传感器与智能检测技术-第10章-智能传感器

1、,智能传感器,第10章,传感器与智能检测技术,智能传感器,10,传感器与智能检测技术,智能传感器概述,10.1,智能图像传感器,10.2,智能生物传感器,10.3,模糊传感器,10.4,多传感器数据融合系统,10.5,MEMS传感器,10.6,智能传感器,10,智能传感器已具备了人类的某些智能思维与行为。人类通过眼睛、鼻子、耳朵和皮肤感知获得外部环境多重传感信息，这些传感信息在人类大脑中归纳、推理并积累形成知识与经验；当再次遇到相似外部环境时，人类大脑根据积累的知识、经验对环境进行推理判断，做出相应反应。,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新技术。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，结合长期以来智能测试技术的研究和实际经验而提出来的。传感器智能化的发展有两个方向：一个方向是传感器与微处理器相结合；另一个方向是传感器与人工智能技术相结合。,10.1智能传感器概述 10.1.1 智能传感器的概念,传感器与智能检测技术,智能传感器,10,智能传感器与人类智能相类似，其传感器相当于人类的感知器官，其微处理器相当于人类大脑，可进行信息处理、逻辑思维与推理

2、判断，存储设备存储“知识、经验”与采集的有用数据。,传感器与智能检测技术,智能传感器,10,传感器与智能检测技术,10.1.2 智能传感器的功能,我们通过智能称重传感器来认识智能传感器的功能。智能称重传感器将被测目标的重量转换为电信号，经过模数转换为数字信号后输入单片机，此时测量的目标重量电信号受温度、非线性等因素的影响，并不能较准确地反映目标的真正重量。所以，智能称重传感器可以加入温度传感器测量环境温度，同样通过模数转换为电信号输入单片机。,智能传感器,10,模块化智能传感器是将基本传感器、信号调理电路、带数字总线接口的微处理器相互连接，组合成一整体而构成智能传感器系统。 模块化智能传感器是在现场总线控制系统发展的推动下迅速发展起来的。,传感器与智能检测技术,10.1.3 智能传感器的实现方式,1模块化方式,普通传感器检测的数据经信号调理电路进行放大、模数转换等调理后，送入微处理器进行处理，再由微处理器的数字总线接口挂接到现场数字总线上。,智能传感器,10,集成化的智能传感器采用了微机械加工技术和大规模集成电路工艺技术，以半导体材料硅为基本材料来制作敏感元件，将敏感元件、信号调理电路

3、以及微处理器等集成在一块芯片上构成的。,传感器与智能检测技术,10.1.3 智能传感器的实现方式,2集成化方式,三维多功能单片智能传感器的结构图，该智能传感器将敏感元件、数据传输线、存储器、运算器、电源和驱动装置等集成在一块硅基片上，将平面集成发展成三维集成，实现了多层结构,智能传感器,10,传感器与智能检测技术,10.1.3 智能传感器的实现方式,3混合方式 混合式智能传感器将敏感元件、信号调理电路、微处理器和数字总线接口等部分以不同的组合方式集成在2个或3个芯片上，然后装配在同一壳体中。,智能传感器,10,传感器与智能检测技术,10.1.4 传感器与智能检测技术,科学和生产工艺的发展大大促进了传感器技术的发展，传感器技术、通信技术和计算机技术共同构成了现代信息技术的三大支柱。 智能检测技术不仅是机电体化中不可缺少的技术，也是实现自动控制、自动调节的关键环节。在很大程度上，基于传感器的智能检测技术影响着自动化系统的质量。在个自动化系统中，只有利用传感器的智能检测技术对各方面参数进行检查，才能使整个自动化系统正常的工作。,智能传感器,10,CCD工作过程中的主要问题是信号电荷的产生（将

