自动检测技术综述
基于视频的人体异常行为识别与检测方法综述
基于视频的人体异常行为识别与检测方法综述一、本文概述随着视频监控技术的广泛应用和技术的快速发展，基于视频的人体异常行为识别与检测已成为当前研究的热点和难点问题。
该技术旨在通过分析监控视频，自动检测并识别出人体的异常行为，如暴力行为、跌倒、异常行走姿势等，从而为安全监控、智能监控等领域提供有效的技术支持。
本文旨在综述基于视频的人体异常行为识别与检测技术的研究现状、发展趋势以及面临的挑战，以期为后续研究提供参考和借鉴。
本文首先介绍了基于视频的人体异常行为识别与检测的基本概念和研究意义，阐述了该技术在安全监控、智能交通、医疗护理等领域的应用价值。
接着，本文综述了近年来国内外在该领域的研究进展，包括基于传统图像处理的方法、基于机器学习的方法以及基于深度学习的方法等。
在此基础上，本文分析了各种方法的优缺点，并指出了当前研究中存在的问题和挑战。
本文展望了基于视频的人体异常行为识别与检测技术的发展趋势和未来研究方向，以期为相关领域的研究人员提供有益的参考和启示。
二、人体异常行为识别与检测的基本理论人体异常行为识别与检测是计算机视觉和领域的重要研究方向，其基本理论涉及多个学科的知识。
本部分将介绍人体异常行为识别与检测的基本理论，包括人体行为的表示、特征提取、行为分类与识别以及异常检测的基本原理。
人体行为的表示是实现异常行为识别与检测的基础。
人体行为可以通过多种方式表示，如时空轨迹、姿态序列、骨骼点运动等。
这些表示方法旨在捕捉人体行为的时空特性和动态变化，为后续的特征提取和分类提供基础。
特征提取是行为识别与检测的关键步骤。
通过对人体行为的表示进行特征提取，可以提取出行为的关键信息，如运动模式、姿态变化、行为速度等。
这些特征对于区分正常行为和异常行为至关重要。
常见的特征提取方法包括时域分析、频域分析、运动轨迹分析、姿态分析等。
接下来，行为分类与识别是异常行为检测的核心环节。
通过利用机器学习、深度学习等分类算法，将提取出的特征输入到分类器中，实现对人体行为的分类与识别。
检测技术综述
检测技术综述一、检测技术定义检测技术是指利用物理、化学或生物的方法，对物质进行定性或定量分析，以获取物质的各种性质、组成和变化信息的技术。
检测技术广泛应用于科学研究、工业生产、环境保护、医疗健康等领域。
二、检测技术分类根据检测原理和应用领域，检测技术可以分为以下几类：1. 物理检测技术：利用物理原理进行物质性质和状态的检测，如电导率、红外光谱、核磁共振等。
2. 化学检测技术：利用化学反应进行物质成分和含量的检测，如色谱分析、光谱分析、质谱分析等。
3. 生物检测技术：利用生物学的原理和方法进行生物样品或生物体的检测，如免疫分析、基因测序等。
4. 环境检测技术：利用各种物理、化学和生物的方法，对环境中的各种污染物进行检测和分析，如空气质量检测、水质检测等。
5. 医学检测技术：利用各种医学设备和仪器，对人体内的各种生理参数和疾病标志物进行检测和分析，如心电图、医学影像等。
三、检测技术原理各种检测技术的原理各不相同，但大致可以分为以下几个步骤：1. 信号产生：通过物理、化学或生物的方法，产生与待测物质相关的信号。
2. 信号传输：将产生的信号传输到相应的传感器或探测器中。
3. 信号转换：将传输过来的信号转换为电信号或其他易于处理的形式。
4. 信号处理：对转换后的信号进行放大、滤波、数字化等处理，以便进行后续的数据分析。
5. 数据分析：对处理后的信号进行数据分析和解释，得到待测物质的性质、组成和变化信息。
四、常用检测仪器常用的检测仪器包括光谱仪、质谱仪、色谱仪、电化学仪、气体检测仪、水质分析仪等。
这些仪器可以对气体、液体和固体中的物质进行定性和定量分析，并具有自动化、快速和灵敏度高等优点。
现代检测技术
