参考下： 进入21世纪后，特别在我国加入WTO后，国内产品面临巨大挑战。各行业特别是传统产业都急切需要应用电子技术、自动控制技术进行改造和提升。例如纺织行业，温湿度是影响纺织品质量的重要因素，但纺织企业对温湿度的测控手段仍很粗糙，十分落后，绝大多数仍在使用干湿球湿度计，采用人工观测，人工调节阀门、风机的方法，其控制效果可想而知。制药行业里也基本如此。而在食品行业里，则基本上凭经验，很少有人使用湿度传感器。值得一提的是，随着农业向产业化发展，许多农民意识到必需摆脱落后的传统耕作、养殖方式，采用现代科学技术来应付进口农产品的挑战，并打进国外市场。各地建立了越来越多的新型温室大棚，种植反季节蔬菜，花卉；养殖业对环境的测控也日感迫切；调温冷库的大量兴建都给温湿度测控技术提供了广阔的市场。我国已引进荷兰、以色列等国家较先进的大型温室四十多座，自动化程度较高，成本也高。国内正在逐步消化吸收有关技术，一般先搞调温、调光照，控通风；第二步搞温湿度自动控制及CO2测控。此外，国家粮食储备工程的大量兴建，对温湿度测控技术提也提出了要求。 但目前，在湿度测试领域大部分湿敏元件性能还只能使用在通常温度环境下。在需要特殊环境下测湿的应用场合大部分国内包括许多国外湿度传感器都会“皱起眉头”！例如在上面提到纺织印染行业，食品行业，耐高温材料行业等，都需要在高温情况下测量湿度。一般情况下，印染行业在纱锭烘干中，温度能达到120摄氏度或更高温度；在食品行业中，食物的烘烤温度能达到80-200摄氏度左右；耐高温材料，如陶瓷过滤器的烘干等能达到200摄氏度以上。在这些情况下，普通的湿度传感器是很难测量的。 高分子电容式湿度传感器通常都是在绝缘的基片诸如玻璃、陶瓷、硅等材料上，用丝网漏印或真空镀膜工艺做出电极，再用浸渍或其它办法将感湿胶涂覆在电极上做成电容元件。湿敏元件在不同相对湿度的大气环境中，因感湿膜吸附水分子而使电容值呈现规律性变化，此即为湿度传感器的基本机理。影响高分子电容型元件的温度特性，除作为介质的高分子聚合物的介质常数ε及所吸附水分子的介电常数ε受温度影响产生变化外，还有元件的几何尺寸受热膨胀系数影响而产生变化等因素。根据德拜理论的观点，液体的介电常数ε是一个与温度和频率有关的无量纲常数。水分子的ε在T＝5℃时为，在T＝20℃时为。有机物ε与温度的关系因材料而异，且不完全遵从正比关系。在某些温区ε随T呈上升趋势，某些温区ε随T增加而下降。多数文献在对高分子湿敏电容元件感湿机理的分析中认为：高分子聚合物具有较小的介电常数，如聚酰亚胺在低湿时介电常数为一。而水分子介电常数是高分子ε的几十倍。因此高分子介质在吸湿后，由于水分子偶极距的存在，大大提高了吸水异质层的介电常数，这是多相介质的复合介电常数具有加和性决定的。由于ε的变 化，使湿敏电容元件的电容量C与相对湿度成正比。在设计和制作工艺中很难组到感湿特性全湿程线性。作为电容器，高分子介质膜的厚度d和平板电容的效面积S也和温度有关。温度变化所引起的介质几何尺寸的变化将影响C值。高分子聚合物的平均热线胀系数可达到 的量级。例如硝酸纤维素的平均热线胀系数为108x10-5/℃。随着温度上升，介质膜厚d增加，对C呈负贡献值；但感湿膜的膨胀又使介质对水的吸附量增加，即对C呈正值贡献。可见湿敏电容的温度特性受多种因素支配，在不同的湿度范围温漂不同；在不同的温区呈不同的温度系数；不同的感湿材料温度特性不同。总之，高分子湿度传感器的温度系数并非常数，而是个变量。所以通常传感器生产厂家能在-10-60摄氏度范围内是传感器线性化减小温度对湿敏元件的影响。 国外厂家比较优质的产品主要使用聚酰胺树脂，产品结构概要为在硼硅玻璃或蓝宝石衬底上真空蒸发制作金电极，再喷镀感湿介质材料（如前所述）形式平整的感湿膜，再在薄膜上蒸发上金电极.湿敏元件的电容值与相对湿度成正比关系，线性度约±2%。虽然，测湿性能还算可以但其耐温性、耐腐蚀性都不太理想，在工业领域使用，寿命、耐温性和稳定性、抗腐蚀能力都有待于进一步提高。 陶瓷湿敏传感器是近年来大力发展的一种新型传感器。优点在于能耐高温，湿度滞后，响应速度快，体积小，便于批量生产，但由于多孔型材质，对尘埃影响很大，日常维护频繁，时常需要电加热加以清洗易影响产品质量，易受湿度影响，在低湿高温环境下线性度差，特别是使用寿命短，长期可靠性差，是此类湿敏传感器迫切解决的问题。 当前在湿敏元件的开发和研究中，电阻式湿度传感器应当最适用于湿度控制领域，其代表产品氯化锂湿度传感器具有稳定性、耐温性和使用寿命长多项重要的优点，氯化锂湿敏传感器已有了五十年以上的生产和研究的历史，有着多种多样的产品型式和制作方法，都应用了氯化锂感湿液具备的各种优点尤其是稳定性最强。 氯化锂湿敏器件属于电解质感湿性材料，在众多的感湿材料之中，首先被人们所注意并应用于制造湿敏器件，氯化锂电解质感湿液依据当量电导随着溶液浓度的增加而下降。电解质溶解于水中降低水面上的水蒸气压的原理而实现感湿。 氯化锂湿敏器件的衬底结构分柱状和梳妆，以氯化锂聚乙烯醇涂覆为主要成份的感湿液和制作金质电极是氯化锂湿敏器件的三个组成部分。多年来产品制作不断改进提高，产品性能不断得到改善，氯化锂感湿传感器其特有的长期稳定性是其它感湿材料不可替代的，也是湿度传感器最重要的性能。在产品制作过程中，经过感湿混合液的配制和工艺上的严格控制是保持和发挥这一特性的关键。 在国内九纯健科技依托于国家计量科学研究院、中科院自动化研究所、化工研究院等大型科研单位从事温湿度传感器产品的研制、生产。选用氯化锂感湿材料作为主攻方向，生产氯化锂湿敏传感器及相关变送器，自动化仪表等产品，在吸取了国内外此项技术的成功经验的同时，努力克服传统产品存在的各项弱点，取得实质性进展。产品选用了Al2O3及SiO2陶瓷基片为衬底，基片面积大大缩小，采用特殊的工艺处理，耐湿性和粘覆性均大大提高。使用烧结工艺，在衬底集片上烧结5个9的工业纯金制成的梳妆电极，氯化锂感湿混合液使用新产品添加剂和固有成份混合经过特殊的老化和涂覆工艺后，湿敏基片的使用寿命和长期稳定性大大提高，特别是耐温性达到了-40℃-120℃，以多片湿敏元件组合的独特工艺，是传感器感湿范围为1%RH-98%RH，具备了15%RH范围以下的测量性能，漂移曲线和感湿曲线均实现了较好的线性化水平，使湿度补偿得以方便实施并较容易地保证了宽温区的测湿精度。采用循环降温装置封闭系统，先对对被测气体采样，然后降温检测并确保绝对湿度的恒定，使探头耐温范围提高到600℃左右，大大增强了高温下测湿的功能。成功解决了“高温湿度测量”这一湿度测量领域难题。现在，不采用任何装置直接测量150度以内环境中的湿度的分体式高温型温湿度传感器JCJ200W已成功应用在木材烘干，高低温试验箱等系统中。同时，JCJ200Y产品能耐温高达600度，也已成功应用在印染行业纱锭自动烘干系统、食品自动烘烤系统、特殊陶瓷材料的自动烘干系统、出口大型烘干机械等方面，并表现出良好的效果,为国内自动化控制域填补了高温湿度测量的空白，为我国工业化进程奠定了一定基础。传感器论文： 低温下压阻式压力传感器性能的实验研究 Experimental Study On Performance Of Pressure Transducer At Low Temperature .... 灌区水位测量记录设备及安装技术 摘要：水位测量施测简单直观，易于为广大用水户所接受而且便于自动观测，因而在灌区水量计量乃至在整个灌区信息化建设中都占有十分重要的地位。目前我国灌区中水位监测采用的传感器依据输出量的不同主要分为模拟传感.... 主成分分析在空调系统传感器故障检测与诊断中的应用研究 摘要 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按被检测的对象的性质可将它们的应用分为:直接应用和间接应用。前者是直接检测出受检测对象本身的磁场或磁特性，后者是检测受检对象上人为设置的磁场，用这个磁场来作被检测的信息的载体，通过它，将许多非电、非磁的物理量例如力、力矩、压力、应力、位置、位移、速度、加速度、角度、角速度、转数、转速以及工作状态发生变化的时间等，转变成电量来进行检测和控制。 一 霍尔器件的工作原理 在磁场作用下，通有电流的金属片上产生一横向电位差如图1所示： 这个电压和磁场及控制电流成正比： VH＝K╳｜H╳IC｜ 式中VH为霍尔电压，H为磁场，IC为控制电流，K为霍尔系数。 在半导体中霍尔效应比金属中显著，故一般霍尔器件是采用半导体材料制作的。 用霍尔器件，可以进行非接触式电流测量，众所周知，当电流通过一根长的直导线时，在导线周围产生磁场，磁场的大小与流过导线的电流成正比，这一磁场可以通过软磁材料来聚集，然后用霍尔器件进行检测，由于磁场与霍尔器件的输出有良好的线性关系，因此可利用霍尔器件测得的讯号大小，直接反应出电流的大小，即： I∞B∞VH 其中I为通过导线的电流，B为导线通电流后产生的磁场，VH为霍尔器件在磁场B中产生的霍尔电压、当选用适当比例系数时，可以表示为等式。霍尔传感器就是根据这种工作原理制成的。 二 霍尔传感器的应用 1 霍尔接近传感器和接近开关 在霍尔器件背后偏置一块永久磁体，并将它们和相应的处理电路装在一个壳体内，做成一个探头，将霍尔器件的输入引线和处理电路的输出引线用电缆连接起来，构成如图1所示的接近传感器。它们的功能框见图19。(a)为霍尔线性接近传感器，(b)为霍尔接近开关。 图1 霍尔接近传感器的外形图 a)霍尔线性接近传感器 (b)霍尔接近开关 图2 霍尔接近传感器的功能框图 霍尔线性接近传感器主要用于黑色金属的自控计数，黑色金属的厚度检测、距离检测、齿轮数齿、转速检测、测速调速、缺口传感、张力检测、棉条均匀检测、电磁量检测、角度检测等。 霍尔接近开关主要用于各种自动控制装置，完成所需的位置控制，加工尺寸控制、自动计数、各种计数、各种流程的自动衔接、液位控制、转速检测等等。霍尔翼片开关 霍尔翼片开关就是利用遮断工作方式的一种产品，它的外形如图20所示，其内部结构及工作原理示于图21。 图3 霍尔翼片开关的外形图 2 霍尔齿轮传感器 如图4所示,新一代的霍尔齿轮转速传感器，广泛用于新一代的汽车智能发动机，作为点火定时用的速度传感器，用于ABS（汽车防抱死制动系统）作为车速传感器等。 在ABS中，速度传感器是十分重要的部件。ABS的工作原理示意图如图23所示。图中，1是车速齿轮传感器；2是压力调节器；3是控制器。在制动过程中，控制器3不断接收来自车速齿轮传感器1和车轮转速相对应的脉冲信号并进行处理，得到车辆的滑移率和减速信号，按其控制逻辑及时准确地向制动压力调节器2发出指令，调节器及时准确地作出响应，使制动气室执行充气、保持或放气指令，调节制动器的制动压力，以防止车轮抱死，达到抗侧滑、甩尾，提高制动安全及制动过程中的可驾驭性。在这个系统中，霍尔传感器作为车轮转速传感器，是制动过程中的实时速度采集器，是ABS中的关键部件之一。 在汽车的新一代智能发动机中，用霍尔齿轮传感器来检测曲轴位置和活塞在汽缸中的运动速度，以提供更准确的点火时间，其作用是别的速度传感器难以代替的，它具有如下许多新的优点。 （1）相位精度高，可满足°曲轴角的要求，不需采用相位补偿。 （2）可满足度曲轴角的熄火检测要求。 （3）输出为矩形波，幅度与车辆转速无关。在电子控制单元中作进一步的传感器信号调整时，会降低成本。 用齿轮传感器，除可检测转速外，还可测出角度、角速度、流量、流速、旋转方向等等。 图4 霍尔速度传感器的内部结构 1. 车轮速度传感器2.压力调节器3.电子控制器 2. 图4 ABS气制动系统的工作原理示意图 3 旋转传感器 按图5所示的各种方法设置磁体，将它们和霍尔开关电路组合起来可以构成各种旋转传感器。霍尔电路通电后，磁体每经过霍尔电路一次，便输出一个电压脉冲。 (a)径向磁极(b)轴向磁极(c)遮断式 图5 旋转传感器磁体设置 由此，可对转动物体实施转数、转速、角度、角速度等物理量的检测。在转轴上固定一个叶轮和磁体，用流体（气体、液体）去推动叶轮转动，便可构成流速、流量传感器。在车轮转轴上装上磁体，在靠近磁体的位置上装上霍尔开关电路，可制成车速表，里程表等等，这些应用的实例如图25所示。 图6的壳体内装有一个带磁体的叶轮，磁体旁装有霍尔开关电路，被测流体从管道一端通入，推动叶轮带动与之相连的磁体转动，经过霍尔器件时，电路输出脉冲电压，由脉冲的数目，可以得到流体的流速。