4、光转换成信号电荷）、存储（存储信号电荷）、传输（转移信号电荷）和检测（将信号电荷转换成电信号）。,传感器与智能检测技术,10.2 智能图像传感器 10.2.1 CCD 图像传感器 1.CCD的工作原理,CCD图像传感器使用一种高感光度的半导体材料制成，能把光线转变成电荷，并将电荷通过模数转换器芯片转换成“0”或“1”数字信号。CCD图像传感器具有光电转换、信息存储、延时和将电信号按顺序传输等功能，并且具有低照度效果好、信噪比高、通透感强、色彩还原能力佳等优点，在科学、教育、医学、商业、工业、军事等领域得到广泛应用。,智能传感器,10,传感器与智能检测技术,1.CCD的工作原理,CCD工作过程的第一步是电荷的产生。 CCD工作过程的第二步是信号电荷的存储收集，是将入射光子激励出的电荷收集起来使其形成信号电荷包的过程。 CCD工作过程的第三步是信号电荷包的传输转移 CCD工作过程的第四步是电荷的检测，是将转移到输出级的电荷转化为电流或者电压的过程。,智能传感器,10,传感器与智能检测技术,2. CCD的分类,按照像素排列方式的不同，CCD又可分为线阵（Linear）与面阵（Area）两大类

5、。,智能传感器,10,实用的线阵CCD图像传感器为双行结构。单、双数光敏元件中的信号电荷分别转移到上、下方的移位寄存器中，然后在控制脉冲的作用下，自左向右移动，在输出端交替合并输出，这样就形成了原来光敏信号电荷的顺序。,传感器与智能检测技术,1）线阵CCD,智能传感器,10,图10-13a所示结构由行扫描电路、垂直输出寄存器、感光区和输出二极管组成。 图10-13b所示结构增加了具有公共水平方向电极的不透光的信号存储区。 图10-13c所示结构是用得最多的一种结构形式。它将图10-13b中感光元件与存储元件相隔排列，即一列感光单元，一列不透光的存储单元交替排列。,传感器与智能检测技术,2）面阵CCD,3.CCD图像传感器的性能指标 1)像素数 2)帧率 3）靶面尺寸 4）感光度 5）信噪比,智能传感器,10,CNOS的主要组成部分是像敏单元阵列和MOS效应管集成电路，而且这两部分是集成在同一硅片上的。像敏单元阵列由光电二极管阵列构成。图10-15所示的像敏单元阵列按X和Y方向排列成方阵，方阵中的每一个像敏单元都有它在X、Y方向上的地址，并可分别由两个方向的地址译码器进行选择，输出信号送

6、A/D转换器进行模数转换变成数字信号输出。,传感器与智能检测技术,10.2.2 CMOS图像传感器 1. CMOS的组成,2. CMOS的技术参数 1）像元尺寸2）灵敏度3）坏点数4）光谱响应,智能传感器,10,CIS的组成部分都集中于外壳内，结构紧凑，体积小，质量轻，其主要部件生产需要采用微制造工艺完成。当CIS工作时，LED光源阵列发出的光线直射到待扫描物体表面（印刷品等），从其表面反射回的光线经微自聚焦棒状透镜阵列聚焦，成像在光电传感器阵列上（一般是MOS 器件），被转化为电荷存储起来。扫描面上不同部位的光强不同，因而不同位置传感器单元（即CIS的像素）接收到的光强不一样。,传感器与智能检测技术,10.2.3 CIS图像传感器,2. CMOS的技术参数 1）像元尺寸2）灵敏度3）坏点数4）光谱响应,智能传感器,10,1967年，SJ乌普迪克等制出了第一个生物传感器葡萄糖传感器。将葡萄糖氧化酶包含在聚丙烯酰胺胶体中加以固化，再将此胶体膜固定在隔膜氧电极的尖端上，便制成了葡萄糖传感器。,传感器与智能检测技术,10.3 智能生物传感器 10.3.1 生物传感器概述,1.葡萄糖传感器,葡

7、萄糖是典型的单糖类，是一切生物的能源。人体血液中都含有一定浓度的葡萄糖。正常人空腹血糖为8001200mg/L，现已研究出对葡萄糖氧化反应起一种特异催化作用的酶葡萄糖氧化酶（GOD)，并研究出用它来测定葡萄糖浓度的葡萄糖传感器,智能传感器,10,传感器与智能检测技术,10.3 智能生物传感器 10.3.1 生物传感器概述,2.酶传感器 3.微生物传感器,微生物的种类是非常多的，菌体中的复合酶、能量再生系统、辅助酶再生系统、微生物的呼吸及新陈代谢为代表的全部生理机能都可以加以利用。因此，用微生物代替酶，有可能获得具有复杂及高功能的生物传感器。,智能传感器,10,传感器与智能检测技术,10.3 智能生物传感器 10.3.1 生物传感器概述,4.免疫传感器 5.半导体生物传感器,免疫传感器是利用抗体对抗原结合功能研制成功的， 半导体生物传感器是由半导体传感器与生物分子功能膜、识别器件所组成。通常用的半导体器件是酶光敏二极管和酶场效应晶体管。,智能传感器,10,生物芯片的模样五花八门，外观五彩斑斓。有的和计算机芯片一样规矩、方正，有的是一排排微米级圆点或一条条的蛇形细槽，还有的是一些不同形状头

