实现智能制造的基石-传感器技术应用（一）
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。
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