2018智能传感器的研究现状及展望

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传感器技术在自动化控制中的应用

传感器技术在自动化控制中的应用

传感器技术在自动化控制中的应用摘要:随着社会经济的快速发展和科学技术的不断创新,我国在工业发展方面取得了巨大突破。

其中,传感器技术在自动化控制系统当中起着至关重要的作用,尤其是传感器检测仪的应用方面。

该文章主要探讨传感器技术在自动化控制中的应用。

关键词:传感器;自动化控制;技术应用引言:近年来,伴随我国社会经济的大力发展,工业化技术脱颖而出,成为我国进一步研究的重点。

在科学技术不断创新的大背景之下,自动化技术变得越来越重要。

而传感器作为自动化技术中的重要组成部分,其主要功能是准确测量数据,一旦传感器出现异常,就会导致数据信息测量出现偏差,进而无法在工程中进行准确测量。

自动化技术属于综合性技术,其主要功能表现为制造设计过程的相互促进协调,从而大力推动技术的广泛发展。

由此可以分析出,有关技术人员应大力重视传感器技术工作,一旦发现传感器出现问题,必须第一时间进行解决,由此推进信息技术的大力发展。

1.传感器技术概述传感器被称为一种检测侦察设备,可以高效确定测量信息,符合社会各行各业对信息储存操控的需求。

在工程上能够直接被测量,按照一定规律转换为同种或别种量值输出的器件[1]。

它能够通过客观规律对信息进行转化,以电信号形式加以输出。

传感器技术的迅速发展离不开人们对科学技术的深入研究。

通过对自动化系统的充分应用可以第一时间获取到正确的数据信息,进而使系统运行得到更加可靠的保障。

此外,因其在自动化系统运行当中占有重要地位,所以传感器技术的未来发展趋势十分乐观,并且传感器技术正在向高新自动化技术迈进,对传感器未来发展具有更重大的意义[2]。

2.传感器技术现状及其应用目前传感器技术的运用并不完善,仍存在诸多问题,需要我们进一步解决。

追根溯源是因为传感器技术水平较差。

首先,在工业领域快速发展的现状下,工业自动化水平在不断提升,但是当下,传感器设备还处在发展阶段,其性能并没有达到大范围使用,从而严重制约了传感器技术的发展。

无线传感器网络在各领域中的应用现状

无线传感器网络在各领域中的应用现状

无线传感器网络在各领域中的应用现状作者:韦彬贵孔轶艳来源:《电子技术与软件工程》2018年第07期摘要本文着重分析了无线传感器网络在军事领域、家庭智能监控系统、交通领域、煤矿安全检测、智慧图书馆等领域中的应用,探索了无线传感器网络的应用优势及可行性,以优化无线传感器网络在各领域中的应用。

【关键词】无线传感器网络应用现状无线传感器网络又多个具有信息传输能力和检测能力的小传感器节点装置组成,主要通过无线连接来形成控制网络。

并且,无线传感器网络能够有效获取信息,加强对检测区域各因素的实时控制,并将所收集的信息传输到系统的网关节点中,进而实现远程监控和目标检测。

无线网络传感器与我国社会发展有着密切关系,已经被广泛运用到工业、军事、医疗、农业、建筑设计等领域之中,引起了社会的关注。

很多技术研究人员加强对无线传感器技术及其应用的研究,以充分发挥无线传感器网络在生活中的作用。

探索无线传感器网络在各领域中的应用不仅能够优化无线传感器网络的应用,而且对社会现代化发展意义深刻。

1 无线传感器网络在军事领域中的应用1.1 无线传感器网络在军事领域中的应用优势无线传感器网络在军事领域中具有自主之、隐蔽性强、部署快、容错性良好等特点,有着较为广阔的应用前景。

