2机器人多感知技术-接近觉学习资料
第5章机器人传感器(共61张PPT)全文编辑修改
变化甚至相变固化。这种变化是可逆的、连续无级的和可控制的。 电流变效应的这种特性使电流变流体具有广阔的工程应用前景。
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压阻阵列触觉传感器 利用压阻材料制成阵列式触觉传感器，可有效地提高阵 列数、阵列密度、灵敏度、柔顺性和强固性。
压阻阵列触觉传感器基本结构：
超声波测距误差：一是计时误差。当要求测距误差小于1mm时，若超声 波速度C=344m/s (20℃室温)，忽略声速的传播误差，时间误差 △t<(0.001/344) ≈0.000002907s ，即2.907毫秒。采用MHz级的高精度石英
晶振一般可以达到微秒量级误差。 另一个是传播速度误差。超声波传播速度受空气密度影响，空气密度越高
则超声波传播速度就越快，而空气密度又与温度有关。当温度0℃时超声波速 度是332m/s, 30℃时是350m/s，超声波速度变化为18m/s。若超声波在 30℃的环境下以0℃的声速测量100m距离，测量误差达到5m，测量1m误差将达 到5mm。
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4. 红外线接近觉传感器 任何物质，只要它本身具有一定的温度（高于绝对零度）， 都能辐射红外线。 非接触式测量，红外发光管发射经调制的信号，经目 标物反射，红外光敏管接收到红外光强的调制信号。 具有灵敏度高，响应快等优点。
主要包括腕力、关节力、指力和支座力传感器，是机 器人重要的传感器之一。 关节力传感器:测量驱动器本身的输出力和力矩，用于
控制中的力反馈。 腕力传感器：测量作用在末端执行器上的各向力和力矩。 指力传感器：测量夹持物体手指的受力情况。
力觉传感器主要使用的元件是电阻应变片。
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六维腕力传感器 具有八个窄长的弹性梁，每个梁只传递力。 梁的另一头贴有应变片。图中从Px+到Qy-代表了8根应变梁的
机器人传感器
即通过把分散敏感元件排列成矩阵式格子来设 计的。 ❖ 导电橡胶、感应高分子、应变计、光电器件和 霍尔元件常被用敏感元件阵列单元。
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压觉传感器原理
❖ 这种传感器是对小型线性调整器的改进。 ❖ 在调整器的轴上安装了线性弹簧。一个传感器有l0mm的有效行
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力觉ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
❖ 力觉传感器的作用 ❖ 关节力传感器 ❖ 腕力传感器 ❖ 基座力传感器
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力觉传感器的作用
1. 感知是否夹起了工件或是否夹持在正确部位； 2. 控制装配、打磨、研磨抛光的质量； 3. 装配中提供信息、以产生后续的修正补偿运
动来保证装配质量和速度 4. 防止碰撞、卡死和损坏机件。
“电脑化”是这代机器人的重要标志。
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机器人传感器的分类
❖ 机器人传感器可分为内部检测传感器及外界检测传感 器两大类。
❖ 内部检测传感器是以机器人本身的坐标轴来确定其位 置，是安装在机器人自身中用来感知它自己的状态， 以调整并控制机器人的行动。它通常由位置、加速度、 速度及压力传感器组成。
❖ 外界检测传感器用于机器人对周围环境、日标构的状
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机器人传感器
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目录
