传感器应用场景 一文读懂传感器及其8大应用场景
一文读懂传感器及其8大应用场景
人们为了从外界获取信息，必须借助于感觉器官。而单靠人们自身的感觉器官，在研究自然现象和规律以及生产活动中它们的功能就远远不够了。为适应这种情况，就需要传感器。因此可以说，传感器是人类五官的延长，又称之为电五官。
官方的定义是：传感器是一种检测装置，能感受到被测量的信息（例如：温度，血压，湿度，速度等），并能将感受到的信息，按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出，以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求。
通俗的解释就是，可以感知周围环境或者特殊物质，比如气体感知、光线感知、温湿度感知、人体感知等等，把模拟信号转化成数字信号，给中央处理器处理，最终结果形成气体浓度参数、光线强度参数、范围内是否有人探测、温度湿度数据等。
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传感器技术作为信息技术的三大基础之一，是当前各发达国家竞相发展的高技术，也是进入21世纪以来优先发展的十大顶尖技术之一。由此可见，传感器技术在发展经济、推动社会进步方面的重要作用，是十分明显的。
作为信息采集系统的前端单元，传感器的作用越来越重要。本文就来给大家介绍一下有关传感器的相关知识，带大家了解一下传感器技术的发展历史，并通过简述实例给大家说明一下传感器的8大应用场景。
一、传感器的功能分类
传感器的存在和发展，让物体有了触觉、味觉和嗅觉等感官，让物体慢慢变得活了起来。通常根据其基本感知功能分为热敏元件、光敏元件、气敏元件、力敏元件、磁敏元件、湿敏元件、声敏元件、放射线敏感元件、色敏元件和味敏元件等十大类。
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我们也常将传感器的功能与人类5大感觉器官相比拟：
光敏传感器——视觉
声敏传感器——听觉
气敏传感器——嗅觉
化学传感器——味觉
压敏、温敏、流体传感器——触觉
敏感元件的分类：
物理类，基于力、热、光、电、磁和声等物理效应。
化学类，基于化学反应的原理。
生物类，基于酶、抗体、和激素等分子识别功能。
这种分类方法明确地说明了传感器的用途，给用户提供了方便，容易根据测量对象来选择所需要的传感器。
二、传感器技术的发展
中国传感器产业正处于由传统型向新型传感器发展的关键阶段，它体现了新型传感器向微型化、多功能化、数字化、智能化、系统化和网络化发展的总趋势。传感器技术历经了多年的发展，其技术的发展大体可分三代：
第一代是结构型传感器，它利用结构参量变化来感受和转化信号。
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第二代是上70年代发展起来的固体型传感器，这种传感器由半导体、电介质、磁性材料等固体元件构成，是利用材料某些特性制成。如：利用热电效应、霍尔效应、光敏效应，分别制成热电偶传感器、霍尔传感器、光敏传感器。
第三代传感器是以后刚刚发展起来的智能型传感器，是微型计算机技术与检测技术相结合的产物，使传感器具有一定的人工智能。
三、传感器的应用
传感器早已渗透到诸如工业生产、宇宙开发、海洋探测、环境保护、资源调查、医学诊断、生物工程、甚至文物保护等等极其广泛的领域。可以毫不夸张地说，从茫茫的太空，到浩瀚的海洋，以至各种复杂的工程系统，几乎每一个现代化项目，都离不开各种各样的传感器。那么传感器在我们日常生活和工作中有哪些应用呢？
1、自动感应设备：自动门、自动水龙头、自动冲水马桶、自动烘手机、自动感应灯等，利用人体的红外微波来开关门。
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2、烟雾报警：烟雾报警器，利用烟敏电阻来测量烟雾浓度，从而达到报警目的。
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3、光感摄像头：手机、数码相机的照相机，利用光学传感器来捕获图像。
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4、电子秤：利用力学传感器（导体应变片技术）来测量物体对应变片的压力，从而达到测量重量的目的。
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5、物流监控：水位报警，温度报警，湿度报警，光学报警等。国内物流供应链监控解决方案提供商云尚通信研发的物流供应链可视化监控终端就采用了温湿度传感器、光感传感器、运动传感器等，并广泛应用于在途货物的状态监控及跟踪定位。
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6、机器人：智能机器人使用的关键硬件包括驱动器、减速器和传感器等，智能传感器作为机器人的“五官”，在采集外界信息数据上发挥着重要作用。
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7、智能可穿戴设备：传感器在可穿戴设备中起到至关重要的作用，因为可穿戴设备最基本的功能就是通过传感器实现运动传感。
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8、无人机：无人机是当下非常流行的智能硬件，其智能飞控系统的实现需要用到各种智能传感器，包括IMU、MEMS加速度计、电流传感器、倾角传感器和发动机进气流量传感器等。
