AI传感器:人工智能与传感器

2021/10/29 14:05 · 传感器知识资讯 ·  · AI传感器:人工智能与传感器已关闭评论
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AI传感器:人工智能与传感器内容来源:ATYUNAI平台?虚拟智能一体机被用来在机场和边境口岸测试旅客,它可以检测欺骗行为来标记人类安全代理。美国,加拿大和欧盟已经对这项技术进行了测试,一位研究人员说,它的测谎检测成功率高达80%,比人类测试人表现好。该技术依赖于传感器和生物识别技术,

AI传感器:人工智能与传感器  第1张

AI传感器:人工智能与传感器

内容来源:ATYUN AI平台?

虚拟智能一体机被用来在机场和边境口岸测试旅客,它可以检测欺骗行为来标记人类安全代理。美国,加拿大和欧盟已经对这项技术进行了测试,一位研究人员说,它的测谎检测成功率高达80%,比人类测试人表现好。该技术依赖于传感器和生物识别技术,其检测谎言功能基于眼动或声音,姿势和面部姿势的变化。

国际旅客在不久的将来可能会发现他们在通过机场或边境口岸的海关时,需要与一个测谎亭交谈。

同样的技术可用于繁忙的边境口岸,对难民和寻求庇护者进行初步筛查。

美国国土安全部大约六年前资助虚拟边境智能体技术的研究,即自动实时测谎虚拟智能体(Automated Virtual Agent for Truth Assessments in Real-Time),或AVATAR,并允许其在美国和墨西哥边境的旅行者自愿参加。此后,加拿大和欧盟测试了使用虚拟智能体的自助服务终端向旅客提出一系列问题。

上个月,一群来自中美洲的移民前往美墨边境寻求庇护,但由于圣地亚哥附近的入境口岸已达到满负荷,因此被推迟了几天。像AVATAR这样的系统可能会对寻求庇护者和其他人进行初步筛查,以提高繁忙的边境口岸的效率,如圣地亚哥的圣伊西德罗。

据该系统的开发人员之一,圣地亚哥州立大学人工智能实验室主任Aaron Elkins表示,尽管十年前,国防部或国土安全部门的原始工作的大部分资金主要来源于该技术,但该技术可能具有更广泛的应用。AVATAR并非商业产品,但也可用于人力资源筛选。

美国和墨西哥边境测谎亭的试验在亚利桑那州的诺加莱斯,专注于低风险旅行者。该系统背后的研究小组在2011-12年的审判后发布了一份报告,指出AVATAR技术可用于处理公民申请,庇护请求和难民身份,减轻积压的工作。

高度准确
特朗普总统2019财政年度国土安全预算申请中,2.23亿美元用于“高优先级基础设施,边境安全技术改进”以及额外2.1亿美元用于新的边境智能体。去年,联邦工作人员访问并筛查了46,000多名难民申请人,并处理了近8万个可疑的恐怖事件。

AVATAR将人工智能与各种传感器和生物识别技术相结合,旨在通过眼动或声音,姿势和面部姿势的变化来标记不真实或有潜在风险的个体。

“准确度始终高于人类,”Elkins说,他与亚利桑那大学的一组研究人员合作研究这项技术。
根据Elkins的说法,AVATAR的成功率为60%至75%,有时高达80%。一般来说,作测谎工作的人类准确性最多约为54%至60%。

人的因素
无论如何,国土安全局目前似乎一直坚持使用人来测谎,而不是采用欧盟和加拿大边境机构仍在研究的虚拟技术。另一种先进的边界技术,被称为iBorderCtrl,是一个欧盟资助的项目,旨在提高速度,同时减少“人员代理人员造成的工作量和主观错误”。

研究人员设想通过AVATAR系统标记显示可疑或异常行为的人来帮助人类检测人员。

“随着研究工作的成熟,该系统在2012年由美国国土安全部科学技术局和国土安全部运营部门进行评估和测试,”该官员补充说。“虽然这个概念当时很有吸引力,但研究还不够成熟,无法进一步考虑或进一步开发。”

另一位熟悉该技术的国土安全部官员并没有以足够高的速度工作以实用。这位官员说:“我们必须在几秒钟内筛选人员,而且我们不能花几分钟时间做到这一点。”

与此同时,Elkins表示,AVATAR系统的资金近年来并非来自国土安全局,“因为他们认为现在这个类别不同,需要转型。”

被加拿大边境服务局(CBSA)测试了依靠高级统计和机器学习的技术,这一技术用来帮助确定旅行者是否有风险。

“加拿大广播公司自2011年以来一直关注AVATAR技术的发展,并继续关注这一领域的发展,”加拿大广播公司高级发言人Barre Campbell说。他表示,2016年3月进行的这项工作是“AVATAR的内部实验”,并且“这项技术的分析正在进行中。”