具体来讲,在军事战斗过程中战场环境瞬息万变,战斗指挥人员需要全面掌握部队的情况,通过无线传感器网络收集战场信息,加强对战况的监控和智慧。

并且,无线传感器网络在军事中的部署十分方便,能够在地方阵地之中获取战场信息。

同时,无线传感器具有隐蔽性特征,不容易被敌方发现。

另外,无线传感器网络信息获取的准确性较高,能够准确收集全方位的战场信息。

1.2 无线传感器网络在军事领域中的应用现状基于无线传感器网络子啊军事领域中的应用优势,无线传感器网络已经在军事领域中具有关键作用,收到各国的关注。

美国在上世纪就开始了无线传感器网络的研究,将无线传感器网络作为军事指挥、控制、情报、侦查、监视等系统的重要内容。

智能车传感器调研报告 (2)

智能车传感器调研报告 (2)

智能车传感器调研报告2.调查报告(2学时)智能车传感器调研报告:调查智能车常用传感器名称、分类、作用及其数据传输控制方式,提出未来发展方向及应用前景。

一、常用传感器名称、分类、作用及数据传输控制方式传感器是汽车电子控制系统的信息来源,是车辆电子控制系统的基础关键部件。

传感器通常由敏感元件、转换元件和转换电路组成,其中敏感元件是指传感器中能直接感受或响应被测量的部分,转换元件是将上述非电量转换成电参量,转换电路的作用是将转换元件输出的电信号经过处理转换成便于处理、显示、记录和控制的部分。

从目前汽车传感器装备的目的不同,可以分为提升单车信息化水平的传统微机电传感器和为无人驾驶提供支持的智能传感器两大类。

各个系统控制过程依靠传感器,进行信息的反馈,实现自动控制工作,是汽车的“神经元”。

汽车传统传感器依照功能可以分为压力传感器、位置传感器、温度传感器、加速度传感器、角速度传感器、流量传感器、气体浓度传感器和液位传感器等 8 类。

汽车传感器主要应用于动力总成系统,车身控制系统以及底盘系统中。

汽车传感器在这些系统中担负着信息的采集和传输功用,它采集的信息由电控单元进行处理后,形成向执行器发出的指令,完成电子控制。

智能传感器是无人驾驶车辆的“眼睛”。

汽车正在向一台安全联网的自动驾驶机器人快速演进,进行环境感知、规划决策,最终实现安全抵达目的地。

目前应用于环境感知的主流传感器产品主要包括激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达和摄像头等四类。

他们的工作原理各不相同:摄像头是通过摄像头采集外部信息并根据算法进行图像识别;超声波雷达是通过发射并接受超声波,分析折返时间测算距离;毫米波雷达的工作原理是发射并接受毫米波,分析折返时间测算距离;激光雷达是通过发射及接受激光来分析折返时间测算距离。

①毫米波雷达:毫米波雷达是指利用波长 1-10nm,频率 30GHZ-300GHZ 的毫米波,通过测量回波的时间差算出距离。

毫米波雷达始用于军事领域,随着技术水平的提升,开始逐渐应用于汽车领域。

2018年智能传感器行业市场调研分析报告

2018年智能传感器行业市场调研分析报告

2018年智能传感器行业市场调研分析报告1 智能传感器:取代传统传感器成为市场主流 (3)1.1智能传感器:传感器技术发展的必然结果 (3)1.2智能传感器向集成化、微型化发展,MEMS智能传感器是代表 (4)1.3智能传感器行业趋势:国内进口替代空间大,本土化率不断提高 (7)1.4智能传感器产业链长,各环节技术壁垒高,均有骨干企业布局 (8)2 政策和技术双双力挺智能传感器发展,下游新兴应用强劲拉动市场需求 (13)2.1政策持续推出重点关注物联网背景下新型智能传感器的发展 (13)2.2技术水准逐渐提升,国内龙头厂商在细分行业跻身全球前列 (14)2.3下游新兴应用成为智能传感器提供新增需求点 (14)2.3.1 智能手机引爆指纹识别市场,智能传感器需求扩增 (15)2.3.2 智能驾驶打开车载智能传感器新市场 (18)2.3.3 机器人市场崛起,智能传感器市场2021年将超7亿美元 (24)2.3.4 医疗传感器未来进口替代空间大,全球市场规模到2024年将达185亿美元 (26)3投资策略:关注技术领先,布局新兴应用的公司 (27)3.1 推荐具有先发技术优势,涉足新兴领域,实现进口替代的公司 (27)3.1.1 奥迪威(832491.OC) (27)3.1.2 高华科技(833425.OC) (28)3.1.3 红光股份(831034.OC) (29)3.1.4 利尔达(832149.OC) (31)3.2 建议关注新兴产业中技术实力强大,成长较快的小规模公司 (32)3.2.1 尚沃医疗(835730.OC) (32)3.2.2 纳芯微(838551.OC) (34)3.2.3 指安科技(832906.OC) (35)1 智能传感器:取代传统传感器成为市场主流1.1智能传感器:传感器技术发展的必然结果传感器的发展历程的可大致分为三代: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。

