傳感器 大數據：傳感器與大數據處理

媒體處理

阿里云媒體處理（ApsaraVideo Media Processing，原MTS）是一種多媒體數據處理服務。它以經濟、彈性和高可擴展的轉換方法，將多媒體數據轉碼成適合在全平臺播放的格式。并基于海量數據深度學習，對媒體的內容、文字、語音、場景多模態分析...

圖數據庫 GDB

圖數據庫（Graph Database，簡稱GDB）是一種支持Property Graph圖模型、用于處理高度連接數據查詢與存儲的實時、可靠的在線數據庫服務。它支持Apache TinkerPop Gremlin查詢語言，可以幫您快速構建基于高度連接的數據集的應用程序。

DataHub

阿里云流式數據服務DataHub是流式數據（Streaming Data）的處理平臺，提供對流式數據的發布(Publish)，訂閱(Subscribe)和分發功能，讓您可以輕松構建基于流式數據的分析和應用。

名詞解釋

名詞 描述 Table 代表一系列同類時序數據的集合，例如為空氣質量傳感器建立一個表，存儲所有傳感器的監測數據。Tag 描述數據源的特征，通常不隨時間變化，例如傳感器設備，包含設備（Deviceld）、設備所在的地域（Region）等Tag信息，數據...

概述

孿生體架構 孿生節點溫度傳感器1、溫度傳感器2、溫度傳感器3、溫度傳感器4，對應辦公區內4個溫度傳感器設備。為以上孿生節點配置物模型屬性溫度，實時獲取溫度傳感器設備上報的溫度數據。孿生節點辦公區1、辦公區2中配置物模型屬性平均溫度...

分析透視之SQL分析決策直達設備

數據資產頁面，查看空調設備和商場溫度傳感器設備的數據表。您可直接輸入產品名稱關鍵字，模糊搜索到相關數據表。在商場溫度傳感器和空調的數據概覽頁面中復制$product_key的值，并查看設備屬性標識符，以備后續SQL語句中使用。創建數據...

InfluxDB介紹

時序數據庫 InfluxDB?版是一款專門處理高寫入和查詢負載的時序數據庫，用于存儲大規模的時序數據并進行實時分析，包括來自DevOps監控、應用指標和IoT傳感器上的數據。主要特點InfluxDB?是您處理時序數據的一個絕佳選擇，目前有以下特點：...

圖撲案例

業務要求與挑戰 5G、云計算、邊緣計算等智能、互聯技術的快速發展，推動了工業物聯網IIoT場景下各種軟件、硬件傳感器數量激增，與之對映的采集數據量和數據類型快速增長，導致數據存儲、檢索難度更大。現有解決方案中，通常依賴自建單...

本地過程控制

對于自動化領域來說，近端邊緣層可以對傳感器數據進行處理或糾正，對傳感器的故障進行預判斷、預處理，完成對現場的控制和故障診斷，同時將經過修正的數據實時上傳到云端進行計算，完成一個立體分層式的數據處理過程。本文中以LightSensor...

IoT解決方案之多維度傳感器數據分析

本文通過案例為您介紹如何使用實時計算完成多維度傳感器數據分析。背景說明 在經濟全球化的浪潮中，工業制造商面臨的競爭日趨激烈。汽車、航空、高新技術、食品與飲料、紡織和制藥行業生產商需要進行創新，但更換現有基礎設施是一項艱巨的...

概述

管理數據資產：根據溫濕度傳感器上報的溫度數據，計算出當天的最高溫度、最低溫度和平均溫度。配置數據可視化：根據設備采集的原始指標數據和衍生指標數據，進行圖表分析并生成分析報表。說明 物聯網數據分析采用T+1日方式計算存儲備份的...

應用場景

在物聯網平臺接入傳感器設備，采集人體及周邊環境參數的信息，通過數據分析處理數據后，反饋給用戶。工業流水線設備監控使用各種傳感器設備和通信網絡，實時監控工業流水線上的設備運行情況，通過數據分析功能對溫度、液位、壓力等數據進行...

產品概述

DataHub服務可以對各種移動設備，應用軟件，網站服務，傳感器等產生的大量流式數據進行持續不斷的采集，存儲和處理。用戶可以編寫應用程序或者使用流計算引擎來處理寫入到DataHub的流式數據比如實時web訪問日志、應用日志、各種事件等，并...