若知管道的内径，可由流速和管径求得流量。霍尔电路由电缆35来供电和输出。 图6 霍尔流量计 由图7可见，经过简单的信号转换，便可得到数字显示的车速。 利用锁定型霍尔电路，不仅可检测转速，还可辨别旋转方向，如图27所示。 曲线1对应结构图（a）,曲线2对应结构图(b)，曲线3对应结构图(c)。 图7 霍尔车速表的框图 图8 利用霍尔开关锁定器进行方向和转速测定 4 在大电流检测中的应用 在冶金、化工、超导体的应用以及高能物理（例如可控核聚变）试验装置中都有许多超大型电流用电设备。用多霍尔探头制成的电流传感器来进行大电流的测量和控制，既可满足测量准确的要求，又不引入插入损耗，还免除了像使用罗果勘斯基线圈法中需用的昂贵的测试装置。图9示出一种用于DⅢ－D托卡马克中的霍尔电流传感器装置。采用这种霍尔电流传感器，可检测高达到300kA的电流。 图9（a）为G－10安装结构，中心为电流汇流排，(b)为电缆型多霍尔探头，(c)为霍尔电压放大电路。 (a)G�10安装结构(b)电缆型多霍尔探头(c)霍尔电压放大电路 图9 多霍尔探头大电流传感器 图10霍尔钳形数字电流表线路示意图 图11霍尔功率计原理图 (a)霍尔控制电路 (b)霍尔磁场电路 图12霍尔三相功率变送器中的霍尔乘法器 图13霍尔电度表功能框图 图14霍尔隔离放大器的功能框图 5 霍尔位移传感器 若令霍尔元件的工作电流保持不变，而使其在一个均匀梯度磁场中移动，它输出的霍尔电压VH值只由它在该磁场中的位移量Z来决定。图15示出3种产生梯度磁场的磁系统及其与霍尔器件组成的位移传感器的输出特性曲线，将它们固定在被测系统上，可构成霍尔微位移传感器。从曲线可见，结构（b）在Z<2mm时，VH与Z有良好的线性关系，且分辨力可达1μm，结构（C）的灵敏度高，但工作距离较小。 图15 几种产生梯度磁场的磁系统和几种霍尔位移传感器的静态特性 用霍尔元件测量位移的优点很多：惯性小、频响快、工作可靠、寿命长。 以微位移检测为基础，可以构成压力、应力、应变、机械振动、加速度、重量、称重等霍尔传感器。 6 霍尔压力传感器 霍尔压力传感器由弹性元件，磁系统和霍尔元件等部分组成，如图16所示。在图16中，（a）的弹性元件为膜盒，(b)为弹簧片，(c)为波纹管。磁系统最好用能构成均匀梯度磁场的复合系统，如图29中的(a)、(b)，也可采用单一磁体，如（c）。加上压力后，使磁系统和霍尔元件间产生相对位移，改变作用到霍尔元件上的磁场，从而改变它的输出电压VH。由事先校准的p～f(VH)曲线即可得到被测压力p的值。 图16 几种霍尔压力传感器的构成原理 7 霍尔加速度传感器 图17示出霍尔加速度传感器的结构原理和静态特性曲线。在盒体的O点上固定均质弹簧片S,片S的中部U处装一惯性块M，片S的末端b处固定测量位移的霍尔元件H，H的上下方装上一对永磁体，它们同极性相对安装。盒体固定在被测对象上，当它们与被测对象一起作垂直向上的加速运动时，惯性块在惯性力的作用下使霍尔元件H产生一个相对盒体的位移，产生霍尔电压VH的变化。可从VH与加速度的关系曲线上求得加速度。 图17 霍尔加速度传感器的结构及其静态特性 三 小结 目前霍尔传感器已从分立元件发展到了集成电路的阶段，正越来越受到人们的重视，应用日益广泛。
传感器(英文名称：transducer/sensor)是直接作用于被测量、并能按一定规律将其转化为同种或别种量值输出的器件。这是我为大家整理的传感器技术论文 范文 ，仅供参考!传感器技术论文范文篇一 传感器及其概述 摘 要 传感器(英文名称：transducer/sensor)是直接作用于被测量、并能按一定规律将其转化为同种或别种量值输出的器件。目前，传感器转换后的信号大多是电信号，因而从狭义上讲，传感器是把外界输入的非电信号转换为电信号的装置。 【关键词】传感器 种类 新型 1 前言 传感器是测试系统的一部分，其作用类似于人类的感觉器官，也可以认为是人类感官的延伸。人们借助传感器可以去探测那些人们无法用或不便用感官直接感知的事物，如用热电偶可以测量炽热物体的温度;用超声波换能器可以测海水深度;用红外遥感器可从高空探测地面形貌、河流状态及植被的分布等。因此，可以说传感器是人们认识自然界事物的有力工具，是测量仪器与被测量物体之间的接口。通常情况下，传感器处于测试装置的输入端，是测试系统的第一个环节，其性能直接影响着整个测试系统，对测试精度有很大影响。 2 传感器的分类 按被测物理量的不同，可以分为位移、力、温度、流量传感器等;按工作的基础不同，可以分为机械式传感器、电气式传感器、光学式传感器、流体式传感器等;按信号变换特征可以分为物性型传感器和结构型传感器;根据敏感元件与被测对象直接的能量关系，可以分为能量转换型传感器与能量控制型传感器。 3 常见传感器介绍 电阻应变式传感器 电阻应变式传感器又叫电阻应变计，其敏感元件是电阻应变。应变片是在用苯酚，环氧树脂等绝缘材料浸泡过的玻璃基板上，粘贴直径为左右的金属丝或金属箔制成。敏感元件也叫敏感栅。其具有体积小、动态响应快、测量精度高、使用简单等优点。在航空、机械、建筑等各行业获得了广泛应用。电阻应变片的工作原理是基于金属的应变效应，即金属导体在外力作用下产生机械形变，其电阻值随机械变形的变化而变化。其可以分为：金属电阻应变片和半导体应变片式两类。金属应变片有金属丝式、箔式、薄膜式之分。半导体应变片具有灵敏度高(通常是丝式、箔式的几十倍)、横向效应小等优点。它们的主要区别在于：金属电阻应变片式是利用导体形变引起电阻变化，而半导体应变片式则是利用电阻率变化引起电阻的变化。 电容式传感器 电容式传感器是将被测物理量转换成电容量变化的装置，它实质是一个具有可变参数的电容器。由于电容与极距成反比，与正对面积和介质成正比，因此其可以分为极距变化型、面积变化型和介质变化型三类。极距变化型电容传感器的优点是可进行动态非接触式测量，对被测系统的影响小，灵敏度高，适用于较小位移的测量，但这种传感器有非线性特性，因此使用范围受到一定限制。面积变化型传感器的优点是输出与输入成线性关系，但与极距型传感器相比，灵敏度较低，适用于较大的直线或角位移的测量。介质变化型则多用于测量液体的高度等场合。 电感式传感器 电感式传感器是将被测物理量，如力、位移等，转换为电感量变换的一种装置，其变换是基于电磁感应原理。电感式传感器种类很多，常见的有自感式，互感式和涡流式三种。 电感式传感器具有以下特点：结构简单，传感器无活动电触点，因此工作可靠寿命长。灵敏度和分辨力高，能测出微米的位移变化。传感器的输出信号强，电压灵敏度一般每毫米的位移可达数百毫伏的输出。线性度和重复性都比较好，在一定位移范围(几十微米至数毫米)内，传感器非线性误差可达～。同时，这种传感器能实现信息的远距离传输、记录、显示和控制，它在工业自动控制系统中广泛被采用。但不足的是，它有频率响应较低，不宜快速动态测控等缺点。 磁电式传感器 磁电式传感器是把被测物理量转换为感应电动势的一种传感器，又称电磁感应式或电动力式传感器。其工作原理是一个匝数为N的线圈，当穿过它的磁通量变化时，线圈产生了感应电动势。磁通量的变化可通过多种方式来实现，如磁铁与线圈做切割磁力线运动、磁路的磁阻变化、恒定磁场中线圈面积的变化，因此可制造出不同类型的传感器用于测量速度、扭矩等。 压电式传感器 压电式传感器是一种可逆传感器，是利用某些物质的压电效应进行工作的器件。最简单的压电式传感器是在压电晶片的两个工作面上进行金属蒸镀，形成金属膜，构成两个电极。当晶片受压力时，两个极板上聚集数量相等而极性相反的电荷，形成电场。因此压电传感器可以看成是电荷发生器，又可以看作电容器。 4 新型传感器 生物传感器 生物传感器是用生物活性材料(酶、蛋白质、DNA、抗体、抗原、生物膜等)与物理化学换能器有机结合的一门交叉学科，是发展生物技术必不可少的一种先进的检测 方法 与监控方法，也是物质分子水平的快速、微量分析方法。各种生物传感器有以下共同的结构：包括一种或数种相关生物活性材料(生物膜)及能把生物活性表达的信号转换为电信号的物理或化学换能器(传感器)，二者组合在一起，用现代微电子和自动化仪表技术进行生物信号的再加工，构成各种可以使用的生物传感器分析装置、仪器和系统。生物传感器的原理：待测物质经扩散作用进入生物活性材料，经分子识别，发生生物学反应，产生的信息继而被相应的物理或化学换能器转变成可定量和可处理的电信号，再经二次仪表放大并输出，便可知道待测物浓度。 激光传感器 激光传感器：利用激光技术进行测量的传感器。它由激光器、激光检测器和测量电路组成。激光传感器是新型测量仪表，它的优点是能实现无接触远距离测量，速度快，精度高，量程大，抗光、电干扰能力强等。激光传感器原理：激光传感器工作时，先由激光发射二极管对准目标发射激光脉冲。经目标反射后激光向各方向散射。部分散射光返回到传感器接收器，被光学系统接收后成像到雪崩光电二极管上。雪崩光电二极管是一种内部具有放大功能的光学传感器，因此它能检测极其微弱的光信号，并将其转化为相应的电信号。 5 结束语 随着科技的飞速发展，人们不断提高着自身认知世界的能力。传感器在获取自然和生产领域中发挥着巨大上的作用。目前，传感器技术在发展经济、推动社会进步方面起到重要的推动作用。相信未来，传感器技术将会出现一个飞跃。 作者简介 杨天娟(1991-)，女，河北省邯郸市人。现为郑州大学本科生，主要研究方向为机械工程及自动化。 作者单位 郑州大学机械工程学院 河南省郑州市 450001 传感器技术论文范文篇二 温度传感器 摘 要：温度传感器是最早开发、也是应用最广泛的一种传感器。据调查，早在1990年，温度传感器的市场份额就大大超出了 其它 传感器。从17世纪初，伽利略发明温度计开始，人们便开始了温度测量。而真正把温度转换成电信号的传感器，是1821年德国物理学家赛贝发明的，也就是我们现在使用的热电偶传感器。随后，铂电阻温度传感器、半导体热电偶温度传感器、PN结温度传感器、集成温度传感器相继而生。也使得温度传感器更加广泛的应用到我们的生产和生活中。本文主要介绍了温度传感器的分类、工作原理及应用。 关键词：温度传感器;温度;摄氏度 中图分类号：TP212 文献标识码：A 文章 编号：1674-7712 (2014) 02-0000-01 温度传感器(temperature transducer)，利用物质各种物理性质随温度变化的规律把温度转换为可用输出信号。温度传感器是温度测量仪表的核心部分，品种繁多。按测量方式可分为接触式和非接触式两大类。现代的温度传感器外形非常得小，这样更加让它广泛应用在生产实践的各个领域中，也为我们的生活提供了无数的便利和功能。 一、温度的相关知识 温度是用来表征物体冷热程度的物理量。温度的高低要用数字来量化，温标就是温度的数值表示方法。常用温标有摄氏温标和热力学温标。 摄氏温标是把标准大气压下，沸水的温度定为100摄氏度，冰水混合物的温度定为0摄氏度，在100摄氏度和0摄氏度之间进行100等份，每一等份为1摄氏度。热力学温标是威廉汤姆提出的，以热力学第二定律为基础，建立温度仅与热量有关而与物质无关的热力学温标。由于是开尔文 总结 出来的，所以又称为开尔文温标。 二、温度传感器的分类 根据测量方式不同，温度传感器分为接触式和非接触式两大类。接触式温度传感器是指传感器直接与被测物体接触，从而进行温度测量。这也是温度测量的基本形式。其中接触式温度传感器又分为热电偶温度传感器、热电阻温度传感器、半导体热敏电阻温度传感器等。 非接触式温度传感器是测量物体热辐射发出的红外线，从而测量物体的温度，可以进行遥测。 三、温度传感器的工作原理 (一)热电偶温度传感器。热电偶温度传感器结构简单，仅由两根不同材料的导体或半导体焊接而成，是应用最广泛的温度传感器。 热电偶温度传感器是根据热电效应原理制成的：把两种不同的金属A、B组成闭合回路，两接点温度分别为t1和t2，则在回路中产生一个电动势。 热电偶也是由两种不同材料的导体或半导体A、B焊接而成，焊接的一端称为工作端或热端。与导线连接的一端称为自由端或冷端，导体A、B称为热电极，总称热电偶。测量时，工作端与被测物相接触，测量仪表为电位差计，用来测出热电偶的热电动势，连接导线为补偿导线及铜导线。 