新型感知技术
2023-03-17 来源： 智造苑
「 1. 位姿感知」
位姿感知通过非接触式位置传感器和姿态传感器共同实现物体在空间的位置姿态的变化。
1）非接触式位置传感器
与接触式位置传感器不同，非接触式位置传感器采用霍尔效应、磁阻效应、电磁感应原理、电容原理等技术设计制造，不存在相对摩擦，产品的寿命有所提高。近几十年来，因为电位计设计简单、制造技术成熟、价格低廉，一直被用于位置和角度的测量，但其自身局限性，也制约了其发展。国际知名的汽车零部件厂商在十几年前就开始致力于非接触式位置传感器的研发。
2）电感应式位置传感器
电感应式位置传感器采用电磁感应原理，即当电磁感应闭合电路的一部分导体在磁场中做切割磁力线运动时，导体中就产生感应电流。其结构同其他角度传感器一样，也是由定子和转子组成的。电感式位置传感器大致有两种形式，一种是线圈绕组式，此类产品需要庞大的铁心来缠绕感应线圈，体积较大，结构复杂，需要后端的信号调理电路，虽测量精度较高，但价格较贵，目前主要应用在EPS系统中的扭矩测量，KOYO公司和NSK公司都有该类型产品；一种是平面线圈式，平面线圈感应传感器定子由平面激励、接收线圈及电子元件组成，还包括一个标准PCB和ASIC，转子由特定几何形状闭合导线制成的冲压件（导电材料或PCB元件）制成。目前德国海拉公司采用平面线圈式位置传感器技术设计开发的位置传感器，在油门踏板、执行器等角度反馈中得到大量应用。平面线圈式位置传感器设计结构比较简单，在PCB上的定子由激励线圈、3个感应接受线圈和其他信号处理电子元件组成，转子是一块简单的冲压金属片。
感应式位置传感器的关键不是在于平面线圈的图形设计，而在于定制芯片技术，其信号处理单元接受线圈的电压信号，进行整流、放大并成对地将其按比例输出。输出信号有模拟信号、脉冲调制信号和总线通信。同时能在-40～+50℃的温度范围和振动高达30g的情况下工作，具有可靠性好、寿命长、耐湿度性能好等特性，并能在各种不同形式的电磁场下工作。感应式位置传感器的制造难点在于平面线圈的化学腐刻工艺水平，当然还有定制的信号处理单元的封装技术，如不采用定制芯片，成本将很高。感应式位置传感器具有如下优点：受机械公差影响小，无需设定温度补偿，不需额外的磁性材料，不受磁场和电信号的干扰，能够实现所有汽车电磁兼容性的要求，测量角度都可达到360°，甚至更大，应用灵活，能够实现角位移和线性位移的测量。在整个寿命周期和温度范围内能够将精度保持在1%以内。在机电装置中，这种技术可以将传感器同其他电子元件集成到同一个PCB中。海拉传感器的布置简单就是其传感器的一个最大优势，将其集成至控制单元不需要额外的壳体和线束，线束的简化及连接件减少，同时还有利于可靠性的提高。
3）姿态传感器
姿态传感器是基于MEMS技术的高性能三维运动姿态测量系统。它包含三轴陀螺仪、三轴加速计、三轴电子罗盘等辅助运动传感器，通过内嵌的低功耗ARM处理器输出校准过的角速度、加速度、磁数据等，通过基于四元数的传感器数据算法进行运动姿态测量，实时输出以四元数、欧拉角等表示的零漂移三维姿态数据。姿态传感器可广泛应用于航模无人机、机器人、天线平台，聚光太阳能，地面及水下设备，虚拟现实，人体运动分析等需要低成本、高动态三维姿态测量的产品设备中。陀螺仪是利用高速回转体的动量矩，敏感壳体相对惯性空间绕正交于自转轴的一个或二个轴的角运动检测装置。利用其他原理制成的角运动检测装置起同样功能的也称陀螺仪。（图1）
图1 姿态传感器
「 2. 柔性感知」
目前，许多智能化的检测设备已经大量地采用了各种各样的传感器，其应用早已渗透到诸如工业生产、海洋探测、环境保护、医学诊断、生物工程、宇宙开发、智能家居等方方面面。随着信息时代的应用需求越来越高，对被测量信息的范围、精度和稳定情况等各性能参数的期望值和理想化要求逐步提高。特殊环境与特殊信号下气体、压力、湿度的测量需求，对普通传感器提出了新的挑战。
面对越来越多的特殊信号和特殊环境，新型传感器技术已向以下趋势发展：开发新材料、新工艺和开发新型传感器；实现传感器的集成化和智能化；实现传感技术硬件系统与元器件的微小型化；与其他学科的交叉整合的传感器。同时， 还希望传感器具有透明、柔韧、延展、可自由弯曲甚至折叠、便于携带、可穿戴等特点。随着柔性基质材料的发展，满足上述各类趋势特点的柔性传感器在此基础上应运而生。
