传感器是实现 传感器技术是实现智能制造的基石！

传感器技术是实现智能制造的基石！

特别在万物互联的趋势下，

一、传感器概念与发展历程

根据国标GB/T 7665-2005，传感器是“能感受被测量并按照一定的规律转换成可用输出信号的器件或装置”。

传感器的发展被划分为三个阶段：

● 第一阶段 始于20世纪50年代，结构型传感器出现，它利用结构参量变化来感受和转化信号。

● 第二阶段 始于20 世纪70年代，固体型传感器逐渐发展，这种传感器由半导体、电介质、磁性材料等固体元件构成。利用材料的热电效应、霍尔效应，分别制成热电偶传感器、霍尔传感器等。

● 第三阶段 由 20 世纪末开始，智能型传感器出现并快速发展。它是计算机技术与检测技术相结合的产物，能够对外界信息具有一定检测、自诊断、数据处理以及自适应能力，是当前传感器的主流。

智能传感器是指具有信息采集、信息处理、信息交换、信息存储等功能的多元件集成电路，是集传感单元、通信芯片、微处理器、驱动程序、软件算法等于一体的系统级产品。

智能传感器基本结构如下图所示，一般包含传感单元、计算单元和接口单元。传感单元负责信号采集，计算单元根据设定对输入信号进行处理，再通过网络接口与其他装置进行通信。智能传感器的实现可以采用模块式 （将传感器、信号调理电路和带总线接口的微处理器组合成一个整体）、集成式（采用微机械加工技术和大规模集成电路工艺技术将敏感元件、信号调理电路、接口电路和微处理器等集成在同一块芯片上）或混合式（将传感器各环节以不同的组合方式集成在数块芯片上并封装在一个外壳中）等结构。

图 1智能传感器基本结构

二、智能传感器关键技术进展

传感器技术是实现智能制造的基石。 在当前智能时代的推动下，高性能、高可靠性的多功能复杂自动测控系统以及基于射频识别技术的物联网的兴起与发展，愈发凸显了具有感知、认知能力的智能传感器的重要性及其快速发展的迫切性。

智能传感器沿用较为通用的分类方法，依据被测量的不同，一般分为物理量智能传感器、化学量智能传感器和生物量智能传感器三大类。

图2 智能传感器分类

其中，物理量智能传感器根据被测物理量，可简单归纳为力、热、声、光、电、磁六大类。 每一大类传感器中又包含多个分支。以力学量传感器为例，其分支部分列表见下：

图3 力学量传感器详细分类

一个真正意义上的智能传感器应该具有如下功能：

1）自校准、自标定和自动补偿功能；

2）自动采集数据、逻辑判断和数据处理功能；

3）自调整、自适应功能；

4）一定程度的存储、识别和信息处理功能；

5）双向通信、标准数字化输出或者符号输出功能；

6）算法判断、决策处理的功能。

传感材料、MEMS 芯片、驱动程序和应用软件是智能传感器实现这些功能的核心技术，特别是 MEMS 芯片，由于其具有体积小、重量轻、功耗低、可靠性高并能与微处理器集成等特点，已成为智能传感器的重要载体。 下面以常用的温度、压力、光学和RFID传感器为例，介绍基于MEMS的智能传感器技术进展。

① 智能温度传感器

智能温度传感器适用于冶金、石化、石油、化工、制药、造纸、印染、酿造、环保、电力等行业。 当前的智能温度传感器正朝着高精度、多功能、总线标准化、高可靠性及安全性、开发虚拟传感器和网络传感器、研制单片测温系统等方向迅速发展。目前，国外已相继推出多种高精度、高分辨率的智能温度传感器，使用 9~12位A/D转换器，分辨率可以达到 0.5~0.625℃。由美国Dallas半导体公司新研制的DS1624型高分辨力智能温度传感器，能输出13位二进制数据，分辨率高达0.03℃，测温精度为±0.2℃。

② 智能压力传感器

基于 MEMS技术的智能压力传感器具有小型化、低成本、易集成等优点。 压力的传感范围也很宽，在1kPa～100MPa 之间。可广泛应用于微型机电系统、汽车、航空动力学、工艺控制和生物医学等方面。当前智能压力传感器技术的研究热点致力于减轻其敏感性和线性之间的矛盾，以提高传感器精度[3]。美国柏恩Bourns研制的BPS140新型压力传感器性能稳定，在温度范围为-40°C至150°C之间使用时，总误差为2.5%FS，产品寿命变化为0.5%FS[4]。

③ 光学传感器

非接触和非破坏性测量是光学传感器的一大优势，在电子产品检测领域应用较多。当前CCD和CMOS图像传感器是两大主流成像技术。随着图像传感器技术的不断改进，像素精度不断提高（已经达到5μm级别），同时对环境照度要求不断降低。安森美推出的KAI-50140是当前市场上分辨率最高的ITCCD图像传感器，达到5000万像素，具有关键细节成像能力和高图像均匀性，可用于智能手机显示屏检测、电路板检测和机械装配检测等领域。

④ RFID

RFID即射频识别技术，俗称电子标签，是利用无线电信号进行自动识别特定目标并读写相关数据的通信技术，无需识别系统与特定目标之间建立机械或光学接触。

RFID是智能识别和数据采集（AIDC）的一种方法，也是物联网（IoT）的重要组成部分，可应用于生产线的物流管理，如物料分拣。 近年来，RFID的研究热点主要集中在数据的完整性与安全性，如提升数据识别的准确率，在获取信息的同时保证用户的隐私不被泄漏，以及利用RFID技术实现其他领域的应用，像基于RFID技术的室内定位等。