❖ 概述 ❖ 触觉传感器 ❖ 接近觉传感器 ❖ 视觉传感器 ❖ 听觉、嗅觉、味觉及其他传感器
小结
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概述
❖ 机器人与传感器 ❖ 机器人传感器分类
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机器人与传感器 ❖ 机器人及机器人传感器的定义 ❖ 机器人的发展历史
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机器人及机器人传感器的定义
人工皮肤触觉传感器的研究重点
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机器人多模态感知技术研究
机器人多模态感知技术研究随着科技的飞速发展，人工智能技术也不断地被应用于各个领域。
机器人作为一种代替人类劳动的设备，其多模态感知技术的研究对于实现机器人的自主性非常重要。
本文将从多模态感知技术的定义、应用、技术原理等方面进行探讨。
一、多模态感知技术概述多模态感知技术是指通过多个传感器来获取不同模态的信息，并将这些信息进行合并和处理，以提高信息获取的准确性和可靠性。
目前常用的传感器有视觉传感器、声学传感器、力传感器等。
多模态感知技术的研究应用领域非常广泛，特别是在机器人领域，它的应用更是得到广泛关注。
通过多模态感知技术，机器人能够更加准确地感知外部环境，进行更加智能化的工作。
二、多模态感知技术的应用1. 机器人导航机器人在进行导航任务时，需要准确地掌握周围环境，包括障碍物、路标等信息。
利用多模态感知技术，机器人能够同时获取视觉和声学信息，通过先进的算法进行融合处理，从而使机器人更加智能化地完成导航任务。
2. 机器人机器视觉机器视觉是指机器利用数字图像处理技术进行物体识别、测量、检测等操作。
通过多模态感知技术，机器人能够更加准确地获取物体的特征信息，从而实现更加高效的机器视觉操作。
3. 机器人控制机器人的精度是机器人操作的关键因素。
在机器人控制中，利用多模态感知技术，机器人可以获得更为准确的位置和角度信息，从而提高机器人的运动精度。
三、多模态感知技术的技术原理多模态感知技术的技术原理包括数据融合、机器学习、神经网络等。
通过数据融合，将不同传感器采集到的信息进行合并，进而分析和识别目标物体。
机器学习是指机器能够从大量数据中学习并具有自我学习能力。
神经网络是通过模拟生物神经系统工作原理的模型，建立起一种用于处理信息的数学模型。
同时，基于多模态感知技术的机器人控制模型，我们可以利用传感器获取各种物理、化学和机械信息的原始数据，并进行数字处理和分析，形成更加精准、高效的机器人控制策略。
从而，大大提高机器人工作效率，降低人工干预的需要。
机器人的感知与认知
机器人的感知与认知随着科技的不断进步和发展，机器人逐渐成为人们生活中的重要组成部分。
机器人的感知与认知能力被认为是其核心技术，它决定了机器人能否与人类有效地交互和合作。
本文将探讨机器人的感知与认知，并分析其在各个领域的应用。
一、机器人感知技术机器人能够通过各种传感器感知周围环境，并将感知到的信息转化为可供计算机处理的数据。
常见的机器人感知技术包括视觉感知、听觉感知、触觉感知和位置感知。
1. 视觉感知机器人通过摄像头等设备获取图像信息，并通过图像处理算法进行分析和识别。
例如，机器人可以通过视觉感知技术辨别物体的形状、颜色和大小，实现物体抓取或目标追踪等功能。
2. 听觉感知机器人通过麦克风等设备获取声音信号，并通过声音处理算法分析和理解。
例如，语音识别技术使得机器人能够听懂人类的指令，并做出相应的反应。
3. 触觉感知机器人通过触摸传感器等设备获取触摸信号，并通过触摸感知算法进行分析和处理。
例如，机器人可以通过触摸感知技术判断物体的硬度、温度和纹理等属性。
4. 位置感知机器人通过全球定位系统（GPS）、惯性导航等技术获取自身的位置信息。
这些技术帮助机器人在运动中准确定位，实现精确导航和路径规划。
二、机器人认知技术机器人的认知能力是其理解和处理感知信息的能力。