《现代检测技术》综述前言:随着现代科学技术的不断发展、社会的日益进步，现代化生产的规模越来越大，管理的形式和方式趋于多样性，管理也更加科学，人们对产品的产量和质量的要求也越来越高，这就导致常规的检测参数、检测手段、检测仪表难以满足现代生产和生活的需求。
从一般的单参数测量到相关多参数的综合自动检测，从一般的参数的量值测量到参数的状态估计，从确定性的测量到模糊的判断等等，已成为当前检测领域中的发展趋势，正受到越来越广泛的关注，从而形成了各种新的检测技术和新的检测方法，这些技术和方法统称为现代检测技术。
检测的发展和现代检测技术：检测是指在各类生产、科研、试验及服务等各个领域，为及时获得被测、被控对象的有关信息而实时或非实时地对一些参量进行定性检查和定量测量，而工业化的发展则对传统的检测提出了更高的要求，为了保证生产过过程能正常、高效、经济的运行，严格控制生产过程中某些重要的工艺参数（如温度、压力、流量等）进行严格的控制，基于这样的理念现代检测呼之欲出。
1 检测的发展：检测技术是20世纪六十年代发展起来的一门具有广泛应运价值的交叉学科，发展过程经历了三个阶段。
(1)第一阶段是依靠人工为主。
通过专家现场获取设备运行时的感观状态，感知异常的震动、噪声、温度等信息，凭经验确定可能存在何种故障或故障隐患。
(2)第二阶段是信号分析监测与诊断阶段。
随着传感器技术、测量技术以及分析技术的发展，状态监测逐步发展为依靠传感器和测量仪器获取设备的工作参数(如频率、振幅、速度、加速度、温度等参数)，通过与正常工作状态下的参数进行对比，确定故障点或故障隐患点。
(3)第三阶段是现代化状态监测与故障诊断阶段。
随着信号处理技术、软测量技术、计算机技术和网络技术的发展，状态监测与故障诊断技术也发展到计算机时代，数据采集工作站采集现场的各种传感器信号，通过计算机网络将数据发送到远程的监测与诊断工作站，利用各种信号处理技术和分析软件对设备状态进行监测。
自动化专业专业综述
HEFEI UNIVERSITY系别电子信息与电气工程系班级09自动化姓名完成时间 2012 /12 /8 自动化专业综述在听取了几位专业老师对各专业的详细介绍之后，我做了认真的综合分析，一番深思熟虑加之我个人的兴趣爱好，我决定选择自动化专业。
自动化专业简介：自动化专业主要研究的是自动控制的原理和方法，自动化单元技术和集成技术及其在各类控制系统中的应用。
它以自动控制理论为基础，以电子技术、电力电子技术、传感器技术、计算机技术、网络与通信技术为主要工具，面向工业生产过程自动控制及各行业、各部门的自动化。
它具有“控（制）管（理）结合，强（电）弱（电）并重，软（件）硬（件）兼施”等鲜明的特点，是理、工、文、管多学科交叉的宽口径工科专业。
学生在校时一般学习半导体变流技术、自动控制系统、电力拖动与电气控制、最优控制、微型计算机控制技术、计算机通讯与网络、数字信号处理、软件工程、传感器原理、自动检测技术、系统工程概论、运筹学和情报检索等近40门课程。
本专业是一门适应性强、应用面广的工程技术学科。
旨在培养学生成为基础扎实、自动控制技术知识系统深入、计算机应用能力强的高级工程技术人才。
所以学生在毕业后都能从事自动控制、自动化、信号与数据处理及计算机应用等方面的技术工作。
就业领域也非常的宽广，比如高科技公司、科研院所、设计单位、大专院校、金融系统、通信系统、税务、外贸、工商、铁路、民航、海关、工矿企业及政府和科技部门等。
本专业毕业生有着广阔的就业渠道，因为自动化技术的应用广泛，其就业领域也五花八门。
正因为如此，有些同学在择业时容易产生“皇帝的女儿不愁嫁”的心理，认为自己的自动化专业紧俏，社会需求量大，工作单位可以随自己挑。
尽管现在学生就业实行的是“双向”选择的政策，你选用人单位，但用人单位也在选你。
谦虚、踏实、稳重是本专业毕业生在择业时的第一选择。
根据近几年毕业生就业的情况看，他们的工作都非常理想，收入状况也颇为乐观。
单目3d目标检测综述