从测量仪表上，我们观测到的便是热电动势，而要想知道物体的温度，还需要查看热电偶的分度表。 为了保证温度测量结果足够精确，在热电极材料的选择方面也有严格的要求：物理、化学稳定性要高;电阻温度系数小;导电率高;热电动势要大;热电动势与温度要有线性或简单的函数关系;复现性好;便于加工等。根据我们常用的热电极材料，热电偶温度传感器可分为标准化热电偶和非标准化热电偶。铂铑-铂热电偶是常用的标准化热电偶，熔点高，可用于测量高温，误差小，但价格昂贵，一般适用于较为精密的温度测量。铁-康铜为常用的非标准化热电偶，测温上限为600摄氏度，易生锈，但温度与热电动势线性关系好，灵敏度高。 (二)电阻式温度传感器。热电偶温度传感器虽然结构简单，测量准确，但仅适用于测量500摄氏度以上的高温。而要测量-200摄氏度到500摄氏度的中低温物体，就要用到电阻式温度传感器。 电阻式温度传感器是利用导体或者半导体的电阻值随温度变化而变化的特性来测量温度的。大多数金属在温度升高1摄氏度时，电阻值要增加到。电阻式温度传感器就是要将温度的变化转化为电阻值的变化，再通过测量电桥转换成电压信号送至显示仪表。 (三)半导体热敏电阻。半导体热敏电阻的特点是灵敏度高，体积小，反应快，它是利用半导体的电阻值随温度显著变化的特性制成的。可分为三种类型：(1)NTC热敏电阻，主要是Mn，Co，Ni，Fe等金属的氧化物烧结而成，具有负温度系数。(2)CTR热敏电阻，用V，Ge，W，P等元素的氧化物在弱还原气氛中形成烧结体，它也是具有负温度系数的。(3)PTC热敏电阻，以钛酸钡掺和稀土元素烧结而成的半导体陶瓷元件，具有正温度系数。也正是因为PTC热敏电阻具有正温度系数，也制作成温度控制开关。 (四)非接触式温度传感器。非接触式温度传感器的测温元件与被测物体互不接触。目前最常用的是辐射热交换原理。这种测温方法的主要特点是：可测量运动状态的小目标及热容量小或变化迅速的对象，也可用来测量温度场的温度分布，但受环境温度影响比较大。 四、温度传感器的应用举例 (一)温度传感器在汽车上的应用。温度传感器的作用是测量发动机的进气，冷却水，燃油等的温度，并把测量结果转换为电信号输送给ECU.对于所有的汽油机电控系统，进气温度和冷却水温度是ECU进行控制所必须的两个温度参数，而其他的温度参数则随电控系统的类型及控制需要而不尽相同。进气温度传感器通常安装在空气流量计或从空气滤清器到节气门体之间的进气道或空气流量计中，水温传感器则布置在发动机冷却水路，汽缸盖或机体上上的适当位置.可以用来测量温度的传感器有绕线电阻式，扩散电阻式，半导体晶体管式，金属芯式，热电偶式和半导体热敏电阻式等多种类型，目前用在进气温度和冷却水温度测量中应用最广泛的是热敏电阻式温度传感器。 (二)利用温度传感器调节卫生间的温度。温度传感器还能调节卫生间内的温度，尤其是在洗澡的时候，能自动调节卫生间内的温度是很有必要的。通过温湿度传感器和气体传感器就能很好的控制卫生间内的环境从而使我们能够拥有一个舒适的生活。现在大部分旅馆和一些公共场所都实现了自动调节，而普通家庭的卫生间都还是人工操作，尚未实现自动调节这主要是一般客户不知道能够利用传感器实现自动化，随着未来人们的进一步了解，普通家庭的卫生间也能实现自动调节。 参考文献： [1]周琦.集成温度传感器的设计[D].西安电子科技大学，2007.
生物传感器的研究现状及应用摘要：简述了生物传感器尤其是微生物传感器近年来在发酵工业及环境监测领域中的研究与应用，对其发展前景及市场化作了预测及展望。生物电极是以固定化生物体组成作为分子识别元件的敏感材料，与氧电极、膜电极和燃料电极等构成生物传感器，在发酵工业、环境监测、食品监测、临床医学等方面得到广泛的应用。生物传感器专一性好、易操作、设备简单、测量快速准确、适用范围广。随着固定化技术的发展，生物传感器在市场上具有极强的竞争力。 关键词：生物传感器；发酵工业；环境监测。中图分类号： 文献标识码：a 文章编号：1006-883x(2002)10-0001-06一、 引言 从1962年，clark和lyons最先提出生物传感器的设想距今已有40 年。生物传感器在发酵工艺、环境监测、食品工程、临床医学、军事及军事医学等方面得到了深度重视和广泛应用。在最初15年里，生物传感器主要是以研制酶电极制作的生物传感器为主，但是由于酶的价格昂贵并不够稳定，因此以酶作为敏感材料的传感器，其应用受到一定的限制。近些年来，微生物固定化技术的不断发展，产生了微生物电极。微生物电极以微生物活体作为分子识别元件，与酶电极相比有其独到之处。它可以克服价格昂贵、提取困难及不稳定等弱点。此外，还可以同时利用微生物体内的辅酶处理复杂反应。而目前，光纤生物传感器的应用也越来越广泛。而且随着聚合酶链式反应技术（pcr）的发展，应用pcr的dna生物传感器也越来越多。二、 研究现状及主要应用领域 1、 发酵工业各种生物传感器中，微生物传感器最适合发酵工业的测定。因为发酵过程中常存在对酶的干扰物质，并且发酵液往往不是清澈透明的，不适用于光谱等方法测定。而应用微生物传感器则极有可能消除干扰，并且不受发酵液混浊程度的限制。同时，由于发酵工业是大规模的生产，微生物传感器其成本低设备简单的特点使其具有极大的优势。(1). 原材料及代谢产物的测定微生物传感器可用于原材料如糖蜜、乙酸等的测定，代谢产物如头孢霉素、谷氨酸、甲酸、甲烷、醇类、青霉素、乳酸等的测定。测量的原理基本上都是用适合的微生物电极与氧电极组成，利用微生物的同化作用耗氧，通过测量氧电极电流的变化量来测量氧气的减少量，从而达到测量底物浓度的目的。在各种原材料中葡萄糖的测定对过程控制尤其重要，用荧光假单胞菌（psoudomonas fluorescens）代谢消耗葡萄糖的作用，通过氧电极进行检测，可以估计葡萄糖的浓度。这种微生物电极和葡萄糖酶电极型相比，测定结果是类似的，而微生物电极灵敏度高，重复实用性好，而且不必使用昂贵的葡萄糖酶。当乙酸用作碳源进行微生物培养时，乙酸含量高于某一浓度会抑制微生物的生长，因此需要在线测定。用固定化酵母（trichosporon brassicae），透气膜和氧电极组成的微生物传感器可以测定乙酸的浓度。此外，还有用大肠杆菌（）组合二氧化碳气敏电极，可以构成测定谷氨酸的微生物传感器，将柠檬酸杆菌完整细胞固定化在胶原蛋白膜内，由细菌―胶原蛋白膜反应器和组合式玻璃电极构成的微生物传感器可应用于发酵液中头孢酶素的测定等等。(2). 微生物细胞总数的测定在发酵控制方面，一直需要直接测定细胞数目的简单而连续的方法。人们发现在阳极表面，细菌可以直接被氧化并产生电流。这种电化学系统已应用于细胞数目的测定，其结果与传统的菌斑计数法测细胞数是相同的[1]。(3). 代谢试验的鉴定传统的微生物代谢类型的鉴定都是根据微生物在某种培养基上的生长情况进行的。这些实验方法需要较长的培养时间和专门的技术。微生物对底物的同化作用可以通过其呼吸活性进行测定。用氧电极可以直接测量微生物的呼吸活性。因此，可以用微生物传感器来测定微生物的代谢特征。这个系统已用于微生物的简单鉴定、微生物培养基的选择、微生物酶活性的测定、废水中可被生物降解的物质估计、用于废水处理的微生物选择、活性污泥的同化作用试验、生物降解物的确定、微生物的保存方法选择等[2]。2、 环境监测(1). 生化需氧量的测定生化需氧量（biochemical oxygen demand ?bod）的测定是监测水体被有机物污染状况的最常用指标。常规的bod测定需要5天的培养期，操作复杂、重复性差、耗时耗力、干扰性大，不宜现场监测，所以迫切需要一种操作简单、快速准确、自动化程度高、适用广的新方法来测定。目前，有研究人员分离了两种新的酵母菌种spt1和spt2，并将其固定在玻璃碳极上以构成微生物传感器用于测量bod，其重复性在±10%以内。将该传感器用于测量纸浆厂污水中bod的测定，其测量最小值可达2 mg/l，所用时间为5min[3]。还有一种新的微生物传感器，用耐高渗透压的酵母菌种作为敏感材料，在高渗透压下可以正常工作。并且其菌株可长期干燥保存，浸泡后即恢复活性，为海水中bod的测定提供了快捷简便的方法[4]。 除了微生物传感器，还有一种光纤生物传感器已经研制出来用于测定河水中较低的bod值。该传感器的反应时间是15min，最适工作条件为30°c，ph=7。这个传感器系统几乎不受氯离子的影响（在1000mg/l范围内），并且不被重金属（fe3+、cu2+、mn2+、cr3+、zn2+）所影响。该传感器已经应用于河水bod的测定，并且获得了较好的结果[4]。现在有一种将bod生物传感器经过光处理（即以tio2作为半导体，用6 w灯照射约4min）后，灵敏度大大提高，很适用于河水中较低bod的测量[5]。同时，一种紧凑的光学生物传感器已经发展出来用于同时测量多重样品的bod值。它使用三对发光二极管和硅光电二极管，假单胞细菌（pseudomonas fluorescens）用光致交联的树脂固定在反应器的底层，该测量方法既迅速又简便，在4℃下可使用六周，已经用于工厂废水处理的过程中[5]。(2). 各种污染物的测定常用的重要污染指标有氨、亚硝酸盐、硫化物、磷酸盐、致癌物质与致变物质、重金属离子、酚类化合物、表面活性剂等物质的浓度。目前已经研制出了多种测量各类污染物的生物传感器并已投入实际应用中了。测量氨和硝酸盐的微生物传感器，多是用从废水处理装置中分离出来的硝化细菌和氧电极组合构成。目前有一种微生物传感器可以在黑暗和有光的条件下测量硝酸盐和亚硝酸盐(nox-)，它在盐环境下的测量使得它可以不受其他种类的氮的氧化物的影响。用它对河口的nox-进行了测量，其效果较好[6]。硫化物的测定是用从硫铁矿附近酸性土壤中分离筛选得到的专性、自养、好氧性氧化硫硫杆菌制成的微生物传感器。在ph=、31℃时一周测量200余次，活性保持不变，两周后活性降低20%。传感器寿命为7天，其设备简单，成本低，操作方便。目前还有用一种光微生物电极测硫化物含量，所用细菌是，与氢电极连接构成[7]。最近科学家们在污染区分离出一种能够发荧光的细菌，此种细菌含有荧光基因，在污染源的刺激下能够产生荧光蛋白，从而发出荧光。可以通过遗传工程的方法将这种基因导入合适的细菌内，制成微生物传感器，用于环境监测。现在已经将荧光素酶导入大肠杆菌（）中，用来检测砷的有毒化合物[8]。水体中酚类和表面活性剂的浓度测定已经有了很大的发展。目前，有9种革兰氏阴性细菌从西西伯利亚石油盆地的土壤中分离出来，以酚作为唯一的碳源和能源。这些菌种可以提高生物传感器的感受器部分的灵敏度。它对酚的监测极限为5 ´10-9mol。该传感器工作的最适条件为：ph=、35℃，连续工作时间为30h[9]。还有一种假单胞菌属（pseudomonas rathonis）制成的测量表面活性剂浓度的电流型生物传感器，将微生物细胞固定在凝胶（琼脂、琼脂糖和海藻酸钙盐）和聚乙醇膜上，可以用层析试纸gf/a，或者是谷氨酸醛引起的微生物细胞在凝胶中的交联，长距离的保持它们在高浓度表面活性剂检测中的活性和生长力。该传感器能在测量结束后很快的恢复敏感元件的活性[10]。还有一种电流式生物传感器，用于测定有机磷杀虫剂，使用的是人造酶。利用有机磷杀虫剂水解酶，对硝基酚和二乙基酚的测量极限为100´10-9mol，在40℃只要4min[11]。还有一种新发展起来的磷酸盐生物传感器，使用丙酮酸氧化酶g，与自动系统cl-fia台式电脑结合，可以检测(32~96)´10-9mol的磷酸盐，在25°c下可以使用两周以上，重复性高[12]。最近，有一种新型的微生物传感器，用细菌细胞作为生物组成部分，测定地表水中壬基酚（nonyl-phenol etoxylate --np-80e）的含量。用一个电流型氧电极作传感器，微生物细胞固定在氧电极上的透析膜上，其测量原理是测量毛孢子菌属（trichosporum grablata）细胞的呼吸活性。该生物传感器的反应时间为15~20min，寿命为7~10天（用于连续测定时）。在浓度范围内，电信号与np-80e浓度呈线性关系，很适合于污染的地表水中分子表面活性剂的检测[13]。除此之外，污水中重金属离子浓度的测定也是不容忽视的。目前已经成功设计了一个完整的，基于固定化微生物和生物体发光测量技术上的重金属离子生物有效性测定的监测和分析系统。