普及推廣智能製造的相關知識，培養智能製造應用型人才。為了使讀者更好地掌握各章內容體系，在每一章開始以思維導圖的方式給出了該章完整的知識框架，説明讀者條理化、系統化地梳理所學知識。
本書可供高等學校機械工程、電氣工程及自動化、自動化、電腦科學與技術等專業的本科生和研究生參考，也可為在政府部門、製造業企業和研究機構中從事製造業研究的人員提供參考。
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圖書介紹 - 資料來源：博客來 評分：
圖書名稱：智能製造概論
內容簡介
作者介紹
李瓊硯，北京林業大學工學院副教授，碩士生導師，1998年畢業於北京理工大學機械製造專業，獲得工學博士學位。1998-2004在比利時魯汶大學和比利時Metalogic.N.V工作，從事並聯機器人、電腦視覺及人工智慧方面的研究 。2014-2015年在澳大利亞阿德萊德 南澳大學（UNISA）作訪問學者一年。自2005年在北京林業大學任教以來，長期從事電腦視覺和數位化製造技術方面的研究，同時從事《優選製造技術》、《機械製造技術基礎》、《工程材料與成型工藝》、《互換性與技術測量》及《工程訓練》等課程的教學。
目錄
前言
第1章 緒論
1.1 智能製造基本概念
1.1.1 智能製造的定義、內涵及特點
1.1.2 智能製造與先進製造
1.2 智能製造技術
1.2.1 智能製造技術體系結構
1.2.2 智能製造技術特徵
1.2.3 智能製造發展趨勢
1.3 智能製造關鍵技術
第2章 智能製造系統
2.1 智能製造系統架構
2.2 產品全生命週期管理系統
2.2.1 PLM概述
2.2.2 PLM的發展歷程
2.2.3 PLM與PDM的區別
2.2.4 PLM的主要功用
2.2.5 PLM的建立方法
2.2.6 PLM的發展趨勢
2.3 企業資源計畫
2.3.1 ERP概述
2.3.2 ERP的發展歷程
2.3.3 ERP系統分類
2.3.4 ERP企業應用
2.3.5 ERP系統帶來的效益
2.3.6 ERP平臺式軟體
2.4 製造執行系統
2.4.1 MES的產生與定義
2.4.2 MES的角色作用
2.4.3 MES的功能模組
2.4.4 MES與其他資訊系統的關係
2.4.5 ERP、MES、PCS的資訊集成
2.4.6 MES的發展趨勢
2.5 資訊物理系統
2.5.1 CPS的定義
2.5.2 CPS的結構體系
2.5.3 CPS的特徵
2.5.4 CPS的機遇與挑戰
2.5.5 CPS與智能製造
第3章 智能製造工藝
3.1 製造工藝概述
3.1.1 經典製造工藝簡述
3.1.2 特種加工技術
3.1.3 高速切削
3.1.4 仿生製造
3.1.5 微機械加工
3.2 智能設計技術
3.2.1 智能CAD
3.2.2 智能CAPP
3.2.3 綠色設計
3.3 智能製造裝備
3.3.1 智能機床
3.3.2 工業機器人
3.3.3 增材製造裝備
3.3.4 智能製造生產線與智能工廠
3.3.5 智能製造裝備的優勢
第4章 工業機器人
4.1 工業機器人概述
4.1.1 工業機器人的歷史發展
4.1.2 工業機器人的分類
4.1.3 工業機器人的基本組成
4.1.4 工業機器人的技術指標
4.1.5 工業機器人的應用
4.2 工業機器人的機械系統
4.2.1 工業機器人的手部
4.2.2 工業機器人的腕部
4.2.3 工業機器人的臂部
4.2.4 工業機器人的機座結構
4.3 工業機器人的控制系統
4.3.1 工業機器人控制系統的特點及主要功能
4.3.2 工業機器人控制系統的組成
4.3.3 工業機器人控制系統的結構形式
4.4 工業機器人的傳感系統