1）柔性传感器的特点
柔性材料是与刚性材料相对应的概念，一般，柔性材料具有柔软 、低模量 、易变形等属性。常见的柔性材料有：聚乙烯醇（PVA）、聚酯（PET）、聚酰亚胺（PI）、聚萘二甲酯乙二醇酯（PEN ）、纸片、纺织材料等。而柔性传感器则是指采用柔性材料制成的传感器，具有良好的柔韧性、延展性，甚至还可自由弯曲甚至折叠，而且结构形式灵活多样，可根据测量条件的要求任意布置，能够非常方便地对复杂被测量进行检测。新型柔性传感器在电子皮肤、医疗保健、电子、电工、运动器材、纺织品、航天航空、环境监测等领域受到广泛应用。
2）柔性传感器的分类
柔性传感器种类较多，分类方式也多样化。按照用途分类，柔性传感器包括压力传感器、气体传感器（酒驾检测）、湿度传感器（天气预报）、温度传感器（体温计）、应变传感器、磁阻抗传感器和热流量传感器（冰箱）等；按照感知机理分类，柔性传感器包括电阻式、电容式、压磁式和电感式等。
3）常见柔性传感器
（1）柔性气体传感器
柔性气体传感器在电极表面布置对气体敏感的薄膜材料，其基底是柔性的，具备轻便、柔韧易弯曲、可大面积制作等特点，薄膜材料也具备更高的敏感性和相对简便的制作工艺而备受关注。这很好地满足了特殊环境下气体传感器的便携、低功耗等需求，打破了以往气体传感器不易携带、测量范围不全面、量程小、成本高等不利因素，可对NH、NO、乙醇气体进行简单精确的检测，从而引起了人们的广泛关注 。
（2）柔性压力传感器
柔性压力传感器在智能服装、智能运动、机器人“皮肤”等方面有广泛运用。聚偏氟乙烯、硅橡胶、聚酰亚胺等作为其基底材料已广泛用于柔性压力传感器的制作，它们有别于采用金属应变计的测力传感器和采用n型半导体芯片的扩散型普通压力传感器，具有较好的柔韧性、导电性及压阻特性。（图2）
图2柔性压力传感器
（3）柔性湿度传感器
湿度传感器主要有电阻式、电容式两大类。湿敏电阻器特点是在基片上覆盖一层用感湿材料制成的膜，当空气中的水蒸汽吸附在感湿膜上时，元件的电阻率和电阻值都发生变化，利用这一特性即可测量湿度。湿敏电容器一般是用高分子薄膜制成，常用的高分子材料有聚苯乙烯、聚酰亚胺、酪酸醋酸纤维等。
湿度传感器正从简单的湿敏元件向集成化、智能化、多参数检测的方向迅速发展，传统的干湿球湿度计或毛发湿度计已无法满足现代科发展的需要。柔性湿度传感器以低成本、低能耗、易于制造和易集成到智能系统制造等优点已被广泛研究。制作该类柔性湿度传感器的基底材料与其他柔性传感器类似，制造湿度敏感膜的方法也有很多，包括浸涂、旋转涂料、丝网印刷和喷墨印刷等。
柔性传感器结构形式灵活多样，可根据测量条件的要求任意布置，能够非常方便地对特殊环境与特殊信号进行精确快捷测量，解决了传感器的小型化、集成化 、智能化发展问题，这些新型柔性传感器在电子皮肤、生物医药、可穿戴电子产品和航空航天中有重要作用。但目前对于碳纳米管和石墨烯等用于柔性传感器的材料制备技术工艺水平还不成熟，也存在成本、适用范围、使用寿命等问题。常用柔性基底存在不耐高温的缺点，导致柔性基底与薄膜材料间应力大、粘附力弱。柔性传感器的组装、排列、集成和封装技术也还有待进一步提高。
4）柔性传感器的常用材料
（1）柔性基底。为了满足柔性电子器件的要求，轻薄、透明、柔性和拉伸性好、绝缘耐腐蚀等性质成为了柔性基底的关键指标。在众多柔性基底的选择中，聚二甲基硅氧烷（PDMS）成为了人们的首选。它的优势包括方便易得、化学性质稳定、透明和热稳定性好等。尤其在紫外光下粘附区和非粘附区分明的特性使其表面可以很容易的粘附电子材料。很多柔性电子设备通过降低基底的厚度来获得显著的弯曲性；然而，这种方法局限于近乎平整的基底表面。相比之下，可拉伸的电子设备可以完全粘附在复杂和凹凸不平的表面上。目前，通常有两种策略来实现可穿戴传感器的拉伸性。第一种方法是在柔性基底上直接粘合低杨氏模量的薄导电材料；第二种方法是使用本身可拉伸的导体组装器件。通常是由导电物质混合到弹性基体中制备。
（2）金属材料。金属材料一般为金银铜等导体材料，主要用于电极和导线。对于现代印刷工艺而言，导电材料多选用导电纳米油墨，包括纳米颗粒和纳米线等。金属的纳米粒子除了具有良好的导电性外，还可以烧结成薄膜或导线。