在此之前,欧盟边境机构Frontex协助并协调2014年在罗马尼亚布加勒斯特机场的国际旅客,用AVATAR系统进行现场测试。

人和机器一起工作
一旦系统测出欺骗信号,它会提醒工作人员进行跟进。

AVATAR不使用标准的测谎仪。相反,人们会面对一个信息亭屏幕,与配有各种传感器和生物识别技术的虚拟智能体交谈,这些传感器和生物识别技术旨在通过眼动或声音,姿势和面部姿势的变化来标记有潜在风险的个体。

Elkins说:“人工智能使我们能够使用非接触式传感器,然后我们可以采用先进的方式处理信号。我们能够教计算机从一些数据中学习,并且能够聪明地行动起来,在过去的五六年里,这门科学非常成熟。”

但该研究人员坚持认为,AVATAR技术并非作为人的替代品而发展起来的。

“我们希望让人们专注于他们最擅长的事情,”他说。“让系统做他们最擅长的事情,并尝试将它们融入到流程中。”

尽管如此,未来人工智能系统的进步可能会使该技术有一天会取代各种人类工作,因为类似机器人的机器可能更具生产力和成本效益,特别是在筛选人员时。

Elkins认为,有一天AVATAR可能会在机场的安全检查点被使用,以加快筛选过程,同时也提高准确性。

另外,研究人员说,他们已经创建了一个自动化测试,可以通过跟踪你的眼动来判断你是否在说谎。

本文转自ATYUN人工智能媒体平台,原文链接:人工智能与各种传感器和生物识别技术相结合,用于边境测谎

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AI传感器:人工智能与传感器  第2张

AI传感器:人工智能化的传感器技术

展开全文
12月15日,工信部正式印发了《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划》,为2018年到2020年人工智能发展指明了前进的方向。计划中的重点内容是培育八项智能产品和四项核心基础,而智能传感器正排在核心基础的第一位,处于最基础最重要的地位。
万物相连技术链
传感器、大数据、机器学习、人工智能和机器人是怎样拧在一起了呢?在人工智能时代硬件和软件是共生演化的,彼此影响的呢?
“物联网”、“大数据”和“机器人”等,其实这些趋势是相互联系在一起的,拧成一个大趋势, 在这个链条里,每一环都会对下一环产生影响,如此产生积极的循环。 各种连接的设备里的传感器会产生大量数据,海量数据使得机器学习成为可能,机器学习的结果就是AI,而AI又指导机器人去更精确地执行任务,机器人的行动又会触发传感器。这整个就是一个完整的循环。
1.传感器产生数据
到2014年,连接到互联网的设备超过了世界人口的总和。 Cisco预测,到2020年,将有500亿个相互连接的设备。而这些设备中大多都会安传感器,可能用Electric Imp内嵌传感器,或者用Estimote外接一个传感器。
设备中的传感器会产生前所未有的海量数据。
2.数据支撑机器学习
在2020年,预计有35ZB的数据产生,也就是2009年数据量的44倍。到时候,不管是结构化的、或更可能是没有结构化的数据都可以通过机器来处理,从而获得大量洞见。
3.机器学习改善AI
机器学习依靠数据处理和模式识别,从而让计算机不需要编程就能去学习。现在的海量数据和计算能力都在驱使机器学习的突破。
机器学习的十足威力,看看Google就知道了。
Google就是利用机器学习,把法国每一个企业的位置、每一个住房、每一条街都绘制在地图上了。整个过程只需1个小时。
4.人工智能指导机器人行动
随着计算机已经在象棋和路标方面做得比人类好了,我们就有理由对未来有更多期待。随着更多的传感器采集到的数据越来越多,这能优化更多的机器学习算法,从而我们可以合乎逻辑地推断,与机器人结合的计算机执行任务的能力会呈指数级增长。
5.机器人采取行动
不仅数以百计的公司在制作可以完成各种工作的机器人,机器人本身也会变得越来越智能, 而且借助AI的进步,还能完成很多我们梦寐以求的任务。
6.行动触发传感器
机器采取行动触发传感器来收集数据,从而整个循环就完整了。
这就是整个人工智能生态的技术链。
人工智能技术优化传感器系统
