本文对智能传感器的原理及应用做了全景式介绍，指出值得关注的智能传感器应用在智能制造中的投资机遇。建议在WIFI环境下阅读。
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一．什么是智能传感器？
传感器（Transducer / Sensor）是能感受被测量，并按照一定规律转换成可用输出信号的器件或装置。传感器是由敏感元件和转换元件组成，敏感元件感知被测量的物理或化学特性；转换元件将敏感元件输出的微弱信号调制/放大，输出数据。
随着集成技术的进步，传感器逐步发展为微型化、多功能化、无线网络化的智能传感器（Smart / Intelligent sensor）。智能传感器兼具多个传感器的检测功能与微处理器的信息处理功能，兼有信息检测、信息处理、信息记忆、逻辑思维与判断功能。
图1
从结构上，智能传感器可分为非集成式、集成式智能传感器。
图1为典型的非集成式智能传感器构成框图，见于《科技论坛》杂志。非集成式智能传感器由多个相互独立的模块组成，包括多个传感器、微处理器，以及其他电路如电源、传感器数据表、ADC（模拟数字转换器，Analog to Digital Converter）信号滤波放大、多路开关、数据交换模块、D/A（数模转换器，Digital to Analog）、控制模块、外部网络接口模块、数据采集模块和PROM（可编程只读存储器， Programmable Read-Only Memory）传感器特性参数漂移、校正、补偿。
集成式智能传感器是在同一硅片上集成多个敏感器件与微处理器、信号处理电路，通常为三维立体结构。
二．目前有哪些公认的智能传感器？
目前公认的智能传感器如多功能传感器、3D智能传感器，随着消费需求的带动，率先应用在了消费电子、汽车电子和医疗电子领域。
图2
多功能传感器是指将多种检测功能集合于一体的传感器。图2是Loop Labs公司于2015年在美国Kickstarter上发起众筹的智能传感器notion。这个不到手掌大小的notion可以感测温度、加速度、自然频率、光、运动、声音、距离、水八种信号，并可通过无线网将信息传输到手机上。目前notion主要应用于智能家居领域。
Notion集成了7种传感器：加速度计（Accelerometer）、环境光传感器（Ambient light sensor）、陀螺仪（Gyroscope）、温度传感器（Temperature sensor）、压电式转换器（Piezoelectrictransducer）、近距离传感器（Proximity sensor）、水泄漏探测器（Water leak probes）。与notion类似的智能传感器有Quiky公司与GE（通用电气）共同研发的 Spotter、三星的SmartThings。
3D智能传感器（也被称为3D摄像头、深度摄像头）是指可以同时获取二维影像信息和三维深度/位置资讯的智能传感器，在体感游戏机、笔记本电脑、手机等消费电子、自动驾驶汽车、医疗电子领域已有应用。
图3
如图3，目前3D智能传感器主要有三类主流技术：结构光、双目立体成像和TOF（Time of Flight，光飞行时间）。
图4
图4是2015年IDF（英特尔信息技术峰会）大会上Intel发布的实感计算（RealSense）近距离3D摄像头的构成图。采用结构光技术，集成了红外传感器（IR Sensor）、色彩传感器（Color Sensor）、红外激光发射器（IR Laser Projector）、实感图像处理器（RealSense ImagingProcessor）。
其原理是红外激光发射器发射光源，经衍射光栅（DOE）/光学棱镜（Lens），向空间投影预定图像（光斑/条纹），红外传感器获取反射回来的图案，与原来投影图案对比，经实感图像处理器测算出深度信息。结合色彩传感器捕捉的色彩像素值，从而输出三维深度图像。
结构光技术是较为成熟的深度检测方案，特点是受光线影响较大，精确度和算法难度中等，硬件成本较高。苹果收购的Prime Sense和我国的奥比中光均是采用结构光技术。
图5
图5是Intel的远距离3D摄像头，比近距离3D摄像头多了一个红外传感器。由于物体与摄像头距离越远，反射回来的图案与原始图案偏离的也越远，因此远距离的3D摄像头采用两个分散在两端的红外传感器。左右两个红外传感器获得的影像存在相位差，实感图像处理器通过对比计算两个影像差，输出三维深度图像。两个红外传感器与人的两只眼睛类似，该技术也被称为双目立体成像。
双目立体成像技术需要目标具有良好的特征变化，其特点是强光环境成像良好、精确度低、硬件成本高、算法难度高。目前Peap MoTion和我国的图漾公司都采用这一技术。
图6
采用TOF（光飞行时间）技术的代表企业有：德州仪器、微软的第二代Kinect、意法半导体、PMD、英飞凌和我国的乐行天下。TOF的原理是通过给目标物连续发送光脉冲，然后用传感器接收从物体返回的光，通过探测光脉冲的飞行（往返）时间来计算目标物距离，得到深度影像。