机器人的认知技术主要包括智能推理、知识表示和机器学习。
1. 智能推理机器人通过推理技术，通过已有的知识和规则进行逻辑推理，从而做出合理的决策。
例如，机器人可以通过智能推理技术在复杂环境中找到最佳路径或解决问题。
2. 知识表示机器人通过知识表示技术将获取到的知识进行存储和组织，便于后续的处理和利用。
常见的知识表示方法包括逻辑表示、本体表示和语义网络等。
3. 机器学习机器学习技术使得机器人能够通过观察和经验来学习并不断改进自己的性能。
例如，机器人可以通过机器学习算法提取出感知信息中的关键特征，并用于目标识别和分类等任务。
三、机器人在各领域的应用机器人的感知与认知技术在各个领域都有着广泛的应用。
机器人感知系统知识要点梳理
机器人感知系统知识要点梳理机器人感知系统是指机器人通过感知技术获取环境信息，并将其用于决策和执行任务的过程。
它是机器人技术中至关重要的一个组成部分，对于机器人能够智能地感知和理解周围环境具有重要意义。
本文将就机器人感知系统的知识要点进行梳理，包括感知技术的分类、工作原理和应用领域等。
1. 感知技术的分类感知技术主要分为以下几类：- 视觉感知：机器人利用摄像头、相机等视觉设备获取图像或视频信息，并进行分析和处理。
视觉感知技术可以实现对物体形状、颜色、运动轨迹等特征的识别和跟踪。
- 声音感知：通过麦克风等声音设备采集声音信号，并利用声音处理算法分析声音的频率、强度、方向等信息。
声音感知技术可以实现声源定位、语音识别等功能。
- 触觉感知：机器人利用传感器获取触觉信息，如力传感器可以测量物体施加的力或压力，触觉传感器可以模拟人手的触觉感知，实现对物体形状和材质的感知。
- 气味感知：利用气体传感器感知气味分子的浓度和种类，实现对气味的辨别和追踪。
2. 感知系统的工作原理机器人感知系统的工作原理主要包括感知数据采集、数据处理和决策执行三个步骤：- 感知数据采集：机器人通过感知设备获取环境信息，如摄像头获取图像、麦克风获取声音、传感器获取触觉信息等。
- 数据处理：感知数据被传输到机器人的中央处理单元（CPU）进行处理。
通过算法和模型，对获取的数据进行分析、识别和分类，提取有用的特征信息。
- 决策执行：基于数据处理的结果，机器人进行决策和执行相应的任务。
例如，当机器人在视觉感知中检测到目标物体时，可以根据目标物体的特征进行决策，如抓取、避障等。
3. 感知系统的应用领域机器人感知系统在各个领域都得到了广泛应用，包括：- 工业制造：在工厂生产线上，机器人可以通过视觉感知识别产品的质量缺陷、完成装配或检测任务，提高生产效率和品质。
- 家庭服务：智能家居机器人通过声音感知、视觉感知等技术，能够理解用户指令、识别用户行为，并提供相应的服务，如扫地、煮饭等。
机器人感知技术综述
机器人感知技术综述机器人感知技术是现代工程学中的一个重要领域，它涵盖了机器人获取和处理信息的方法和技术。
感知技术的发展对机器人的自主性和智能化水平有着重要的影响。
本文将对机器人感知技术的发展历程、主要应用领域以及未来发展趋势进行综述。
一、机器人感知技术的发展历程随着传感器技术的不断进步和算法的发展，机器人感知技术取得了长足的进展。
最早期的机器人感知技术主要依靠单个传感器，比如红外传感器、超声波传感器等，用来获取环境信息。
然而，这些传感器的分辨率和精度受到了限制，无法满足复杂环境下的需求。
随着计算机技术和图像处理算法的进步，视觉感知技术成为了机器人感知的重要手段。
通过将图像传感器与处理算法相结合，机器人可以获取环境中的视觉信息，包括物体的形状、颜色、纹理等。
此外，激光雷达、声纳传感器等也逐渐应用于机器人感知中，使得机器人能够更全面地了解周围环境。
二、机器人感知技术的主要应用领域机器人感知技术在多个领域都得到了广泛的应用。
以下是一些主要的应用领域：1. 工业自动化：机器人在工厂生产线上的应用越来越广泛。
通过感知技术，机器人可以自主地检测和识别零部件，完成装配、焊接等工作。
这大大提高了生产效率和质量。
2. 农业领域：机器人感知技术被应用于农业生产中，可以用于土壤检测、作物识别和采摘等任务。
