智能传感器 分类：人工智能常用的传感器及工作原理

日萌社
人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新）

1.1 人工智能概述
1 人工智能应用场景

2 人工智能小案例
案例一：

参考链接：

案例二：

参考链接：

案例三：

查看更多：

3 人工智能发展必备三要素：
数据算法计算力
 CPU,GPU,TPU

计算力之CPU、GPU对比：

CPU主要适合IO密集型的任务

GPU主要适合计算密集型任务

提问：什么类型的程序适合在GPU上运行？
（1）计算密集型的程序。

所谓计算密集型(Compute-intensive)的程序，就是其大部分运行时间花在了寄存器运算上，寄存器的速度和处理器的速度相当，从寄存器读写数据几乎没有延时。可以做一下对比，读内存的延迟大概是几百个时钟周期；读硬盘的速度就不说了，即便是SSD, 也实在是太慢了。　　

（2）易于并行的程序。

GPU其实是一种SIMD(Single Instruction Multiple Data)架构， 他有成百上千个核，每一个核在同一时间最好能做同样的事情。

CPU和GPU的区别：

Google TPU 介绍：

4 人工智能、机器学习和深度学习

人工智能和机器学习，深度学习的关系
 机器学习是人工智能的一个实现途径深度学习是机器学习的一个方法发展而来
4 小结
人工智能应用场景【了解】
 网络安全、电子商务、计算模拟、社交网络 … ...人工智能必备三要素【知道】
 数据、算法、计算力人工智能和机器学习，深度学习的关系【知道】
 机器学习是人工智能的一个实现途径深度学习是机器学习的一个方法发展而来
1.2 人工智能发展历程
1 人工智能的起源
1.1 图灵测试
测试者与被测试者（一个人和一台机器）隔开的情况下，通过一些装置（如键盘）向被测试者随意提问。

多次测试（一般为5min之内），如果有超过30%的测试者不能确定被测试者是人还是机器，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能。

1.2 达特茅斯会议
1956年8月，在美国汉诺斯小镇宁静的达特茅斯学院中，

? 约翰·麦卡锡（John McCarthy）

? 马文·闵斯基（Marvin Minsky，人工智能与认知学专家）

? 克劳德·香农（Claude Shannon，信息论的创始人）

? 艾伦·纽厄尔（Allen Newell，计算机科学家）

? 赫伯特·西蒙（Herbert Simon，诺贝尔经济学奖得主）等科学家正聚在一起，讨论着一个完全不食人间烟火的主题：

用机器来模仿人类学习以及其他方面的智能。

会议足足开了两个月的时间，虽然大家没有达成普遍的共识，但是却为会议讨论的内容起了一个名字：

人工智能

因此，1956年也就成为了人工智能元年。

2 发展历程
人工智能充满未知的探索道路曲折起伏。如何描述人工智能自1956年以来60余年的发展历程，学术界可谓仁者见仁、智者见智。我们将人工智能的发展历程划分为以下6个阶段：

第一是起步发展期：1956年—20世纪60年代初。

人工智能概念提出后，相继取得了一批令人瞩目的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序等，掀起人工智能发展的第一个高潮。

第二是反思发展期：20世纪60年代—70年代初。

人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们对人工智能的期望，人们开始尝试更具挑战性的任务，并提出了一些不切实际的研发目标。然而，接二连三的失败和预期目标的落空（例如，无法用机器证明两个连续函数之和还是连续函数、机器翻译闹出笑话等），使人工智能的发展走入低谷。

第三是应用发展期：20世纪70年代初—80年代中。

20世纪70年代出现的专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题，实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功，推动人工智能走入应用发展的新高潮。

第四是低迷发展期：20世纪80年代中—90年代中。

随着人工智能的应用规模不断扩大，专家系统存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来。

第五是稳步发展期：20世纪90年代中—2010年。

由于网络技术特别是互联网技术的发展，加速了人工智能的创新研究，促使人工智能技术进一步走向实用化。1997年国际商业机器公司（简称IBM）深蓝超级计算机战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，2008年IBM提出“智慧地球”的概念。以上都是这一时期的标志性事件。

第六是蓬勃发展期：2011年至今。

随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”，诸如图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术突破，迎来爆发式增长的新高潮。

