一直以來，物理傳感器都是大家的關(guān)注焦點(diǎn)之一。因此針對(duì)大家的興趣點(diǎn)所在，小編將為大家?guī)砦锢韨鞲衅鞯南嚓P(guān)介紹，詳細(xì)內(nèi)容請(qǐng)看下文。

一、物理傳感器在測(cè)量領(lǐng)域的應(yīng)用

物理傳感器的應(yīng)用范圍是非常廣泛的，我們僅僅就生物醫(yī)學(xué)的角度來看看物理傳感器的應(yīng)用情況，之后不難推測(cè)物理傳感器在其他的方面也有重要的應(yīng)用。

比如血壓測(cè)量是醫(yī)學(xué)測(cè)量中的最為常規(guī)的一種。我們通常的血壓測(cè)量都是間接測(cè)量，通過體表檢測(cè)出來的血流和壓力之間的關(guān)系，從而測(cè)出脈管里的血壓值。測(cè)量血壓所需要的傳感器通常都包括一個(gè)彈性膜片，它將壓力信號(hào)轉(zhuǎn)變成為膜片的變形，然后再根據(jù)膜片的應(yīng)變或位移轉(zhuǎn)換成為相應(yīng)的電信號(hào)。在電信號(hào)的峰值處我們可以檢測(cè)出來收縮壓，在通過反相器和峰值檢測(cè)器后，我們可以得到舒張壓，通過積分器就可以得到平均壓。

讓我們?cè)倏纯春粑鼫y(cè)量技術(shù)。呼吸測(cè)量是臨床診斷肺功能的重要依據(jù)，在外科手術(shù)和病人監(jiān)護(hù)中都是必不可少的。比如在使用用于測(cè)量呼吸頻率的熱敏電阻式傳感器時(shí)，把傳感器的電阻安裝在一個(gè)夾子前端的外側(cè)，把夾子夾在鼻翼上，當(dāng)呼吸氣流從熱敏電阻表面流過時(shí)，就可以通過熱敏電阻來測(cè)量呼吸的頻率以及熱氣的狀態(tài)。

再比如最常見的體表溫度測(cè)量過程，雖然看起來很容易，但是卻有著復(fù)雜的測(cè)量機(jī)理。體表溫度是由局部的血流量、下層組織的導(dǎo)熱情況和表皮的散熱情況等多種因素決定的，因此測(cè)量皮膚溫度要考慮到多方面的影響。熱電偶式傳感器被較多的應(yīng)用到溫度的測(cè)量中，通常有桿狀熱電偶傳感器和薄膜熱電偶傳感器。由于熱電偶的尺寸非常小，精度比較高的可做到微米的級(jí)別，所以能夠比較精確地測(cè)量出某一點(diǎn)處的溫度，加上后期的分析統(tǒng)計(jì)，能夠得出比較全面的分析結(jié)果。這是傳統(tǒng)的水銀溫度計(jì)所不能比擬的，也展示了應(yīng)用新的技術(shù)給科學(xué)發(fā)展帶來的廣闊前景。

二、物理傳感器面臨的挑戰(zhàn)

(一)科學(xué)角度

物理傳感器在靈敏度、分辨率、測(cè)量范圍、精度、準(zhǔn)確度等方面的前沿進(jìn)展幾乎每天都在擴(kuò)大。毫無疑問，納米和量子技術(shù)將有助于推動(dòng)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(xué)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(fā)出能夠檢測(cè)參數(shù)的傳感器，其精度和分辨率是今天的傳感器無法達(dá)到的。引力波探測(cè)器VIRGO中展示了光的擠壓狀態(tài)對(duì)靈敏度的增強(qiáng)。類似的概念可以用于其他高靈敏度量子傳感器的開發(fā)。新的納米材料或在納米尺度出現(xiàn)的效應(yīng)也可以用來提高傳感器的靈敏度，或者開發(fā)全新的超微型傳感器。

(二)技術(shù)角度

傳感器面臨的挑戰(zhàn)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(shè)計(jì)這種傳感器的新方法、它們的組件或它們的詢問方式至關(guān)重要。

另一方面，可穿戴設(shè)備由于電池充電時(shí)間短，使用范圍有限。因此，研究為傳感器供電的新機(jī)制將是有趣的，例如，用人體的熱量或運(yùn)動(dòng)，或用要監(jiān)測(cè)的參數(shù)。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(yīng)。具有這些屬性的傳感器將有助于開發(fā)更清潔、更可靠、更實(shí)惠的自動(dòng)駕駛汽車。

對(duì)傳感器產(chǎn)生的數(shù)據(jù)和信號(hào)的處理和解釋也是重要的挑戰(zhàn)，這也是傳感器技術(shù)中一個(gè)有趣的研究領(lǐng)域。目前，傳感器用于實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)多個(gè)物理參數(shù)，這種情況在未來不會(huì)有太大改變。在許多工業(yè)、科學(xué)和其他應(yīng)用中，傳感器可以提供大量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)必須被高速收集、存儲(chǔ)、處理和解釋，以實(shí)時(shí)提供信息。在這些情況下，人工智能和深度學(xué)習(xí)中使用的概念和方法以及大數(shù)據(jù)中使用的技術(shù)。

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