将弧菌属细菌（vibrio fischeri）体内的一个操纵子在一个铜诱导启动子的控制下导入产碱杆菌属细菌（alcaligenes eutrophus (ae1239)）中，细菌在铜离子的诱导下发光，发光程度与离子浓度成正比。将微生物和光纤一起包埋在聚合物基质中，可以获得灵敏度高、选择性好、测量范围广、储藏稳定性强的生物传感器。目前，这种微生物传感器可以达到最低测量浓度1´10-9mol[14]。还有一种专门测量铜离子的电流型微生物传感器。它用酒酿酵母（saccharomyces cerevisiae）重组菌株作为生物元件，这些菌株带有酒酿酵母cup1基因上的铜离子诱导启动子与大肠杆菌lacz基因的融合体。其工作原理，首先是cup1启动子被cu2+诱导，随后乳糖被用作底物进行测量。如果cu2+存在于溶液中，这些重组体细菌就可以利用乳糖作为碳源，这将导致这些好氧细胞需氧量的改变。该生物传感器可以在浓度范围()´10-3mol范围内测定cuso4溶液。目前已经将各类金属离子诱导启动子转入大肠杆菌中，使得大肠杆菌会在含有各种金属离子的的溶液中出现发光反应。根据它发光的强度可以测定重金属离子的浓度，其测量范围可以从纳摩尔到微摩尔，所需时间为60~100min[15][16]。用于测量污水中锌浓度的生物传感器也已经研制成功，使用嗜碱性细菌alcaligenes cutrophus，并用于对污水中锌的浓度和生物有效性进行测量，其结果令人满意[17]。估测河口出水流污染情况的海藻传感器是由一种螺旋藻属蓝细菌（ cyanobacterium spirlina subsalsa）和一个气敏电极构成的。通过监测光合作用被抑制的程度来估测由于环境污染物的存在而引起水的毒性变化。以标准天然水为介质，对三种主要污染物（重金属、除草剂、氨基甲酸盐杀虫剂）的不同浓度进行了测定，均可监测到它们的有毒反应，重复性和再生性都很高[18]。近来由于聚合酶链式反应技术（pcr）的迅猛发展及其在环境监测方面的广泛应用，不少科学家开始着手于将它与生物传感器技术结合应用。有一种应用pcr技术的dna压电生物传感器，可以测定一种特殊的细菌毒素。将生物素酰化的探针固定在装有链酶抗生素铂金表面的石英晶体上，用1´10-6mol的盐酸可以使循环式测量在同一晶体表面进行。用细菌中提取的dna样品进行同样的杂交反应并由pcr放大，产物为气单胞菌属（aeromonas hydrophila）的一种特殊基因片断。这种压电生物传感器可以鉴别样品中是否含有这种基因，这为从水样中检测是否含带有这种病原的各种气单胞菌提供了可能[19]。还有一种通道生物传感器可以检测浮游植物和水母等生物体产生的腰鞭毛虫神经毒素等毒性物质，目前已经能够测量在一个浮游生物细胞内含有的极微量的psp毒素[20]。dna传感器也在迅速的得到应用，目前有一种小型化dna生物传感器，能将dna识别信号转换为电信号，用于测量水样中隐孢子和其他水源传染体。该传感器着重于改进核酸的识别作用和加强该传感器的特异性和灵敏性，并寻求将杂交信号转化为有用信号的新方法，目前研究工作为识别装置和转换装置的一体化[21]。微藻素是一种从蓝藻细菌引起的水华中产生的细菌肝毒素，一种固定有表面细胞质粒基因组的生物传感器已经制得，用于测量水中微藻素的含量，它直接的测量范围是50~1000 ´10-6g/l[22]。 一种基于酶的抑制性分析的多重生物传感器用于测量毒性物质的设想也已经提出。在这种多重生物传感器中，应用了两种传导器―对ph敏感的电子晶体管和热敏性的薄膜电极，以及三种酶―尿素酶、乙酰胆碱酯酶和丁酰胆碱酯酶。该生物传感器的性能已经得到测试，效果较好[23]。除了发酵工业和环境监测，生物传感器还深入的应用于食品工程、临床医学、军事及军事医学等领域，主要用于测量葡萄糖、乙酸、乳酸、乳糖、尿酸、尿素、抗生素、谷氨酸等各种氨基酸，以及各种致癌和致变物质。三、 讨论与展望 美国的harold 指出，生物传感器商品化要具备以下几个条件：足够的敏感性和准确性、易操作、价格便宜、易于批量生产、生产过程中进行质量监测。其中，价格便宜决定了传感器在市场上有无竞争力。而在各种生物传感器中，微生物传感器最大的优点就是成本低、操作简便、设备简单，因此其在市场上的前景是十分巨大和诱人的。相比起来，酶生物传感器等的价格就比较昂贵。但微生物传感器也有其自身的缺点，主要的缺点就是选择性不够好，这是由于在微生物细胞中含有多种酶引起的。现已有报道加专门抑制剂以解决微生物电极的选择性问题。除此之外，微生物固定化方法也需要进一步完善，首先要尽可能保证细胞的活性，其次细胞与基础膜结合要牢固，以避免细胞的流失。另外，微生物膜的长期保存问题也待进一步的改进，否则难于实现大规模的商品化。 总之，常用的微生物电极和酶电极在各种应用中各有其优越之处。若容易获得稳定、高活性、低成本的游离酶，则酶电极对使用者来说是最理想的。相反的，若生物催化需经过复杂途径，需要辅酶，或所需酶不宜分离或不稳定时，微生物电极则是更理想的选择。而其他各种形式的生物传感器也在蓬勃发展中，其应用也越来越广泛。随着固定化技术的进一步完善，随着人们对生物体认识的不断深入，生物传感器必将在市场上开辟出一片新的天地。--------------------------------------------------------------------------------参考文献[1]韩树波，郭光美，李新等.伏安型细菌总数生物传感器的研究与应用[j].华夏医学，2000，63（2）：49-52 [2]蔡豪斌.微生物活细胞检测生物传感器的研究[j]. 华夏医学，2000，13（3）：252-256[3] trosok sp, driscoll bt, luong jht mediated microbial biosensor using a novel yeast strain for wastewater bod measurement[j]. applied micreobiology and biotechnology，2001， 56 (3-4): 550-554 [4] 张悦,王建龙，李花子等.生物传感器快速测定bod在海洋监测中的应用[j].海洋环境科学，2001，20(1)：50-54[5] yoshida n, mcniven sj, yoshida a, compact optical system for multi-determination of biochemical oxygen demand using disposable strips[j]. field analytical chemistry and technology，2001，5 (5): 222-227[6] meyer rl, kjaer t, revsbech np. use of nox- microsensors to estimate the activity of sediment nitrification and nox- consumption along an 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用PLC实现智能交通控制 1 引言 据不完全统计，目前我国城市里的十字路口交通系统大都采用定时来控制(不排除繁忙路段或高峰时段用交警来取代交通灯的情况)，这样必然产生如下弊端:当某条路段的车流量很大时却要等待红灯，而此时另一条是空道或车流量相对少得多的道却长时间亮的是绿灯，这种多等少的尴尬现象是未对实际情况进行实时监控所造成的，不仅让司机乘客怨声载道，而且对人力和物力资源也是一种浪费。 智能控制交通系统是目前研究的方向，也已经取得不少成果，在少数几个先进国家已采用智能方式来控制交通信号，其中主要运用GPS全球定位系统等。出于便捷和效果的综合考虑，我们可用如下方案来控制交通路况:制作传感器探测车辆数量来控制交通灯的时长。具体如下:在入路口的各个方向附近的地下按要求埋设感应线圈，当汽车经过时就会产生涡流损耗，环状绝缘电线的电感开始减少，即可检测出汽车的通过，并将这一信号转换为标准脉冲信号作为可编程控制器的控制输入，并用PLC计数，按一定控制规律自动调节红绿灯的时长。 比较传统的定时交通灯控制与智能交通灯控制，可知后者的最大优点在于减缓滞流现象，也不会出现空道占时的情形，提高了公路交通通行率，较全球定位系统而言成本更低。 2 车辆的存在与通过的检测 (1) 感应线圈(电感式传感器) 电感式传感器其主要部件是埋设在公路下十几厘米深处的环状绝缘电线(特别适合新铺道路，可用混凝土直接预埋，老路则需开挖再埋)。当有高频电流通过电感时，公路面上就会形成如图1(a)中虚线所形成的高频磁场。当汽车进入这一高频磁场区时，汽车就会产生涡流损耗，环状绝缘电线的电感开始减少。当汽车正好在该感应线圈的正上方时，该感应线圈的电感减到最小值。当汽车离开这高频磁场区时，该感应线圈电感逐渐复原到初始状态。由于电感变化该感应线圈中流动的高频电流的振幅(本论文所涉及的检测工作方式)和相位发生变化，因此，在环的始端连接上检测相位或振幅变化的检测器，就可得到汽车通过的电信号。若将环状绝缘电线作为振荡电路的一部分，则只要检测振荡频率的变化即可知道汽车的存在和通过。 电感式传感器的高频电流频率为60kHz，尺寸为 2×3m，电感约为100μH.这种传感器可检测的电感变化率在％以上[1，2]。 电感式传感器安装在公路下面，从交通安全和美观考虑, 它是理想的传感器。传感器最好选用防潮性能好的原材料。 (2) 电路 检测汽车存在的具体实现是在感应线圈的始端连接上检测电感电流变化的检测器, 并将之转化为标准脉冲电压输出。其具体电路图由三部分组成:信号源部分、检测部分、比较鉴别部分。原理框图如图2所示, 输出脉冲波形见图1(b)。 (3) 传感器的铺设 车辆计数是智能控制的关键，为防止车辆出现漏检的现象，环状绝缘电线在地下的铺设我们设采取在每个车行道上中的出口地(停车线处)以及在离出口地一定远的进口的地方各铺设一个相同的传感器，方案如图3(以典型的十子路口为例)，同一股道上的两传感器相距的距离为该股道正常运行时所允许的最长停车车龙为好。 3用PLC实现智能交通灯控制 控制系统的组成 车辆的流量记数、交通灯的时长控制可由可编程控制器(PLC)来实现。当然，也可选用其他种类的计算机作为控制器。本例选用PLC作为控制器件是因为可编程控制器核心是一台计算机，它是专为工业环境应用而设计制造的计算机。它具有高可靠性丰富的输入/输出接口，并且具有较强的驱动能力;它采用一类可编程的存储器，用于其内部存储程序，执行逻辑运算,顺序控制，定时，计数与算术操作等面向用户的指令，并通过数字或模拟式输入/输出控制各种类型的机械或生产过程;它采用模块化结构，编程简单，安装简单，维修方便[3]。 利用PLC，可使上述描叙的各传感器以及各道口的信号灯与之直接相连，非常方便可靠。 本设计例中,PLC选用FX2N-64，其输入端接收来自各个路口的车辆探测器测得的输出标准电脉冲，输出接十字路口的红绿信号交通灯。信号灯的选择:在本例中选用红、黄、绿发光二极管作为信号灯(箭头方向型)。 车流量的计量 车流量的计量有多种方式: (1) 每股行车道的车流量通过PLC分别统计。当车辆进入路口经过第一个传感器1(见图3)时，使统计数加1，经过第二个传感器2出路口时，使统计数减1，其差值为该股车道上车辆的滞留量(动态值)，可以与其他道的值进行比较，据此作为调整红绿灯时长的依据。 (2) 先统计每股车道上车辆的滞留量，然后按大方向原则累加统计。如，将东西向的(见图3)左行、直行、右行道上的车辆的滞留量相加，再与其它的3个方向的车流量进行比较，据此作为调整红绿灯时长的依据。 (3) 统计每股车道上车辆的滞留量后按通行最大化原则(不影响行车安全的多道相向行驶)累加统计。如，东、西相向的2个左行、直行、右行道上的车辆的滞留量全部相加，再与南北向的总车流量进行比较，据此作为调整红绿灯时长的依据(下面的例子就是按此种方式)。 以上计算判别全部由PLC完成。可以把以上不同计量判别方式编成不同的子程序，方便调用。 