（3）无机半导体材料。以ZnO和ZnS为代表的无机半导体材料由于其出色的压电特性，在可穿戴柔性电子传感器领域显示出了广阔的应用前景。
（4）有机材料。大规模压力传感器阵列对未来可穿戴传感器的发展非常重要。基于压阻和电容信号机制的压力传感器存在信号串扰，导致测量不准确，这个问题成为发展可穿戴传感器最大的挑战之一。而晶体管的使用为减少信号串扰提供了可能。因此，在可穿戴传感器和人工智能领域的很多研究都是围绕如何获得大规模柔性压敏晶体管展开的。
5）柔性传感器的应用
柔性电子涉及很多领域，华为发布的柔性可折叠手机也采用了柔性电子技术，一般的柔性电子采用有机和无机材料混合制造，具有非常好的柔韧性。柔性传感器是利用柔性材料制作的传感器，这种传感器具有非常强的环境适应性，同时随着物联网和人工智能的发展，很多柔性传感器具有集成度高和智能化的特点。
柔性传感器的优势让它有非常好的应用前景，包括在医疗电子、环境监测和可穿戴等领域。例如在环境监测领域，科学家将制作成的柔性传感器置于设备中，可监测台风和暴雨的等级；在可穿戴方面，柔性的电子产品更易于测试皮肤的相关参数，因为人的身体不是平的。
柔性压力传感器在智能服装、智能运动、机器人“皮肤”等方面有广泛运用。聚偏氟乙烯、硅橡胶、聚酰亚胺等作为其基底材料已广泛用于柔性压力传感器的制作，它们有别于采用金属应变计的测力传感器和采用 n 型半导体芯片的扩散型普通压力传感器，具有较好的柔韧性、导电性及压阻特性。余建平等人提出了一种能够同时实现向压力与向剪切力测量的新型三维柔性电容触觉传感阵列。基于柔性印刷电路板（FPCB）的感应电极层和基于聚二甲基硅氧烷（PDMS）的浮动电极层，将脆弱的接口电路加工在底部的感应电极层上，大幅提高传感阵列的挠曲刚度。衣卫京等人将碳系导电复合材料涂覆到针织面料后形成的导电针织面料，其具有明显的压阻性能。在压力范围内该导电针织面料的压力与电阻关系呈现良好的线性关系，且具有良好的重复性。该面料可以用于智能服装、柔性人台等的压力测量，对于可穿戴设备的研究具有一定意义。利用PEN作为柔性衬底，有机材料作为导电层制作得到的浮栅型存储器具有良好的性能，制作的柔性压力感知阵列也具有较高的分辨率。SoHM等在垂直排列的碳纳米管排列中嵌入PDMS 电极层制作出柔性压力传感器，能模拟触觉传感功能，可用于机器人“皮肤”研究。
「 3. 工件识别感知」
工件的检测识别是工业生产中必不可少的步骤，其主要目的是辨识送入机床待加工的工件或者毛坯是否是要求加工的工件或毛坯，同时还要求辨识工件或毛坯的当前位姿信息。在小型或自动化要求不高的工业生产中，工件的检测识别可由人工完成，而在大型工业生产或柔性制造自动化系统中，需要将大量的各类工件自动地送到加工系统中的不同加工设备中去，因此需要对工件进行自动检测识别，利用计算机视觉结合人工智能的方法来实现工件的自动检测识别，这是当前研究的重要领域。根据统计，人类接受的信息80％以上来自视觉，因此采用视觉传感器比采用其他传感器获取工作环境及工件信息等有多方面的优势[1]，表现为：
（1）即使在丢弃了绝大部分的视觉信息后，所剩下的关于周围环境的信息仍然比激光雷达和超声波等更多更精确。
（2）激光雷达和超声等传感器的原理都是通过主动发射脉冲和接受反射脉冲来测距的，因此当多个工件同时在工作台上时，相互之间可能产生干扰，而视觉是被动测量，不存在这种问题。
（3）激光雷达和超声波数据的采样周期一般比摄像机长，不能及时为高速运动的机器人提供信息，相比之下，视觉传感器的采样速率则非常快。
当然，视觉传感器也存在一些缺点，如在雾天、阳光直射以及晚上还不如毫米波雷达等主动式传感器；主动式传感器可以直接测量目标的距离、运动速度等参量，而视觉则需要经过计算才能得到。然而在结构化环境中，如实验室环境、自动化生产车间等，视觉传感器在信息量和采集速度上的两大优势决定了其在工件自动检测识别的发展中必将起着至关重要的作用。随着计算机性能的不断提高和计算机视觉技术的快速发展和完善，利用计算机来识别图像中的目标己经成为研究的热点。更由于高速的硬件实现方法的普及与推广，使得实时的图像识别技术得以更好地应用于实践。因此，利用计算机视觉结合人工智能的方法来实现工件的自动检测识别都具有重大的实践意义。
