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最早用于測量這些傳感參數的設備不夠先進,使用起來不太便捷,對于數據的準確性無法保證。如今的先進社會,這些問題不再是困難,這些設備、機器和儀器的性能和功能間接地取決于安裝在它們內部的各種高精度傳感器。因此,對越來越多的傳感器的需求越來越大。這些傳感器被用于監測各種參數，如液位、流量、溫度、壓力、磁場、聲信號、距離、接近、傾斜、旋轉、觸摸、運動、光強度、加速度、顏色等。

目前,即使在最惡劣或最具挑戰性的環境中,傳感器也被用于監測物理參數,例如,人體內部的力和超聲波,深海中的聲波,渦輪機和油井中的壓力,以及空間中的旋轉和加速度。

傳感器可以提供多種物理參數的數據和信息,這些數據和信息對控制各種工業過程至關重要,或者對醫療應用、氣象學或科學研究至關重要。這就是為什么這些傳感器已經變得無處不在的原因。

傳感器提供了它們所在環境的有用數據,這對設備和機器的性能和功能至關重要。它們還能提供有關結構、材料或嵌入其中的設備的狀態或健康狀況的連續信息。因此,它們被放置在多個點上,以收集盡可能多的不同物理參數的數據。通過這種方式，傳感器使材料、設備或結構變得更智能、更高效或功能更強、更安全。

物理傳感器的多樣化應用在大多數情況下,傳感器只提供單一參數的數據 ,也就是它們所設想的參數,但在最近的應用中,兩個或多個傳感器一起工作。例如，無人駕駛飛機中的加速度計和陀螺儀為飛機本身提供更多的信息,如位置、高度、飛行距離等。 可穿戴設備或運動設備中的加速度計和陀螺儀共同工作,可以提供人的移動距離、撞擊次數、撞擊的力量和位置等多種信息。所有這些信息都能幫助運動員提高成績。

目前,如果沒有多個物理傳感器，一些關鍵的基礎設施、 車輛、儀器等都無法實現。這些傳感器的任務是提供-系列參數的實時數據，從溫度.加速度、聲音到人的傾斜度或心臟跳動。由于有了傳感器，管道、道路、建筑、儀器、車輛等關鍵基礎設施都有了“人工神經"或感官。

例如,現代的醫療儀器和手術機器人都包含多個傳感器,不僅可以監測與醫療相關的參數,還可以監測力或壓力等物理參數,提供觸覺反饋。

另-個例子是自動駕駛汽車,其中大量的參數被不斷監測,以使其更加安全和清潔。第三個例子包括智能手機和手表中的傳感器。這類傳感器提供的數據多種多樣,如人的心率、電池的狀態、屏幕的方向、與物體的接近程度或環境光的強度等.讓-切變得更智能、更安全或更簡潔的大趨勢,以及為儀器、設備、小工具智能手機、電器等增加更多功能的趨勢,增加了在不同環境下監測更多參數的需求。這反過來又增加了傳感器的類型和用于制造傳感器的技術。

一般來說,電子傳感器由于尺寸小重量輕、可靠性高、性價比高,在各種應用中都是首選。然而,電子傳感器可能無法正常工作,或者可能不適合或不推薦用于某些應用。在某些情況下,光學傳感器是唯一可行的解決方案 ,因為它們對電磁干擾不敏感。例如,現代內窺鏡包括光纖力和聲傳感器,并監測人體內部的此類參數。光纖還用于監測管道、電力線、周界和邊界等關鍵基礎設施中數百萬個點的應變、溫度和振動。

因此,顯而易見的問題是:未來幾年物理傳感器的宏大挑戰是什么?

未來物理傳感器的巨大挑戰

這個問題沒有簡單的答案,因為傳感器的應用是多樣化的,存在許多不同類型的傳感器。

讓我們從科學的角度出發。

物理傳感器在靈敏度、分辨率、測量范圍、精度、準確度等方面的前沿進展幾乎每天都在擴大。毫無疑問,納米和量子技術將有助于推動物理和其他傳感器的極限。通過使用單光子或糾纏光子或其他量子資源,光學和電子傳感器的靈敏度可以提高到所謂的射噪極限以上。

因此,在不久的將來,將有可能開發出能夠檢測參數的傳感器,其精度和分辨率是今天的傳感器無法達到的。引力波探測器

VIRGO中展示了光的擠壓狀態對靈敏度的增強。類似的概念可以用于其他高靈敏度量子傳感器的開發。新的納米材料或在納米尺度出現的效應也可以用來提高傳感器的靈敏度,或者開發全新的超微型傳感器。

從技術角度來看,傳感器面臨的挑戰是如何大幅降低其成本、尺寸或能耗。

例如,光纖傳感器比電子傳感器貴得多。因此,為了降低光纖傳感器的成本,研究設計這種傳感器的新方法、它們的組件或它們的詢問方式至關重要。

另一方面,可穿戴設備由于電池充電時間短,使用范圍有限。因此,研究為傳感器供電的新機制將是有趣的,例如,用人體的熱量或運動,或用要監測的參數。在自主汽車中,傳感器必須更加笨重和便宜;此外,它們必須具有高度的可靠性和精確性,以及必須快速響應。具有這些屬性的傳感器將有助于開發更清潔、更可靠、更實惠的自動駕駛汽車。

對傳感器產生的數據和信號的處理和解釋也是重要的挑戰,這也是傳感器技術中-個有趣的研究領域。目前,傳感器用于實時監測多個物理參數,這種情況在未來不會有太大改變。在許多工業、科學和其他應用中,傳感器可以提供大量的數據,這些數據必須被高速收集、存儲、處理和解釋,以實時提供信息。在這些情況下,人工智能和深度學習中使用的概念和方法以及大數據中使用的技術(正在并將越來越多地被考慮在內。

我們現在生活在物聯網( loT )時代,物理(和任何其他)傳感器的最大挑戰將是在字面上的每一個瞬間 ,提供關于它們被設想為監測的參數的數據,以及將傳感數據傳達給其他設備并從數據中學習。因此,在未來幾年,我們將看到傳感器發揮傳感以外的作用。

最近由冠狀病毒引|起的全球大流行對物理傳感器提出了重大挑戰,以解決迫切的社會需求。

例如,體溫傳感器可以在機場和公共汽車/火車站快速識別發燒的人。在這種情況下,面臨的挑戰是在不接觸人的情況下,快速、高精度地測量體溫,最好是同時測量幾個人的體溫。融入呼吸輔助器中的流量和壓力傳感器對于幫助感染者更輕松地呼吸也至關重要;因此,這種傳感器有助于挽救重癥監護室的生命。另- -方面,智能[ ]和水龍頭有助于避免病毒的傳播,因為安裝在其中的接近傳感器可以在不觸碰的情況下打開這種門或水龍頭。

在不久的將來,我們將看到安裝在智能手機中的幾個傳感器如何共同幫助對抗冠狀病毒的傳播。智能手機將為我們提供-個復雜的近距離檢測系統,提醒我們可能接觸到受感染的人。

物理傳感器和其他傳感器將繼續為各種事物提供人工感應和更多的功能,并讓它們變得更智能、更安全、更清潔,對用戶更友好。在最近的全球大流行期間,物理傳感器顯然也是重要和必要的,甚至可以幫助拯救生命。

轉自：電源網