（一）《高强塑非均质结构奥氏体不锈钢》

奥氏体不锈钢因其独特的物理和化学特性，在工业和日常生活中扮演着举足轻重的角色。它出色的成形性能和成本效益使得它成为众多应用场景中的首选材料。但是，奥氏体不锈钢的屈服强度普遍偏低，抗扭转变形能力严重不足，导致以屈服强度为准则的工业设计中很难实现减重节能的目标，也严重限制了其作为高强韧结构材料的应用。

近年来，非均质结构理论的提出为我们克服奥氏体不锈钢中强塑性平衡的问题指明了方向。非均质结构材料是一类新型材料，由力学或物理性能截然不同的异质区域组成。通过在高强度低加工硬化能力的硬质区域中加入低强度高加工硬化能力的软质区域形成非均质结构，是一种旨在提高应变硬化能力和拉伸塑性的微结构设计策略。基于此，如果将奥氏体不锈钢的常规组织制备成非均质结构，不仅能够获得出色的综合力学性能，而且能够实现可观的经济效益。但我国对奥氏体不锈钢非均质组织的制备过程还没有深入研究，同时也缺乏对于非均质结构奥氏体组织形成机制的探讨以及该类组织变形机理的研究。因此，本书系统性地研究了如何通过特殊显微组织调控技术获得具有非均质纳米晶/超细晶结构的奥氏体不锈钢，并通过一系列的微观结构分析揭示了该类组织的形成机理和变形机制。

（二）基于机器视觉的钢铁冶金过程智能感知技术及应用

本书主要介绍基于机器视觉的智能感知技术在钢铁行业应用的多学科交叉理论体系和部分研究成果。通过机器视觉基础理论、典型应用场景、行业智能感知需求分析、高温钢铁冶金过程的温度在线检测、缺陷在线检测、表面质量评价、粒度在线检测、工艺评价等基础理论及应用成果。可供机器视觉、人工智能、图像处理、钢铁冶金领域相关研究人员及钢铁冶金等制造业的本科生、研究生及生产技术人员阅读。

（三）《On-line detection technology for temperature and surface defects of metallic materials based on machine vision》

本书聚焦于金属智能制造过程及使用过程中，基于机器视觉的在线检测技术的原理、应用情况。介绍了从钢铁材料的生产过程相关环节的温度及缺陷检测场景及相关应用成果，还介绍了材料服役过程表面缺陷的在线检测及评估方面的成果。本书适用于金属材料制造及服役过程检测领域的中专院校教学、科研及行业从业者研究使用，同时也适用于机器视觉、图像处理、机器学习等交叉学科相关专业使用。