单目3d目标检测综述随着计算机视觉领域的发展和深度学习技术的推广，单目3D目标检测技术逐渐受到广泛关注。
本文将对单目3D目标检测进行综述，介绍其基本原理、研究方法、应用场景以及存在的问题与挑战。
1. 单目3D目标检测的基本原理单目3D目标检测是指利用单个摄像头获取的图像数据，通过计算机算法推断出物体的三维空间信息。
其基本原理是基于几何学和计算机视觉技术，通过对物体的外观、轮廓以及深度信息进行分析和建模，推断出物体的三维位置、姿态和尺寸等参数。
2. 单目3D目标检测的研究方法在单目3D目标检测的研究中，主要有以下几种方法：- 基于深度学习的方法：如基于卷积神经网络（CNN）的方法，通过训练网络来学习目标的特征表示，从而实现目标的识别和定位。
- 基于几何学的方法：如基于三角测量原理的方法，通过对图像中的特征点进行距离计算和姿态估计，实现目标的三维重构和位置定位。
- 基于特征匹配的方法：如基于SIFT、SURF等特征点检测和匹配算法，通过在图像中匹配物体的特征点，实现目标的姿态估计和定位。
3. 单目3D目标检测的应用场景单目3D目标检测技术在许多领域具有广泛的应用前景，主要包括以下几个方面：- 自动驾驶：通过对道路上的车辆、行人等目标进行三维检测和跟踪，实现自动驾驶系统的感知和决策功能。
- 增强现实：通过对现实世界中的物体进行三维建模和定位，实现虚拟物体的叠加和交互，提升用户的视觉体验。
- 机器人导航：通过对室内环境中的物体进行三维识别和定位，实现机器人的智能导航和环境感知。
4. 单目3D目标检测存在的问题与挑战尽管单目3D目标检测技术在各个领域已经取得了一定的进展，但仍然存在一些问题和挑战：- 视角变化：由于单目摄像头的视角有限，对于大角度的目标可能存在视觉信息不足的问题，导致三维建模和位置估计的准确性下降。
- 遮挡和混淆：在实际场景中，目标常常会被其他物体遮挡或者出现相似的外观，这会给目标的识别和定位带来困难。
目标检测文献综述
目标检测文献综述目标检测是计算机视觉领域中的一项重要技术，其应用场景主要包括自动驾驶、安防监控、农业智能等。
目标检测的目的是在图像或视频中自动识别并定位感兴趣的目标，如人、车、动物等。
目前目标检测技术主要分为两大类：基于传统图像处理方法的目标检测和基于深度学习的目标检测。
传统图像处理方法主要采用特征提取、物体检测等算法，目前已经逐渐被基于深度学习的目标检测技术所替代。
深度学习技术主要采用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等结构进行目标检测，其中以CNN为主。
近些年，在基于深度学习的目标检测技术中，YOLO系列（YouOnly Look Once）的方法备受关注。
YOLO系列的方法具有快速、高效、较优的检测性能优点，具体包括YOLOv1、YOLOv2和YOLOv3。
其中，YOLOv3在速度和准确度上都取得了显著的提升，引起了广泛的关注。
除了YOLO系列，还有一些其他深度学习方法也获得了不错的检测性能，如SSD（Single Shot MultiBox Detector）、Faster R-CNN、RetinaNet等。
这些方法不同于YOLO系列的方法，它们采用了更为复杂的网络结构和特征提取方式，主要是从提高检测性能方面入手。
目标检测技术的应用场景越来越广泛，不仅在自动驾驶、安防监控等领域中得到了广泛应用，还在农业智能中得到了广泛探索。
例如，在农业领域，目标检测可以应用于作物病虫害的检测、农田监测等方面，为农业生产提高生产效率和生产质量提供了可靠的技术支持。
然而，目前目标检测技术还存在一些问题和挑战。
例如，对于复杂场景下的遮挡等问题，目标检测算法仍有一定误检和漏检率。
此外，对于小目标检测和深度解析等问题，目前的算法还有待进一步完善和优化。
针对目标检测技术存在的问题和挑战，需要进一步研究和优化算法，以适应各种场景下的目标检测需求。