人工智能技术发展现状与展望

人工智能技术发展现状与展望

199数据库技术Database Technology电子技术与软件工程Electronic Technology & Software Engineering人工智能是与生物拥有的自然智能形成对比,用机器展示智能的一种机器智能,可以模仿人类“学习”、“解决问题”等认知功能。

近年来,人工智能技术发展很快,许多基于自我学习能力的功能已实现商用,人们开始关注人工智能能取代哪些人类工作。

要讨论人工智能的未来,需要先分析人工智能发展历程及现状,以及未来的发展方向。

1 人工智能发展历程人工智能在历史的小说如《弗兰肯斯坦》中就已露雏形。

与人工智能相关的任务也能追溯到1940年左右,那时候Warren McCulloch 和Walter Pitts 的研究表明可以经过互连的神经元网络执行计算,而且Donald Hebb 也演示了赫布学习[1]。

人工智能的研究则在1956年的达特茅斯学院降生。

到20世纪60年代中期,美国国防部也对美国人工智能的研究进行了金钱、经济方面的大量支持。

但直到1974年,由于各方面施加的压力和阻碍,美国和英国政府为了一些项目更有成效的资金保障,切断了人工智能的研究,导致人工智能研究进程迟缓,被称为“人工智能的冬天”。

直到20世纪80年代初,由于商业需求,人工智能再度复苏。

到1985年,其规模就已经超过了10亿美元,同时,日本开展了第五代计算机项目,这一举措激励了美国和英国对研究的资助。

20世纪90年代末期的离开和21世纪的到来,人工智能逐渐被医学、物流等领域应用,并且人工智能与其他领域(如经济学、统计学等)间也产生了一些新的联系。

在1997年5月11日,“深蓝”成为了第一个让加里•卡斯帕罗夫失败的计算机象棋系统。

同样,2011年的沃森、2012年的Kinect 和2016年的阿尔法狗都引起了人们强烈的关注。

综上,人工智能算法并不是新鲜事物,已经历了早期概念、机器学习、深度学习等多次浪潮。

智能传感器技术的研究进展及应用展望

智能传感器技术的研究进展及应用展望

车辆工程技术110 机械电子0 引言 智能传感器技术是目前的十分关键的技术,能够让智能产品更加准确地感知周围的环境,满足服务的需求。

1 智能传感器技术应用概述 和传统传感器相比,很多全新的技术都被集成到了智能传感器中,微处理器的集成,提升了智能传感器的性能,让传感器有了更高的智能性。

在传感器领域,智能化的传感器能够实现在数据处理过程中的自动收集,并且对信息数据进行初步的处理,从而提高反馈的质量和速度[1]。

传感器还会具备自动变成的能力,这样就能根据设备的状态进行程序的同步更新。

智能传感器让传感器中嵌入了计算机的功能,并且随着技术的发展,目前嵌入式传感器的成本在逐渐降低,让传感器在不同的领域都能够得到应用。

随着传感器使用不断变得广泛,包括环境传感器、模拟传感器等等都给生活提供了便利。

比如温度传感器、气体传感器、湿度传感地等等,在工业领域都有广泛的应用。

这些传感器可以对周围气体数据进行分析,保证工业生产的安全可靠。

2 智能传感器的研究和技术展望 智能传感器能够自动校准,也能够自动进行数据的采集和逻辑判断,可以对周围的情况进行识别和适应,以下就对各种常用传感器的研究情况。

2.1 智能温度传感器 温度传感器最开始是传统的分立式温度传感器,随着智能技术水平的提升,智能温度传感器正在逐渐占据主流。

智能温度传感器的精度很高,功能也非常多,具有很高的标准化程度,非常的安全和可靠。

无目前温度传感器还在朝着网络的方向发展[2]。

智能温度传感器中的构造包括温度传感器、A/D传感器、信号处理器、储存器和接口。

传感器中还有多路选择器、储存装置等等,可以根据温度控制的需求来选择对应的控制器,使其在硬件上可以更好地发挥作用。