人工智能技术能够对传感器系统有所帮助,它们是:基于知识的系统、模糊逻辑、自动知识收集、神经网络、遗传算法、基于案例推理和环境智能。这些技术在传感器系统中的应用越来越广泛,不仅因为它们确实有效,还因为今天的计算机应用越来越普及。
这些人工智能技术具有最低的计算复杂度,可以应用于小型传感器系统、单一传感器或者采用低容量微型控制器阵列的系统。正确应用人工智能技术将会创造更多富有竞争力的传感器系统和应用。
人工智能领域的其他技术进步也将会给传感器系统带来冲击,包括数据挖掘技术、多主体系统和分布式自组织系统。环境传感技术能够将很多微型电子处理器和传感器集成到日常物品中,使其具有智能。它们可以创造智能环境,与其他智能设备通讯,并与人类实现交互。给出的建议能够帮助用户更加直观地完成任务,但是这种集成技术的后果将会很难预测。使用环境智能和多种人工智能技术的组合能够将这种技术发挥到极致。
创建更智能的传感器系统
可以采用人工智能对传感器系统进行优化。人工智能作为计算机科学的一个分支出现于20世纪50年代,它繁衍出了很多功能强大的工具,在传感器系统中具有巨大作用,能够自动解决那些原本需要人类智能才能够解决的问题。
虽然人工智能进入工业领域的进程较为缓慢,但是它必将带来灵活性、可重新配置能力和可靠性方面的进步。全新的系统设备在越来越多的任务中表现出超过人类的性能。随着它们与人类越来越紧密,我们将人类大脑与计算机能力结合起来,实现商讨、分析、推论、通讯和发明。
人工智能结合了多种先进技术,赋予了机器学习、采纳、决策的能力,给予他们全新的功能。这一成就依赖于神经网络、专家系统、自组织系统、模糊逻辑和遗传算法等技术,人工智能技术将其应用领域扩展到了很多其他领域,其中一些领域需要对传感器信息进行解析和处理,例如装配、生物传感器、建筑建模、计算机视觉、切割工具诊断、环境工程、力值传感、健康监控、人机交互、网络应用、激光铣削、维护和检查、动力辅助、机器人、传感器网络和遥控作业等等。
这些人工智能方面的发展被引入到了更加复杂的传感器系统中。点击鼠标、轻敲开关或者大脑的思考都会将任何传感器数据转化为信息并发送给你。近期此项研究已经有所斩获, 在如下七个领域中人工智能可以帮助传感器系统。
1、基于知识的系统
基于知识的系统也被称为专家系统,它是一种计算机应用程序,整合了大量与某一领域相关联的问题解决方案。
专家系统通常有两个组成部分,知识数据库和推断机制。知识数据库以“如果-那么”的形式表述了这个领域内的各种知识,加上各种事实陈述、框架、对象和案例。推断机制对存储的知识进行操作,产生针对问题的解决方案。知识操作方法包含继承和约束条件(在基于框架和面向对象的专家系统)、检索并采纳案例(案例系统)和应用推断规则(规则系统),具体取决于某些控制程序(前向或反向链接)和搜索策略(深度优先或者广度优先)。
基于规则的系统将系统的知识描述为“如果-那么-否则”的形式。特殊的知识可以用于据侧。这些系统善于以人类稔熟的形式呈现知识并作出决策。
由于使用严格的规则限制,它们并不擅长于应对不确定的任务和不精确的场景。典型的规则系统具有四个组成部分:规则列表或者规则数据库(知识数据库的一种特殊形式)、推断引擎或者解析器(根据输入和规则数据库推断信息或者采取行动)、临时工作存储器、用户接口或者其他与外部世界的互通方法,将输入和输出信号接收进来和发送出去。
基于案例推理方法是基于过往问题的经验解决现有问题。这种解决方案被存储于数据库之中,作为人类专家的经验总结。当系统发生了前所未有的问题,它会将问题与过往问题对比,找到一个与现有问题最为相近的案例。然后按照过往的解决方案解决问题,并按照成功和失败与否更新数据库。基于案例推理系统通常被认为是规则系统的一种扩展,他们善于以人类稔熟的形式呈现知识,具有从过往案例学习并产生新案例的能力。
2、基于案例推理
基于案例推理针对计算机应用形成了四个步骤:
1、检索:给出目标问题,从内存检索相关案例以解决这个问题。案例包括问题、解决方案以及关于这个解决方案是如何得到的注释。
2、重用:将解决方案从过往案例映射到目标问题上。这一过程包括对新场景适应性变更。