图6是德州仪器的TOF技术构成图，光源（IR LED / IR Laser）发射连续光脉冲，光传感器（OPT8241）控制光源发射、接收和处理反射光，并将原始数据逐步输出（Digital raw phase out）给TOF控制器（OPT9221）。TOF控制器负责整个系统时序和控制（Timing and control），并把原始数字相位信息处理并输出景深数据。需外配DDR（资料定向寄存器，Data Direction Register）。光源（LED 或Laser）发热较大，需要TMP103 温度传感器监测温度给OPT9221 以作系统温度校正。除了电子元器件，还需要接收反射光的透镜，调整镜头焦距来决定测量目标的远近。
TOF技术的特点是对光环境敏感度低，精确度高、硬件成本中等，算法难度低。TOF深度计算不受物体表面灰度和特征影响，可以非常准确的进行三维探测，且精度不随距离改变而变化，对于大范围运动的应用场景非常有意义。
3D摄像头目前已有应用在电脑、平板等消费电子和汽车电子产品上。美国权威咨询机构Cowen and Company预测苹果可能会在2017年的iPhone8上集成3D传感器。3D传感器进一步与激光雷达配合，可以实现对路况的实时监测，是自动驾驶实现的关键传感器。
三．智能传感器对于智能制造有什么价值？
智能制造（Intelligent Manufacturing）是制造业生产活动的智能化升级（工业4.0）。对于单个企业，智能化升级是要使研发、采购、生产、销售的每一个环节数据都实现可精确追踪、分析；对于整个制造业，通过企业间供应链数据共享、分析，实现整体资源最优化配置。
图7
以传统的制造业质量管理流程为例，通常是人工取样检测，以研发人员制定的性能指标（Specification，Spec）区间为参考，偏离Spec样品所对应的该批次产品均需进入待检区。待研发中心技术人员再次性能评估后，再进一步确定产品是返工、作为次品降价出售，或是直接报废。从生产线上工人取样、检测，到研发人员确认分析，再到产品处理、质量偏离指标原因分析，整个周期长，有时甚至需要停产排查故障。缩短质量管理周期，提升质量管理效率，是工厂降低运营成本、提高生产效率的关键因素。
在质量管理流程中，传感器是所有数据的采集端口。传统工业用的传感器如压力计、流量仪表、温/湿度计等这类仪器仪表，已广泛应用于机械制造、能源化工、电子信息、纺织、医药、食品等领域的制造过程中。但传统的传感器通常功能单一，如温度计只能测量温度、粘度计只能测量黏度，硬度仪只能测量硬度；体积较大，如观察表面结构的显微镜、扫描电镜。大部分质量参数都需要人工抽样检测，如流体黏度、物品硬度、表面光洁度、气味、组分、颜色，无法在线、快速检测产品质量。
制造业智能化升级是我国经济转型升级的主要方向，目前软件、系统已初步完善，而智能传感器是智能制造最大的短板。智能传感器可以同时检测多个参数，在工业制造中，可提高检测速度，甚至在线检测。通过无线联网，可让研发人员实时监控生产线上的产品质量情况，缩短异常批次处理周期。智能传感器的应用，有助于跨越式的提高生产效率，提升产品质量稳定性，减少质量管理周期，降低劳动、生产成本。
视频为德国易福门IFM公司关于3D智能传感器（3D Smart Sensor）在工业中的应用介绍。该3D智能传感器采用TOF技术，可以在瞬间检测到物体的色彩、深度信息，输出三维空间图像。通过体积、距离及料位三维空间检测，可精确算出物体的不同形态，为辨别物体存在、完整性、位置及质量控制，以及对物体分类和计数提供了快速的在线解决方案。
四．我国智能传感器产业现状和投资机遇如何？
智能传感器是万物互联的基础，目前在消费电子、汽车电子和医疗电子领域的应用已备受资本关注。随着全球工业4.0的到来和我国对智能制造的规划，智能传感器在制造业的应用将可能迎来新的增长。
图8
我国传感器企业在2000年前后开始崛起，现已超过百家。图8对我国传感器行业内的十六家代表企业进行梳理，目前智能传感器主要由消费电子、汽车电子和通信电子的需求带动。随着智能制造概念兴起，国家先后发布《中国制造2025》、《智能制造发展规划（2016—2020）》、《“十三五”先进制造技术领域科技创新专项规划》，相信未来智能传感器在智能制造领域将迎来跨越式增长。
图9
图9进一步梳理了传感器代表企业的基本资料。我国传感器行业中，民营企业已经崛起。消费电子领域的代表企业，歌尔股份主营MEMS麦克风传感器,2014年以5000万美元收购丹麦音响制造商丹拿，现成为全球第二大MEMS麦克风供应商；工业传感器领域的大华股份，今年5月25日发布的智能云存储，一站式融合了云存储、云识别、大数据、云计算、智能化，集直播、点播、智能播放功能于一体，可支持数据节点、视频图像结构化实时智能分析、摘要搜索的大数据服务能力，推动了视频物联网的发展。（来源：爱就投）
