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我国传感器和检测仪表的发展趋势
点击次数：741 发布时间：2012-10-12
我国传感器和检测仪表的发展趋势
近年来，传感器正处于传统型向新型传感器转型的发展阶段。新型传感器的特点是微型化、数字化、智能化、多功能化、系统化、网络化，它不仅促进了传统产业的改造，而且可导致建立新型工业，是21世纪新的经济增长点。微型化是建立在微电子机械系统（MEMS）技术基础上的，目前已成功应用在硅器件上形成硅压力传感器（如上述EJX变送器）。微电子机械加工技术，包括体微机械加工技术、表面微机械加工技术、LIGA技术（X光深层光刻、微电铸和微复制技术）、激光微加工技术和微型封装技术等。MEMS的发展，把传感器的微型化、智能化、多功能化和可靠性水平提高到了新的高度。传感器的检测仪表，在微电子技术基础上，内置微处理器，或把微传感器和微处理器及相关集成电路（运算放大器、A/D或D/A、存贮器、网络通讯接口电路）等封装在一起完成了数字化、智能化、网络化、系统化。（注：MEMS技术还完成了微电动机或执行器等产品，将另作文介绍）网络化方面，目前主要是指采用多种现场总线和以太网（互联网），这要按各行业的特点，选择其中的一种或多种，近年内zui流行的有FF、Profibus、CAN、Lonworks、AS-Interbus、TCP/IP等。
除MEMS外，新型传感器的发展还有赖于新型敏感材料、敏感元件和纳米技术，如新一代光纤传感器、超导传感器、焦平面陈列红外探测器、生物传感器、纳米传感器、新型量子传感器、微型陀螺、网络化传感器、智能传感器、模糊传感器、多功能传感器等。
多传感器数据融合技术正在形成热点，它形成于20世纪80年代，它不同于一般信号处理，也不同于单个或多个传感器的监测和测量，而是对基于多个传感器测量结果基础上的更高层次的综合决策过程。有鉴于传感器技术的微型化、智能化程度提高，在信息获取基础上，多种功能进一步集成以致于融合，这是必然的趋势，多传感器数据融合技术也促进了传感器技术的发展。多传感器数据融合的定义概括：把分布在不同位置的多个同类或不同类传感器所提供的局部数据资源加以综合，采用计算机技术对其进行分析，消除多传感器信息之间可能存在的冗余和矛盾，加以互补，降低其不确实性，获得被测对象的一致性解释与描述，从而提高系统决策、规划、反应的快速性和正确性，使系统获得更充分的信息。其信息融合在不同信息层次上出现，包括数据层（像素层）融合、特征层融合、决策层（证据层）融合。由于它比单一传感器信息有如下优点，即容错性、互补性、实时性、经济性，所以逐步得到推广应用。应用领域除军事外，已适用于自动化技术、机器人、海洋监视、地震观测、建筑、空中交通管制、医学诊断、遥感技术等方面。
近年来，传感器正处于传统型向新型传感器转型的发展阶段。新型传感器的特点是微型化、数字化、智能化、多功能化、系统化、网络化，它不仅促进了传统产业的改造，而且可导致建立新型工业，是21世纪新的经济增长点。微型化是建立在微电子机械系统（MEMS）技术基础上的，目前已成功应用在硅器件上形成硅压力传感器（如上述EJX变送器）。微电子机械加工技术，包括体微机械加工技术、表面微机械加工技术、LIGA技术（X光深层光刻、微电铸和微复制技术）、激光微加工技术和微型封装技术等。MEMS的发展，把传感器的微型化、智能化、多功能化和可靠性水平提高到了新的高度。传感器的检测仪表，在微电子技术基础上，内置微处理器，或把微传感器和微处理器及相关集成电路（运算放大器、A/D或D/A、存贮器、网络通讯接口电路）等封装在一起完成了数字化、智能化、网络化、系统化。（注：MEMS技术还完成了微电动机或执行器等产品，将另作文介绍）网络化方面，目前主要是指采用多种现场总线和以太网（互联网），这要按各行业的特点，选择其中的一种或多种，近年内zui流行的有FF、Profibus、CAN、Lonworks、AS-Interbus、TCP/IP等。
除MEMS外，新型传感器的发展还有赖于新型敏感材料、敏感元件和纳米技术，如新一代光纤传感器、超导传感器、焦平面陈列红外探测器、生物传感器、纳米传感器、新型量子传感器、微型陀螺、网络化传感器、智能传感器、模糊传感器、多功能传感器等。
多传感器数据融合技术正在形成热点，它形成于20世纪80年代，它不同于一般信号处理，也不同于单个或多个传感器的监测和测量，而是对基于多个传感器测量结果基础上的更高层次的综合决策过程。有鉴于传感器技术的微型化、智能化程度提高，在信息获取基础上，多种功能进一步集成以致于融合，这是必然的趋势，多传感器数据融合技术也促进了传感器技术的发展。多传感器数据融合的定义概括：把分布在不同位置的多个同类或不同类传感器所提供的局部数据资源加以综合，采用计算机技术对其进行分析，消除多传感器信息之间可能存在的冗余和矛盾，加以互补，降低其不确实性，获得被测对象的一致性解释与描述，从而提高系统决策、规划、反应的快速性和正确性，使系统获得更充分的信息。其信息融合在不同信息层次上出现，包括数据层（像素层）融合、特征层融合、决策层（证据层）融合。由于它比单一传感器信息有如下优点，即容错性、互补性、实时性、经济性，所以逐步得到推广应用。应用领域除军事外，已适用于自动化技术、机器人、海洋监视、地震观测、建筑、空中交通管制、医学诊断、遥感技术等方面。