概述

硬件準備 產品 硬件 樹莓派 Raspberry Pi 4主板 大于8 GB的TF存儲卡與讀卡器 USB TypeC數據線及充電器 micro HDMI轉HDMI連接線 USB鼠標+鍵盤 HDMI電腦顯示器（或HDMI電視機）DHT11溫濕度傳感器 DHT11傳感器 面包板 公母接頭杜邦線 10 KΩ...

配置數據可視化

在右側數據來源列表上方的產品下拉框中，輸入產品名稱溫濕度傳感器，在下拉列表中，單擊目標實例下的產品名稱。在數據來源列表中，您可查看已有設備數據。單擊設備TH_sensor右側操作欄的查看，在數據集詳情頁面，在指標類型后的下拉框，...

名詞解釋

時序數據元素說明 元素 描述 表名（Table）代表一系列同類時序數據的集合，例如為空氣質量傳感器建立一個Table，存儲所有傳感器的監測數據。標簽（Tag）Tag描述數據源的特征，通常不隨時間變化，例如傳感器設備，包含設備DeviceId、設備...

數據處理

本文檔介紹在藍圖編輯器中，配置數據處理類節點的方法。數據處理類節點包括并行數據處理節點、串行數據處理節點、序列執行節點和WebSocket節點。并行數據處理節點 并行數據處理節點，是使用并行方式來處理多個事件，各事件之間互不影響。...

為產品定義物模型

產品名稱 功能名稱 標識符 數據類型 取值范圍 步長 單位 讀寫i類型 溫濕度傳感器 溫度 Temperature float（單精度浮點型）-50~50 0.01 攝氏度/℃ 讀寫 溫濕度傳感器 濕度 Humidity int（整數型）0~100 1 百分比/讀寫 單擊頁面右下角的發布...

應用場景

訪問頻度極高業務如社交網絡、電子商務、游戲、廣告等。...實現對大數據的分布式分析處理，適用于商業分析、挖掘等大數據處理場景。通過數據集成服務可自助實現數據在云數據庫 Memcache 版與 MaxCompute 間的同步，簡化數據操作流程。

HaaS EDU場景式應用整體介紹

本案例中包含以下主要知識點：I2C通信原理SI7006數字溫濕度傳感器OLED繪圖 通過本案例的學習，能完整的學習到AliOS Things中I2C通信、傳感器數據讀取OLED繪圖顯示等等操作。同時，還能擴展到linkkit遠程溫濕度監控的案例打造，可以打造出...

配置學區地圖單選框交互

將公辦的串行數據處理節點分別與公辦小學點的顯示動作和民辦小學的隱藏動作連線。將民辦的串行數據處理節點分別與公辦小學點的隱藏動作和民辦小學的顯示動作連線。最終的連線效果如下。使用同樣的方式對初中節點進行連線并添加串行數據處理...

計費說明

基礎研發版定價 數據處理單元規格和調度資源 定價（CNY/月）數據處理單元規格 調度資源 200 4CU（16個CPU Core+64GB）8,500 數據處理單元統計規則：數據處理單元總量=（數據同步任務數+數據集成任務數）/3+計算任務數（離線和實時）其中：...

如何配置數據篩選

將全局節點的數據加載完成事件與設置輪播全量數據處理方法左側的圓點相連，再將設置輪播全量數據處理方法右側圓點與全局節點的設置臨時變量動作連線，最終連線樣式如下圖。配置畫布中串行數據處理內設置輪播全量數據的處理方法。單擊串行...

簡介

系統兼容開源GeoMesa、GeoServer等生態，內置了高效的時空索引算法、空間拓撲幾何算法、遙感影像處理算法等，結合阿里云Hbase強大的分布式存儲能力以及Spark分析平臺能力，可廣泛應用于空間/時空/遙感大數據存儲、查詢、分析與數據挖掘場景...

產品系列概述

各產品系列對比系列說明適用場景基礎版單節點實例個人學習、中小規模DevOps監控、應用指標和IoT傳感器的時序數據采集分析、中小企業開發測試。高可用版采用Raft一致性協議的三節點架構，適合80%以上的用戶場景大中型企業的指標采集、業務...

