传感器的7大感应方式，你了解多少？

接近感应

a、是否存在物体。

b、对象的大小或简单形状。

接近传感器在操作中可以进一步分为接触式或非接触式，以及模拟或数字。传感器的选择取决于物理，环境和控制条件。其中包括：

机械：

可以采用任何合适的机械/电气开关，但是由于操作机械开关需要一定的力，所以通常使用微型开关。

气动：

这些接近传感器通过破坏或扰乱气流来工作。气动接近传感器是接触式传感器的示例。但这些产品不能用于可能被吹走的轻型部件。

光学：

在最简单的形式中，光学接近传感器通过断开光束而落下，该光束落在诸如光电池的光敏装置上。这些是非接触式传感器的示例。

值得注意的是，这些传感器的照明环境必须格外小心，例如，光学传感器可能会因电弧焊过程中的闪光而被遮蔽，空气中的灰尘和烟云可能会阻碍光的传输等。

电气：

电接近传感器可以是接触式或非接触式。简单的接触式传感器通过使传感器和组件形成完整的电路来进行操作。非接触式电接近传感器依赖于感应原理来检测金属或依靠电容来检测非金属。

范围感应：

距离感测涉及检测组件距离感测位置有多近或远，尽管它们也可以用作接近传感器。距离或距离传感器使用非接触式模拟技术。使用电容，电感和磁技术进行几毫米至几百毫米之间的短距离感测。使用各种类型的已发射能量波（例如，无线电波，声波和激光）执行更远距离的感应。

力感测

可能需要感应的力有六种。在每种情况下，力的施加可以是静态的（静止的），也可以是动态的。力是矢量，因为它必须同时在大小和方向上指定。因此，力传感器是模拟操作，并且对其作用方向敏感。六种力量是：

①、拉力

②、压缩力

③、剪力

④、扭转力

⑤、弯曲力

⑥、摩擦力

存在用于感测力的多种技术，一些是直接的，一些是间接的。

拉伸力：

可以由应变计确定，当长度增加时，它们会显示出其电阻的变化。这些量规测量的电阻变化可以转化为力，因此是间接装置。

压力：

可以通过称为称重传感器的设备来确定，这些设备可以“通过检测压缩负载下电池尺寸的变化，或者通过检测负载下电池内压力的增加，或者通过在压缩负载下电阻的变化来运行”加载。

扭转力：

可以看作是拉伸力和压缩力的组合，因此可以采用上述技术的组合。

摩擦力：

这些涉及要限制运动的情况，因此“通过使用力和运动传感器的组合间接检测摩擦力。例如：

触觉感应

触感是指通过触摸进行感测。最简单的触觉传感器类型使用以行和列排列的简单触摸传感器阵列，这些通常称为矩阵传感器。

每个单独的传感器与物体接触时都会被激活。通过检测哪些传感器处于活动状态（数字）或输出信号的大小（模拟），可以确定组件的印记。然后将压印与先前存储的压印信息进行比较，以确定组件的大小或形状。

目前已实现机械，光学和电子触觉传感器。

热感

作为过程控制的一部分或作为安全控制手段，可能需要进行热感应。有多种方法可供选择，这些方法的选择主要取决于要检测的温度。

一些常见的方法是：双金属条，热电偶，电阻温度计或热敏电阻。对于涉及低水平热源的更复杂的系统，可以使用红外热像仪。

声音感应（听力）

声学传感器可以检测并有时区分不同的声音。它们可用于语音识别，以发出口头命令或识别异常声音，例如爆炸。最常见的声学传感器是麦克风。

在工业环境中，声学传感器的明显问题是大量的背景噪声。

当然，我们也可以简单地将声学传感器调整为仅对某些频率做出响应，从而使它们能够区分不同的噪声。

气体感应（气味）

对特定气体敏感的气体或烟雾传感器依赖于传感器中所含材料的化学变化，化学变化会产生物理膨胀或产生足够的热量来触发开关设备。

机器人视觉（瞄准器）

视觉可能是当前机器人感觉反馈研究中最活跃的领域。

机器人视觉是指通过某种相机实时捕获图像并将该图像转换为可以由计算机系统分析的形式。这种转换通常意味着将图像转换成计算机可以理解的数字场。图像捕获，数字化和数据分析的整个过程应足够快，以使机器人系统能够响应分析的图像并在执行任务集期间采取适当的措施。

机器人视觉的完善将使人工智能在工业机器人上的全部潜能得以发挥。它的用途包括检测存在，位置和移动，识别和识别不同的组件，样式和特征。

但是，即使是最简单的视觉技术也需要大量的计算机内存，并且可能需要相当长的处理时间。

(来源：网络，版权归原作者所有，侵删）

新型光学传感器模仿人眼感知更逼真

来源：科技日报

科技日报北京12月9日电 （记者冯卫东）据《应用物理快报》近日报道，美国俄勒冈州立大学在新型光学传感器研发上取得重大进展。他们开发出一种新型光学传感器，可更逼真地模仿人眼感知物体变化的能力。这一成果有望带来图像识别、机器人技术和人工智能等领域的重大突破。

目前的信息处理算法和体系结构变得越来越像人的大脑，但信息接收的方式仍是为传统计算机设计的。为了发挥其全部潜能，更像人脑那样“思考”的计算机需要更像人眼那样“看”的图像传感器。

人眼包含约1亿个感光器，但视神经与大脑的连接只有一百万个，因此在传输图像之前，必须在视网膜中进行大量的预处理和动态压缩。

传统的传感技术，如数码相机和智能手机中的芯片，更适合顺序处理。每个传感器都会产生一个幅度随其接收的光强度而变化的信号，这意味着静态图像会使传感器产生较为恒定的输出电压。

在新型视网膜形态传感器中，利用了钙钛矿的独特光电性能。钙钛矿置于厚度仅几百纳米的超薄层中充当电容器，在光照下，它会从电绝缘体变为导体。因此传感器在静态条件下保持相对安静，当检测到光照变化时，会记录一个短而尖锐的信号，然后迅速恢复到其基线状态。

研究人员通过模拟一系列视网膜形态传感器，以预测视网膜形态摄像机如何响应输入刺激。例如，在棒球练习的模拟演示中，内场球员显示为清晰可见、明亮的运动物体，而看台等相对静止的物体逐渐消失。更加引人注目的是，一只鸟飞进了视野，然后停在一个看不见的喂鸟器上，几乎消失了，却在起飞时重新出现。

研究人员还可将任何视频输入这些模拟，并以与人眼基本相同的方式处理信息。比如让机器人用这些传感器来跟踪目标的运动，其视野中的任何静止状态都不会引起响应，一旦目标发生运动，则会产生高压，立即告诉机器人目标的位置，而无需进行任何复杂的图像处理。

这种新型传感器还能与神经形态计算机完美匹配。神经形态计算机与传统计算机不同，是一种模拟人脑的大规模并行网络，为用于自动驾驶汽车、机器人技术和高级图像识别中的下一代人工智能提供支持。

总编辑圈点

人脑所处理的信息，超过80%都是通过眼睛获得的，而视觉系统的信息处理能力，又很大程度上依赖于视网膜的结构和功能。因此，构建出一个可以媲美人眼、能够同步进行信息探测和处理功能的视网膜传感器——或者说，真实模仿自然界生物的眼睛，一直是许多工程师的梦想。近几年，这一领域已经开始出现非常有价值的突破，譬如本文中的光学传感器就是其中之一，不过，要想看到这一技术走向实际应用，或许至少还要十年以后。

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