工件的检测识别的初期主要采用人工识别的方法。但是随着在线速度的不断加快，对工件检测识别要求的不断提高，人工检测识别已逐渐不能适应工业发展的需要。于是涌现了大量新兴的技术以满足工件检测识别的要求，如涡流检测技术、红外检测技术、超声波检测技术、射线检测技术、全息摄影检测技术、机器视觉检测技术等。这些技术给工件检测识别注入了新的活力，也使工件的自动化程度迅速提高。在这些新兴技术中，机器视觉系统以其获取信息丰富、精确的优点获得了最为广泛的应用，如机器人装配的视觉辅助可以识别零部件尺寸、形状，以保证装配的正确性和质量的控制。同时，还可以按视觉识别的信息，利用物流系统装卸产品，对快速行进中的工零件进行识别，确定物体相对于坐标的位置与姿态，完成物件定位和分类，辨识物体的位置距离与姿态角度，提取规定参数的特征并完成识别，进行误差的检测等。
目前工件识别方法多采用基于传统摄像机的标定方法。从计算思路的角度上看，传统的摄像机标定方法可以分成四类，即利用最优化算法的标定方法，利用摄像机变换矩阵的标定方法，进一步考虑畸变补偿的两步法和采用更为合理的摄像机成像模型的双平面标定方法。根据求解算法的特点也可以将它分为直接非线性最小化方法（迭代法）、闭式求解方法和两步法。
（1）利用最优化算法的标定方法。这一类摄像机标定方法可以假设摄像机的光学成像模型非常复杂，包括成像过程中各种因素，并通过求解线性方程的手段来求取摄像机模型的参数。然而这种方法完全没有考虑摄像机过程中的非线性畸变问题，为了提高标定精度，非线性最优化算法仍不可避免。该方法主要有以下两个方面的缺点：首先，摄像机标定的结果取决于摄像机的初始给定值，如果初始值给得不恰当，很难通过优化程序得到正确的标定结果；其次，优化程序非常费时，无法实时地得到标定结果。Dainis和Juberts给出了利用直接线性变换方法，引入了非线性畸变因素后进行摄像机标定的结果，他们的系统是为了准确的测量机器人的运动轨迹。该系统能够实时地测量出机器人的运动轨迹，但并不要求标定算法对系统的标定是实时的。
（2）利用摄像机变换矩阵的标定方法。从摄影测量学中的传统方法可以看出，刻画三维空间坐标系与二维图像坐标系关系的方程一般说来是摄像机内部参数和外部参数的非线性方程。如果忽略摄像机镜头的非线性畸变并且把透视变换矩阵中的元素作为未知数，给定一组三维控制点和对应的图像点，就可以利用线性方法求解透视变换矩阵中的各个元素。这一类标定方法的优点是不需利用最优化方法来求解摄像机的参数，从而运算速度快，能够实现摄像机参数的实时的计算。但仍然存在如下缺点：首先，标定过程中不考虑摄像机镜头的非线性畸变，标定精度受到影响；其次，线性方程中未知参数的个数大于要求解的独立的摄像机模型参数的个数，线性方程中未知数不是相互独立的。这种过分参数化的缺点是，在图像含有噪声的情况下，解得线性方程中的未知数也许能很好的符合这一组线性方程，但由此分解得到的参数值却未必与实际情况很好地符合。利用透视变换矩阵的摄像机标定方法被广泛应用于实际的系统，并取得了满意的结果。
（3）两步法。该标定方法的思想是先利用直接线性变换方法或者透视变换矩阵方法求解摄像机参数，再以求得的参数为初始值，考虑畸变因素，并利用最优化算法进一步提高标定精度。[2]
参考文献
[1]Hong-Seok Park，Ngoc-Hien Tran. Development of a smart machining system using self-optimizing control[J]. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology，2014 (9-12).
[2]Pavel Kovac，Dragan Rodic，Vladimir Pucovsky，et al. Multi-output fuzzy inference system for modeling cutting temperature and tool life in face milling[J]. Journal of Mechanical Science and Technology，2014 (10).
引自：《智能制造装备基础》（作者：吴玉厚、陈关龙、张珂、赵德宏、巩亚东、刘春时）
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