引擎簡介

傳感網與實時GIS 在環保、氣象、水利、航海航空監測等領域，需要通過各種傳感器獲取天、空、地、海不同地理現象、事件、要素的全生命周期多尺度監測指標，比如污染監測、水位監測、降雨量監測、航標監測等。Lindorm Ganos可以為構建實時GIS...

概述

方案設計 傳感器數據采集上云解決方案如下圖所示。數據鏈路為：測溫器將物理信號轉換成數字信息，組裝成結構化數據，通過無線網絡傳輸，采用MQTT協議接入阿里云物聯網平臺。物聯網平臺的規則引擎模塊對原始數據進行過濾、富化、轉換，實時...

配置園區孿生體

本文介紹構建園區孿生體，及其業務模型的具體操作。創建孿生體 登錄物聯網...在畫布中，分別單擊孿生節點溫度傳感器1、溫度傳感器2、溫度傳感器3、溫度傳感器4，在數字孿生節點查看并保存節點ID值，用于配置數據映射。后續步驟 添加數據映射

配置學區地圖區域熱力層交互

將公辦初中的鼠標移入區域觸發事件分別與上一步中添加的五個串行數據處理節點連線。連線完成后的結果如下圖所示。配置串行數據處理節點。右鍵單擊名稱為logo的串行數據處理節點，進入右側配置面板，選擇面板內其他配置欄下方的處理方法，...

可視化分析應用

本節主要介紹如何使用物聯網數據分析的可視化分析功能，對紡織品車間里收集到的溫度數據進行數據處理、生成數據API。前提條件 已將相關設備接入阿里云物聯網平臺。詳細內容請參見建立設備與平臺連接。背景信息 紡織品車間里已安裝了溫濕度...

產品概述

阿里云Hbase是低成本、高擴展、云智能的大數據NoSQL，兼容標準Hbase訪問協議，提供低成本存儲、高擴展吞吐、智能數據處理等核心能力，是為淘寶推薦、花唄風控、廣告投放、監控大屏、菜鳥物流軌跡、支付寶賬單、手淘消息等眾多阿里巴巴核心...

監測不同地域作物土壤環境

DeviceName（備注名稱）分別為：soil_sensor_01（土壤傳感器1號）、soil_sensor_02（土壤傳感器2號）、soil_sensor_03（土壤傳感器3號）。具體操作，請參見設備。本案例使用設備模擬器的屬性上報數據。其中地理位置（可使用高德開放平臺...

概述

配置實時管道的源定義 配置離線管道的源定義 計費 1個實時管道耗費4個數據處理單元。1個離線管道耗費0.1個數據處理單元。產品計費 后續步驟 管道上線后，將數據進行預處理。預處理過后的數據，可應用于以下功能。數據存儲 數據API 數據資產...

輪播頁面

數據過濾器 數據過濾器提供數據結構轉換、篩選和一些簡單的計算功能。單擊添加過濾器，可在設置數據源頁面配置數據過濾器腳本，詳情請參見組件過濾器使用說明。數據響應結果 展示數據請求的響應結果。當數據源發生改變時，可單擊右側的圖標...

用設備模擬器調試設備

為了快速體驗物聯網數據分析的功能，獲得數據分析所需要的數據，您可以使用設備模擬器，快速模擬紡織生產車間的設備上報數據。本文介紹如何使用設備模擬器調試設備。前提條件 已為產品添加以下設備，具體操作，請參見創建產品和設備。產品...

添加數據映射

本文示例以設備自定義Topic上報數據為例，將設備Device1、Device2、Device3、Device4上報的溫度temperature數據，分別映射到孿生節點溫度傳感器1、溫度傳感器2、溫度傳感器3、溫度傳感器4的屬性溫度temperature上。參數 配置 Topic 選擇...

如何動態控制組件樣式

單擊與Tab列表關聯的串行數據處理邏輯節點，進入右側配置面板，選擇面板內其他配置欄下方的更新翻牌器value處理方法，單擊右側箭頭打開腳本編輯區域。在腳本編輯區域，輸入代碼，完成后單擊完成。當前處理方法的示例代碼如下，用于模擬動態...

概述

MaxCompute作為阿里云大數據平臺的核心計算組件，擁有強大的計算能力。MaxCompute能夠調度大量的節點執行并行計算，同時對分布式計算中的Failover、重試等功能都有體系化的處理、管理機制。背景信息 MaxCompute SQL作為分布式數據處理的...