程序流程图 本例就上述所描述的车流量统计方式,就图3中的十字路口给出一例PLC自动调整红绿灯时长的程序流程图如图5所示，其行车顺序与现实生活中执行的一样[4]，只是时间长短不一样。 (1) 当各路口的车辆滞留量达一定值溢满时(相当于比较严重的堵车)，红绿灯切换采用现有的常规定时控制方式; (2) 当东、西向路口的车辆滞留量比南、北向路口的大时(反之亦然)，该方向的通行时间=最小通行定时时间＋自适应滞环比较增加的延时时间(是变化的)，但不大于允许的最大通行时间。其中最小定时时间是为了避免红绿灯切换过快之弊;最大通行时间是为了保障公平性，不能让其它的车或行人过分久等。进一步的说明在后面的注释中。 (3) 自适应滞环比较(本例的核心控制规律)增加的时间的确定若东、西向车辆滞留量≥南、北向一个偏差量σ(如30辆车或其它值)时，先让东、西向的左转弯车左行15s(定时控制，值可改)，再让直行车直行30s(直行时间的最小值，值可改)后再加一段延时保持，直至东、西向的车辆滞留量比南、北向的车辆滞留量还要少一个偏差量σ，才结束该方向的通行，切换到其它路上，否则一直延时继续通行下去，直至到达最大通行时间而强制切换。滞环特性如图6所示。实际应用时σ的值需整定，过小则导致红绿灯切换过频，过大又不能实现适时控制。 流程图注释 (1) 流程图中的15s、30s、75s等时间分别为交管部门定的车辆左转弯时间、直行最小时间、允许的最大通行时间;σ为车流量的偏差量。以上值及其4个路口车流量的满溢值均可在程序初始化中任意更改。 (2) 车辆左转弯是造成交通堵塞很重要的一个方面，应加以适当限制，故车辆左转弯始终采用最小定时控制，以减小系统的复杂程度，提高可靠性。 (3) 车辆通行的时间中包含绿、黄灯闪烁的时间，红、黄、绿各灯的切换与现用的方式相同，不再赘述。 (4) 人行道的红绿灯接线与现用的方式相同，其绿灯点亮的时刻与该方向车辆直行绿灯点亮的时刻同步一致，但要较车辆直行绿灯提前熄灭，采用定时控制，如绿灯定时亮18s。其目的是不让右转弯车辆过分受人行道灯的限制。若人车分流，右转弯车辆不受限制。较简单，流程图中略。 (5) 车流量的计量是不间断的，与控制呈并行关系，该系统属多任务处理，编程尤其应注意。 4 结束语 比较传统的定时交通灯控制与智能交通灯控制，可知后者的最大优点在于减缓滞流现象，也不会出现空道占时的情形，提高了公路交通通行率，较全球定位系统而言成本更低，特别适合繁忙的、未立交的交通路口，更适合于四个以上的路口，也可方便连网。 参考文献 [1] 黄继昌等. 传感器工作原理及应用实例[M]. 北京:人民邮电出版社,1998. [2 ]张万忠. 可编程控制器应用技术[M]. 北京:化学工业出版社,2001. [3] 英.索尔特. 道路交通分析与设计[M]. 张佐周等译. 北京:中国建筑工业出版社,1982. 不是很完整，您可以拿去做借鉴， 希望对您有帮助。
红绿灯有指引、规则、正确的意思，可以以某个帮助、指引你的人的故事写一篇记叙文。
生活中的“红绿灯”——浅谈对学生心理教育的几点体会加强学生的健康教育，提高学生健康水平和公德意识，是为国家未来建设培养高素质人才的重要任务。健康教育是学校全面实施素质教育的一个重要环节，下面我针对学生心理健康教育谈几点体会。一、教师要做好学生的表率 培养学生基本道德素质，以德治教，最要紧的是从教师本身做起，应少一些指责、埋怨，多一些对自身行为的审视。教师要求学生做到的自己首先就要做到。如：要求学生做到“坐要正、立要直”教师在上课时就不能趴在讲台上上课。教育学生热爱祖国，升国旗是要严肃认真，教师就不能在升国旗时讲话、说笑，要跟着学生一起唱好国歌。例如：我平时最怕冷，到了冬天头上就离不开帽子，但是在升国旗时我一定会把帽子脱掉，我教育学生时他们不仅会听，而且还心服口服。二、教师要抓住学生的特点 我曾经看到这样一句话：“没有心理健康教育的教育是不完整的教育”小学生时那样的童真、纯洁、可爱，作为教师在上课时经常会用学生的口吻来对话，这样学生才爱听。如：“生活中的红绿灯”、“合作真好”等，通过“小雁的故事”让学生知道生活中也有“红绿灯”，小朋友从小要有纪律意识。要学习约束、学会自控、遵守纪律。通过“摘果子”这个小故事，让学生明白完成一件事需要相互合作，体验合作带来的快乐。使学生在快乐中感悟人间真谛。三、教师要参与学生活动快乐是简单的，快乐就在身边。放下就是快乐，拨开云雾，卸下心灵的枷锁，在平凡的生活中，你将体会一种轻松如风，畅快淋漓的感觉。这不仅对教师自身健康有力，还有利于和学生和睦相处，这样会更有利于对学生的了解和教育。如：在“合作真好”一课中，我用形象直观的表现让学生们懂得谦让、关心他人这个道理。一些小学生知道在请人家帮助的过程中，会讲一些文明用语，如“请你帮我好么？”、“你累不累呀？”、“谢谢你能帮助我”等等。学校的健康教育工作，不是一劳永逸的，需要我们时时刻刻都在关注。少年儿童是否具有健康的体魄、完美的心态，是人才合格与否的重要体现。为此，我们重视德育与心理健康教育的同构共建。 小结：我们懂得了生活中有许多“红灯绿灯”，那就是我们要遵纪守规，学会约束，学会自控，争当文明小学生。大家能做到么？
中国知网也好！万方数据也好都有例子！甚至百度文库都有！==================论文写作方法===========================论文网上没有免费的，与其花人民币，还不如自己写，万一碰到人的，就不上算了。写作论文的简单方法，首先大概确定自己的选题，然后在网上查找几份类似的文章通读一些相关资料，对这方面的内容有个大概的了解！参照你们学校的论文的格式，列出提纲，补充内容！实在不会，把这几份论文综合一下，从每篇论文上复制一部分，组成一篇新的文章！然后把按自己的语言把每一部分换下句式或词，经过换词不换意的办法处理后,网上就查不到了！最后，到万方等地进行检测，将扫红部分进行再次修改！祝你顺利完成论文!
上一篇文章中的LeNet-5是第一个广为人知的经典CNN网络，但那是20年前提出的CNN网络，最成功的案例是解决了手写数字识别的问题，当时被广泛应用于邮局/银行的手写邮编/支票数字自动识别系统。但直到2012年之前，在这14年间，CNN网络在图像识别领域的地位逐渐被其他分类模型如SVM取代。其中主要的原因有（事后诸葛亮......）：
经过十几年的发展，以上制约CNN网络发展的主要限制因素一个个被解决，结果在2012年的ImageNet竞赛中，继LeNet-5之后的第二个经典CNN网络—AlexNet横空出世。以超出第二名10%以上的top-5准确率，勇夺ImageNet2012分类比赛的冠军，从此， 深度学习 重新回到人们的视野，并一发不可收拾。
下面从一些直观的数据比较1998年的LeNet-5和2012年的AlexNet的区别：
AlexNet网络结构如下图所示：
论文中由于使用了2块GPU，将网络结构布置成了上下两部分，看着很不方便，上图是在网上找的简易版本。
下面总结AlexNet的主要特点：
. 使引入Relu激活函数减轻深度网络难以训练的问题
关于CNN网络的激活函数的讨论，SigAI公众号这篇文章总结的挺好：
另外，下面这篇论文对深度网络难以训练的问题进行了分析：
之前的CNN网络，包括前面著名的LeNet-5，都使用tanh/Sigmoid作为激活函数，这类激活函数具有饱和性，在训练深层网络时会造成梯度消失问题，而AlexNet引入了非饱和的Relu激活函数，有效地缓解了梯度消失问题。
. 解决深度网络的过拟合问题
一方面，近几年来，人们越来越意识到构建庞大的数据集的重要性，于是出现了像ImageNet这样超过1500万张标注图片，2200多种类别的数据集，ILSVRC2012中，AlexNet使用了150万张图片的庞大训练集，使得拥有6000万个参数的AlexNet也没出现严重过拟合问题；
另外，AlexNet在训练时使用了数据增强（data augmentation）策略，相当于进一步扩大了训练数据集；
最后，AlexNet在全连接层部分引入了一个dropout层，同样能有效防止模型出现过拟合。
. 计算能力问题
尽管AlexNet的模型复杂度很大，但其利用了英伟达GPU强大的计算能力，在GPU面前，模型复杂度不是问题。
从模型的设计思路来看，其实AlexNet遵循了LeNet-5的思想，即使用交替的卷积层和池化层用于提取图像的高级语义特征，同时降低特征尺寸。然后使用全连接层/MLP作为分类层。
但是，在细节部分，ALexNet引入了很多新的元素，用于解决以上提到的CNN网络遇到的诸多问题，使得CNN网络开始重新散发光芒。
（一）选题毕业论文（设计）题目应符合本专业的培养目标和教学要求，具有综合性和创新性。本科生要根据自己的实际情况和专业特长，选择适当的论文题目，但所写论文要与本专业所学课程有关。（二）查阅资料、列出论文提纲题目选定后，要在指导教师指导下开展调研和进行实验，搜集、查阅有关资料，进行加工、提炼，然后列出详细的写作提纲。（三）完成初稿根据所列提纲，按指导教师的意见认真完成初稿。（四）定稿初稿须经指导教师审阅，并按其意见和要求进行修改，然后定稿。一般毕业论文题目的选择最好不要太泛，越具体越好，而且老师希望学生能结合自己学过的知识对问题进行分析和解决。不知道你是否确定了选题，确定选题了接下来你需要根据选题去查阅前辈们的相关论文，看看人家是怎么规划论文整体框架的；其次就是需要自己动手收集资料了，进而整理和分析资料得出自己的论文框架；最后就是按照框架去组织论文了。你如果需要什么参考资料和范文我可以提供给你。还有什么不了解的可以直接问我，希望可以帮到你，祝写作过程顺利毕业论文选题的方法:一、尽快确定毕业论文的选题方向 在毕业论文工作布置后,每个人都应遵循选题的基本原则,在较短的时间内把选题的方向确定下来。从毕业论文题目的性质来看,基本上可以分为两大类:一类是社会主义现代化建设实践中提出的理论和实际问题;另一类是专业学科本身发展中存在的基本范畴和基本理论问题。大学生应根据自己的志趣和爱好,尽快从上述两大类中确定一个方向。二、在初步调查研究的基础上选定毕业论文的具体题目在选题的方向确定以后,还要经过一定的调查和研究,来进一步确定选题的范围,以至最后选定具体题目。下面介绍两种常见的选题方法。 浏览捕捉法 :这种方法就是通过对占有的文献资料快速地、大量地阅读,在比较中来确定论文题目地方法。浏览,一般是在资料占有达到一定数量时集中一段时间进行,这样便于对资料作集中的比较和鉴别。浏览的目的是在咀嚼消化已有资料的过程中,提出问题,寻找自己的研究课题。这就需要对收集到的材料作一全面的阅读研究,主要的、次要的、不同角度的、不同观点的都应了解,不能看了一些资料,有了一点看法,就到此为止,急于动笔。也不能“先入为主”,以自己头脑中原有的观点或看了第一篇资料后得到的看法去决定取舍。而应冷静地、客观地对所有资料作认真的分析思考。在浩如烟海,内容丰富的资料中吸取营养,反复思考琢磨许多时候之后,必然会有所发现,这是搞科学研究的人时常会碰到的情形。 浏览捕捉法一般可按以下步骤进行:第一步,广泛地浏览资料。在浏览中要注意勤作笔录,随时记下资料的纲目,记下资料中对自己影响最深刻的观点、论据、论证方法等,记下脑海中涌现的点滴体会。当然,手抄笔录并不等于有言必录,有文必录,而是要做细心的选择,有目的、有重点地摘录,当详则详,当略则略,一些相同的或类似的观点和材料则不必重复摘录,只需记下资料来源及页码就行,以避免浪费时间和精力。第二步,是将阅读所得到的方方面面的内容,进行分类、排列、组合,从中寻找问题、发现问题,材料可按纲目分类,如分成: 系统介绍有关问题研究发展概况的资料; 对某一个问题研究情况的资料; 对同一问题几种不同观点的资料; 对某一问题研究最新的资料和成果等等。第三步,将自己在研究中的体会与资料分别加以比较,找出哪些体会在资料中没有或部分没有;哪些体会虽然资料已有,但自己对此有不同看法;哪些体会和资料是基本一致的;哪些体会是在资料基础上的深化和发挥等等。经过几番深思熟虑的思考过程,就容易萌生自己的想法。把这种想法及时捕捉住,再作进一步的思考,选题的目标也就会渐渐明确起来。希望可以帮到你，有什么不懂的可以问我
随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。我整理了图像识别技术论文，欢迎阅读!
