传感器的智能制造市场

    在工业4.0、智能制造以及物联网的推动下，传感器将会得到进一步应用和完善，同时也面临不小的问题。

    工业传感器领域普遍存在一个难点，那就是传感器在使用一段时间后，受产品老化、参数漂移等因素影响，检测将不可避免出现误差，并且很难调整修正。为此，许多产品经理和研发工程师付出无数汗水，但是效果显然并不如意。

    另一方面，在工业4.0、智能制造以及物联网的推动下，传感器应用将无处不在，而误差的问题也将会日益凸显。与此同时，新的应用领域也对传感器提出新的要求，在产品集成度、有线无线接口协议、功耗性能等方面必须进一步完善，以提高传感器灵活性和成本优势。

    管中窥豹，一窥工业传感器的新趋势

    工业4.0是一个范围广泛的概念，主要是利用信息系统将生产过程中的供应、制造等环节数据化，方便对生产过程进行管理、分析和提升，以此提高制造业的智能化水平。因此，在生产的过程中，传感器神经网络的重要性自然不言而喻。

    传感器网络的检测精度和性能直接影响生产的效率。纳芯微电子总经理王升杨表示，越来越多的集成化方案开始大量应用，主要表现在以下两方面。其一：利用ASIC代替分立电路，使传感器具备更好的移植性，缩减成本，例如：TI之前的压力变送器方案都采用分立电路形式，BUF、ADC、处理器等都是独立器件；TI最新推出的方案是完整ASIC芯片，集成所有逻辑功能；其二：多品种的传感器ASIC开始横向集成，例如：工业现场温度控制方案，原本都使用RDD、热电偶等独立电路和输出，新产品已经可以实现32通道的同时测量，每种通道之间可以搭配组合，实现RDD、热电偶、二极管等各种方式的测量，管理起来非常方便。

    另一方面，生产效率与传感器设备之间协同工作能力戚戚相关。但是，现阶段传感器还是以模拟信号输出为主，只能实现信息的单向流动，不能对传感器进行调整、配置，并且模拟输出能携带的信息量非常有限，只能发送传感器的检测信息，对于传感器自身诊断、ID、运行状态等信息难以实现传输。因此，数字化接口是后续发展的必然趋势，例如：HART协议、CAN总线、点对点IO_link总线等，可以实现双向通信，实时配置传感器状态。

    “功耗是传感器网络必须要面临和改善的问题。”王升杨继续说道，因为传感器网络系统将会越来越庞大，每一个传感器设备的功耗累加起来，就意味着巨大的成本支出。另外，许多工业应用场合还是电池供电，续航能力很难保障。所以，在传感器设备中，传感器、信号处理器、电源管理、MCU、无线通信等都需要实现低功耗处理，以提高设备的续航能力。

    因此，管中窥豹，可见一斑。集成度、接口、功耗也只是传感器发展趋势的冰山一角，未来传感器更多将会与垂直领域的算法紧密合作，共同推动智能化的发展。

    各显神通，传感器误差的解决方法

    在工业生产中，传感器检测的微小误差很可能导致企业的巨大损失，这是企业非常不愿意看到的情况。那么，传感器的误差如何避免呢？以下是传感器行业专家在产品应用中的案例，也许能给大家提供不少参考。

    智能抄表带来非常方便的体验，同时也存在许多问题。新奥副总经理董胜龙表示，如果抄表的数据完整性和及时性存在问题，将会导致体验非常差。这往往是多个原因造成，第一是气氛传感器只能识别，不能很好的定量分析；第二是结构设计和生产工艺不成熟，导致一致性存在缺陷；第三是电表缺乏主动传感器，每一个电表从出厂到应用，大多都需要现场充气修正补偿系数。新奥的解决办法主要采取以下几步：

    其一：研究组分传感器的计量原理，形成计量动态补偿方案，通过大量实验验证，解决组分适应性的问题；

    其二：通过大量实验验证，形成天然气特性和传感器计量输出之间，实时跟踪与在线修正的方案，识别时间小于一分钟，自动识别80%~97%甲烷含量；

    其三：在保证速度的前提下，优化设计结构，减少流速对传感器的影响，提高计量稳定性；

    其四：增加仪表的自检测能力，对仪表的工作状态进行实时检测报警。

    由于安装方便、无需电源和布线的原因，无源无线传感器受到大家的好评，能适用于许多极端的环境。赛赫信息科技总经理李泽晨说道：“汽车尾气处理系统中，尾气的温度范围在600度到1200度之间，导致能够检测过氧化硫、一氧化碳等尾气的气体传感器非常稀缺，而且传感器受到的干扰和老化情况也会更加严重。声表面波传感器是无线无源传感器之一，在老化和环境干扰的变化过程中，采用设置两个频点同步漂移的方法，通过两个频点的频率差检测物理量，从而得到精准的检测值。”

    不过，在不同的应用场合，误差产生的原因各有不同，企业应该根据实际情况理出根源，解决误差的问题。

    总结

    预计2015年全球传感器市场规模达到1814亿美元，而中国将占据三分之一的市场份额。未来，传感器市场的增长点将更多集中在无线传感器、MEMS和生物传感器领域。如此庞大的市场规模，将会诞生更多的企业和拓展出更多应用。