如何通過合并請求進行數據分發

將通用標題的當數據接口請求完成時事件，與序列執行節點左側的執行動作相連，再將節點右側的取翻牌器數據處理方法與多行文本的導入數據接口動作連線。配置畫布中序列執行內的取文本數據和取翻牌器數據的處理方法。單擊序列執行邏輯節點，...

配置學區地圖Tab列表交互

在id=2：初中的串行數據處理節點與公辦初中點和民辦初中的連線中分別添加兩個串行數據處理節點，并分別命名為schooltype=公辦和schooltype=民辦。串行數據處理節點添加完成后，最終效果實現雙重判斷標準，部分截圖如下所示。使用同樣的方式...

<                                                                                                                1                                                                                                2                                                                                                3                                                                                                4                                                                                        ...                                                                200                                                                >

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傳感器 大數據：傳感器對大數據的幫助

原標題：傳感器對大數據的幫助

目前，我國工業大數據發展和應用具備一定基礎，但也存在數據價值開發不足、技術實力亟需增強、企業積極性有待提高等問題。有行業人士指出，現在最大的問題是沒有數據，由于最基本的底層控制設備和設施不完善，如數據采集的通訊設施、傳感器設施等。

要想推動工業大數據的快速發展，基礎設施必須逐步完善起來。在企業控制網端，則需要網絡設施、通訊設施、基礎的計算存儲和交換、MES等軟件、端到端設備等設施，又涉及數據采集的傳感器等，這將催化云計算、邊緣計算、智能傳感器等產業。

傳感器迎來風口

在工信部發布的文件中也提到，推動工業大數據全面采集，支持企業加快部署傳感器、射頻識別、數控機床、機器人、網關等數字化工具和設備，提升設備數據、產品標識數據、工廠環境數據等生產現場數據采集能力。工業大數據傳輸交互將推動5G、NB-IoT等技術在工業場景中的應用，推進IPv6規模部署，改造升級工業企業內外網絡。

有人說，傳感器已經成為物聯網、智能工業、智能設備、無人駕駛等的“心臟”。其中，智能傳感器已取代傳統傳感器成為市場主流（占70%），它具有采集、處理、交換信息的能力，是傳感器集成化與微處理機相結合的產物。8月24日，2019中國國際智能產業博覽會傳感器與物聯網高峰論壇在重慶市北碚區舉行，重慶市傳感器特色產業基地正式揭牌。基地將大力發展傳感器技術及傳感器產業，推動傳統產業轉型升級和戰略性新興產業發展壯大。

同時，國家和地方也都出臺了一系列的文件推動傳感器行業的發展。據中國信通院數據顯示，近年來中國傳感器市場規模保持較快增長，2018年達到1472億元，同比增長13.2%，近5均保持兩位數的增長率。

不過需要注意的是，我國的傳感器起步相對較晚，在高端傳感器方面的發展落后于發達國家。從整個市場來看，目前，我國傳感器上市公司25家，從事智能傳感器的企業有12家，年過百億營收的傳感器企業僅有2家， 市場仍然存在很多上升空間。要想實現工業大數據的采集、共享、應用，還有很長的一段路要走。

關于傳感器技術

傳感器作為信息獲取的重要手段，與通信技術和計算機技術共同構成信息技術的三大支柱。返回搜狐，查看更多

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傳感器 大數據：工業大數據之數據采集

原標題：工業大數據之數據采集

數據采集一直是困擾著所有制造工廠的傳統痛點，自動化設備品牌類型繁多，廠家和數據接口各異，國外廠家本地支持有限，不同采購年代。即便產量停機數據自動采集了，也不等于整個制造過程數據都獲得了，只要還有其他人工參與環節，這些數據就不完整。

1 工業數據采集類型

互聯網的數據主要來自于互聯網用戶和服務器等網絡設備，主要是大量的文本數據、社交數據以及多媒體數據等，而工業數據主要來源于機器設備數據、工業信息化數據和產業鏈相關數據。

從數據采集的類型上看，不僅要涵蓋基礎的數據，還將逐步包括半結構化的用戶行為數據，網狀的社交關系數據，文本或音頻類型的用戶意見和反饋數據，設備和傳感器采集的周期性數據，網絡爬蟲獲取的互聯網數據，以及未來越來越多有潛在意義的各類數據。主要包括以下幾種：