3、修改:在将解决方案从过往案例映射到目标场景之后,测试新的解决方案在真实世界(或者仿真场景)中是否奏效,如果必要,进行修改。
4、保留:如果解决方案成功地解决了目标问题,那么将解决方案作为全新案例存储于内存中。
这一方法的争论点在于它采纳了一些未经证实的证据作为主要作业准则。没有统计相关数据作为支撑,很难确保结论的准确性。所有根据少量数据做出的推理都被认为是未经证实的证据。
基于案例推理这一概念的宗旨就是将过往问题的解决方案应用在当前问题上。这种解决方案被存储于数据库之中,作为人类专家的经验总结。当系统发生了前所未有的问题,它会将问题与过往问题对比,找到一个与现有问题最为相近的案例。然后按照过往的解决方案解决问题,并按照成功和失败与否更新数据库。
基于案例推理系统通常被认为是规则系统的扩展。和规则系统类似,基于案例推理系统善于以人类稔熟的方式呈现知识,不但如此,基于案例推理系统还具有从过往案例学习并产生新案例的能力。图1所示为基于案例推理系统。
图示1是基于案例推理系统,和基于规则的系统一样,基于案例推理系统的擅长之处在于以人类稔熟的方式呈现信息;同时,基于案例推理系统也具有从过去案例学习进而创建新增案例的能力。
很多专家系统再开发时都采用了一种被称为“壳”的程序,它是一种配备了完整的推断和知识存储设备但是并不具备相关领域内知识的专家系统。一些复杂的专家系统的构建依赖于“开发环境”,后者比壳的应用更加灵活,为用户提供了构建自定义判断和知识呈现方法的机会。
专家系统恐怕是这些技术中最为成熟的一种,有很多商业壳系统和开发工具可供使用。一旦某一领域内的知识被导入了专家系统,构建整个系统的过程就相对简单了。由于专家系统便于使用,所以应用广泛。在传感器系统中,有很多应用领域,包括选择传感器输入、解析信号、状态监控、故障诊断、机器和过程控制、机器设计、过程规划、生产规划和系统配置。专家系统的应用还包括装配、自动编程、复杂智能车辆的控制、检查规划、预测危险、选择工具和加工策略、工序规划和工厂扩建的控制。
3、模糊逻辑
普通规则专家系统有一个劣势,就是它无法应对超出知识数据库范围的情况。当这种情况出现时,这些规则系统无法给出结果。这些情况发生时系统就会“当机”,而不似人类专家在面对全新问题的时候表现出来的是性能降低。
模糊逻辑的使用,引入了人类判断所具有的定型判断和不精确的特性,可以提升专家系统的适应性。模糊逻辑将变量值变为一种语言上的描述,这些描述的含义就是模糊集合,而判断正是依据这些表述所做出。
模糊专家系统使用模糊逻辑来应对不完全数据或者被部分损坏的数据所带来的不确定性。这种技术使用模糊集合的数学理论来仿真人类判断的过程。人类可以很轻松地在决策过程中应对语意不明的情况(灰色地带),而机器认为这很难。图2所示为模糊逻辑控制器的架构。
图2所示为模糊逻辑控制器的架构。
模糊逻辑有在传感器系统中有很多应用,因为这一范畴的知识并不精确。模糊逻辑非常适用于那些在结构和对象无法精确匹配的领域、解析度受限的场合、数字重构方法和图像处理领域。在结构对象识别领域和场景解析领域都有模糊集合的应用。模糊专家系统适用于要求处理不确定性和不精确性的场合。它们不具备学习的能力,因为系统的关键参数都已经预设好了,无法改变。
模糊逻辑在协同作业机器人领域、汽车机器人、感知预测、供应链管理和焊接领域获得了成功。
4、自动知识获取
收集某一领域内的知识以构建知识数据库是非常复杂且耗时的,它往往是搭建专家系统的瓶颈所在。自动知识收集技术被开发出来以解决这一问题。这种学习程序通常要求采用多个案例作为学习的输入。每一个案例都具有多种属性参数,并按类型归类。一种方法就是采用“分治策略”,根据某一策略对各种属性进行筛选,将原有的案例集合划分为子集合,然后归纳学习程序建立决策树并将给定的案例集合正确分类。决策树能够表述从集合中的特定案例产生出什么知识。这一方法还可以后续应用于处理那些没有被案例集合覆盖的情况。
另一种方法被称为“覆盖法”,归纳学习程序的目标是找到一组被某一类型的案例所共同持有的属性,并将这一共同属性作为“如果”的部分,将类型做为“然后”的部分。程序将集合中符合规则的案例移除直至没有共同属性。