利用软件测试让智能传感器具有更高的水平。

目前温度传感器还增加了测试功能,这就使温度传感器功能更加全面。

智能温度传感器的工作模式很多,可以适应很多不同的工作需求,并且针对一些特殊情况,比如低温等等,还增加了扩展模式。

中国人工智能技术行业市场现状及未来发展前景预测分析报告

中国人工智能技术行业市场现状及未来发展前景预测分析报告

中国人工智能技术行业市场现状及未来发展前景预测分析报告博研咨询&市场调研在线网中国人工智能技术行业市场现状及未来发展前景预测分析报告正文目录第一章、人工智能技术行业定义 (3)第二章、中国人工智能技术行业综述 (4)第三章、中国人工智能技术行业产业链分析 (6)第四章、中国人工智能技术行业发展现状 (7)第五章、中国人工智能技术行业重点企业分析 (8)第六章、中国人工智能技术行业发展趋势分析 (9)第七章、中国人工智能技术行业发展规划建议 (11)第八章、中国人工智能技术行业发展前景预测分析 (13)第九章、中国人工智能技术行业分析结论 (14)第一章、人工智能技术行业定义人工智能(Artificial Intelligence, AI)是指由计算机系统或其他形式的信息处理设备所表现出来的智能行为。

它旨在通过模拟、扩展和增强人类智能的方式,使机器能够执行通常需要人类智能才能完成的任务。

自20世纪50年代以来,AI经历了多次发展高潮与低谷,如今已成为全球科技创新的重要驱动力之一,并广泛应用于各个领域。

1.1 行业概述2022年全球人工智能市场规模达到4,280亿美元,预计到2027年这一数字将增长至12,960亿美元,复合年增长率高达25%。

这表明随着技术进步和应用场景的不断拓展,AI产业正迎来前所未有的发展机遇。

1.2 核心技术构成人工智能主要由以下几项关键技术组成:机器学习:作为AI的核心组成部分,2021年全球机器学习市场规模约为110亿美元,预计未来五年内将以每年超过30%的速度增长。

自然语言处理(NLP):2022年NLP市场规模约为130亿美元,预计到2026年将达到340亿美元左右。

计算机视觉:该领域2021年的市场规模为117亿美元,预计2028年将突破2,000亿美元大关。

机器人技术:包括工业机器人和服务机器人两大类。

2022年全球机器人销售额为510亿美元,其中服务机器人增速尤为显著,预计2025年将实现翻倍增长。

传感器行业深度研究

传感器行业深度研究

传感器行业深度研究1.写在前面:传感器市场增长明显,智能传感器未来发展空间较大根据国家标准GB/T7665-2005的定义,传感器是指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臵,通常由敏感元件和转换元件组成。

传感器作为连接物理世界和数字世界的桥梁,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;计算单元则根据嵌入式软件算法,对传感单元输入的电信号进行处理,以输出具有物理意义的测量信息;最后通过接口单元与其他装臵进行通信。

根据具体应用场景的不同需要,传感器还可集成其他零部件,不断延伸传统传感器的功能。

传感器技术与通信技术、计算机技术并称现代信息产业的三大支柱,是当代科学技术发展的重要标志之一。

21世纪以来,传感器逐渐由传统型向智能型方向发展,传感器市场也日益繁荣。

根据赛迪顾问数据,2020年,全球传感器市场规模达到1606.3亿美元,智能传感器市场规模达到358.1亿美元,占总体规模的22.3%。

据赛迪顾问数据,2016年至2019年间,中国传感器市场规模不断增长,2019年中国传感器市场规模达到2188.8亿元,同比增长12.7%,2020年中国传感器市场规模将突破2500亿元,2021年将增至2951.8亿元,增速达到17.6%。