1、海量的Key-Value數據

在傳感器技術飛速發展的今天，包括光電、熱敏、氣敏、力敏、磁敏、聲敏、濕敏等不同類別的工業傳感器在現場得到了大量應用，而且很多時候機器設備的數據大概要到ms的精度才能分析海量的工業數據，因此，這部分數據的特點是每條數據內容很少，但是頻率極高。

2、文檔數據

包括工程圖紙、仿真數據、設計的CAD圖紙等，還有大量的傳統工程文檔。

3、信息化數據

由工業信息系統產生的數據，一般是通過數據庫形式存儲的，這部分數據是最好采集的。

4、接口數據

由已經建成的工業自動化或信息系統提供的接口類型的數據，包括txt格式、JSON格式、XML格式等。

5、視頻數據

工業現場會有大量的視頻監控設備，這些設備會產生大量的視頻數據。

6、圖像數據

包括工業現場各類圖像設備拍攝的圖片（例如，巡檢人員用手持設備拍攝的設備、環境信息圖片）。

7、音頻數據

包括語音及聲音信息（例如，操作人員的通話、設備運轉的音量等）。

8、其他數據

例如遙感遙測信息、三維高程信息等等。

2 數據采集的方法

傳統的數據采集方法包括人工錄入、調查問卷、電話隨訪等方式，大數據時代到來后，一個突出的變化是數據采集的方法有了質的飛躍，下面所介紹的數據采集方式的突破直接改變著大數據應用的場景。

1、傳感器

傳感器是一種檢測裝置，能感受到被測量的信息，并能將檢測感受到的信息，按一定規律變換成為電信號或其他所需形式的信息輸出，以滿足信息的傳輸、處理、存儲、顯示、記錄和控制等要求。在生產車間中一般存在許多的傳感節點，24小時監控著整個生產過程，當發現異常時可迅速反饋至上位機，可以算得上是數據采集的感官接受系統，屬于數據采集的底層環節。

傳感器在采集數據的過程中主要特性是其輸入與輸出的關系。

其靜態特性反映了傳感器在被測量各個值處于穩定狀態時的輸入和輸出關系，這意味著當輸入為常量，或變化極慢時，這一關系就稱為靜態特性。我們總是希望傳感器的輸入與輸出成唯一的對照關系，最好是線性關系。

一般情況下，輸入與輸出不會符合所要求的線性關系，同時由于存在這遲滯、蠕變等因素的影響，使輸入輸出關系的唯一性也不能實現。因此我們不能忽視工廠中的外界影響，其影響程度取決于傳感器本身，可通過傳感器本身的改善加以抑制，有時也可以加對外界條件加以限制。

2、RFID技術

RFID（Radio Frequency Identification，射頻識別）技術是一種非接觸式的自動識別技術，通過射頻信號自動識別目標對象并獲取相關的數據信息。利用射頻方式進行非接觸雙向通信，達到識別目的并交換數據。RFID技術可識別高速運動物體并可同時識別多個標簽，操作快捷方便。

在工作時，RFID讀寫器通過天線發送出一定頻率的脈沖信號，當RFID標簽進入磁場時，憑借感應電流所獲得的能量發送出存儲在芯片中的產品信息（Passive Tag，無源標簽或被動標簽），或者主動發送某一頻率的信號（Active Tag，有源標簽或主動標簽）。

閱讀器對接收的信號進行解調和解碼然后送到后臺主系統進行相關處理；主系統根據邏輯運算判斷該卡的合法性，針對不同的設定做出相應的處理和控制，發出指令信號控制執行機構動作。

RFID技術解決了物品信息與互聯網實現自動連接的問題，結合后續的大數據挖掘工作，能發揮其強大的威力。

3 數據采集技術難點

在當今的制造業領域，數據采集是一個難點。很多企業的生產數據采集主要依靠傳統的手工作業方式，采集過程中容易出現人為的記錄錯誤且效率低下。

有些企業雖然引進了相關技術手段，并且應用了數據采集系統，但是由于系統本身的原因以及企業沒有選擇最適合自己的數據采集系統，因此也無法實現信息采集的實時性、精確性和延伸性管理，各單元出現了信息斷層的現象。