图像识别技术研究综述
摘要：随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，由于图像在成像时受到外部环境的影响，使得图像具有特殊性，复杂性。基于图像处理技术进一步探讨图像识别技术及其应用前景。
关键词：图像处理;图像识别;成像
中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2013)10-2446-02
图像是客观景物在人脑中形成的影像，是人类最重要的信息源，它是通过各种观测系统从客观世界中获得，具有直观性和易理解性。随着计算机技术、多媒体技术、人工智能技术的迅速发展，图像处理技术的应用也越来越广泛，并在科学研究、教育管理、医疗卫生、军事等领域已取得的一定的成绩。图像处理正显著地改变着人们的生活方式和生产手段，比如人们可以借助于图像处理技术欣赏月球的景色、交通管理中的车牌照识别系统、机器人领域中的计算机视觉等，在这些应用中，都离不开图像处理和识别技术。图像处理是指用计算机对图像进行处理，着重强调图像与图像之间进行的交换，主要目标是对图像进行加工以改善图像的视觉效果并为后期的图像识别大基础[1]。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。但是由于获取的图像本事具有复杂性和特殊性，使得图像处理和识别技术成为研究热点。
1 图像处理技术
图像处理(image processing)利用计算机对图像进行分析，以达到所需的结果。图像处理可分为模拟图像处理和数字图像图像处理，而图像处理一般指数字图像处理。这种处理大多数是依赖于软件实现的。其目的是去除干扰、噪声，将原始图像编程适于计算机进行特征提取的形式，主要包括图像采样、图像增强、图像复原、图像编码与压缩和图像分割。
1)图像采集，图像采集是数字图像数据提取的主要方式。数字图像主要借助于数字摄像机、扫描仪、数码相机等设备经过采样数字化得到的图像，也包括一些动态图像，并可以将其转为数字图像，和文字、图形、声音一起存储在计算机内，显示在计算机的屏幕上。图像的提取是将一个图像变换为适合计算机处理的形式的第一步。
2)图像增强，图像在成像、采集、传输、复制等过程中图像的质量或多或少会造成一定的退化，数字化后的图像视觉效果不是十分满意。为了突出图像中感兴趣的部分，使图像的主体结构更加明确，必须对图像进行改善，即图像增强。通过图像增强，以减少图像中的图像的噪声，改变原来图像的亮度、色彩分布、对比度等参数。图像增强提高了图像的清晰度、图像的质量，使图像中的物体的轮廓更加清晰，细节更加明显。图像增强不考虑图像降质的原因，增强后的图像更加赏欣悦目，为后期的图像分析和图像理解奠定基础。
3)图像复原，图像复原也称图像恢复，由于在获取图像时环境噪声的影响、运动造成的图像模糊、光线的强弱等原因使得图像模糊，为了提取比较清晰的图像需要对图像进行恢复，图像恢复主要采用滤波方法，从降质的图像恢复原始图。图像复原的另一种特殊技术是图像重建，该技术是从物体横剖面的一组投影数据建立图像。
4)图像编码与压缩，数字图像的显著特点是数据量庞大，需要占用相当大的存储空间。但基于计算机的网络带宽和的大容量存储器无法进行数据图像的处理、存储、传输。为了能快速方便地在网络环境下传输图像或视频，那么必须对图像进行编码和压缩。目前，图像压缩编码已形成国际标准，如比较著名的静态图像压缩标准JPEG，该标准主要针对图像的分辨率、彩色图像和灰度图像，适用于网络传输的数码相片、彩色照片等方面。由于视频可以被看作是一幅幅不同的但有紧密相关的静态图像的时间序列，因此动态视频的单帧图像压缩可以应用静态图像的压缩标准。图像编码压缩技术可以减少图像的冗余数据量和存储器容量、提高图像传输速度、缩短处理时间。
5)图像分割技术，图像分割是把图像分成一些互不重叠而又具有各自特征的子区域，每一区域是像素的一个连续集，这里的特性可以是图像的颜色、形状、灰度和纹理等。图像分割根据目标与背景的先验知识将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合。即对图像中的目标、背景进行标记、定位，然后把目标从背景中分离出来。目前，图像分割的方法主要有基于区域特征的分割方法、基于相关匹配的分割方法和基于边界特征的分割方法[2]。由于采集图像时会受到各种条件的影响会是图像变的模糊、噪声干扰，使得图像分割是会遇到困难。在实际的图像中需根据景物条件的不同选择适合的图像分割方法。图像分割为进一步的图像识别、分析和理解奠定了基础。
2 图像识别技术
图像识别是通过存储的信息(记忆中存储的信息)与当前的信息(当时进入感官的信息)进行比较实现对图像的识别[3]。前提是图像描述，描述是用数字或者符号表示图像或景物中各个目标的相关特征，甚至目标之间的关系，最终得到的是目标特征以及它们之间的关系的抽象表达。图像识别技术对图像中个性特征进行提取时，可以采用模板匹配模型。在某些具体的应用中，图像识别除了要给出被识别对象是什么物体外，还需要给出物体所处的位置和姿态以引导计算初工作。目前，图像识别技术已广泛应用于多个领域，如生物医学、卫星遥感、机器人视觉、货物检测、目标跟踪、自主车导航、公安、银行、交通、军事、电子商务和多媒体网络通信等。主要识别技术有：
指纹识别
指纹识别是生物识别技术中一种最实用、最可靠和价格便宜的识别手段，主要应用于身份验证。指纹识别是生物特征的一个部分，它具有不变性：一个人的指纹是终身不变的;唯一性：几乎没有两个完全相同的指纹[3]。一个指纹识别系统主要由指纹取像、预处理与特征提取、比对、数据库管理组成。目前，指纹识别技术与我们的现实生活紧密相关，如信用卡、医疗卡、考勤卡、储蓄卡、驾驶证、准考证等。
人脸识别 目前大多数人脸识别系统使用可见光或红外图像进行人脸识别，可见光图像识别性能很容易受到光照变化的影响。在户外光照条件不均匀的情况下，其正确识别率会大大降低。而红外图像进行人脸识别时可以克服昏暗光照条件变化影响，但由于红外线不能穿透玻璃，如果待识别的对象戴有眼镜，那么在图像识别时，眼部信息全部丢失，将严重影响人脸识别的性能[4]。
文字识别
文字识别是将模式识别、文字处理、人工智能集与一体的新技术，可以自动地把文字和其他信息分离出来，通过智能识别后输入计算机，用于代替人工的输入。文字识别技术可以将纸质的文档转换为电子文档，如银行票据、文稿、各类公式和符号等自动录入，可以提供文字的处理效率，有助于查询、修改、保存和传播。文字识别方法主要有结构统计模式识别、结构模式识别和人工神经网络[5]。由于文字的数量庞大、结构复杂、字体字形变化多样，使得文字识别技术的研究遇到一定的阻碍。
3 结束语
人类在识别现实世界中的各种事物或复杂的环境是一件轻而易举的事，但对于计算机来讲进行复杂的图像识别是非常困难的[6]。在环境较为简单的情况下，图像识别技术取得了一定的成功，但在复杂的环境下，仍面临着许多问题：如在图像识别过程中的图像分割算法之间的性能优越性比较没有特定的标准，以及算法本身存在一定的局限性，这使得图像识别的最终结果不十分精确等。
参考文献：
[1] 胡爱明，周孝宽.车牌图像的快速匹配识别方法[J].计算机工程与应用，2003，39(7)：90—91.
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[3] 范立南，韩晓微，张广渊.图像处理与模式识别[M].北京：科学出版社，2007.
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[5] 陈良育，曾振柄，张问银.基于图形理解的汉子构型自动分析系统[J].计算机应用，2005，25(7)：1629-1631.
[6] Sanderson C，Paliwal K Fusion and Person Verification Using Speech & Face Information[C].IDIAP-RR 02-33，Martigny，Swizerland，2002.
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[编辑本段]氧传感器的作用在使用三元催化转换器以减少排气污染的发动机上，氧传感器是必不可少的元件。由于混合气的空燃比一旦偏离理论空燃比，三元催化剂对CO、HC和NOx的净化能力将急剧下降，故在排气管中安装氧传感器，用以检测排气中氧的浓度，并向ECU发出反馈信号，再由ECU控制喷油器喷油量的增减，从而将混合气的空燃比控制在理论值附近。电喷车为获得高排气净化率，降低排气中（CO）一氧化碳、（HC）碳氢化合物和（NOx）氮氧化合物成份，必须利用三元催化器。但为了能有效地使用三元催化器，必须精确地控制空燃比，使它始终接近理论空燃比。催化器通常装在排气歧管与消声器之间。氧传感器具有一种特性，在理论空燃比（：1）附近它输出的电压有突变。这种特性被用来检测排气中氧气的浓度并反馈给电脑，以控制空燃比。当实际空燃比变高，在排气中氧气的浓度增加而氧传感器把混合气稀的状态（小电动势：O伏）通知ECU。当空燃比比理论空燃比低时，在排气中氧气的浓度降低，而氧传感器的状态（大电动势：1伏）通知（ECU）电脑。ECU根据来自氧传感器的电动势差别判断空燃比的低或高，并相应地控制喷油持续的时间。但是，如氧传器有故障使输出的电动势不正常，（ECU）电脑就不能精确控制空燃比。所以氧传感器还能弥补由于机械及电喷系统其它件磨损而引起空燃比的误差。可以说是电喷系统中唯一有“智能”的传感器。 [编辑本段]氧传感器的组成主氧传感器包括一根加热氧化锆元件的热棒，加热棒受（ECU）电脑控制，当空气进量小（排气温度低）电流流向加热棒加 热传感器，使能精确检测氧气浓度。在试管状态化锆元素（ZRO2）的内外两侧，设置有白金电极，为了保护白金电极，用陶瓷包覆电机外侧，内侧输入氧浓度高于大气，外侧输入的氧浓度低于汽车排出气体浓度。应当指出采用三元催化器后，必须使用无铅汽油，否则三元催化器和氧传感器会很快失效。再注意，氧传感器在油门稳定，配制标准混合时较为重要的作用，而在频繁加浓或变稀混合时，（ECU）电脑将忽略氧传感器的信息，氧传感器就不能起作用。 [编辑本段]氧传感器的工作原理氧传感器是利用陶瓷敏感元件测量各类加热炉或排气管道中的氧电势，由化学平衡原理计算出对应的氧浓度，达到监测和控制炉内燃烧空然比，保证产品质量及尾气排放达标的测量元件，广泛应用于各类煤燃烧、油燃烧、气燃烧等炉体的气氛控制。它是目前最佳的燃烧气氛测量方式，具有结构简单、响应迅速、维护容易、使用方便、测量准确等优点。运用该传感器进行燃烧气氛测量和控制既能稳定和提高产品质量，又可缩短生产周期，节约能源。 氧传感器的工作原理与干电池相似，传感器中的氧化锆元素起类似电解液的作用。其基本工作原理是：在一定条件下(高温和铂催化)，利用氧化锆内外两侧的氧浓度差，产生电位差，且浓度差越大，电位差越大。大气中氧的含量为21％，浓混合气燃烧后的废气实际上不含氧，稀混合气燃烧后生成的废气或因缺火产生的废气中含有较多的氧，但仍比大气中的氧少得多。 在高温及铂的催化下，带负电的氧离子吸附在氧化锆套管的内外表面上。由于大气中的氧气比废气中的氧气多，套管上与大气相通一侧比废气一侧吸附更多的负离子，两侧离子的浓度差产生电动势。当套管废气一侧的氧浓度低时，在电极之间产生一个高电压(0。6～1V)，这个电压信号被送到ECU放大处理，ECU把高电压信号看作浓混合气，而把低电压信号看作稀混合气。根据氧传感器的电压信号，电脑按照尽可能接近：1的理论最佳空燃比来稀释或加浓混合气。因此氧传感器是电子控制燃油计量的关键传感器。氧传感器只有在高温时(端部达到300°C以上)其特性才能充分体现，才能输出电压。它在约800°C时，对混合气的变化反应最快，而在低温时这种特性会发生很大变化。 [编辑本段]氧传感器的杂波分析概述1.为什么要研究氧传感器波形上的杂波信号呢? 这是因为杂波可能是由于燃烧效率低造成的，只要上流动系统不是处在正确的工作状态下，催化器就不能被精确地测试，氧传感器波形的杂波能警告各个发动机气缸性能的下降，这时废气诊断是最主要的。因为它能发现催化器转换效率的降低和个别气缸的性能降低。杂波信号也妨碍燃油反馈控制系统控制器的正常运行(在发动机控制电脑中的反馈程序运行)，“燃油反馈控制系统控制器”专门指起作用的软件程序(从现在起，称之为“反馈控制器”)，它是接受氧传感器电压信号并计算正确的即时喷油或混合气控制命令的程序。 