还有一种使用逻辑程序代替命题逻辑的方法就是对案例进行描述然后表述全新的概念。这种方法使用了更加强大的预测逻辑来描述训练案例和背景知识,然后表述全新概念。预测逻辑允许使用不同型式的训练案例和背景知识,它允许归纳过程的结果(归纳概念)以带有变量的一阶子句的形式描述,而不仅限于由属性-值对组成的零阶命题子句。这种系统主要有两种类型,第一种是由上自下的归纳/总结方法,第二种是反向解析原理。
已经出现了不少的学习程序,例如ID3,它是一种分治策略程序;AQ程序采用了覆盖法;FOIL程序是采用了归纳/总结方法的ILP系统;GOLEM程序是采用反向解析方法的ILP系统。虽然大多数程序产生的都是明确的决策规则,但是也有一些算法能够产生模糊规则。要求以严格的格式提供案例集合(明确的属性和明确的分类)在传感器系统和传感器网络中很容易满足,因此自动学习技术在传感器系统中应用颇为广泛。这种类型的学习适合于那些属性是以离散的或者符号的形式所表示,而并非适用于具有连续属性值的传感器系统案例。一些推断学习应用的例子包括激光切割、矿石检测和机器人应用。
图3所示为一个虚拟系统流程图,显示了系统如何从图像传感器收集数据。视觉数据和CAD模型数据被搭配使用,用来确定对象列表,对象列表随后被发送给焊接识别模块,然后采用人工智能技术明确焊接要求。
5、神经网络
神经网络也可以从案例中提取领域知识,它们提取的领域知识并非以表征的方式描述,例如规则或者决策树,而且它们可以同时应对连续数据和离散数据。它们也具有与模糊专家系统类似的不错的归纳能力。神经网络是大脑的计算机模型,神经网络模型通常假设计算过程可以使用多个简单的被称为神经元的单元所描述,神经元可以相互连接并行作业。
最常见的神经网络是多层感知器,它是一种前馈网络:所有信号以一种方向传输,从输入到输出。前馈网络能够在输入空间和输出空间进行静态映射:在某一时刻的输出仅与这一时刻的输入构成函数关系。周期型网络中,某些神经元的输出反馈会同一个神经元或者反馈回之前层级的神经元,可以认为具有动态内存:这种网络在某一时刻的输出受当前输入和之前输入和输出的影响。
不显性表述的“知识”通过对神经网络进行训练而内置于神经网络内。某些神经网络能够使用预先定义的特定输入模式进行训练,进而产生预期的输出模式。实际输出和预期输出之间的差异用来对神经元之间连接的强度和权值进行修正。这种方法被称为监督训练。在多层感知器中,监督训练的反向传播算法通常用来传播来自于输出神经元的误差,然后计算出隐含层神经元的修正权值。
人工神经网络通常具有输入和输出,在输入和输出之间的隐藏层完成处理任务。输入是独立的变量,而输出是相互关联的。人工神经网络是具有可配置内部参数的灵活的数学方程。为了精确地展现复杂的关系,通过训练算法来调整这些参数。在简单训练模式下,输入案例和相应的预期输出同时展现给网络,通过尽可能多的案例进行重复进行自调整过程。一旦训练结束,人工神经网络就能够接受全新的输入,预测正确的输出。
为了产生输出,网络只需要按方程计算即可。唯一的假设就是在输入数据和输出数据之间存在某种连续的函数关系。神经网络适用于映射设备、模式归类或者模式补全(自动联想内容寻址内存和模式关联器)。
图4所示为传感器系统针对焊接识别模块做出焊接要求建议。这一模块评估建议并决定最佳的焊接轨迹。建议随后被发送给实际的机器人程序生成器。
近期的应用包括特征识别、热交换器、焊点检查、点焊参数优化、电力、触觉显示和车辆传感系统。
6、遗传算法
遗传算法是一种随机最优化过程,其灵感来自于自然演化。遗传算法能够在复杂的多向搜索中产生全局最优解决方案,无需针对问题本身的特定知识。遗传算法已经在传感器系统中找到了用武之地,包括复杂组合或者多参数优化,包括装配、装配流水线平衡、故障诊断、健康监控和动力方向盘。
7、环境智能
环境智能在最近几十年获得了长足的发展,见证了人类在数字控制环境中便利的工作过程,电子设备可以预测他们的行为并做出响应。环境智能的概念用于实现人类和传感器系统之间的无缝匹配,满足实际的预期的需求。工业领域内的应用尚有局限,但是新型的更加智能且具有更高交互性的系统已经处在研究阶段。
扩展系统
人工智能能够增加通讯的有效性、减少故障、最小化误差并延长传感器的寿命。在过去40年间,人工智能技术带来了一系列功能强大的工具,如前文所列。这些工具在传感器系统中的应用越来越广泛。合理地采用新型人工智能技术方法将会有助于构建更加具有竞争力的传感器系统。由于工程师对这种技术的陌生以及使用这些工具仍旧存在的技术壁垒,也许还需要另一个10年工程师们才能够接纳它们。然而,这一领域的研究不会停歇,很多新型传感器应用正在出现,这些技术的搭配使用将会发挥出更大的作用。
从智能工厂的应用,对电网、空气、公路等监测网络的实施,传感器的发展领域一直在不断的扩大。计划落地后,现在又提出人工智能飞进千家万户,家用产品会变得越来越智能,万物互联时代正在飞速的发展,未来人们的生活可能方方面面都离不开最基础的传感器。这对于传感器行业来说,是莫大的机遇。
机遇往往伴随着挑战,传感器行业也面临着很多问题,如何研发出符合市场潮流和计划中要求的传感器?如何让传感器在同类传感器中脱颖而出?只有跟随时代发展的潮流,才能有正确的方向,掌握了核心技术,才能立于不败之地,对于传感器行业来说,只有抓住这个机遇,注重研发和市场需求,才能更上一层楼。