技術難點主要包括以下幾方面：

1、數據量巨大

任何系統，在不同的數據量面前，需要的技術難度都是完全不同的。

如果單純是將數據采到，可能還比較好完成，但采集之后還需要處理，因為必須考慮數據的規范與清洗，因為大量的工業數據是“臟”數據，直接存儲無法用于分析，在存儲之前，必須進行處理，對海量的數據進行處理，從技術上又提高了難度。

2、工業數據的協議不標準

互聯網數據采集一般都是我們常見的HTTP等協議，但在工業領域，會出現ModBus、OPC、CAN、ControlNet、DeviceNet、Profibus、Zigbee等等各類型的工業協議，而且各個自動化設備生產及集成商還會自己開發各種私有的工業協議，導致在工業協議的互聯互通上，出現了極大地難度。

很多開發人員在工業現場實施綜合自動化等項目時，遇到的最大問題及時面對眾多的工業協議，無法有效的進行解析和采集。

3、視頻傳輸所需帶寬巨大

傳統工業信息化由于都是在現場進行數據采集，視頻數據傳輸主要在局域網中進行，因此，帶寬不是主要的問題。

但隨著云計算技術的普及及公有云的興起，大數據需要大量的計算資源和存儲資源，因此工業數據逐步遷移到公有云已經是大勢所趨了。但是，一個工業企業可能會有幾十路視頻，成規模的企業會有上百路視頻，這么大量的視頻文件如何通過互聯網順暢到傳輸到云端，是開發人員需要面臨的巨大挑戰。

4、對原有系統的采集難度大

在工業企業實施大數據項目時，數據采集往往不是針對傳感器或者PLC，而是采集已經完成布署的自動化系統上位機數據。

這些自動化系統在部署時廠商水平參差不齊，大部分系統是沒有數據接口的，文檔也大量缺失，大量的現場系統沒有點表等基礎設置數據，使得對于這部分數據采集的難度極大。

5、安全性考慮不足

原先的工業系統都是運行在局域網中，安全問題不是突出考慮的重點。

一旦需要通過云端調度工業之中最為核心的生產能力，又沒有對安全的充分考慮，造成損失，是難以彌補的。返回搜狐，查看更多

責任編輯：

傳感器 大數據：智能傳感器大數據處理

1.智能傳感器簡介

1.1智能傳感器的概念

智能傳感器概念最早由美國宇航局在研發宇宙飛船過程中提出來,并于1979年形成產品。IEEE協會將能提供受控量或待感知量大小且能典型簡化其應用于網絡環境的集成的傳感器稱為智能傳感器。《現代新型傳感器原理與應用》一書中認為智能傳感器是帶微處理機的,兼有信息檢測、信息記憶以及邏輯思維與判斷功能的傳感器。

智能傳感器是正在高速發展的高新技術,至今還未形成統一的規范化的定義,人們普遍認為智能傳感器是具有對外界環境等信息進行自動收集、數據處理以及自診斷與自適應能力的傳感器。

1.2智能傳感器的功能

(1)自補償與自診斷功能:通過微處理器中的診斷算法能夠檢驗傳感器的輸出,并能夠直接呈現診斷信息,使傳感器具有自診斷的功能。

(2)信息存儲與記憶功能:利用自帶空間對歷史數據和各種必需的參數等的數據存儲,極大地提升了控制器的性能。

(3)自學習與自適應功能:通過內嵌的具有高級編程功能的微處理器可以實現自學習功能,同時在工作過程中,智能傳感器還能根據一定的行為準則重構結構和參數,具有自適應的功能。

(4)數字輸出功能:智能傳感器內部集成了模數轉換電路,能夠直接輸出數字信號,緩解了控制器的信號處理壓力。

2.智能傳感器應用領域及其發展現狀

2.1土木工程

我國作為重大的土木工程和基礎設施大國,橋梁、水壩、核電站、供水供電系統工程等使用年限長達幾十年,由于腐蝕作用、材料老化等環境和自身因素,不可避免的造成工程損傷和災害抵抗力下降等問題,因此智能傳感器在土木工程領域的作用就顯得尤為重要。

哈爾濱工業大學的周智、歐進萍等人分析了光纖光柵溫度傳感特性及其應變傳感的溫度補償原理和方法,開發了一種滿足工程應用的光纖光柵封裝傳感器,建立了包括傳感器、光開關、數據采集和控制軟件在內的大規模、分布式的光纖光柵智能監測系統,并將其成功的運用到橋梁的實際施工中,將溫度傳感器與建筑材料復合,用于橋梁的局部健康監測總并取得了良好的效果。