据赛迪顾问数据,在2020年全球智能传感器产业结构中,美国智能传感器产值占比最高,达到43.3%,欧洲次之,占比29.7%,欧美成为全球智能传感器主要生产基地,占比超过70%,而亚太地区(如中国、印度等)仍将保持较快的增速。

传感器行业未来的发展前景广阔,目前市场上没有专门针对传感器行业公司发展情况的研究报告。

我们梳理了业内8家代表性公司(保隆科技、四方光电、汉威科技、森霸传感、敏芯股份、苏奥传感、睿创微纳、奥迪威),聚焦各公司的产品形态、下游市场、商业模式、研发方向以及财务状况五个方面,对国内传感器行业公司的发展状况及各自特色进行深度分析。

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2018智能传感器的研究现状及展望物联网已成为信息科技发展趋势,各种智能设备将作为传感器的载体,实现人、机、云端无缝的交互,让智能设备与人工智能(AI)结合从而拥有“智慧”,使得人体感知能力得到拓展和延伸。

目前我国从事传感器的研制、生产和应用的企业超过1700家,产业门类基本齐全,传感器产品达到10大类、42小类、6000多个品种,无论是在健康医疗、城市规划,还是城市交通方面,传感器正在发挥着核心作用。

此前,国家工业和信息化部下发意见函,中国工程院组织遴选的MEMS传感器产业化等16个项目,拟作为《中国制造2025》2017年重大标志性项目。

随着更多的设备通过传感器焕发了第二春,而且提升了效率,那么下一代的工程师、创新者和艺术家的使命是,发掘由数据构成的世界所给予的几乎无限的机会。

1.智能传感器简介1.1智能传感器的概念智能传感器概念最早由美国宇航局在研发宇宙飞船过程中提出来,并于1979年形成产品。

IEEE协会将能提供受控量或待感知量大小且能典型简化其应用于网络环境的集成的传感器称为智能传感器。

《现代新型传感器原理与应用》一书中认为智能传感器是带微处理机的,兼有信息检测、信息记忆以及逻辑思维与判断功能的传感器。

智能传感器是正在高速发展的高新技术,至今还未形成统一的规范化的定义,人们普遍认为智能传感器是具有对外界环境等信息进行自动收集、数据处理以及自诊断与自适应能力的传感器。

1.2智能传感器的功能(1)自补偿与自诊断功能:通过微处理器中的诊断算法能够检验传感器的输出,并能够直接呈现诊断信息,使传感器具有自诊断的功能。

(2)信息存储与记忆功能:利用自带空间对历史数据和各种必需的参数等的数据存储,极大地提升了控制器的性能。

(3)自学习与自适应功能:通过内嵌的具有高级编程功能的微处理器可以实现自学习功能,同时在工作过程中,智能传感器还能根据一定的行为准则重构结构和参数,具有自适应的功能。

(4)数字输出功能:智能传感器内部集成了模数转换电路,能够直接输出数字信号,缓解了控制器的信号处理压力。

2.智能传感器应用领域及其发展现状2.1土木工程我国作为重大的土木工程和基础设施大国,桥梁、水坝、核电站、供水供电系统工程等使用年限长达几十年,由于腐蚀作用、材料老化等环境和自身因素,不可避免的造成工程损伤和灾害抵抗力下降等问题,因此智能传感器在土木工程领域的作用就显得尤为重要。

哈尔滨工业大学的周智、欧进萍等人分析了光纤光栅温度传感特性及其应变传感的温度补偿原理和方法,开发了一种满足工程应用的光纤光栅封装传感器,建立了包括传感器、光开关、数据采集和控制软件在内的大规模、分布式的光纤光栅智能监测系统,并将其成功的运用到桥梁的实际施工中,将温度传感器与建筑材料复合,用于桥梁的局部健康监测总并取得了良好的效果。