AI传感器:传感器在AI时代会如何

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AI传感器:人工智能与传感器  第3张

AI传感器:智能传感器

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智能传感器
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智能传感器(intelligent sensor)是具有信息处理功能的传感器。智能传感器带有微处理机,具有采集、处理、交换信息的能力,是传感器集成化与微处理机相结合的产物。与一般传感器相比,智能传感器具有以下三个优点:通过软件技术可实现高精度的信息采集,而且成本低;具有一定的编程自动化能力;功能多样化。一个良好的‘智能传感器’是由微处理器驱动的传感器与仪表套装,并且具有通信与板载诊断等功能。智能传感器能将检测到的各种物理量储存起来,并按照指令处理这些数据,从而创造出新数据。智能传感器之间能进行信息交流,并能自我决定应该传送的数据,舍弃异常数据,完成分析和统计计算等。
[1]
中文名
智能传感器
外文名
intelligent sensor
定 义
具有信息处理功能的传感器
特 点
高精度的信息采集,成本低
目录
1
简介
2
通信
3
诊断程序
4
定义
5
功能
6
特点
7
发展进步
?
应用与方向
?
应用产业
8
注意事项
9
推动产业升级
智能传感器简介
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自动化领域所取得的一项最大进展就是智能传感器的发展与广泛使用。但究竟什么是“智能”传感器?下面,来自6个传感器厂家的专家对这一术语进行了定义。据Honeywell工业测量与控制部产品经理Tom Griffiths的定义:“一个良好的‘智能传感器’是由微处理器驱动的传感器与仪表套装,并且具有通信与板载诊断等功能,为监控系统和/或操作员提供相关信息,以提高工作效率及减少维护成本。”智能传感器集成了传感器、智能仪表全部功能及部分控制功能,具有很高的线性度和低的温度漂移,降低了系统的复杂性、简化了系统结构。
智能传感器通信
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无故障通信“智能传感器的优势,”GE Fanuc自动化公司控制器产品经理Bill Black说,“是能从过程中收集大量的信息以减少宕机时间及提高质量。”MTS传感器公司Temposonics(磁致伸缩位移传感器)产品经理David Edeal对此补充说:“分布式智能的基本前提是,在适当位置和时间拥有有关系统、子系统或组件的状态的全部知识,以进行‘最优的’过程控制决策。”Cognex公司Checker机器视觉部产品营销经理John Keating继续补充说,“对于一种真正的‘智能’(机器视觉)传感器,它应该不需要使用者懂得机器视觉。”
智能传感器
智能传感器必须具备通信功能。“最起码,除了满足最基本应用的反馈信号,‘智能’传感器必须能传输其它信息。”Edeal表示。这可以是叠加在标准4-20 mA过程输出、总线系统或无线安排上的HART(可寻址远程传感器高速通道的开放通信协议)信号。该领域正在增长的因素是IEEE 1451——一系列旨在为不同厂家生产的传感器提供即插即用能力的智能传感器接口标准。
智能传感器诊断程序
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智能传感器可对其运行的各个方面进行自监控,包括“摄像头的污浊,超容忍限或不能开关等,”GE Fanuc自动化公司的Black说。Pepperl+Fuchs公司智能系统经理Helge Hornis补充说,“(除此之外),还有线圈监控功能,目标超出范围或太近。”它也可以对工况的变化进行补偿。“‘智能’传感器,”Omron电子有限公司战略创意总监Dan Armentrout表示,“必须首先能监视自身及周围的环境,然后再决定是否对变化进行自动补偿或对相关人员发出警告。”很多智能传感器都能重装到控制现场,通过提供“可设置参数,使用户能替换一些‘标准’传感器,”Hornis说道,“例如,典型的传感器一般都设置为常开(NO)或常关(NC),而智能传感器则能设置为以上任何一种状态。”智能传感器拥有很多优势。随着嵌入式计算功能的成本继续减少,“智能”器件将被更多地应用。独立的内部诊断功能可避免代价高昂的宕机,从而迅速收回投资
智能传感器定义
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智能传感器系统是一门现代综合技术,是当今世界正在迅速发展的高科技新技术,但还没有形成规范化的定义。早期,人们简单、 机械地强调在工艺上将传感器与微处理器两者紧密结合, 认为“传感器的敏感元件及其信号调理电路与微处理器集成在一块芯片上就是智能传感器”。关于智能传感器的中、英文称谓,尚未有统一的说法。John Brignell和Nell White认为“Intelligent Sensor”是英国人对智能传感器的称谓, 而“Smart Sensor” 是美国人对智能传感器的俗称。 而Johan H.Huijsing在“Integrated Smart Sensor”一文中按集成化程度的不同,分别称为“Smart Sensor”、 “Integrated Smart Sensor”。 对“Smart Sensor”的中文译名有译为“灵巧传感器”的, 也有译为“智能传感器”的。《智能传感器系统》书上的定义: “传感器与微处理器赋予智能的结合,兼有信息检测与信息处理功能的传感器就是智能传感器(系统)”;模糊传感器也是一种智能传感器(系统),将传感器与微处理器集成在一块芯片上是构成智能传感器(系统)的一种方式。(《智能传感器系统》,刘君华,西安电子科技大学出版社)《现代新型传感器原理与应用》书上的定义:所渭智能式传感器就是一种带行微处理机的,兼有信息检测、信息处理、信息记忆、逻辑思维与判断功能的传感器。( 《现代新型传感器原理与应用》 ,刘迎春,叶湘滨等,国防工业出版社,2000.5)