2.2醫學

在生物醫學領域中,傳感器作為核心部件被應用到了眾多的檢測儀器中,關乎到人體健康往往對醫用傳感器有更高要求,不僅對其精確度、可靠性、抗干擾性,同時在傳感器的體積、重量等外部特性上也有其特殊的要求,因此傳感器在醫學中的應用在一定程度上反映了傳感器的發展水平。

隨著可穿戴式、可植入式微型智能傳感器逐漸面世,醫學檢測儀器的發展有了里程碑式的飛躍。中山大學馮巍、陳仲本等人研究了一種人體實時監控系統,該系統利用多個微型智能傳感器通過基于藍牙技術的無線網絡實現人體健康數據獲取、處理及通信等任務,主服務器對數據進行分析計算后反饋給各個節點,實時監控被監測對象以避免突發性疾病,這種可穿戴式的智能傳感器也可以在運用于類似于足球比賽等高強度的體育比賽或運動員的高強度訓練中。

2.3汽車及交通

交通發展的逐漸走向體系化、規范化、智能化管理,在城市內建立完整的智能交通系統,利用智能信息搜集與處理、數據通信等技術實現人、車和路信息的多元統一,進一步智能調控交通運行系統,利用道路傳感網絡獲取當前交通系統中基礎設施、各類車輛以及人群移動的狀態等數據,使交通系統實現智能檢測與控制成為可能。

目前在汽車安全行駛系統、車身系統、智能交通系統等領域已經實現了智能傳感器的規模化生產,隨著智能傳感器的不斷更新改良,其在汽車領域的應用已經比較廣泛。輪胎壓力監測系統(TPMS)是一種監測汽車輪胎壓力和溫度的智能監測系統,監視器收集各個輪胎的溫度和壓力數據,并根據輪胎溫度和壓力數據的異常情況發出不同的報警信號提醒駕駛者采取一定的措施,對防止重大交通事故發揮積極作用。溫州大學的雷鵬飛、沈華東等人對紅外傳感器在智能車避障系統的應用進行了研究與設計,避障傳感器放射的紅外線在一定范圍內遇到障礙物會被反射,傳感器檢測到紅外線反射回的信號并發送給單片機,單片機通過輸入內部的算法對車輛輪胎的方向、距離進行智能協調,從而完成躲避障礙物動作。同時獨輪式平衡車作為新興的個人交通工具也是利用內置傳感器收集用戶的姿勢信息控制平衡車的前進方向與速度,成為傳感器在交通領域的一大創新。

2.4軍事與國防

軍事力量是衡量一國國防實力和綜合實力的關鍵指標,對于國防建設具有重要的作用。作為軍事力量的重要組成部分,武器系統的性能決定了軍事隊伍作戰的成敗,在武器系統中引入智能傳感器不僅能夠實時監測戰場形勢變化從而及時調整偵察和作戰計劃,而且可以通過應用各類微小傳感裝置實現隱蔽性監視,為摧毀敵人目標點和攻擊武裝力量奠定技術和環境基礎。美國海軍陸戰隊的地面偵查機器人在機身上裝有具備俯仰角度和側傾角的智能傳感器,這種裝備主要用于實現潛水偵察,另外還在機身上裝有基于衛星導航的智能傳感器用于準確模擬戰場及其周邊地形,從而實現水陸兩棲作戰的完美配合。

2.5家電

鄭志輝等人研究了紅外傳感器在智能云空調上的應用,將紅外熱成像技術引入智能空調應用開發,實現智能送風和智能啟停功能,根據室內溫度與用戶體感溫度的差異選擇是否開啟空調,以及選擇送風方式及相應的調節參數,該應用搭配志高云平臺實現智能防火功能,智能檢測、報警,用戶可通過APP了解現場情況。