3 小结
人工智能的起源【了解】
 图灵测试达特茅斯会议人工智能的发展经历了六个阶段【了解】
 起步发展期反思发展期应用发展期低迷发展期稳步发展期蓬勃发展期
1.3 人工智能主要分支
1 主要分支介绍
通讯、感知与行动是现代人工智能的三个关键能力，在这里我们将根据这些能力/应用对这三个技术领域进行介绍：

计算机视觉(CV)、自然语言处理(NLP)
 在 NLP 领域中，将覆盖文本挖掘/分类、机器翻译和语音识别。机器人
1.1 分支一：计算机视觉
计算机视觉(CV)是指机器感知环境的能力。这一技术类别中的经典任务有图像形成、图像处理、图像提取和图像的三维推理。物体检测和人脸识别是其比较成功的研究领域。

当前阶段：

计算机视觉现已有很多应用，这表明了这类技术的成就，也让我们将其归入到应用阶段。随着深度学习的发展，机器甚至能在特定的案例中实现超越人类的表现。但是，这项技术离社会影响阶段还有一定距离，那要等到机器能在所有场景中都达到人类的同等水平才行(感知其环境的所有相关方面)。

发展历史：

1.2 分支二：语音识别
语音识别是指识别语音(说出的语言)并将其转换成对应文本的技术。相反的任务(文本转语音/TTS)也是这一领域内一个类似的研究主题。

当前阶段：

语音识别已经处于应用阶段很长时间了。最近几年，随着大数据和深度学习技术的发展，语音识别进展颇丰，现在已经非常接近社会影响阶段了。

语音识别领域仍然面临着声纹识别和「鸡尾酒会效应」等一些特殊情况的难题。

现代语音识别系统严重依赖于云，在离线时可能就无法取得理想的工作效果。

发展历史：

百度语音识别：

距离小于1米，中文字准率97%+支持耳语、长语音、中英文混合及方言

1.3 分支三：文本挖掘/分类
这里的文本挖掘主要是指文本分类，该技术可用于理解、组织和分类结构化或非结构化文本文档。其涵盖的主要任务有句法分析、情绪分析和垃圾信息检测。

当前阶段：

我们将这项技术归类到应用阶段，因为现在有很多应用都已经集成了基于文本挖掘的情绪分析或垃圾信息检测技术。文本挖掘技术也在智能投顾的开发中有所应用，并且提升了用户体验。

文本挖掘和分类领域的一个瓶颈出现在歧义和有偏差的数据上。

发展历史：

1.4 分支四：机器翻译
机器翻译(MT)是利用机器的力量自动将一种自然语言(源语言)的文本翻译成另一种语言(目标语言)。

当前阶段：

机器翻译是一个见证了大量发展历程的应用领域。该领域最近由于神经机器翻译而取得了非常显著的进展，但仍然没有全面达到专业译者的水平；但是，我们相信在大数据、云计算和深度学习技术的帮助下，机器翻译很快就将进入社会影响阶段。

在某些情况下，俚语和行话等内容的翻译会比较困难(受限词表问题)。

专业领域的机器翻译(比如医疗领域)表现通常不好。

发展历史：

1.5 分支五：机器人
机器人学(Robotics)研究的是机器人的设计、制造、运作和应用，以及控制它们的计算机系统、传感反馈和信息处理。

机器人可以分成两大类:固定机器人和移动机器人。固定机器人通常被用于工业生产(比如用于装配线)。常见的移动机器人应用有货运机器人、空中机器人和自动载具。机器人需要不同部件和系统的协作才能实现最优的作业。其中在硬件上包含传感器、反应器和控制器；另外还有能够实现感知能力的软件，比如定位、地图测绘和目标识别。

当前阶段：

自上世纪「Robot」一词诞生以来，人们已经为工业制造业设计了很多机器人。工业机器人是增长最快的应用领域，它们在 20 世纪 80 年代将这一领域带入了应用阶段。在安川电机、Fanuc、ABB、库卡等公司的努力下，我们认为进入 21 世纪之后，机器人领域就已经进入了社会影响阶段，此时各种工业机器人已经主宰了装配生产线。此外，软体机器人在很多领域也有广泛的应用，比如在医疗行业协助手术或在金融行业自动执行承销过程。