通过感知技术，机器人可以准确地判断作物的生长情况，提供精准的农业决策支持。
3. 医疗保健：机器人感知技术在医疗领域也有广泛的应用。
例如，手术机器人通过感知技术可以准确地定位和操作，提高手术的精确性和安全性。
此外，机器人还可以用于医疗监测和康复辅助等领域。
4. 家庭服务：智能家居领域的发展催生了机器人在家庭服务中的应用。
通过感知技术，机器人可以感知家庭成员的行为，提供智能化的家庭服务，比如智能音箱、智能清洁机器人等。
5. 救援和探测：机器人感知技术在救援和探测任务中扮演着重要角色。
例如，无人机通过感知技术可以迅速获取灾区的图像信息，帮助救援人员制定行动计划。
二级机器人考试知识点总结
二级机器人考试知识点总结一、基本概念1. 什么是机器人？机器人是指由计算机或者数字电子控制设备控制自动执行工作的机械装置。
它具有自主感知、决策、执行任务等能力，可以替代人类完成一些重复、复杂、危险的工作。
2. 机器人的分类机器人按照其功能和用途可以分为：工业机器人、服务机器人、特种机器人等。
按照机器人的构造和工作方式可以分为：定点机器人、移动机器人等。
3. 机器人的组成和工作原理机器人通常由机械结构、传感器、执行器、控制系统等组成。
机器人的工作原理是依靠计算机系统随时根据环境和任务变化，控制机械结构和执行器执行任务。
二、机器人的感知技术1. 传感器的类型和原理机器人常用的传感器有位置传感器、速度传感器、力传感器、视觉传感器、声音传感器等。
它们通过采集环境中的信息，反馈给控制系统，使机器人能够感知环境变化。
2. 视觉传感器的原理和应用视觉传感器是机器人感知环境的重要设备之一，它可以通过摄像头或者激光扫描仪等设备采集环境中的图像信息，从而实现识别、定位等功能。
3. 声音传感器的原理和应用声音传感器可以通过麦克风等设备采集环境中的声音信息，从而实现语音识别、指令执行等功能，是机器人交互的重要手段。
三、机器人的控制技术1. 控制系统的原理和类型控制系统是机器人的大脑，它通过传感器采集的信息进行处理，控制执行器的运动，从而实现机器人的任务。
常见的控制系统有：开环控制系统、闭环控制系统等。
2. PID控制器的原理和应用PID控制器是一种常用的控制系统，通过比例控制、积分控制、微分控制来调节执行器的运动状态，使机器人能够更加精确和稳定地执行任务。
3. 遗传算法在机器人控制中的应用遗传算法是一种模拟达尔文生物进化的算法，可以通过选择、交叉、变异等操作，优化机器人的控制参数，从而使机器人具有更好的执行效果。
四、机器人的执行技术1. 机器人的动力系统机器人的动力系统是机器人的“心脏”，通过电机、液压系统、气动系统等设备，为机器人提供动力，使其能够运动和执行任务。
机器人的感知与控制技术
机器人的感知与控制技术机器人的感知与控制技术是指机器人通过感知环境信息和进行有效控制的能力。
随着科技的发展和人工智能的普及，机器人在工业、医疗、农业等领域的应用越来越广泛。
而机器人的感知与控制技术的先进程度直接关系到机器人的工作效率和精确度。
本文将介绍几种主要的机器人感知与控制技术。
一、视觉感知技术视觉感知技术是机器人获取环境信息最重要的手段之一。
通过搭载摄像头等设备，机器人可以实时获取周围环境的图像信息。
然后通过图像处理算法，机器人可以识别和分析目标物体的位置、形状和颜色等特征。
例如在工业生产中，机器人可以利用视觉感知技术检测产品的缺陷，并进行自动分拣。
而在医疗领域，机器人通过视觉感知技术可以进行手术操作，精确到毫米的程度。
二、声音感知技术声音感知技术使得机器人能够感知和理解人类的语音指令。
通过搭载麦克风等设备，机器人可以接收到人类的语音信号，并利用语音处理算法进行解析和识别。
这样机器人就能够根据人类的指令做出相应的动作。
例如在家庭助理机器人中，我们可以通过语音指令让机器人为我们播放音乐、查询天气、控制家电等。
三、触觉感知技术触觉感知技术使得机器人能够感知和判断物体的质地、形状和温度等特征。
通过配备传感器和力反馈装置，机器人能够对外界物体施加力，并感知到物体对其施加的力。
这样机器人就能够根据感知到的力信息进行精确的物体抓取和操作。