2.6電子裝備

智能手環是最常見的一種可穿戴式的電子設備,能夠通過微型貼身傳感器實時監測并記錄用戶的飲食、睡眠、健身等數據,同時將這些數據同步到智能手機、平板等電子設備上,用數據指導健康生活。桂林電子科技大學的李易陸、陳洪波等人設計了一種基于MEMS數據輸出加速度傳感器與超低功耗單片機的智能記步手環,該手環利用傳感器隨時隨地記錄運動者的步行量、卡路里消耗等信息,通過藍牙方式傳輸到手機,實現了計步功能的良好適應,也提高了智能手環的可靠性運行。Helios設計了一款配備了UV紫外線傳感器的智能戒指,用戶只需在Helios應用上反饋著裝、防曬等的涂抹情況,智能戒指就可以根據當天的紫外線按強度提供準確的結果幫助用戶確定日光浴時長等。

2.7農業

智慧農業是現代農業發展的高級階段,涉及到應用傳感和測量技術、自動控制技術、計算機與通信技術等智能信息技術,依托安置在農產品種植區的各個傳感器節點和通信網絡,實施監測農業生產的田間智慧種植數據,實現可視化管理、智能預警等,因此傳感器技術是現代農業發展的一項關鍵技術。

中國農業大學的承洋洋、王庫、劉超等人設計開發了一種農業環境智能監控系統,通過分布式的傳感器節點構建ZigBee無線傳感網絡,采集和傳輸空氣溫濕度、二氧化碳濃度、土壤溫濕度和光照強度等信息,并將這些信息與攝像頭收集的圖像數據匯集到一起,通過無線電臺傳輸到遠程服務器上,遠程監控農業生產中的環境問題,實現農業生產管理的智能化與高效率。

2.8海洋探測

開發海洋資源的前提是海洋信息的實時收集與檢測,隨著物聯網技術在海洋環境領域的廣泛應用,為實現海洋環境實時監測、海洋信息實時采集,海洋信息智能采集成為保證海洋環境監測的基礎。楊秀芳等人設計開發了基于無線傳感器的信息采集系統,通過構建無線傳感器網絡,實時提供海洋環境數據,充分利用ZigBee網絡優勢,通過智能激活傳感器節點所形成的最佳時間間隔減少網絡成型時間,降低功耗和復雜度的同時延長無線傳感器網絡的生存時間,保證傳感器能夠長時間對海洋環境進行實時監測以及海洋信息的實時采集,對未來海洋環境保護和資源開發具有一定的價值。

2.9航空航天

NASA為檢測制造航天飛機的材料是否達到使用壽命,需要經常檢測運載火箭的艙內設施以及各個關鍵部件結構的的健康狀況,因此美國斯坦福大學開發了一項斯坦福多致動器接收轉換(SMART)層專利技術,艙身各部分安裝傳感器接收器,在接收到中央傳感器發射的電磁波,將其轉換為實時數據并傳輸到計算機中,計算機利用自身的一套算法處理該數據并實現信息反饋,提供了一種結構健康監測的實現方法。

3.展望

3.1MEMS傳感器

MEMS傳感器是利用MEMS技術制備的新一代傳感器件。MEMS是一個獨立的智能微小系統,其系統尺寸在幾毫米乃至更小,其內部結構一般在微米甚至納米量級,可大批量生產,常見的產品包括MEMS氣體傳感器、MEMS壓力傳感器、MEMS濕度傳感器、MEMS光學傳感器、MEMS加速度計、MEMS麥克風及MEMS陀螺儀等以及它們的集成產品。

3.2仿生傳感器

仿生傳感器是將生物物質作為識別標識與待測物質發生生物學反應,產生的信息將會轉化成物理、化學信號并輸出的裝置。仿生傳感器運用于農業生產能夠快速地對農產品品質、土壤污染情況進行檢測,是目前研究和應用最廣泛的智能傳感器。

3.3電化學傳感器

電化學傳感器能夠對諸如pH值、離子活度的等土壤數據進行直接測量,是農業領域中的一個新的重要應用。中國科學院上海應用物理研究所在2014年研究發布了一種基于氣泡介導的電化學生物傳感器,單一反應實現免疫分析的問題得到解決,并且能夠快速準確地檢測多種疾病的標志物,該傳感器有望為現場生化檢測提供新的手段。

4.小結

智能傳感器是物聯網發展的最重要的技術之一,在為傳統行業注入新鮮血液的同時也引領了傳感器產業的潮流,在醫學、工業、海洋、航天、軍事、農業等領域均發揮著核心作用,隨著智能傳感器技術的發展,新一代智能傳感器將結合人工神經網絡、人工智能等技術不斷完善其功能,具有十分可觀的發展前景。

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