但是，法律法规和「机器人威胁论」可能会妨碍机器人领域的发展。还有设计和制造机器人需要相对较高的投资。

发展历史：

总的来说，人工智能领域的研究前沿正逐渐从搜索、知识和推理领域转向机器学习、深度学习、计算机视觉和机器人领域。

大多数早期技术至少已经处于应用阶段了，而且其中一些已经显现出了社会影响力。一些新开发的技术可能仍处于工程甚至研究阶段，但是我们可以看到不同阶段之间转移的速度变得越来越快。

2 小结
人工智能主要分支【了解】
 计算机视觉语音识别文本挖掘/分类机器翻译机器人
1.4 机器学习工作流程
1 什么是机器学习
机器学习是从数据中自动分析获得模型，并利用模型对未知数据进行预测。

2 机器学习工作流程

机器学习工作流程总结
 1.获取数据2.数据基本处理3.特征工程4.机器学习(模型训练)5.模型评估
结果达到要求，上线服务没有达到要求，重新上面步骤
2.1 获取到的数据集介绍

数据简介

在数据集中一般：

一行数据我们称为一个样本一列数据我们成为一个特征有些数据有目标值（标签值），有些数据没有目标值（如上表中，电影类型就是这个数据集的目标值）
数据类型构成：

数据类型一：特征值+目标值（目标值是连续的和离散的）数据类型二：只有特征值，没有目标值
数据分割：

机器学习一般的数据集会划分为两个部分：
训练数据：用于训练，构建模型测试数据：在模型检验时使用，用于评估模型是否有效划分比例：
训练集：70% 80% 75%测试集：30% 20% 25%
2.2 数据基本处理
? 即对数据进行缺失值、去除异常值等处理

2.3 特征工程
2.3.1什么是特征工程

特征工程是使用专业背景知识和技巧处理数据，使得特征能在机器学习算法上发挥更好的作用的过程。

意义：会直接影响机器学习的效果
2.3.2 为什么需要特征工程(Feature Engineering)

机器学习领域的大神Andrew Ng(吴恩达)老师说“Coming up with features is difficult, time-consuming, requires expert knowledge. “Applied machine learning” is basically feature engineering. ”

注：业界广泛流传：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。

2.3.3 特征工程包含内容

特征提取特征预处理特征降维
2.3.4 各概念具体解释

特征提取

将任意数据（如文本或图像）转换为可用于机器学习的数字特征

2.4 机器学习
选择合适的算法对模型进行训练（具体内容见1.5）

2.5 模型评估
对训练好的模型进行评估（具体内容见1.6）

3 小结
机器学习定义【掌握】
 机器学习是从数据中自动分析获得模型，并利用模型对未知数据进行预测机器学习工作流程总结【掌握】
 1.获取数据2.数据基本处理3.特征工程4.机器学习(模型训练)5.模型评估
结果达到要求，上线服务没有达到要求，重新上面步骤获取到的数据集介绍【掌握】
 数据集中一行数据一般称为一个样本，一列数据一般称为一个特征。数据集的构成：
由特征值+目标值（部分数据集没有）构成为了模型的训练和测试，把数据集分为：
训练数据（70%-80%）和测试数据（20%-30%）特征工程包含内容【了解】
 特征提取特征预处理特征降维
完整机器学习项目的流程（拓展阅读）
1?抽象成数学问题

明确问题是进行机器学习的第一步。机器学习的训练过程通常都是一件非常耗时的事情，胡乱尝试时间成本是非常高的。

这里的抽象成数学问题，指的明确我们可以获得什么样的数据，抽象出的问题，是一个分类还是回归或者是聚类的问题。

2?获取数据

数据决定了机器学习结果的上限，而算法只是尽可能逼近这个上限。

数据要有代表性，否则必然会过拟合。

而且对于分类问题，数据偏斜不能过于严重，不同类别的数据数量不要有数量级的差距。

而且还要对数据的量级有一个评估，多少个样本，多少个特征，可以估算出其对内存的消耗程度，判断训练过程中内存是否能够放得下。如果放不下就得考虑改进算法或者使用一些降维的技巧了。如果数据量实在太大，那就要考虑分布式了。