4.4.1 工業機器人常用感測器的分類
4.4.2 工業機器人內部感測器
4.4.3 工業機器人外部感測器
4.5 工業機器人軌跡規劃與程式設計
4.5.1 工業機器人軌跡規劃
4.5.2 工業機器人程式設計
第5章 數位化製造技術
5.1 產品資料的數位化處理
5.1.1 工程資料的類型
5.1.2 工程資料的數位化處理方法
5.1.3 數位化建模技術
5.1.4 產品數位化管理
5.2 逆向工程技術
5.2.1 概述
5.2.2 逆向工程的關鍵技術
5.2.3 逆向工程軟體
5.2.4 逆向工程舉例
5.2.5 逆向工程的應用
5.3 增材製造技術
5.3.1 概述
5.3.2 增材製造資料處理
5.3.3 典型增材製造工藝
5.3.4 增材製造常用材料
5.3.5 組織工程
5.3.6 增材製造的應用
5.4 虛擬製造技術
5.4.1 基本概念
5.4.2 虛擬製造的關鍵技術
5.4.3 虛擬製造軟體
第6章 智能檢測技術
6.1 射頻識別技術
6.1.1 概論
6.1.2 RFID的工作原理
6.1.3 RFID識別系統的編碼調製和解調
6.1.4 資料完整性與安全性
6.2 機器視覺檢測技術
6.2.1 概j淪
6.2.2 機器視覺系統的構成
6.2.3 機器視覺的核心演算法
6.2.4 機器視覺的工程應用
6.3 無損缺陷檢測技術
6.3.1 概論
6.3.2 超聲波檢測
6.3.3 射線檢測
6.3.4 磁粉檢測
6.4 基於深度學習的檢測技術
6.4.1 概論
6.4.2 深度學習的主要檢測方法
6.4.3 深度學習檢測應用——肋骨骨折檢測
第7章 資訊技術承載下的智能製造系統
7.1 製造資訊系統
7.1.1 定義、特性和應用
7.1.2 資訊系統的生命週期
7.1.3 製造資訊系統的發展趨勢
7.2 工業大資料與物聯網
7.2.1 工業大資料的來源
7.2.2 工業大資料的關鍵技術及特點
7.2.3 工業物聯網的內涵與特性
7.2.4 工業物聯網的關鍵技術
7.3 資料中心與雲計算技術
7.3.1 資料中心概述
7.3.2 資料中心網路的基本結構
7.3.3 雲計算及其應用
7.4 基於工業物聯網、大資料的智能製造解決方案
7.4.1 專案背景
7.4.2 案例特點
7.4.3 需求分析
7.4.4 總體設計情況
7.4.5 實施步驟
7.4.6 實施效果
參考文獻
第1章 緒論
1.1 智能製造基本概念
1.1.1 智能製造的定義、內涵及特點
1.1.2 智能製造與先進製造
1.2 智能製造技術
1.2.1 智能製造技術體系結構
1.2.2 智能製造技術特徵
1.2.3 智能製造發展趨勢
1.3 智能製造關鍵技術
第2章 智能製造系統
2.1 智能製造系統架構
2.2 產品全生命週期管理系統
2.2.1 PLM概述
2.2.2 PLM的發展歷程
2.2.3 PLM與PDM的區別
2.2.4 PLM的主要功用
2.2.5 PLM的建立方法
2.2.6 PLM的發展趨勢
2.3 企業資源計畫
2.3.1 ERP概述
2.3.2 ERP的發展歷程
2.3.3 ERP系統分類
2.3.4 ERP企業應用
2.3.5 ERP系統帶來的效益
2.3.6 ERP平臺式軟體
2.4 製造執行系統
2.4.1 MES的產生與定義
2.4.2 MES的角色作用
2.4.3 MES的功能模組
2.4.4 MES與其他資訊系統的關係
2.4.5 ERP、MES、PCS的資訊集成
2.4.6 MES的發展趨勢
2.5 資訊物理系統
2.5.1 CPS的定義
2.5.2 CPS的結構體系
2.5.3 CPS的特徵
2.5.4 CPS的機遇與挑戰
