课程简介
《自动检测技术与人工智能》是一门综合型专业基础课程，包含的内容涉及“传感器与检测技术”、“虚拟仪器技术”、“智能机器人”等。该课程是集电子、光学、精密机械、计算机技术、信息技术及人工智能等多学科互相渗透而形成的一门高新技术密集型专业基础课程，旨在培养宽口径、复合型，具有较强实践技能的工科人才。
该课程注重学科交叉与知识融贯，注重知识、能力、素质协调发展，学习、实践、创新相互促进。将原先独立、分割的《传感器与检测技术》、《虚拟仪器技术》和《智能机器人》相关课程融合贯通，形成“信息获取—信息处理—智能感知”的有机知识链，有利于翻转课堂、项目式教学等手段的开展。
课程大纲
第一章绪论
一、自动检测技术概论
二、人工智能概论
三、基于人工智能的自动检测系统及其应用
第二章误差分析基础
第一节误差定义及其分类
第二节误差表示与误差传递法则
第三节误差的处理
第三章热电式传感器
一、测温方法及温标
二、热电偶测温（1）
三、热电偶测温（2）
四、热电阻和热敏电阻
第四章电阻应变式传感器
一、应变式传感器概述、工作原理及分类特性
二、测量电路和温度补偿
三、应变式传感器的应用
第五章电感式传感器
第一节自感式传感器
第二节差动变压器式传感器
第三节电涡流传感器
第六章电容式传感器
第一节电容式传感器工作原理、种类、特点
第二节变极距式电容传感器的灵敏度及非线性分析
第三节电容式传感器的测量电路
第四节电容式传感器的应用
第七章压电和磁电式传感器
第一节压电式传感器原理
第二节压电式传感器信号调理电路及应用
第三节霍尔式传感器原理
第四节霍尔式传感器应用
第八章超声波传感器
第一节超声波传感器原理
第二节超声波传感器应用
第九章光电传感器
第一节光电传感器原理
第二件典型光电传感器简介
第三节光电传感器应用
第十章数字式传感器
第一节计量光栅传感器与莫尔条纹
第二节辨向原理与细分技术
第三节编码器结构与原理
第四节编码器的应用
第十一章检测系统综合设计
第一节带温度补偿的超声波测距系统设计
第二节数字式传感器的辨向和细分电路设计
第三节电机轴偏心和振动检测
第十二章虚拟仪器技术
一、虚拟仪器概述
二、程序结构
三、数据类型及其操作函数
四、图形显示
五、字符串和文件
六、数据采集（上）
七、数据采集（下）
第十三章知识的表示
第一节知识表示的概念
第二节一阶谓词逻辑表示法
第三节产生式表示法
第十四章确定性知识推理
第一节自然演绎推理
第二节谓词公式化为子句集的方法
第三节鲁宾逊归结原理
第十五章不确定性推理方法
第一节概率方法
第二节主观Bayes方法
第三节可信度方法
第十六章人工神经网络及其应用
第一节人工神经元与神经网络
第二节BP神经网络
第三节BP神经网络的应用
一、自动检测技术概论
二、人工智能概论
三、基于人工智能的自动检测系统及其应用
第二章误差分析基础
第一节误差定义及其分类
第二节误差表示与误差传递法则
第三节误差的处理
第三章热电式传感器
一、测温方法及温标
二、热电偶测温（1）
三、热电偶测温（2）
四、热电阻和热敏电阻
第四章电阻应变式传感器
一、应变式传感器概述、工作原理及分类特性
二、测量电路和温度补偿
三、应变式传感器的应用
第五章电感式传感器
第一节自感式传感器
第二节差动变压器式传感器
第三节电涡流传感器
第六章电容式传感器
第一节电容式传感器工作原理、种类、特点
第二节变极距式电容传感器的灵敏度及非线性分析
第三节电容式传感器的测量电路
第四节电容式传感器的应用
第七章压电和磁电式传感器
第一节压电式传感器原理
第二节压电式传感器信号调理电路及应用
第三节霍尔式传感器原理
第四节霍尔式传感器应用
第八章超声波传感器
第一节超声波传感器原理
第二节超声波传感器应用
第九章光电传感器
第一节光电传感器原理
第二件典型光电传感器简介
第三节光电传感器应用
第十章数字式传感器
第一节计量光栅传感器与莫尔条纹
第二节辨向原理与细分技术
第三节编码器结构与原理
第四节编码器的应用
第十一章检测系统综合设计
第一节带温度补偿的超声波测距系统设计
第二节数字式传感器的辨向和细分电路设计
第三节电机轴偏心和振动检测
第十二章虚拟仪器技术
一、虚拟仪器概述
二、程序结构
三、数据类型及其操作函数
四、图形显示
五、字符串和文件
六、数据采集（上）
七、数据采集（下）
第十三章知识的表示
第一节知识表示的概念
第二节一阶谓词逻辑表示法
第三节产生式表示法
第十四章确定性知识推理
第一节自然演绎推理
第二节谓词公式化为子句集的方法
第三节鲁宾逊归结原理
第十五章不确定性推理方法
第一节概率方法
第二节主观Bayes方法
第三节可信度方法
第十六章人工神经网络及其应用
第一节人工神经元与神经网络
第二节BP神经网络
第三节BP神经网络的应用