2.2医学在生物医学领域中,传感器作为核心部件被应用到了众多的检测仪器中,关乎到人体健康往往对医用传感器有更高要求,不仅对其精确度、可靠性、抗干扰性,同时在传感器的体积、重量等外部特性上也有其特殊的要求,因此传感器在医学中的应用在一定程度上反映了传感器的发展水平。

随着可穿戴式、可植入式微型智能传感器逐渐面世,医学检测仪器的发展有了里程碑式的飞跃。

中山大学冯巍、陈仲本等人研究了一种人体实时监控系统,该系统利用多个微型智能传感器通过基于蓝牙技术的无线网络实现人体健康数据获取、处理及通信等任务,主服务器对数据进行分析计算后反馈给各个节点,实时监控被监测对象以避免突发性疾病,这种可穿戴式的智能传感器也可以在运用于类似于足球比赛等高强度的体育比赛或运动员的高强度训练中。

2.3汽车及交通交通发展的逐渐走向体系化、规范化、智能化管理,在城市内建立完整的智能交通系统,利用智能信息搜集与处理、数据通信等技术实现人、车和路信息的多元统一,进一步智能调控交通运行系统,利用道路传感网络获取当前交通系统中基础设施、各类车辆以及人群移动的状态等数据,使交通系统实现智能检测与控制成为可能。

目前在汽车安全行驶系统、车身系统、智能交通系统等领域已经实现了智能传感器的规模化生产,随着智能传感器的不断更新改良,其在汽车领域的应用已经比较广泛。

轮胎压力监测系统(TPMS)是一种监测汽车轮胎压力和温度的智能监测系统,监视器收集各个轮胎的温度和压力数据,并根据轮胎温度和压力数据的异常情况发出不同的报警信号提醒驾驶者采取一定的措施,对防止重大交通事故发挥积极作用。

温州大学的雷鹏飞、沈华东等人对红外传感器在智能车避障系统的应用进行了研究与设计,避障传感器放射的红外线在一定范围内遇到障碍物会被反射,传感器检测到红外线反射回的信号并发送给单片机,单片机通过输入内部的算法对车辆轮胎的方向、距离进行智能协调,从而完成躲避障碍物动作。

同时独轮式平衡车作为新兴的个人交通工具也是利用内置传感器收集用户的姿势信息控制平衡车的前进方向与速度,成为传感器在交通领域的一大创新。

2.4军事与国防军事力量是衡量一国国防实力和综合实力的关键指标,对于国防建设具有重要的作用。

作为军事力量的重要组成部分,武器系统的性能决定了军事队伍作战的成败,在武器系统中引入智能传感器不仅能够实时监测战场形势变化从而及时调整侦察和作战计划,而且可以通过应用各类微小传感装置实现隐蔽性监视,为摧毁敌人目标点和攻击武装力量奠定技术和环境基础。

美国海军陆战队的地面侦查机器人在机身上装有具备俯仰角度和侧倾角的智能传感器,这种装备主要用于实现潜水侦察,另外还在机身上装有基于卫星导航的智能传感器用于准确模拟战场及其周边地形,从而实现水陆两栖作战的完美配合。

2.5家电郑志辉等人研究了红外传感器在智能云空调上的应用,将红外热成像技术引入智能空调应用开发,实现智能送风和智能启停功能,根据室内温度与用户体感温度的差异选择是否开启空调,以及选择送风方式及相应的调节参数,该应用搭配志高云平台实现智能防火功能,智能检测、报警,用户可通过APP了解现场情况。

2.6电子装备智能手环是最常见的一种可穿戴式的电子设备,能够通过微型贴身传感器实时监测并记录用户的饮食、睡眠、健身等数据,同时将这些数据同步到智能手机、平板等电子设备上,用数据指导健康生活。