8、发粗细的管道和针孔大小的腔体。,进入 21世纪，电子技术和生物技术相结合，诞生了生物芯片。生物芯片由研究DNA分子或蛋白质分子的识别技术开始，已形成独立学科，成为生命科学领域中迅速发展起来的一项高新技术。生物芯片原名称为“核酸微阵列”，是通过微加工技术和微电子技术，在一块 1cm2大小的硅片、玻璃片、凝胶或尼龙膜上，构建成密集排列的生物分子微阵列。,10.3.2 生物芯片,传感器与智能检测技术,智能传感器,10,生物传感器研究中的重要内容之一就是研制能代替生物视觉、嗅觉、味觉、听觉和触觉等感觉器官的生物传感器，即仿生传感器或称以生物系统为模型的智能生物传感器。 智能生物传感器是躯感网的前端，它能搜集到很多人体特征数据。用于躯感网的智能生物传感器一般可分为两种：一种是可以移植到人体之内的智能生物传感器；一种是佩戴在体表的智能生物传感器。,1）智能生物传感器在食品分析中的应用 2）智能生物传感器在环境测量中的应用 3）智能智能生物传感器在发酵中的应用 4）智能生物传感器在医学与健康领域中的应用,10.3.3 智能生物传感器 1.智能生物传感器概述,传感器与智能检测技术,2. 智能生物传感器

9、的应用,智能传感器,10,传感器与智能检测技术,10.4 模糊传感器 10.4.1模糊传感器概述,模糊传感器是在20世纪80 年代末出现的术语，当时有学者提出一种超声模糊传感器，其描述距离测量结果为“远”、“近”等自然语言。传统传感器是数值传感器，它以定量数值来描述被测量的状态。 随着测量应用的不断扩大与深化，传统传感器数值输出形式已不能满足某些应用，例如，对于放进洗衣机清洗的衣服，无需精确描述衣服的数量或重量，而是以“很多”、“多”、“不多”、“很少”来描述，并确定注水量及洗衣粉使用量；大多数人对于天气描述中的气温、湿度、风速、PM2.5 浓度等指标没有清晰的概念，人们更习惯于用“舒适”、“较为舒适”、“不舒适”之类的自然语言描述天气舒适度状况。由于这类以自然语言输出的测量需要不断扩大，模糊传感器应运而生并快速发展起来。,智能传感器,10,传感器与智能检测技术,10.4 模糊传感器 10.4.2 模糊传感器的结构,模糊传感器的逻辑结构如图10-30所示，主要由信号检测与处理单元、数值符号转换 单元、知识库、数据库、模糊概念合成单元和符号语言输出单元组成。,智能传感器,10,多传感器融合是指多个基本传感器空间和时间上的复合设计和应用，常称多传感器复合。多传感器融合能在极短时间内获得大量数据，实现多路传感器的资源共享，提高系统的可靠性和宽容性。 数据融合也称信息融合，是指利用计算机对获得的多个信息源信息，在一定准则下加以自动分析、综合，以完成所需的决策和评估任务而进行的信息处理技术。 数据融合按层次由低到高分为数据层融合、特征层融合和决策层融合3个融合层次。,传感器与智能检测技术,10.5 多传感器数据融合系统 10.5.1多传感器数据融合系统,智能传感器,10,利用多传感器系统检测目标各方面，之后对这些数据进行预处理，得到有用信息，再进行特征提取和融合计算，得到数据融合结果并输出，其中，特征提取和融合计算是关键技术，多传感器数据融合的常用方法基本上可分为随机和人工智能两大类，随机类方法有加权平

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