智能传感器功能
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概括而言, 智能传感器的主要功能是:(1) 具有自校零、 自标定、 自校正功能;(2) 具有自动补偿功能;(3) 能够自动采集数据, 并对数据进行预处理;(4) 能够自动进行检验、 自选量程、 自寻故障;(5) 具有数据存储、记忆与信息处理功能;(6) 具有双向通讯、标准化数字输出或者符号输出功能;(7) 具有判断、决策处理功能。可实现的功能智能传感器的功能是通过模拟人的感官和大脑的协调动作,结合长期以来测试技术的研究和实际经验而提出来的。是一个相对独立的智能单元,它的出现对原来硬件性能苛刻要求有所减轻,而靠软件帮助可以使传感器的性能大幅度提高。1、信息存储和传输——随着全智能集散控制系统(SmartDistributedSystem)的飞速发展,对智能单元要求具备通信功能,用通信网络以数字形式进行双向通信,这也是智能传感器关键标志之一。智能传感器通过测试数据传输或接收指令来实现各项功能。如增益的设置、补偿参数的设置、内检参数设置、测试数据输出等。2、自补偿和计算功能——多年来从事传感器研制的工程技术人员一直为传感器的温度漂移和输出非线性作大量的补偿工作,但都没有从根本上解决问题。而智能传感器的自补偿和计算功能为传感器的温度漂移和非线性补偿开辟了新的道路。这样,放宽传感器加工精密度要求,只要能保证传感器的重复性好,利用微处理器对测试的信号通过软件计算,采用多次拟合和差值计算方法对漂移和非线性进行补偿,从而能获得较精确的测量结果压力传感器。3、自检、自校、自诊断功能——普通传感器需要定期检验和标定,以保证它在正常使用时足够的准确度,这些工作一般要求将传感器从使用现场拆卸送到实验室或检验部门进行。对于在线测量传感器出现异常则不能及时诊断。采用智能传感器情况则大有改观,首先自诊断功能在电源接通时进行自检,诊断测试以确定组件有无故障。其次根据使用时间可以在线进行校正,微处理器利用存在EPROM内的计量特性数据进行对比校对。4、复合敏感功能——我们观察周围的自然现象,常见的信号有声、光、电、热、力、化学等。敏感元件测量一般通过两种方式:直接和间接的测量。而智能传感器具有复合功能,能够同时测量多种物理量和化学量,给出能够较全面反映物质运动规律的信息。如美国加利弗尼亚大学研制的复合液体传感器,可同时测量介质的温度、流速、压力和密度。复合力学传感器,可同时测量物体某一点的三维振动加速度(加速度传感器)、速度(速度传感器)、位移(位移传感器),等等。
[2]
5、智能传感器的集成化----由于大规模集成电路的发展使得传感器与相应的电路都集成到同一芯片上,而这种具有某些智能功能的传感器叫作集成智能传感器集成智能传感器的功能有三个方面的优点:较高信噪比:传感器的弱信号先经集成电路信号放大后再远距离传送,就可大大改进信噪比。改善性能:由于传感器与电路集成于同一芯片上,对于传感器的零漂、温漂和零位可以通过自校单元定期自动校准,又可以采用适当的反馈方式改善传感器的频响。信号规一化:传感器的模拟信号通过程控放大器进行规一化,又通过模数转换成数字信号,微处理器按数字传输的几种形式进行数字规一化,如串行、并行、频率、相位和脉冲等。
智能传感器特点
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智能式传感器是一个以微处理器为内核扩展了外围部件的计算机检测系统。相比一般传感器,智能式传感器有如下显著特点:1.提高了传感器的精度智能式传感器具有信息处理功能,通过软件不仅可修正各种确定性系统误差(如传感器输入输出的非线性误差、服度误差、零点误差、正反行程误并等)而且还可适当地补偿随机误差、降低噪声,大大提高了传感器精度。2.提高了传感器的可靠性集成传感器系统小型化,消除了传统结构的某些不可靠因素,改善整个系统的抗干扰件能;同时它还有诊断、校准和数据存储功能(对于智能结构系统还有自适应功能),具有良好的稳定性。3.提高了传感器的性能价格比在相同精度的需求下,多功能智能式传感器与单一功能的普通传感器相比,性能价格比明显提高,尤其是在采用较便宜的单片机后更为明显。4.促成了传感器多功能化智能式传感器可以实现多传感器多参数综合测量,通过编程扩大测量与使用范围;有一定的自适应能力,根据检测对象或条件的改变,相应地改变量程反输出数据的形式;具有数字通信接口功能,直接送入远地计算机进行处理;具有多种数据输出形式(如Rs232串行输批,PIO并行输出,IEE-488总线输出以及经D/A转换后的模拟量输出等),适配各种应用系统。
[3]
智能传感器发展进步