我们相信，在研究人员不断探索和努力下，目标检测技术一定会取得更加优秀的性能和更加广泛的应用。
某型飞机仪电综合测试诊断系统综述
发 现 的 问题 ， 针 对 性 地 提 出 了改进 建议 。 有 【 关键 词 】 自动 测 试 设 备 ； 电 ； 件 设 计 ； 障 诊 断 仪 软 故
Ｏ与 测试 系 统 之 间 的 连 接 机 构 ， 任 务 是 将 ６接 Ｕ 其
各 个 Ｕ Ｔ专 属信 号 转 接 成 公 共 接 口信 号 ，并 通 过 与 ＩＡ 的 连 接 输 送 Ｕ Ｃ 随着 我 军 武 器 装 备 的 现代 化 水 平 不 断 提 高 自动 检 测 技 术 已 经 成 到 测 试 系 统 。接 口适 配 器是 信 号 预 处 理 电 路 ， Ｕ Ｔ密 切 相 关 。其 工 与 Ｕ 为 技 术 保 障 中 的一 个 急 需 解 决 的 重要 问题 。军用 自动 测 试 设 备 （ Ｔ Ａ Ｅ） 作 原 理 如 图 １所 示 。 是 军 用 电 子 武 器 适 应 现 代 化 高 技 术 战 争 环 境 下 的各 军 兵 种 协 同 作 战 １ 测 试 资 源 组 成 、 配 器 和 电缆 设 计 ． ２ 适 的 综 合 技术 保 障需 求 ， 武 器装 备 系 统 中的 应 用 已 经 构 成 武 器 装 备 维 在 测 试 资 源 由数 字 万 用 表 、 字 示 波 器 、 数 发 生 器 、 关 模 块 、 数 函 开 直 修 工 程 的重 要 内容 之 一 。 流 电源 、 流 电源 等组 成 ， 统 根 据 被 测 单 元 的 测 试 需 求 分 配 测试 资 交 系
口部 分 组 成 。 Ｕ Ｕ Ｔ信 号 接 口部 分 主 要 包 括 安 装 在适 配 器 前 面 板 上 的 接 自动测 试 系统 （ ｕｏ ｔ ｅｔ ｙｔ Ａ Ｓ 通 常 是 指 以 计 算 机 为 插 件 ． 成 测 试 系 统 与 Ｕ Ｔ物 理 信 号 连 接 。信 号 转换 与处 理 部 分 包 括 Ａ ｔｍａ ｃＴｓ Ｓ ｓ ｍ， Ｔ ） ｉ ｅ 完 Ｕ 核 心 ， 程 控 指令 的 指 挥 下 ． 自动 完 成 某 种 测 试 任 务 而组 合 起 来 的 激 励 信 号 产生 模 块 、 号 预 处 理 电 路模 块 、 测设 备 负 载 电 路 、 号转 在 能 信 被 信 测量 仪 器 和 其 它 设 备 的有 机整 体 。 够 完 成 自动测 试 任 务 的装 备 称 为 接 线 路 等 。 激励 信 号 产 生 模 块 产 生 部 分 特 殊 测试 激 励 信 号 ， 号 预处 能 信 自动测 试 装 备 （ｕｏ ａｉ Ｔ ｓ Ｅ ｕｐ ｅ ｔＡ Ｅ 。某 型 飞 机 仪 电设 备 综 理 模 块 对 被 测 信 号 进 行 预 处 理 ， Ａ ｔｍ ｔ ｅｔ ｑ ｉｍ ｎ， Ｔ ） ｃ 以适 应 仪 器 测 量 ， 测 设 备 负 载 电路 被 合 测 试 诊 断 系 统 （ Ｔ Ｓ 针对 机 载 仪 电设 备 各 部 件 进 行 离 位 测 试 ， ＣＤ ） 完 用 于 为 被 测设 备 提 供 必 要 的 负 载 ． 构成 一 个 完 整 的测 试 环 路 。阵 列 以 成部 件 的功 能 、 能检 测 、 护 校 准 和 故 障 诊 断 ， 性 维 检测 范 围 主 要 包 括 航 接 口部 分 主要 完 成 测 试 适 配 器 与 被 测设 备 的信 号 交 联 ， 完成 检 测 系统 向姿 态 系统 、 自动 驾驶 仪 、 飞参 大 气 机 、 气 四 大 部 分 ， 以 检 测 ５ 电 可 ７个 对 被 测 设 备进 行 实 时 监 控 和 自动 检 测 。 Ｔ与测 试 适 配 器 的 连 接采 用 ＵＵ 部 附件 。