传感器的智能化

传感器的智能化

传感器的智能化是当前传感器技术发展的重要方向之一，指传感器与微处理器（μP）、数据挖掘、深度学习、模糊理论、知识集成等技术结合，使传感器兼有检测、变换、逻辑判断、数据处理、功能计算、故障自诊断以及“思维”等人工智能功能。

智能化表现

• 自主校零、自主标定、自校正：安装使用过程中的自动校准功能
• 自动补偿：应对各类环境干扰及变化的补偿功能
• 本地逻辑功能：工作状态下的数据采集及自主分析、数据处理及执行干预
• 决策处理功能：数据采集后的上传及系统指令的决策处理
• 自学习功能：面向无人值守应用环境和大数据分析的自学习能力

典型案例

• 霍尼韦尔 ST-3000 型智能传感器：采用半导体工艺在同一芯片上制作了CPU和静压、差压、温度等敏感元件
• 腾讯人工智能显微镜（2018）：应用于病例分析，可助力医生实现自动识别、检测、定量计算和生成报告
• 维也纳大学自带神经网络的图像传感器（2020）：登上《Nature》杂志，40ns完成图像分类，速度提升几十万倍

作用与影响

智能化传感器具有提高测量精度、增加功能和提高自动化程度三方面的作用。传感器由单一功能、单一检测对象向多功能和多变量检测发展，由被动进行信号转换向主动控制传感器特性和主动进行信息处理发展，由孤立的元器件向系统化、网络化方向发展。

与人工智能的关系

传感器技术是感知智能-计算智能-认知智能|感知智能的核心内容，传感器的智能化支撑人工智能由感知智能向认知智能演进。