通常，反馈控制器程序不是设计成有效地去处理由非正常的系统操作和燃油控制命令所产生的氧传感器信号频率。杂乱的高频变动信号能使反馈控制器失掉控制精度，或失去“反馈节奏”。这里有几个影响，首先，当反馈控制器的操作精度受影响时，燃油混合比就会超出催化剂窗口，这将影响转换器的工作效率和废气排放。其次，当反馈控制器的操作精度受影响时，发动机性能也将受到影响。 杂波可以成为失去控制的废气进入催化剂的判定性指示，经常可发现当杂波存在时，进入催化剂的废气便没有了正确的混合气空燃比，理解氧传感器波形上的杂波对废气排放的修理诊断是很重要的。在一些情况下，杂波是催化转换效率减少的明显信号，随后就是尾气排放超出标准。此外，氧传感器波形上杂波的解释、对发动机性能或行驶能力诊断是一个有价值的工具。杂波是燃烧效率从一缸到另一个缸不平衡指示。对氧传器波形上的杂波的解释和理解对有效地运用氧传感器信号修理验证也是很重要的。 在氧传感强器波形上的杂波表明排气变化从一个缸到另一个缸的不平衡，或者是比较特别地从个别的燃烧过程中没有得到较高的氧的含量。大多数氧传感器当工作正常时能够比较快的反馈各个燃烧过程所产生的电压偏差。杂波的信号限制越大，从各个燃烧过程测得氧成分的差别就越大，在不同行驶方式下看到的杂波不但对确定稳态和瞬态废气试验失效的根本原因是重要的，而且也是有效的可驾驶性能诊断的判断依据。 在加速方式下与BC的峰值毛刺形成一对一废气波形的氧传感器信号杂波是一种非常重要的诊断信号，因为它意味着在有负荷的情况下点火出现断火现象。通常，杂波幅度越大。在排气中氧传感器的成份就越多，所以杂波是由于进入催化器的反馈气平均氧含量升高造成氧化氮排前增加的指示，在浓氧环境中(稀混合气)催化器中的氧化氮不能被减少(化学地)。 综上所述，已知一些反馈类型系统完全正常的氧传感器波形上的杂波信号对废气或发动机性能不产生明显影响。对于少量的杂波可以不去管它，而大量的杂波是重要的。这正说明诊断是一种艺术，要学会判断什么是正常的杂波，什么不是就需要实践，而最好的老师是经验，学习的最好方法是从观察不同行驶里程和不同类型的汽车上观察氧传感器波形。理解什么是正常的杂波，什么是不正常杂波，对有效地进行废气排放修理以及行驶能力诊断是非常有价值的，它值得花时间去学习。 对于大多数普通系统，一个软件波形是绝对有价值的，对正在控制着的系统拥有一张氧传感器参考波形，能判断出什么样的杂波是允许的、正常的，而什么样的杂波是应该关注的，关于好的杂波标准是：如果发动机性能是好的，则应该没有真空泄漏，废气中的碳氢(HC)化合物和氧含量是正常的。 在本部分的试验中将尽可能地给出大量的资料，以便去理解在这个训练中正好有充分的时间和空间来包括所有的关于这个的课题。 2.杂波产生的原因 氧传感器信号的杂波通常由以下原因引起： A.缸的点火不良(各种不同的根本原因，点火系统造成的点火不良，气缸压力造成的点火不良真空泄漏和喷油嘴不平衡造成的点火不良)；B.系统设计，例如不同的进气管通道长度等等； C.由于发动机和零部件老化造成的系统设计问题的扩大(由于气缸压力不平衡造成的不同的进气管通道长度问题的扩大)； D.系统设计，例如不同的进气管通道等等。 3.由点火不良气缸引起氧传感器波形的杂波,发动机的点火不良是如何引起杂波呢？在点火不良状态下波形上的毛刺和杂波由那些燃烧不完全或根本不燃烧的单个燃烧时间或系列燃烧事件引起，它导致在气缸中有效氧化部分被利用，剩下的多余氧走到排气管中，并经过氧传感器。当传感器发现排气中氧成分变化时，它就非常快地产生一个低压或毛刺，一系列这些高频毛刺就组成称之为“杂波”东西。 4.产生毛刺的不同点火不良类型 a)点火系统造成的点火不良(例如：损坏的火花塞、高压线、分电器盖、分火头、点火线圈或只影响单个气缸或一对气缸的初级点火问题)。通常点火示波器可以用来确定这些问题或排除这些故障)； b)送至气缸的混合气浓造成的点火不良(各种可能的原因)对给定的危险混合气空燃比例约为13：1； c)送至气缸的混合气过稀造成的点火不良(各种可能的原因)对给定的危险的混合气空燃比例为17：1； d)由气缸压力造成的点火不良，它是由机械问题造成的，它使得在点火前燃油空气混合气的压力降低，并不能产生足够的热，这就妨碍了燃烧，它增加了排气中的氧含量。(例如气门烧损，活塞环断裂或磨损，凸轮磨损，气门卡住等)； e)一个缸或几个缸有真空泄漏造成的不良，这可以通过对所怀疑的真空泄漏区域(进气叶轮、进气歧管垫、真空管等)加入丙烷的方法来确定，看示波器的波形什么时候因加丙烷使信号变多，尖峰消失，当与一个缸或几个缸有关的真空泄漏造成进入气缸的混合气超过17：1时，真空泄漏造成的点火不良就发生了。 f)就喷油嘴喷射不平衡造成的点火不良仅在多点喷射发动机中，一个缸的油浓或稀混合气造成点火不良是因为喷油时每个喷油嘴实际喷射的油量太多了或太少(喷油嘴堵塞或卡住)造成的。当一个气缸或几个汽油中的混合气空燃比超过危险时17：1就产生了稀点火不良，低于13：1也产生浓点火不良，这就造成了喷油嘴喷油不平衡产生的点火不良。 通常，可以用排除由点火系统造成的点火不良、气缸压力的点火不良和单个气缸真空泄漏造成的可能性来判断。喷油不平衡。可以用汽车示波器排除自点火系统和气缸压力造成的点火不良(用发现点火系统造成的点火不良和动力平衡气缸压力问题)。排除与个别气缸有关的真空泄漏，通常采用往可能产生真空泄漏的区域或周围加丙烷(进气歧管、化油器垫等)的方法，同时像从前说过的那样，从示波器上观察氧传感器信号波形的方法达到目的。通常，在多点燃油喷射发动机，如果不能证实a、b、和c类型造成的点火不良，那么不平衡造成氧传感器波形中的严重杂波的可能性就可以确定。 判断氧传感器的杂波的规则 如果氧传感器的信号上有明显的杂波，这种杂波对所判断的那一类系统是不正常的话，通常这将伴随着重复的、可测试出的怠速时的发动机故障(例如：每次气缸点火的的爆震)。通常，如果杂波是明显的，发动机的故障最终将与波形上的各个尖峰有关，没有明显的伴随着发动机故障的杂波是不容易消除的杂波(在某些情况下这是正确的)，也就是说当在波形上产生杂波的个别尖峰最终与发动机故障无关时，那么在修理中想要排除它的可能性很小。 综上所说，判断杂泼的规则是：如果可断定进气歧管无真空泄漏，排气的碳氢化合物(HC)和氧的含量正常，发动机的转动或怠速都比较平衡的话，那么杂波或许是可以接收的，或是正常的。许多汽车燃油反馈控制系统中，不但安装一个氧传感器，福特 V6型从1980年制造出来的就装有两个氧传感，为了适应不断加强的EPA的废气控制要求，使用多个氧传感器的系统数量在不断增加。在1988年和更新的汽车上氧传感器的数目在连续地增加。此外，从1994年起一些汽车在催化器前和后各装一个氧传感器，这种结何可以用装在汽车上的OBD-Ⅱ系统来检查催化器的性能，在一定情况下，还可以增加对空燃比控制的精度。在任何情况下，由于氧传感器信号快使其成为最有价值的发动机性能诊断工具之一，氧传感器越多，对检修技术人员越有好处。通常，燃油反馈控制系统的工程逻辑决定，氧传感器在靠近燃烧室的地方，燃油控制的精度越高，这主要是由于排气空气气流的特性确定的：例如气体的速度，通道的长度(气体瞬时太滞后)和传感器的响应的时间等等。许多制造商在每个气缸的每个排气歧管底下安装一个氧传感器，这样就能判定哪一个气缸有问题，这就排除了诊断失误的可能性，在许多情况下靠排除至少一半潜在有问题气缸来减少诊断时间。 用双氧传感器进行催化器监视 一个工作正常的催化转换器，配上正常控制燃油分配系统的燃油反馈控制系统，它可以保证最安全的将有害的排气成份变为相对无害的氧化碳和水蒸气，但是，催化器会因过热而受损(由点火不良等等)，这导致催化剂表面减少和孔板金属烧结，这两点都将使催化器永久损坏。当催化剂失效时就能知道，对环境和废气系统修理时，技术人员是十分重要的。OBD-Ⅱ诊断系统的出现，对环境和催化剂的随车监视系统、OBD-II监视系统依据好或坏的催化剂的氧化特征作精确的检测手段。在稳定运行时，催化剂后面好的氧传感器(热的)应比催化剂前的任何一个氧传感器的信号波动少得多，这是由于在转换碳氢化合物和一氧化碳时正常运行的催化剂消耗氧化能力，这就减少了后氧传感器信号的波动。后氧传感器的信号波动比氧传感器的信号波动要小的多。也要注意当催化剂“关断”(或达到运行温度)，催化器开始储存和用氧做催化转换时，信号由于在排气中氧越来越少而升高。当催化剂完全损坏时，催化剂的转换效率、以及它的氧储存能力丧失，因此，催化剂后部的排气中氧的含量如果不完全的话，则十分接近催化剂前部的排气中的氧的含量。 [编辑本段]氧传感器的检测装有排气氧传感器的电控燃油喷射发动机，如果在运转中出现怠速不稳、加速无力、油耗增加、尾气超标等故障而供油、点火装置又无其他故障，那么极有可能是氧传感器及相关线路出了问题。大多数发动机的电控系统都有自检功能，当氧传感器或相关部位发生故障时，电脑会自动记下故障内容，维修人员只需用专门的解码器读出故障代码即可发现问题所在。但如果没有专用设备怎么办呢？这里有几个方法可以很快检查出氧传感器的好坏。如果怀疑怠速不稳或加速不良等故障是氧传感器引起的，检修时只需拔下氧传感器接头，如果发动机的故障消失，则说明氧传感器已经损坏，必须更换，如果发动机故障依旧，那么还要从其他地方找原因。利用高阻抗的电压表也可以检查出氧传感器的好坏。把电压表并联在氧传感器的输出端，正常情况下，电压应在０－１Ｖ之间变化，中值在５００ｍＶ左右，如果输出电压长时间保持某一数值而无变化，则表明氧传感器已经损坏。实际上，氧传感器是一个相当耐用的部件，只要燃油质量过关，它可以使用３年或更长的时间。氧传感器的非正常损坏大多是由于燃油中含铅量超标造成的。这一点，驾驶装有三元催化装置汽车的司机务必要加以重视. [编辑本段]氧传感器的表征与故障在使用三元催化转换器以减少排气污染的发动机上，氧传感器是必不可少的元件。由于混合气的空燃比一旦偏离理论空燃比，三元催化剂对CO、HC和NOX的净化能力将急剧下降，故在排气管中安装氧传感器，用以检测排气中氧的浓度，并向ECU发出反馈信号，再由ECU控制喷油器喷油量的增减，从而将混合气的空燃比控制在理论值附近。目前，实际应用的氧传感器有氧化锆式氧传感器和氧化钛式氧传感器两种。而常见的氧传感器又有单引线、双引线和三根引线之分，；单引线的为氧化锆式氧传感器；双引线的为氧化钛式氧传感器；三根引线的为加热型氧化锆式氧传感器，原则上三种引线方式的氧传感器是不能替代使用的。氧传感器一旦出现故障，将使电子燃油喷射系统的电脑不能得到排气管中氧浓度的信息，因而不能对空燃比进行反馈控制，会使发动机油耗和排气污染增加，发动机出现怠速不稳、缺火、喘振等故障现象。因此，必须及时地排除故障或更换。氧传感器的常见故障1.氧传感器中毒氧传感器中毒是经常出现的且较难防治的一种故障，尤其是经常使用含铅汽油的汽车，即使是新的氧传感器，也只能工作几千公里。如果只是轻微的铅中毒，接着使用一箱不含铅的汽油，就能消除氧传感器表面的铅，使其恢复正常工作。但往往由于过高的排气温度，而使铅侵入其内部，阻碍了氧离子的扩散，使氧传感器失效，这时就只能更换了。另外，氧传感器发生硅中毒也是常有的事。一般来说，汽油和润滑油中含有的硅化合物燃烧后生成的二氧化硅，硅橡胶密封垫圈使用不当散发出的有机硅气体，都会使氧传感器失效，因而要使用质量好的燃油和润滑油。修理时要正确选用和安装橡胶垫圈，不要在传感器上涂敷制造厂规定使用以外的溶剂和防粘剂等。2.积碳由于发动机燃烧不好，在氧传感器表面形成积碳，或氧传感器内部进入了油污或尘埃等沉积物，会阻碍或阻塞外部空气进入氧传感器内部，使氧传感器输出的信号失准，ECU不能及时地修正空燃比。产生积碳，主要表现为油耗上升，排放浓度明显增加。此时，若将沉积物清除，就会恢复正常工作。3.氧传感器陶瓷碎裂氧传感器的陶瓷硬而脆，用硬物敲击或用强烈气流吹洗，都可能使其碎裂而失效。因此，处理时要特别小心，发现问题及时更换。4.加热器电阻丝烧断对于加热型氧传感器，如果加热器电阻丝烧蚀，就很难使传感器达到正常的工作温度而失去作用。5.氧传感器内部线路断脱。6氧传感器外观颜色的检查从排气管上拆下氧传感器，检查传感器外壳上的通气孔有无堵塞，陶瓷芯有无破损。如有破损，则应更换氧传感器。通过观察氧传感器顶尖部位的颜色也可以判断故障：①淡灰色顶尖：这是氧传感器的正常颜色；②白色顶尖：由硅污染造成的，此时必须更换氧传感器；③棕色顶尖：由铅污染造成的，如果严重，也必须更换氧传感器；④黑色顶尖：由积碳造成的，在排除发动机积碳故障后，一般可以自动清除氧传感器上的积碳。氧传感器的作用电喷车为获得高排气净化率，降低排气中（CO））一氧化碳、（HC）碳氢化合物和（NOX）氮氧化合物成份，必须利用三元催化器。但为了能有效地使用三元催化器，必须精确地控制空燃比，使它始终接近理论空燃比。催化器通常装在排气歧管与消声器之间。氧传感器具有一种特性，在理论空燃比（14/：7）附近它输出的电压有突变。这种特性被用来检测排气中氧气的浓度并反馈给电脑，以控制空燃比。当实际空燃比变高，在排气中氧气的浓度增加而氧传感器把混合气稀的状态（小电动势：O伏）通知ECU。当空燃比比理论空燃比低时，在排气中氧气的浓度降低，而氧传感器的状态（大电动势：1伏）通知（ECU）电脑。ECU根据来自氧传感器的电动势差别判断空燃比的低或高，并相应地控制喷油持续的时间。但是，如氧传器有故障使输出的电动势不正常，（ECU）电脑就不能精确控制空燃比。所以氧传感器还能弥补由于机械及电喷系统其它件磨损而引起空燃比的误差。可以说是电喷系统中唯一有“智能”的传感器。主氧传感器包括一根加热氧化锆元件的热棒，加热棒受（ECU）电脑控制，当空气进量小（排气温度低）电流流向加热棒加热传感器，使能精确检测氧气浓度。在试管状态化锆元素（ZRO2）的内外两侧，设置有白金电极，为了保护白金电极，用陶瓷包覆电机外侧，内侧输入氧浓度高于大气，外侧输入的氧浓度低于汽车排出气体浓度。应当指出采用三元催化器后，必须使用无铅汽油，否则三元催化器和氧传感器会很快失效。再注意，氧传感器在油门稳定，配制标准混合时较为重要的作用，而在频繁加浓或变稀混合时，（ECU）电脑将忽略氧传感器的信息，氧传感器就不能起作用。