被 测 机 件通 过 适 配 器 与 仪 器 相 连 后 ， 统 即 可 以对 被 测 机 件 测 试 电缆 连接 方式 ， 电缆 两端 的连 接 器应 保 证 与适 配器 以 及 Ｕ Ｔ 的 系 Ｕ 进行 性 能 校 验 。该 型 Ａ Ｅ采 用 图 形 化 测 试 界 面和 虚 拟 仪 器 控 制 技 术 ， 连 接 器 配套 ， 证 准 确 可 靠 连 接 。 Ｔ 保 为用 户 提供 了 直 观 简 洁 的 检 测 工 作 界 面 ，使 用 鼠标 即可 完 成 检测 工 作， 而且 对 每一 种 被 测 机 件 都 编 制 有 相 应 的 检 测程 序 ， 测 时 自 动 调 ２ 综 合 测试 诊 断 系统 的 软 件设 计 检 用 。系 统 采 用 ＧＰ Ｓ ． 成 开 发 环 境 作 为通 用测 试 平 台 软 件 ， Ｔ ３０集 程序 通 ２１ 软件 的层 次 结 构 ． 过 面 向信 号 的 测试 专 用 语 言 Ａ Ｌ Ｓ编 写 。这 套 系统 主 要 由 以 下六 部 ＴＡ 测 试 软件 由格 式 化 类 测 试 资 源驱 动程 序 、测 试 运 行 平 台程 序 、 测 分组成 ： 试 程序 集 等 组 成 。格 式 化类 测试 资 源 驱 动 程 序 是 一 组 面 向各 仪 器 类 ， （ ） 试 系统 采 用 Ｇ Ｉ 总线 和 Ｖ 总线 混 合 模 式 。其 中 Ｖ 总 １测 ＰＢ ＸＩ ＸＩ 封 装 了测 试 资 源 的 ＶＩＡ 驱 动 功 能 ， 高测 试 资 源 的 可 互 换 性 ； 试 运 Ｓ 提 测 线 为 系 统 总 线 ， 全 系 统 的 数 据 和测 量 命 令 的传 递 。 系统 总线 连 接 负责 行 平 台程 序 主 要 完 成 测 试 资 源 配 置 、 始 化 、 试 程 序 运 行 支 持 、 障 初 测 故
《2024年特殊天气条件下的目标检测方法综述》范文
《特殊天气条件下的目标检测方法综述》篇一一、引言随着科技的不断进步，目标检测技术在众多领域中得到了广泛应用，如自动驾驶、安防监控、无人机航拍等。
然而，在特殊天气条件下，如雨雪、雾霾、强光等，目标检测的准确性和稳定性往往面临巨大的挑战。
本文旨在综述特殊天气条件下的目标检测方法，分析其发展现状与未来趋势。
二、特殊天气条件下的目标检测技术概述特殊天气条件下的目标检测主要涉及到在恶劣环境因素影响下，通过图像处理和机器学习等技术手段，实现对目标的准确识别和定位。
这些技术主要包括基于传统图像处理的方法、基于深度学习的方法以及融合多种技术的混合方法。
（一）基于传统图像处理的方法传统图像处理方法主要依赖于图像的色彩、纹理、边缘等特征进行目标检测。
在特殊天气条件下，这些方法可能需要对图像进行预处理或增强，以改善图像质量，提高目标检测的准确性。
（二）基于深度学习的方法深度学习在目标检测领域取得了显著的成果。
基于深度学习的目标检测方法主要包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。
这些方法能够自动提取图像中的特征，实现端到端的检测，具有较强的鲁棒性。
在特殊天气条件下，深度学习方法能够通过学习大量数据中的特征信息，提高目标检测的准确性。
（三）混合方法混合方法主要结合了传统图像处理和深度学习的优点，针对特定问题设计出具有针对性的解决方案。
这种方法能够充分利用各种技术的优势，提高目标检测的准确性和稳定性。
三、特殊天气条件下的目标检测技术分析（一）雨雪天气下的目标检测雨雪天气对目标检测的挑战主要在于图像的模糊和遮挡。
针对这一问题，可以采用去噪、增强等图像预处理方法改善图像质量。
同时，结合深度学习技术，可以自动提取出目标特征，实现准确的目标检测。
（二）雾霾天气下的目标检测雾霾天气下，能见度低、对比度差是主要的挑战。
可以通过优化图像滤波和色彩校正等方法提高图像质量。
此外，利用深度学习技术对特征进行自动提取和筛选，能够进一步提高目标检测的准确性。