3?特征预处理与特征选择

良好的数据要能够提取出良好的特征才能真正发挥作用。

特征预处理、数据清洗是很关键的步骤，往往能够使得算法的效果和性能得到显著提高。归一化、离散化、因子化、缺失值处理、去除共线性等，数据挖掘过程中很多时间就花在它们上面。这些工作简单可复制，收益稳定可预期，是机器学习的基础必备步骤。

筛选出显著特征、摒弃非显著特征，需要机器学习工程师反复理解业务。这对很多结果有决定性的影响。特征选择好了，非常简单的算法也能得出良好、稳定的结果。这需要运用特征有效性分析的相关技术，如相关系数、卡方检验、平均互信息、条件熵、后验概率、逻辑回归权重等方法。

4?训练模型与调优

直到这一步才用到我们上面说的算法进行训练。现在很多算法都能够封装成黑盒供人使用。但是真正考验水平的是调整这些算法的（超）参数，使得结果变得更加优良。这需要我们对算法的原理有深入的理解。理解越深入，就越能发现问题的症结，提出良好的调优方案。

5?模型诊断

如何确定模型调优的方向与思路呢？这就需要对模型进行诊断的技术。

过拟合、欠拟合 判断是模型诊断中至关重要的一步。常见的方法如交叉验证，绘制学习曲线等。过拟合的基本调优思路是增加数据量，降低模型复杂度。欠拟合的基本调优思路是提高特征数量和质量，增加模型复杂度。

误差分析 也是机器学习至关重要的步骤。通过观察误差样本全面分析产生误差的原因:是参数的问题还是算法选择的问题，是特征的问题还是数据本身的问题……

诊断后的模型需要进行调优，调优后的新模型需要重新进行诊断，这是一个反复迭代不断逼近的过程，需要不断地尝试， 进而达到最优状态。

6?模型融合

一般来说，模型融合后都能使得效果有一定提升。而且效果很好。

工程上，主要提升算法准确度的方法是分别在模型的前端（特征清洗和预处理，不同的采样模式）与后端（模型融合）上下功夫。因为他们比较标准可复制，效果比较稳定。而直接调参的工作不会很多，毕竟大量数据训练起来太慢了，而且效果难以保证。

7?上线运行

这一部分内容主要跟工程实现的相关性比较大。工程上是结果导向，模型在线上运行的效果直接决定模型的成败。 不单纯包括其准确程度、误差等情况，还包括其运行的速度(时间复杂度)、资源消耗程度（空间复杂度）、稳定性是否可接受。

这些工作流程主要是工程实践上总结出的一些经验。并不是每个项目都包含完整的一个流程。这里的部分只是一个指导性的说明，只有大家自己多实践，多积累项目经验，才会有自己更深刻的认识。

1.5 机器学习算法分类
根据数据集组成不同，可以把机器学习算法分为：

监督学习

无监督学习
半监督学习强化学习
1 监督学习

定义：

输入数据是由输入特征值和目标值所组成。
函数的输出可以是一个连续的值(称为回归），或是输出是有限个离散值（称作分类）。
1.1 回归问题
例如：预测房价，根据样本集拟合出一条连续曲线。

1.2 分类问题
例如：根据肿瘤特征判断良性还是恶性，得到的是结果是“良性”或者“恶性”，是离散的。

2 无监督学习

定义：

输入数据是由输入特征值组成，没有目标值

输入数据没有被标记，也没有确定的结果。样本数据类别未知；需要根据样本间的相似性对样本集进行类别划分。
举例：

3 半监督学习
定义：
 训练集同时包含有标记样本数据和未标记样本数据。
举例：

监督学习训练方式：

4 强化学习
定义：
 实质是make decisions 问题，即自动进行决策，并且可以做连续决策。
举例：

小孩想要走路，但在这之前，他需要先站起来，站起来之后还要保持平衡，接下来还要先迈出一条腿，是左腿还是右腿，迈出一步后还要迈出下一步。

小孩就是?agent，他试图通过采取行动（即行走）来操纵环境（行走的表面），并且从一个状态转变到另一个状态（即他走的每一步），当他完成任务的子任务（即走了几步）时，孩子得到奖励（给巧克力吃），并且当他不能走路时，就不会给巧克力。

