智能传感器技术原理与应用

智能传感器将人工智能与传感器技术相结合，创造出共生发展的硬件和软件。未来，500亿台设备将实现互联互通。大多数设备都配备了可以集成到Electrap系统中的传感器或具有评估功能的外部传感器。这个设备上的传感器产生了前所未有的数据量。

（智能传感器）

这是一个具有计算功能的传感器。智能传感器可以与微处理器收集、处理和交换数据，是传感器和微处理器的集成组合。与传统传感器相比，智能传感器具有以下三个主要优势：通过具有成本效益的软件技术可以实现高度准确的数据采集；某些编程自动化要求通用功能。

一个好的“智能传感器”是一组微处理器控制的传感器和仪器，具有集成的通信和诊断功能。智能传感器可以根据指令存储和处理不同的测量物理量，提供新的信息。智能传感器可以交换数据，确定要传输的数据，拒绝异常数据，并进行统计分析和计算。

一旦回到现实，人工智能可以帮助传感器系统。它们基于信息系统、模糊逻辑、自动数据采集、神经网络、遗传算法、基于案例的思维和环境智能。这些技术越来越多地用于传感器系统，不仅因为它们高效，还因为它们在当今的计算机应用中越来越受欢迎。这些人工智能技术在计算上尽可能复杂，可以应用于小型传感器系统、单个传感器或小容量微控制器矩阵系统。人工智能的正确使用会带来更具竞争力的传感器系统。

在人工智能领域，数据挖掘技术、多智能体系统和去中心化自组织系统等其他技术进步也会影响传感器系统。环境传感器可以将许多微电子处理器和传感器集成到日常需求中，使其智能化。它们可以创建智能环境，与其他智能设备通信，并与人互动。这些建议可以帮助用户更直观地执行任务，但这种集成技术的后果很难预测。环境智能和各种人工智能技术的结合可以完美地发挥这项技术的作用。

利用人工智能优化传感器系统。人工智能是计算机科学领域，诞生于20世纪50年代。它产生了许多强大的工具，通过自动解决人类智能需要解决的问题，在传感器系统中发挥着重要作用。

尽管人工智能在这一领域的发展相对缓慢，但它不可避免地促进了灵活性、可重构性和可靠性。系统中的新设备正在执行越来越多的人类以外的任务。当他们接近人时，我们将人脑与计算机技能相结合，产生对话、分析、论证、沟通和发明。

人工智能结合了各种尖端技术，使机器能够学习、采纳和做出决策，并为其配备新功能。这一结果基于神经网络、专家系统、自组织系统、模糊逻辑和遗传算法等技术。人工智能技术已将其应用领域扩展到许多其他领域，其中一些领域需要传感器数据分析和处理，如装配、生物传感器、建筑建模、计算机视觉、工具诊断、环境技术、力检测、健康监测、人机交互、网络应用、激光铣削、维护和检查，电气支持、机器人和传感器网络等。

人工智能的发展已经被集成到更复杂的传感器系统中。当你点击、点击开关或用鼠标思考你的大脑时，所有传感器数据都会转换成数据并发送给你。