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课程综述
08自动化（2）班 0805070124
随着大三分专业被分到自动化这个专业后，首先接触的课程就是自动化检测技术。
作为一门动手能力要求比较高的课程，这门课也配套了相应的实验课程。
回味这学期的自动检测技术这门课的学习，按照自己的学习计划学习起来还是比较从容的。
自动检测技术是自动化科学技术的一个重要分支科学，是在仪器仪表的使用、研制、生产、的基础上发展起来的一门综合性技术。
自动检测就是在测量和检验过程中完全不需要或仅需要很少的人工干预而自动进行并完成的。
实现自动检测可以提高自动化水平和程度，减少人为干扰因素和人为差错，可以提高生产过程或设备的可靠性及运行效率。
对于自动检测技术这门课，我觉得很重要的就是学习计划，不管做什么事都应该有一个计划，大到自己的学习生涯规划，小到自己的一天什么时刻该做什么，这样你才能做到有的放矢。
作为一门自动化专业重要的课程，学好这门课是必须的。
关于学习计划，我觉得每天课后的复习工作是很重要，这有助于我们对新知识的理解和吸收。
大学里要充分利用各种资源，比如说图书馆、学术论坛、网络资源等。
网络这种全新的学习形式具有开放性、互动性、网络性、虚拟性的特点,为我们的自主学习，教师的教学提供了许多便利条件。
目前，互联网上学习资源中，管理方面的资源极为丰富；收费、互助、免费应有尽有。
当然如何有效利用这些资源，是我们必须重视的问题，不适当的选择，会浪费精力，浪费时间，我们要选择适合自己的资源进行学习，这样才能做到事半功倍。
还有就是一个老师每次布置的小设计论文，每次的设计论文感觉都是对自己所学到的知识的一些升华，在原有知识的基础上进行设计，利用课本知识缩学到的东西应用到实际的设计当中去。
这是一项很好的作业，让我们在学到基础知识的前提下，能够活用。
自动检测的任务：自动检测的任务主要有两种，一是将被测参数直接测量并显示出来，以告诉人们或其他系统有关被测对象的变化情况，即通常而言的自动检测或自动测试；二是用作自动控制系统的前端系统，以便根据参数的变化情况做出相应的控制决策，实施自动控制。
自动检测技术主要的研究内容：自动检测技术的主要研究内容包括测量原理、测量方法、测量系统、及数据处理。
测量系统：确定了被测量的测量原理和测量方法后，就要设计或选用装置组成测量系统。
目前的测量系统从信息的传输形式看，主要有模拟式和数字式两种。
模拟式测量系统：模拟量测试系统是由传感器，信号调理器，显示、记录装置和（或）输出装置组成。
数字式测量系统：数字式测量系统目前主要是带微机的测量系统，是由传感器、信号调理器、输入接口、中央处理器组件、输出接口和显示记录等外围设备组成。
检测技术的特点：实时性强、精确度高、可靠性高、通道多、功能强。
关于自动化专业而言，自动化检测技术对学生动手能力要求比较高，所以有关和自动检测技术的实验课也是尤为重要的一项。
实验课的课前准备工作必须充
分，像一些实验原理、实验步骤。
以及实验进行中的一些检测的数据，还有课后实验数据的分析和总结等。
这学期一共做了6次实验：热电偶传感器、半导体温度传感器、光敏电阻、红外人体感测器、接近开关、湿度传感器。
作为这6次实验，每次课前的准备工作，还有实验进行中遇到的问题，自己一定需要积极思考，碰到解决不了的一定得向老师请教，弄懂整个实验装置的流程，实验数据的及时记录和数据后期的分析工作。
在6个实验都是比较简单的操作的，正如这门课名字一样，自动检测，整个实验过程更简单化、容易化。
还有，在自动检测技术老师张老师生动的讲解下，我们轻松的学完了这门课，张老师给我们带来了活跃的学习激情，学习变得兴趣而不单调。
最后，随着自动检测技术课程的结束，考试也将随之而来，作为检测学习成果最重要的考核方式，最后的考试也应该重视起来，做好最后复习工作也是特别重要的事情。
最后感谢这学期来张老师的细心教导。