在制造业中，机器人通过触觉感知技术可以进行精密装配和品质检测等任务。
四、定位与导航技术定位与导航技术使得机器人能够在未知环境中准确地感知和控制自身的位置和姿态。
通过使用激光雷达、红外传感器和惯性导航系统等设备，机器人可以获取环境地图和自身位置信息。
然后通过定位与导航算法，机器人能够规划并实施路径规划、避障和定点导航等任务。
这使得机器人能够在复杂的环境中进行自主导航，如在仓储物流系统中，机器人可以根据先前构建的地图和定位技术精确地找到所需的货物并完成搬运任务。
总结机器人的感知与控制技术是推动机器人发展的关键因素之一。
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2.4 光接近觉传感器
1. 基于三角测量原理
基本原理是平面三角几何。 物体移动时，因像点相应移动， 求出位移量。 根据光束与被测物面的夹角不同， 分为斜射和直射两种方法。 斜射法精度较高。 直射法光斑小、光强集中、受干 扰引起的误差小、结构紧凑，机器 人上应用较多。 德国E.Ersu在研究报告表明，探 测范围50～300mm，在100mm时， 精度为0.5％。
E为D为高电位时接收 到回波的信号，A
中发射脉冲的尾部 E回到低电位
F为二值输出，E上升 沿F置1、E为0并A 出现脉冲时F清0
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2.4 光接近觉传感器
根据光波从发射到接收的传播过程中所受到的影 响来检测物体的接近程度。 特点： 速度快 抗干扰强 测量点小 适用范围广 测量原理： 三角测量原理 光强调制原理 相位调整原理
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2.3 超声接近觉传感器
前面讨论的接近传感器的响 应和被测物体的材料密切相 关
使用超声接近觉传感器可进 行比较精确的距离测量，并 且对材料的依赖性大为降低
人耳能听到的声波频率在 20~20000Hz之间，超过 20000Hz的声波称为超声波。
超声波的特点：频率高、波长短、绕射小，方向性好、能 成为射线而定向传播
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2.3 超声接近传感器
一、结构
基本元件为电声变换器：压 电陶瓷变换器或用PVDF材 料制作
树脂层用来保护变换器；也 起声阻抗器的作用
同一变换器既用于发射又用 于接收，
被检测物体距离较小时，需 要声能很快衰减
壳体的设计应能形成一狭窄 的声束，以实现有效的能量 传送和信号定向
积分值小于特定的阈值时，二值信号输出为低电位；超过该阈值时，二 值信号输出为高电位
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2.1 感应式接近传感器
二、霍尔效应传感器
霍尔效应指的是金属或半导体片置于磁场中，当有电流流过时， 在垂直于电流和磁场的方向上产生电动势。
霍尔传感器单独使用时，只能检测有磁性物体。当与永久磁体以 图示的结构形式联合使用时，可以用来检测所有的铁磁物体。
通常，这种传感器以二值 方式工作。
按照阈值所规定的检测界 限，电容的变化大于阈值， 表明有物体出现；而当电 容变化低于阈值时，表示 没有物体出现。
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2.2 电容式接近传感器
右表为Turck 公司的CP40 型传感器(直 径40mm)的 性能指标
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2.1 感应式接近传感器
霍尔效应传感器的工作 依赖作用于在磁场中运 动的带电粒子上的洛仑 兹力。
该力作用在由带电粒子 的运动方向和磁场方向 所形成平面的垂直轴线 上。
洛仑兹力
若将铁磁体靠近这个由半导体和磁铁 组成的器件，将会使磁场强度降低。 洛仑兹力下降，半导体两端的电压减 小。