主要包含五个元素：agent, action, reward, environment, observation；

强化学习的目标就是获得最多的累计奖励。

监督学习和强化学习的对比

拓展阅读：Alphago进化史 漫画告诉你Zero为什么这么牛：

独立同分布IID(independent and identically distributed)
1.独立同分布(i.i.d.)
在概率统计理论中，如果变量序列或者其他随机变量有相同的概率分布，并且互相独立，那么这些随机变量是独立同分布。

在西瓜书中解释是：输入空间中的所有样本服从一个隐含未知的分布，训练数据所有样本都是独立地从这个分布上采样而得。

2.简单解释 — 独立、同分布、独立同分布
（1）独立：每次抽样之间没有关系，不会相互影响

举例：给一个骰子，每次抛骰子抛到几就是几，这是独立；如果我要抛骰子两次之和大于8，那么第一次和第二次抛就不独立，因为第二次抛的结果和第一次相关。

（2）同分布：每次抽样，样本服从同一个分布

举例：给一个骰子，每次抛骰子得到任意点数的概率都是六分之一，这个就是同分布

（3）独立同分布：i.i.d.，每次抽样之间独立而且同分布

3.机器学习领域的重要假设
IID独立同分布即假设训练数据和测试数据是满足相同分布的，它是通过训练数据获得的模型能够在测试集获得好的效果的一个基本保障。

4.目前发展
机器学习并不总要求独立同分布，在不少问题中要求样本数据采样自同一个分布是因为希望用训练数据集得到的模型可以合理的用于测试数据集，使用独立同分布假设能够解释得通。

目前一些机器学习内容已经不再囿于独立同分布假设下，一些问题会假设样本没有同分布。

1.6 模型评估
模型评估是模型开发过程不可或缺的一部分。它有助于发现表达数据的最佳模型和所选模型将来工作的性能如何。

按照数据集的目标值不同，可以把模型评估分为分类模型评估和回归模型评估。

1 分类模型评估

准确率

预测正确的数占样本总数的比例。
其他评价指标：精确率、召回率、F1-score、AUC指标等

2 回归模型评估

均方根误差（Root Mean Squared Error，RMSE）

RMSE是一个衡量回归模型误差率的常用公式。 不过，它仅能比较误差是相同单位的模型。

举例：

那么使用均方根误差求解得：

其他评价指标：相对平方误差（Relative Squared Error，RSE）、平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE)、相对绝对误差（Relative Absolute Error，RAE)

3 拟合
模型评估用于评价训练好的的模型的表现效果，其表现效果大致可以分为两类：过拟合、欠拟合。

在训练过程中，你可能会遇到如下问题：

训练数据训练的很好啊，误差也不大，为什么在测试集上面有问题呢？

当算法在某个数据集当中出现这种情况，可能就出现了拟合问题。

3.1 欠拟合

因为机器学习到的天鹅特征太少了，导致区分标准太粗糙，不能准确识别出天鹅。

欠拟合（under-fitting）：模型学习的太过粗糙，连训练集中的样本数据特征关系都没有学出来。

3.2 过拟合

机器已经基本能区别天鹅和其他动物了。然后，很不巧已有的天鹅图片全是白天鹅的，于是机器经过学习后，会认为天鹅的羽毛都是白的，以后看到羽毛是黑的天鹅就会认为那不是天鹅。

过拟合（over-fitting）：所建的机器学习模型或者是深度学习模型在训练样本中表现得过于优越，导致在测试数据集中表现不佳。

上问题解答：
 训练数据训练的很好啊，误差也不大，为什么在测试集上面有问题呢？
4 小结
分类模型评估【了解】
 准确率回归模型评估【了解】
 RMSE -- 均方根误差拟合【知道】
 举例 -- 判断是否是人欠拟合
学习到的东西太少模型学习的太过粗糙过拟合
学习到的东西太多学习到的特征多，不好泛化
1.8 深度学习简介
1 深度学习 —— 神经网络简介
深度学习（Deep Learning）（也称为深度结构学习【Deep Structured Learning】、层次学习【Hierarchical Learning】或者是深度机器学习【Deep Machine Learning】）是一类算法集合，是机器学习的一个分支。

