如果你不熟悉智能传感器，不要说你懂物联网!

什么是智能传感器?

在开始讨论智能传感器之前，我们先来了解一下一般传感器的原理和应用范围。一般传感器通过材料、光学、机械或化学反应将物理现象转化为电压或电流。这些物理现象包括温度、声音、振动和位移的变化。在测量应用中，工程师和科学家可以使用仪器或数据采集系统将来自传感器的模拟电压和电流信号转换为可由计算机计算的数字信号，以供后续分析和演示。

那么，什么是智能传感器呢?

智能传感器是一种从物理环境中获取信息并使用嵌入式微处理器和无线通信进行监控的设备。智能传感器能够更准确、更自动化地收集环境数据，在各种环境中准确记录的信息中减少错误噪音。由于嵌入式系统的普及和小型化，一些传感器制造商将嵌入式系统和传感器集成在一起，并利用嵌入式系统的处理能力进行实时信号处理、判断或控制。在欧美等世界各地，智能传感器的英文名称常被称为smart sensor、intelligent sensor或edge sensor。

智能传感器和普通传感器有什么区别?

随着嵌入式系统的集成，智能传感器还集成了以下几个组件:

• 微控制器或CPU
• 记忆卡或SD卡
• 无线通讯(如Wi-Fi、蓝牙)
• 电源或电池

因此，当嵌入式系统与传感器集成为一体，成为智能传感器时，其好处是:

• 提供即时反应，例如为了安全或防灾目的
• 进行自诊断，立即检测传感器是否异常，并给出警告
• 直接在前端分析数据，而不需要等待数据发送回计算机进行计算
• 执行数据压缩，减少后续的数据传输量(这样可以节省后续的网络带宽和存储成本)
• 执行机器学习或人工智能算法，直接优化参数

智能传感器的未来趋势?

如上所述，智能传感器的优势在于其直接处理和分析信号的能力。因此，随着嵌入式系统技术的发展，嵌入式系统的处理能力也会越来越强。在过去，如果要进行复杂的计算，一般的传感器信号只能传输到后续的计算机，以获得分析结果。当前端嵌入式系统的处理能力较强时，许多计算可以直接在信号端进行，节省了数据传输所需的带宽，并且可以让现场用户立即获得计算结果。此外，由于嵌入式系统处理能力的提高，近年来机器学习和人工智能的应用，如IoT和AIoT数据计算和模型训练，也可以更多地利用智能传感器。字段。

智能传感器的设计挑战是什么?

智能传感器的发展可以说是机械、电气、软件/固件、电路和传感器知识的高度集成。在设计这些智能传感器时，遇到的困难包括:

省电、低功耗的设计考虑

如果智能传感器需要执行更复杂的计算，其功耗将不可避免地增加。因此，如何在性能和功耗之间取得平衡是一个非常重要的设计关键。

传感器集成与信号处理

智能传感器与一般嵌入式系统最大的区别在于它们需要集成传感器信号。在嵌入式系统上设计A/D转换电路也是一个关键。在小型应用中，电子元件的放置非常密集，因此也必须注意信号稳定性和噪声。

如何维护设计的可靠性问题

无论是室内还是室外应用，智能传感器的设计都需要以可靠性为前提。如果出现故障或需要经常维修，会造成非常大的维修负担!

智能传感器有哪些应用案例?

智能传感器的案例有很多，下面给大家举几个例子，供大家参考。

胎压监测仪(TPMS):

轮胎压力检测器现在是车辆的标准设备之一。这种类型的传感器必须安装在轮胎气门上，以获取轮胎压力数据。然而，在空间有限和轮胎高速旋转的情况下，传统的传感器。这种架构显然无法嵌入，但随着供电、传感、通信等技术的不断成熟，这种应用已经是可行的。该智能传感器追求稳定、准确的无线测量，这些都在TPMS轮胎压力检测的应用中得以实现。

刀具寿命检测:

近年来另一种常见的应用是机床的刀具寿命检测。机床在运行过程中，负责切割物体的刀具容易损坏，刀具损坏将直接影响产品质量。在机器运行时，通过声音、振动等信息来掌握信息。与胎压检测仪一样，工具传感器的空间小，形状具体，难以引入传统的测量框架。

机械状态监测:

随着使用时间的增加，旋转机械不可避免地会遭受磨损和损坏。但在工业应用或工厂领域，这些设备通常位于难以安装仪器的地方，例如高温钢铁厂，甚至像移动卡车一样。智能传感器可以将振动测量和分析集成到一个小型无线设备中，使用户可以直接将设备状态数据传输到手机或电脑上，而无需使用笨重的仪器。

可见，智能传感器可以说是一个“蓝海”应用池。利用测量和嵌入式系统，工业可以开发更高价值的信息或服务系统。