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电子自动化产业的迅速发展与进步促使传感器技术、特别是集成智能传感器技术日趋活跃发展,随着半导体技术的迅猛发展,国外一些著名的公司和高等院校正在大力开展有关集成智能传感器的研制,国内一些著名的高校和研究所以及公司也积极跟进,集成智能传感器技术取得了令人瞩目的发展。国产智能传感器逐渐在智能传感器领域迈开步伐,运用军工产品的生产线和工艺,精度高,稳定性好,成本低,采用高性能微控制器(MCU),同时具备数字和模拟两种输出方式,同时针对用户的特定需求(如组网式测量,自定义通讯协议),均可在原产品基础上进行二次开发,周期极短,为用户节省时间,提高效率。已广泛应用于航空、航天、石油、化工、矿山、机械、大坝、地质、水文等行业中测量各种气体和流体的压力、压差、流量和流体的高度和重量。
智能传感器应用与方向
智能传感器已广泛应用于航天、航空、国防、科技和工农业生产等各个领域中。例如,它在机器人领域中有着广阔应用前景,智能传感器使机器人具有类人的五官和大脑功能,可感知各种现象,完成各种动作。在工业生产中,利用传统的传感器无法对某些产品质量指标(例如,黏度、硬度、表面光洁度、成分、颜色及味道等)进行快速直接测量并在线控制。而利用智能传感器可直接测量与产品质量指标有函数关系的生产过程中的某些量(如温度、压力、流量等),利用神经网络或专家系统技术建立的数学模型进行计算,可推断出产品的质量。
智能传感器
在医学领域中,糖尿病患者需要随时掌握血糖水平,以便调整饮食和注射胰岛素,防止其它并发症。通常测血糖时必须刺破手指采血,再将血样放到葡萄糖试纸上,最后把试纸放到电子血糖计上进行测量。这是一种既麻烦又痛苦的方法。而“葡萄糖手表”,其外观像普通手表一样,戴上它就能实现无疼、无血、连续的血糖测试。“葡萄糖手表”上有一块涂着试剂的垫子,当垫子与皮肤接触时,葡萄糖分子就被吸附到垫子上,并与试剂发生电化学反应,产生电流。传感器测量该电流,经处理器计算出与该电流对应的血糖浓度,并以数字量显示。
智能传感器应用产业
1、应用于电池拓展阅读基于智能传感器的弹药库温/湿度监控系统设计
智能传感器注意事项
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好的传感器的设计是经验加技术的结晶。一般理解传感器是将一种物理量经过电路转换成一种能以另外一种直观的可表达的物理量的描述。比如转换成仅依赖于此测物理量的较高的电压电流等信号,再显示出来。因此需要注意几点:1、一般所测得的物理量是非常小的,通常还带有作为传感器物理转换元件固有的转换噪声。比如传感器在1被放大倍率下的信号强度为0.1~1uV,此时的背景噪声信号也有这么大的水平,甚至于将其湮灭。如何将有用信号尽量取出并且压低噪声是传感器设计的首要解决的问题。2、传感器电路一定要简单精炼。设想具有3级放大电路的,带有2级有源滤波器的放大回路,放大了信号的同时也将噪声放大了,如果噪声不是明显偏离有用信号频谱,则无论怎样滤波两者同时放大,结果信噪比没有提高。因此传感器电路一定要精炼简约。能省1只电阻或电容就一定要将它去掉。这一点是许多设计传感器的工程师们容易忽略的问题。已知的情况是,传感器电路随着噪声的问题困扰,电路越修改越复杂,成为怪圈。
[4]
3、功耗问题。传感器通常在后续电路的前端,有可能需要较长的引线连接。当传感器功耗较大时引线的连接将会所有的无谓噪声以及电源噪声引入使得后续电路愈发难以设计。在够用的情况小如何降低功耗也是一个不小的考验。4、元器件的选用和电源回路。元器件的选用一定要够用为好,只要器件指标在需要的范围之内就可以了,余下的就是电路设计问题。电源是传感器电路设计过程一定要遇到的难题,不要追求无法达到的电源指标,而选择一款带有较好的共模抑制比的运放,采用差分放大电路设计可能最普通的开关电源以及器件就能满足你的要求。电源的退偶一定要可靠设计,并且遵循器件手册的要求,宁多勿少。
[5]
智能传感器推动产业升级
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智能传感器作为广泛地系统前端感知器件,既可以助推传统产业的升级,例如,传统工业的升级、传统家电的智能化升级;又可以对创新应用进行推动,比如机器人、VR/AR(虚拟现实/增强现实)、无人机、智慧家庭、智慧医疗和养老等领域。在工业领域,传统企业面临人力成本提高、市场需求下降等问题,传统企业开始从劳动密集型转向自动化、智能化。在整个转型中,智能传感器发挥着至关重要的作用,推动传统工业的转型升级。2015年我国传感器市场规模达1100亿元,预计到2020年将达到2115亿元,年复合增长率达到14%。但是由于国内传感器企业技术水平、生产工艺、规模和盈利能力等方面的差距导致国内传感器市场高度依赖进口。特别是高端传感器方面,由于种类多、跨学科研发技术水平高、开发成本大,企业不愿承担开发风险,造成我国高端传感器基本依靠进口。2015 年,我国中高端传感器进口比例达到80%。智能传感技术是智能制造和物联网的先行技术,作为前端感知工具,具有非常重要的意义。
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参考资料
1.

张福学.传感器电子学及其应用:国防工业出版社,1990年
2.

智能传感器系统
.超星发现.2010[引用日期2017-11-27]
3.

走向智能传感器时代
.超星发现.2015[引用日期2017-11-27]
4.

智能传感器
.电子发烧友网[引用日期2017-11-27]
5.

智能传感器技术综述
.超星发现.2014[引用日期2017-11-27]

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