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智能传感器的8大应用场景
一、智能手机
智能手机之所以智能，离不开各种各样的智能传感器。现在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、指纹识别传感器、图像传感器、三轴陀螺仪和电子罗盘等。
比如指纹识别传感器可以采集指纹数据，然后进行快速分析与认证，免去繁琐的密码操作，快速解锁。
二、人工智能/机器人
传感器是人工智能最基础的硬件，类似于人类的感觉获取器官。大量的传感器即可实现“感知+控制”，而家庭自动化=感知+控制，这种层面的信息交互与人机交互，还多需人的参与。而人工智能将人类的逻辑大脑赋予机器，实现“感知+思考+执行”，最终上升到这种层次。
例如，家里的空调不单单依靠温湿度传感器进行自我调节，还可以通过家庭成员的识别来自动选择模式，比如风向的调节，针对小孩、老人温度的调节。这些新技术将带来无限大的想象空间，再结合机器增强学习的算法，将提供深度体验。
还有智能机器人使用的关键硬件包括驱动器、减速器和传感器等，智能传感器作为机器人的“五官”，在采集外界信息数据上发挥着重要作用。
三、AR/VR
虚拟现实中的传感设备主要包括两部分：一部分用于人机交互而穿戴于操作者身上的立体头盔显示器、数据手套、数据衣等，另一部分是用于正确感知而设置在现实环境中的各种视觉、听觉、触觉、力觉等。
实现AR/VR，提高用户体验，需要用到大量用于追踪动作的传感器。比如FOV深度传感器、摄像头、陀螺仪、加速计、磁力计和近距离传感器等。当前，每家VR硬件厂商都在使用自己的技术，索尼使用PlayStation摄像头作为定位追踪器，而Vive和Oculus也在使用自己的技术。
四、无人机
无人机是当下非常流行的智能硬件，其智能飞控系统的实现需要用到各种智能传感器，包括IMU、MEMS加速度计、电流传感器、倾角传感器和发动机进气流量传感器等。
IMU结合GPS是无人机维持方向和飞行路径的关键。随着无人机智能化的发展，方向和路径控制是重要的空中交通管理规则。IMU采用的多轴磁传感器，在本质上都是精准度极高的小型指南针，通过感知方向将数据传输至中央处理器，从而指示方向和速度。
而MEMS加速度计用于确定无人机的位置和飞行姿态；电流传感器可用于监测和优化电能消耗，确保无人机内部电池充电和电机故障检测系统的安全；倾角传感器能够测量细微的运动变化，应用于移动程序，作为无人机的陀螺仪补偿，集成陀螺仪和加速度计，为飞行控制系统提供保持水平飞行的数据；流量传感器可以有效地监测电力无人机燃气发动机的微小空气流速。
五、智能穿戴
传感器在可穿戴设备中起到至关重要的作用。因为可穿戴设备最基本的功能就是通过传感器实现运动传感。
以小米手环为例，就用到了ADI的MEMS加速度和心率传感器来实现运动和心率监测；AppleWatch内部除了MEMS加速度计、陀螺仪、MEMS麦克风，还有使用脉搏传感器。
六、智能家居
传感器是智能家居控制系统实现控制的基础，随着技术的发展，越来越多的传感器被用到智能家居系统中。
智能家居传感器是家居中的“眼鼻耳”，因为智能家居首先离不开对居住环境“人性化”的数据采集，也就是说把家居环境中的各种物理量、化学量、生物量转化为可测量的电信号装置与元件。
智能家居领域需要使用传感器来测量、分析与控制系统设置，家中使用的智能设备涉及位置传感器、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。
七、智能汽车/自动驾驶
车联网是物联网发展的重大领域，智能汽车是车联网的核心，正处于高速发展中。在智能汽车时代，主动安全技术成为备受关注的新兴领域，需要改进现有的主动安全系统，比如侧翻（rollover）与稳定性控制（ESC），这就需要MEMS加速度传感器和角速度传感器来感测车身姿态。语音将成为人与智能汽车的重要交互方式，MEMS麦克风将迎来发展新机遇。
MEMS传感器在汽车领域还有很多应用，包括安全气囊（应用于正面防撞气囊的高g值加速度计和用于侧面气囊的压力传感器）、汽车发动机（应用于检测进气量的进气歧管绝对压力传感器和流量传感器）等。
而自动驾驶技术的兴起，也进一步推动了MEMS传感器进入汽车。虽然GPS接收器可以计算自身位置和速度，但在GPS信号较差的地方（地下车库、隧道）和信号受到干扰的时候，汽车的导航会受到影响，这对自动驾驶来说是致命的缺陷。利用MEMS陀螺仪和加速度计获取速度和位置（角速度和角位置），车辆任何细微的动作和倾斜姿态，都被转化为数字信号，通过总线，传递给行车电脑。即便在最快的车速状态下，MEMS的精度和反应速度也能够适应。得益于硅体微加工、晶片键合等技术的发展，精度已经上升到0.01。
八、智慧工业
智能工厂利用物联网技术加强信息管理和服务，掌握产销流程、提高生产过程的可控性、减少生产线上人工的干预、及时正确地采集生产线数据，以合理的安排生产计划与生产进度，并优化供应链。在工业生产领域，传感器应用非常广泛，工业生产各个环节都需要传感器进行监测，并把数据反馈给控制中心，以便对出现异常节点进行及时干预，保证工业生产正常进行。业界普遍认为，新一代的智能传感器是智能工业的“心脏”，它让产品生产流程持续运行，并让工作人员远离生产线和设备，保证人身安全和健康。
MEMS让传感器小型化、智能化，MEMS传感器将在智慧工业时代大有可为。MEMS温度、湿度传感器可用于环境条件的检测，MEMS加速度计可以用来监测工业设备的振动和旋转速度。高精度的MEMS加速度计和陀螺仪可以为工业机器人的导航和转动提供精确的位置信息。
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