深度学习方法近年来，在会话识别、图像识别和对象侦测等领域表现出了惊人的准确性。

但是，“深度学习”这个词语很古老，它在1986年由Dechter在机器学习领域提出，然后在2000年有Aizenberg等人引入到人工神经网络中。而现在，由于Alex Krizhevsky在2012年使用卷积网络结构赢得了ImageNet比赛之后受到大家的瞩目。

卷积网络之父：Yann LeCun

深度学习演示

链接:

2 深度学习各层负责内容
神经网络各层负责内容：

1层：负责识别颜色及简单纹理

2层：一些神经元可以识别更加细化的纹理，布纹，刻纹，叶纹等

3层：一些神经元负责感受黑夜里的黄色烛光，高光，萤火，鸡蛋黄色等。

4层：一些神经元识别萌狗的脸，宠物形貌，圆柱体事物，七星瓢虫等的存在。

5层：一些神经元负责识别花，黑眼圈动物，鸟，键盘，原型屋顶等。

4 小结
深度学习的发展源头--神经网络【了解】多层神经网络，在最初几层是识别简单内容，后面几层是识别一些复杂内容。【了解】

智能传感器 分类：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
编辑
语音
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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语音
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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语音
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
编辑
语音
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
编辑
语音
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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智能传感器有什么不一样
随着测控系统自动化、智能化的发展，传统的传感器已经不能满足一定的数据处理能力以及自检、自校、自补偿的功能，智能传感器和多功能传感器的研发和应用已经走向市场。智能传感器的结构及特点传感器像人的五官一样，是获取信息的重要工具。它在工业生产、国防建设和科学技术领域发挥着巨大的作用...
2019-04-190
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]

智能传感器 分类：智能传感器的分类及通信接口

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智能传感器 分类：智能传感器类型功能及应用

智能传感器类型
所谓智能传感器就是由传感器和微处理器 (或微计算机) 及相关的电路组成的传感器。传感器将被测量转换成相应的电信号， 然后送到信号调理电路中进行滤波、放大、模一数转换后， 送到微计算机中。计算机是智能传感器的核心， 它不仅可以对传感器测量的数据进行计算、存储、处理， 还可以通过反馈回路对传感器进行调节。由于计算机充分发挥了各种软件的功能， 可以完成硬件难以完成的任务， 从而降低了传感器的制造难度， 提高了传感器的性能， 降低了成本。智能传感器大体上可以分三种类型， 即具有判断能力的传感器； 具有学习能力的传感器；具有创造能力的传感器。
沧正称重传感器CAZF-W130
智能传感器的功能
1、自校准功能。操作者输入零值或某一标准量值后, 自校准软件可以自动地对传感器进行在线校准。
2、自补偿功能。可以通过软件对传感器的非线性、温漂、时漂、响应时间等进行自动补偿。
3、数值处理功能。根据内部的程序自动处理数据, 例如进行统计处理, 剔除异常数值等。
4、自诊断功能。接通电源后, 可以对传感器自检各部分是否正常。在内部出现操作问题时, 能够立即通知系统通过输出信号表明传感器发生故障, 并可诊断发生故障的部件。位移传感器
5、双向通信功能。智能传感器的微处理器与传感器之间构成闭环, 微处理器不但接收、处理传感器的数据, 还可以将信息反馈至传感器, 对测量过程进行调节和控制, 它可以采用一种可懂且可接受的方式与系统接口。
6 、数字量输出功能。智能传感器输出数字信号, 可以很方便地与计算机或接口总线相连。此外, 新兴的智能传感器技术还包括遥控设定、可编程序以及防止非法侵袭等特征, 在性能上更加完整和先进。
7 、信息存储和记忆功能。
智能传感器的应用
近年来， 智能传感器已经广泛应用在航天、航空、国防、科技和工农业生产等各个领域中， 特别是随着高科技的发展， 智能传感器倍受青睬， 例如它在智能机器人的领域中有着广阔的应用前景。智能传感器如同人的五官， 可以使机器人具有各种感知功能。已经实用化的智能传感器有很多种类。例如智能检测传感器、智能流量传感器、智能位置传感器、智能压力传感器、智能加速度传感器等。