三、智能传感器技术典型应用场景

对于制造业来说，智能传感器是实现智能制造的基础。大量传统制造业在实现智能制造的转型过程中，广泛地在生产、检测及物流领域采用传感器。本文选取机械制造、汽车、高端装备、电子、及石化、冶金等典型行业，对其中涉及到的智能传感器应用进行介绍。

图4 自动化生产线上的机器视觉系统

智能传感在制造过程中的典型应用之一，体现在机械制造行业广泛采用的数控机床中。 现代数控机床在检测位移、位置、速度、压力等方面均部署了高性能传感器，能够对加工状态、刀具状态、磨损情况以及能耗等过程进行实时监控，以实现灵活的误差补偿与自校正，实现数控机床智能化的发展趋势。此外，基于视觉传感器的可视化监控技术的采用，使得数控机床的智能监控变得更加便捷。

图5 汽车车门检测（图片来源：e-works培训资料）

汽车制造行业应用智能传感也较多。以基于光学传感的机器视觉为例，在工业领域的三大主要应用有视觉测量、视觉引导和视觉检测。 在汽车制造行业，视觉测量技术通过测量产品关键尺寸、表面质量、装配效果等，可以确保出厂产品合格；视觉引导技术通过引导机器完成自动化搬运、最佳匹配装配、精确制孔等，可以显著提升制造效率和车身装配质量；视觉检测技术可以监控车身制造工艺的稳定性，同时也可以用于保证产品的完整性和可追溯性，有利于降低制造成本。

高端装备行业的传感器多应用在设备运维与健康管理环节。 如航空发动机装备的智能传感器，使控制系统具备故障自诊断、故障处理能力，提高了系统应对复杂环境和精确控制的能力。基于智能传感技术，综合多领域建模技术和新型信息技术，构建出可精确模拟物理实体的数字孪生体，该模型能反应系统的物理特性和应对环境的多变特性，实现发动机的性能评估、故障诊断、寿命预测等，同时基于全生命周期多维反馈数据源，在行为状态空间迅速学习和自主模拟，预测对安全事件的响应，并通过物理实体与数字实体的交互数据对比，及时发现问题，激活自修复机制，减轻损伤和退化，有效避免具有致命损伤的系统行为。

工业电子领域，在生产、搬运、检测、维护等方面均涉及智能传感器，如机械臂、AGV导航车、AOI检测等装备。 在消费电子和医疗电子产品领域，智能传感器的应用更具多样化。如智能手机中比较常见的智能传感器有距离传感器、光线传感器、重力传感器、图像传感器、三轴陀螺仪和电子罗盘等。可穿戴设备最基本的功能就是通过传感器实现运动传感，通常内置MEMS加速度计、心率传感器、脉搏传感器、陀螺仪、MEMS麦克风等多种传感器。智能家居（如扫地机器人、洗衣机等）涉及位置传感器、接近传感器、液位传感器、流量和速度控制、环境监测、安防感应等传感器等技术。

图6 气体传感器在石化行业的应用 （图片来源：威格官网）

相比离散行业，流程行业应用传感器的环节和数量更多，特别是石化、冶金等行业，整个生产、加工、运输、使用环节会排放较多危险性、污染性气体，需要对一氧化碳、二氧化硫、硫化氢、氨气、环氧乙烷、丙烯、氯乙烯、乙炔等毒性气体和苯、醛、酮等有机蒸气进行检测，需要大量气体传感器应用于安全防护，防止中毒与爆炸事故。此外，在原料配比管理、工艺参数控制、设备运维与健康管理方面均需部署大量传感器。

四、传感器技术展望

随着新材料，新技术的广泛应用，基于各种功能材料的新型传感器件得到快速发展，其对制造的影响愈加显著。未来，智能化、微型化、多功能化、低功耗、低成本、高灵敏度、高可靠性将是新型传感器件的发展趋势 ，新型传感材料与器件将是未来智能传感技术发展的重要方向。

转自公众号：华南智能制造

理工光科：光纤传感技术实现“传”和“感”功能，全面布局智慧安防等多业务板块

金融界4月17日消息，有投资者在互动平台向理工光科提问：2月26日-29日，2024年世界移动大会（MWC 2024）在西班牙巴塞罗那举行，理工光科携光纤传感 系列解决方案首次亮相，围绕“智慧地铁、智能周界、管线预警、智能道面”四大板块应用，多维度地展示理工光科在通感一体化技术的创新产品与实践成果。董秘您好，请问能给这些我们长期持有公司股票长期看好公司发展的中小股东讲解一下贵公司的通感一体化技术以及下游应用吗？

公司回答表示：公司的光纤传感技术以光纤为媒介，感知和探测外界被测信号，实现“传”和“感”的功能。公司积极开展各领域应用融合研究，不断丰富光纤传感+解决方案，全面布局智慧安防、智慧消防、智慧管廊、智慧地铁等多业务板块，为石油石化/公路隧道火灾监测、大型桥梁和城市综合管廊健康状态监测、重点区域周界安全监控、重大基础设施状态监测与故障诊断等多种不同应用场景提供完整、先进的综合解决方案。

本文源自金融界AI电报

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