2.5.5 CPS與智能製造
第3章 智能製造工藝
3.1 製造工藝概述
3.1.1 經典製造工藝簡述
3.1.2 特種加工技術
3.1.3 高速切削
3.1.4 仿生製造
3.1.5 微機械加工
3.2 智能設計技術
3.2.1 智能CAD
3.2.2 智能CAPP
3.2.3 綠色設計
3.3 智能製造裝備
3.3.1 智能機床
3.3.2 工業機器人
3.3.3 增材製造裝備
3.3.4 智能製造生產線與智能工廠
3.3.5 智能製造裝備的優勢
第4章 工業機器人
4.1 工業機器人概述
4.1.1 工業機器人的歷史發展
4.1.2 工業機器人的分類
4.1.3 工業機器人的基本組成
4.1.4 工業機器人的技術指標
4.1.5 工業機器人的應用
4.2 工業機器人的機械系統
4.2.1 工業機器人的手部
4.2.2 工業機器人的腕部
4.2.3 工業機器人的臂部
4.2.4 工業機器人的機座結構
4.3 工業機器人的控制系統
4.3.1 工業機器人控制系統的特點及主要功能
4.3.2 工業機器人控制系統的組成
4.3.3 工業機器人控制系統的結構形式
4.4 工業機器人的傳感系統
4.4.1 工業機器人常用感測器的分類
4.4.2 工業機器人內部感測器
4.4.3 工業機器人外部感測器
4.5 工業機器人軌跡規劃與程式設計
4.5.1 工業機器人軌跡規劃
4.5.2 工業機器人程式設計
第5章 數位化製造技術
5.1 產品資料的數位化處理
5.1.1 工程資料的類型
5.1.2 工程資料的數位化處理方法
5.1.3 數位化建模技術
5.1.4 產品數位化管理
5.2 逆向工程技術
5.2.1 概述
5.2.2 逆向工程的關鍵技術
5.2.3 逆向工程軟體
5.2.4 逆向工程舉例
5.2.5 逆向工程的應用
5.3 增材製造技術
5.3.1 概述
5.3.2 增材製造資料處理
5.3.3 典型增材製造工藝
5.3.4 增材製造常用材料
5.3.5 組織工程
5.3.6 增材製造的應用
5.4 虛擬製造技術
5.4.1 基本概念
5.4.2 虛擬製造的關鍵技術
5.4.3 虛擬製造軟體
第6章 智能檢測技術
6.1 射頻識別技術
6.1.1 概論
6.1.2 RFID的工作原理
6.1.3 RFID識別系統的編碼調製和解調
6.1.4 資料完整性與安全性
6.2 機器視覺檢測技術
6.2.1 概j淪
6.2.2 機器視覺系統的構成
6.2.3 機器視覺的核心演算法
6.2.4 機器視覺的工程應用
6.3 無損缺陷檢測技術
6.3.1 概論
6.3.2 超聲波檢測
6.3.3 射線檢測
6.3.4 磁粉檢測
6.4 基於深度學習的檢測技術
6.4.1 概論
6.4.2 深度學習的主要檢測方法
6.4.3 深度學習檢測應用——肋骨骨折檢測
第7章 資訊技術承載下的智能製造系統
7.1 製造資訊系統
7.1.1 定義、特性和應用
7.1.2 資訊系統的生命週期
7.1.3 製造資訊系統的發展趨勢
7.2 工業大資料與物聯網
7.2.1 工業大資料的來源
7.2.2 工業大資料的關鍵技術及特點
7.2.3 工業物聯網的內涵與特性
7.2.4 工業物聯網的關鍵技術
7.3 資料中心與雲計算技術
7.3.1 資料中心概述
7.3.2 資料中心網路的基本結構
7.3.3 雲計算及其應用
7.4 基於工業物聯網、大資料的智能製造解決方案
7.4.1 專案背景
7.4.2 案例特點
7.4.3 需求分析
7.4.4 總體設計情況
7.4.5 實施步驟
7.4.6 實施效果
參考文獻
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