桂林电子科技大学的李易陆、陈洪波等人设计了一种基于MEMS数据输出加速度传感器与超低功耗单片机的智能记步手环,该手环利用传感器随时随地记录运动者的步行量、卡路里消耗等信息,通过蓝牙方式传输到手机,实现了计步功能的良好适应,也提高了智能手环的可靠性运行。

Helios设计了一款配备了UV紫外线传感器的智能戒指,用户只需在Helios应用上反馈着装、防晒等的涂抹情况,智能戒指就可以根据当天的紫外线按强度提供准确的结果帮助用户确定日光浴时长等。

2.7农业智慧农业是现代农业发展的高级阶段,涉及到应用传感和测量技术、自动控制技术、计算机与通信技术等智能信息技术,依托安置在农产品种植区的各个传感器节点和通信网络,实施监测农业生产的田间智慧种植数据,实现可视化管理、智能预警等,因此传感器技术是现代农业发展的一项关键技术。

中国农业大学的承洋洋、王库、刘超等人设计开发了一种农业环境智能监控系统,通过分布式的传感器节点构建ZigBee无线传感网络,采集和传输空气温湿度、二氧化碳浓度、土壤温湿度和光照强度等信息,并将这些信息与摄像头收集的图像数据汇集到一起,通过无线电台传输到远程服务器上,远程监控农业生产中的环境问题,实现农业生产管理的智能化与高效率。

2.8海洋探测开发海洋资源的前提是海洋信息的实时收集与检测,随着物联网技术在海洋环境领域的广泛应用,为实现海洋环境实时监测、海洋信息实时采集,海洋信息智能采集成为保证海洋环境监测的基础。

杨秀芳等人设计开发了基于无线传感器的信息采集系统,通过构建无线传感器网络,实时提供海洋环境数据,充分利用ZigBee网络优势,通过智能激活传感器节点所形成的最佳时间间隔减少网络成型时间,降低功耗和复杂度的同时延长无线传感器网络的生存时间,保证传感器能够长时间对海洋环境进行实时监测以及海洋信息的实时采集,对未来海洋环境保护和资源开发具有一定的价值。

2.9航空航天NASA为检测制造航天飞机的材料是否达到使用寿命,需要经常检测运载火箭的舱内设施以及各个关键部件结构的的健康状况,因此美国斯坦福大学开发了一项斯坦福多致动器接收转换(SMART)层专利技术,舱身各部分安装传感器接收器,在接收到中央传感器发射的电磁波,将其转换为实时数据并传输到计算机中,计算机利用自身的一套算法处理该数据并实现信息反馈,提供了一种结构健康监测的实现方法。

3.展望3.1MEMS传感器MEMS传感器是利用MEMS技术制备的新一代传感器件。

MEMS是一个独立的智能微小系统,其系统尺寸在几毫米乃至更小,其内部结构一般在微米甚至纳米量级,可大批量生产,常见的产品包括MEMS气体传感器、MEMS压力传感器、MEMS湿度传感器、MEMS 光学传感器、MEMS加速度计、MEMS麦克风及MEMS陀螺仪等以及它们的集成产品。

3.2仿生传感器仿生传感器是将生物物质作为识别标识与待测物质发生生物学反应,产生的信息将会转化成物理、化学信号并输出的装置。

仿生传感器运用于农业生产能够快速地对农产品品质、土壤污染情况进行检测,是目前研究和应用最广泛的智能传感器。

3.3电化学传感器电化学传感器能够对诸如pH值、离子活度的等土壤数据进行直接测量,是农业领域中的一个新的重要应用。

中国科学院上海应用物理研究所在2014年研究发布了一种基于气泡介导的电化学生物传感器,单一反应实现免疫分析的问题得到解决,并且能够快速准确地检测多种疾病的标志物,该传感器有望为现场生化检测提供新的手段。

4.小结智能传感器是物联网发展的最重要的技术之一,在为传统行业注入新鲜血液的同时也引领了传感器产业的潮流,在医学、工业、海洋、航天、军事、农业等领域均发挥着核心作用,随着智能传感器技术的发展,新一代智能传感器将结合人工神经网络、人工智能等技术不断完善其功能,具有十分可观的发展前景。

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