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2.1 感应式接近传感器
使用半导体材料，有若干优点： 体积小 耐用 抗电气干扰性好 可将放大和检测电路直接集成在传感器上 体积小 降低成本。
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2.2 电容式接近传感器
感应式接近觉传感器只能检测铁磁材料 电容传感能够检测所有固体和液体材料 电容传感器工作基于检测物体表面靠近传感元件时的电容
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2.3 超声接近传感器
多个超声波传感器组成 线阵或面阵形成多传感器
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MDARS-E型室外保安机器人
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2.3 超声接近传感器
二、信号分析
A控制发射的门信号
B为输出信号及其回 波信号
C发射和接收信号整 形后的脉冲
D时间窗
磁通量的变化将感应 一个电压脉冲，其幅 值和形状正比于磁通 量的变化率。
在线圈的输出观测到 的电压波形可作为接 近觉传感的有效手段。
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2.1 感应式接近传感器
随着距离的增加，传感器的灵敏度急剧下降，其有效作用距离仅为几分 之一毫米。
存在相对运动时才会产生输出波形，计输出波形积分便可产生二值信号
电压的降低是感知接近程度的关键。
对传感器设置一电压阈值便可作出是 否有物体接近的二值判定。
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2.1 感应式接近传感器
由于霍尔元件产生的电势差很小，故通常将霍尔元件与放 大器电路、温度补偿电路及稳压电源电路等集成在一个芯 片上，称之为霍尔传感器。
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2.3 超声接近觉传感器
超声波探测原理比较简单，一般是采用时间度越法。
ｄ=ｃΔt／2
其中ｃ（Ｔ的函数）为超声波波速，Ｔ为环境摄氏温度。
超声波传感器主要用途： （1）实时地检测自身所处空间的位置，用以进行自定位； （2）实时地检测障碍物，为行动决策提供依据； （3）检测目标姿态以及进行简单形体的识别； （4）用于导航目标跟踪。
变化
敏感元件为电容器，它由传感电极和参考电极组成
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2.2 电容式接近传感器
根据电容的变化检测接近程度的电子学方法有若干 种：
将电容器作为振荡电路的一部分，设计成只有当传感 器的电容值超过某一预定阈值时才产生振荡。然后， 将起振转换成一输出电压，用以表示物体的出现；该 方法给出二值输出，其触发灵敏度取决于阈值。
另一种方法是把电容元件作为受连续参考正弦波驱动 的电路的一部分，电容的变化引起参考信号和来自电 容元件的信号之间的相移，相移正比于电容的变化， 因此可用来检测接近程度。
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2.2 电容式接近传感器
距离超过数毫米时，灵敏 度急剧下降；
响应曲线的形状与被测物 体的材料有关；
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第二章 接近觉传感器
接近觉传感器采用的原理：
接近觉传感器根据下同的工作原 理有多种实现方式。 光反射式接近觉传感器 感应式接近觉传感器 超声波接近传感器
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2.1 感应式接近传感器
一、感应线圈
人们用得最为广泛的 工业接近觉传感器， 依据的是金属物体接 近感应式接近觉传感 器引起的电感变化。