1、氧传感器：当氧传感器故障时，ECU无法获取这些信息，就不知道喷射的汽油量是否正确，而不合适的油气空燃比会导致发动机功率降低，增加排放污染；2、轮速传感器：它主要是收集汽车的转速来判断汽车有没有打滑的征兆，所以，就有一一个专门收集汽车轮速的传感器来完成这项工作，一般安装在每个车轮的轮毂上，而一旦传感器损坏，ABS会失效；3、水温传感器：当水温传感器故障后，往往冷车启动时显示的还是热车时的温度信号，ECU得不到正确的信号，只能供给发动机较稀薄的混合气，所以发动机冷车不易启动，且还会伴随怠速运转不稳定，加速动力不足的问题；4、电子油门踏板位置传感器：当传感器失效后，ECU无法测得油门位置信号，无法获得油门门踏板的正确位置，所以会出现发动机加速无力的现象，甚至出现发动机不能加速的情况；5、进气压力传感器：进气压力传感器顾名思义就是随着发动机不同的转速负荷，感应一系列的电阻和压力变化，转换成电压信号，供ECU修正喷油量和点火正时角度。一般安装在节气门边上，假如故障了会引起点火困难、怠速不稳、加速无力等问题。
**********院 数控专业毕业论文系 别： 机电工程系 专 业： 数控技术 班 级： ***************** 学生 姓名： *** 指导 教师： *** *** 提交时间：2010 年*月*日内容简介 机械制造业是国民经济的支柱产业，可以说，没有发达的制造业，就不可能有国家的真正繁荣和富强。而机械制造业的发展规模和水平，则是反映国民经济实力和科学技术水平的重要指标之一。 制造自动化技术是先进制造技术的重要组成部分，其核心是数控技术。数控技术是综合应用计算机、自动化控制、自动检测及精密机械等高新技术的产物。它的出现及所带来得巨大效益，已引起了世界各国科技与工业界的普遍重视。 数控维修技术不仅是保障数控机床正常运行的前提，对数控技术的发展和完善也起到了巨大的推动作用，因此，它已经成为一门专门的学科。同时也表明，数控维修技术是制造业竞争和发展的基础，也是机械制造业技术水平的标志。关键词 : 数控机床 数控系统 常见故障 维修方法 数控技术目 录引 言……………………………………………………………………………………………… 4一 数控机床的概述…………………………………………………………… 5 数控机床的简介……………………………………………………… 5 数控机床的组成……………………………………………………… 5 数控机床的主要技术指标………………………………………… 5二 数控机床的故障诊断方法…………………………………………… 6 数控机床的外部故障诊断方法…………………………………… 6 数控系统的诊断技术………………………………………………… 7 数控机床常见故障及排除方法…………………………………… 8三 数控机床各部故障分析及维修……………………………………… 9 数控机床主轴伺服系统故障检查及维修………………………… 9 机床PLC初始故障的诊断………………………………………… 10 数控设备检测元件故障及维修…………………………………… 11 数控机床加工精度异常故障及维修…………………………… 12四 数控机床维修维护技术………………………………………………… 15参考文献…………………………………………………………………………… 16致谢…………………………………………………………………………………… 17引 言 随着电子技术和自动化技术的发展，数控技术的应用越来越广泛，以微处理器为基础，以大规模集成电路为标志的数控设备，已在我国批量生产、大量引进和推广应用，它们给机械制造业的发展创造了条件，并带来很大的效益。但同时，由于它们的先进性、复杂性和智能化高的特点，在维修理论、技术和手段上都发生了飞跃的变化。 另外任何一台数控设备都是一种过程控制设备，这就要求它在实时控制的每一时刻都准确无误地工作。任何部分的故障与失效，都会使机床停机，从而造成生产停顿。因而对数控系统这样原理复杂、结构精密的装置进行维修就显得十分必要了。尤其对引进的CNC机床，大多花费了几十万到上千万美元。在许多行业中，这些设备均处于关键的工作岗位，若在出现故障后不及时维修排除故障，就会造成较大的经济损失。 我们现有的维修状况和水平，与国外进口设备的设计与制造技术水平还存在很大的差距。造成差距的原因在于：人员素质较差，缺乏数字测试分析手段，数域和数域与频域综合方面的测试分析技术等有待提高等等。一 数控机床的概念 数控机床的简介 数控机床是一种技术含量很高的机、电、仪一体化的高效的自动化机床，综合了计算机技术、自动化技术、伺服驱动、精密测量和精密机械等各个领域的新的技术成果，是一门新兴的工业控制技术。 数字控制简称数控，是一种借助数字、字符或其他符号对某一工作过程(如加工、测量、装配等)进行可编程控制的自动化方法。 数控技术是指用数字量及字符发出指令并实现自动化控制的技术，它已经成为制造业实现自动化、柔性化、集成化生产的基础技术。， 数控机床的组成 数控机床由控制介质、人机交换设备、计算机数控装置、进给饲服驱动装置、主轴饲服驱动系统、辅助控制单元、可编程控制器、反馈系统、适应控制装置及机床本体等部分组成。 数控机床的主要技术指标 1.主要规格尺寸 数控机床主要尺寸有床身与刀架最大回转直径、最大车削长度、最大车削直径等；数控铣床主要有工作台、工作台T型槽、工作台行程等规格尺寸。 2.主轴系统 数控机床主轴采用直流或交流电动机驱动，具有较宽的调速范围和较高的 回转精度，主轴本身的刚度与抗震性比较好。现在数控机床主轴普遍达到5000～10000r/min甚至更高的转速，并且可以通过操作面板上的倍率开关直接改变转速，每挡间隔5%，其调节范围为50%～120%。 3.进给系统 该系统有进给速度范围、快进速度范围、运动分辨率(最小移动增量)、定位精度和螺距范围等主要技术参数。 4.定位精度和重复定位精度 定位精度是指数控机床工作台或其他运动部件的实际运动位置与指令位置的一致程度，其不一致的差值即为定位误差。重复定位精度是指在相同的操作方法和条件下，在完成规定操作次数过程中得到结果的一致程度。 5.刀具系统 数控车床包括刀架工位数、工具孔直径、刀杆尺寸、换刀时间、重复定位精度各项内容。加工中心刀库容量与换刀时间直接影响其生产率。 6.电气 包括主电动机、饲服电动机规格型号和功率等。 7.冷却系统 包括冷却箱容量、冷却泵输出量等。二 数控机床的故障诊断 数控机床的外部故障诊断方法 由于现代数控系统的可靠性越来越高，数控系统本身的故障越来越低，而大部分故障的发生则是非系统本身原因引起的。数控设备的外部故障可以分为软故障和外部硬件损坏引起的硬故障。 软故障是指由于操作、调整处理不当引起的，这类故障多发生在设备使用前期或设备使用人员调整时期。对于数控系统来说，另一个易出故障的地方为伺服单元。由于各轴的运动是靠伺服单元控制伺服电机带动滚珠丝杠来实现的。用旋转编码器作速度反馈，用光栅尺作位置反馈。一般易出故障的地方为旋转编码器与伺服单元的驱动模块。例如，一数控车床刚投入使用的时候，在系统断电后重新启动时，必须要返回到参考点。即当用手动方式将各轴移到非干涉区外后，再使各轴返回参考点。否则，可能发生撞车事故。所以，每天加工完后，最好把机床的轴移到安全位置。外部硬件操作引起的故障是数控修理中的常见故障。这类故障有些可以通过报警信息查找故障原因。对一般的数控系统来讲都有故障诊断功能或信息报警。维修人员可利用这些信息手段缩小诊断范围。而有些故障虽有报警信息显示，但并不能反映故障的真实原因。如一台采用840C系统的数控车床，第一天工作时完全正常，而第二天上班时却无论如何也开不了机，工作方式一转到自动方式下就报警“EMPTYING SELECTED MOOE SELECTOR”。加工完工件后，主轴不停，机械手就去抓取工件，后来仔细检查各部位都无毛病，而是自动工作条件下的一个模式开关位置错了。所以，当有些故障原因不明的报警出现的话，一定要检查各工作方式下的开关位置。还有些故障不产生故障报警信息，只是动作不能完成，这时就要根据维修经验、机床的工作原理和PLC运行状况来分析判断了。 对于数控机床的修理，重要的是发现问题。对外部故障诊断应遵从以下两条原则。首先要熟练掌握机床的工作原理和动作顺序。其次，要会利用PLC梯形图，NC系统的状态显示功能或机外编程器监测PLC的运行状态，一般只要遵从以上原则，小心谨慎，一般的数控故障都会及时排除。数控系统的诊断方法1.数控系统自诊断 (1)开机自诊断 数控系统在通电开机后，都要运行开机自诊断程序，对连接的各种控制装置进行检测，发现问题立即报警，例如检测备用电池电压是否达到要求，若电压低于要求，系统就会产生报警，西门子系统电池报警是1号报警，提示维修人员立即更换电池，如果不能更换电池，在更换电池前不能停电。 (2)运行自诊断 数控机床在运行时，数控系统时刻监视机床的运行。数控装置对伺服系统、PLC系统进行运行监视，如果发现问题及时报警，并且很多故障都会在屏幕上显示报警信息。在机床运行时，PLC装置通过机床厂家编制的用户程序，实时监视数控机床的运行，如果发现故障或者发出的指令不执行，及时将相应的信号传递给数控装置，数控装置将会在屏幕上显示报警信息。2.在线诊断和离线诊断 (1)在线诊断 在线诊断是指通过数控系统的控制程序，在系统处于正常运行状态下，实时自动地对数控装置、PLC控制器、伺服系统、PLC的输人输出以及与数控装置相连的其他外部装置进行自动测试、检验，并显示有关状态信息和故障信息。系统除了在屏幕上显示报警号和报警内容外，还实时显示NC内部标志寄存器及PLC操作单元的状态，为故障诊断提供极大方便。 (2)离线诊断 当数控系统出现故障或者要判断是否真有故障时，往往要停止加工，并停机进行检查，这就是离线诊断。离线诊断的目的是修复系统和故障定位，力求把故障定位在尽可能小的范围，如缩小到某一区域或者某一模块等。3.远程诊断 实现远程诊断的数控系统，必须具备计算机网络功能。因此，远程诊断是近几年发展起来的一种新型的诊断技术。数控机床利用数控系统的网络功能通过互联网连接到机床制造厂家，数控机床出现故障后，通过机床厂家的专业人员远程诊断，快速确诊故障，这是数控机床诊断技术的新发展。 数控机床常见故障及排除方法 数控系统故障维修通常按照：现场故障的诊断与分析、故障的测量维修排除、系统的试车这三大步进行。1.数控机床故障诊断： (1)先外部后内部 现代数控系统的可靠性越来越高，数控系统本身的故障率越来越低，而大部分故障的发生则是非系统本身原因引起的。由于数控机床是集机械、液压、电气为一体的机床，其故障的发生也会由这三者综合反映出来。维修人员应先由外向内逐一进行排查。尽量避免随意地启封、拆卸，否则会扩大故障，使机床丧失精度、降低性能。 (2)先机械后电气 一般来说，机械故障较易发觉，而数控系统及电气故障的诊断难度较大。在故障检修之前，首先注意排除机械性的故障。 (3)先静态后动态 先在机床断电的静止状态，通过了解、观察、测试、分析，确认通电后不会造成故障扩大、发生事故后，方可给机床通电。在运行状态下，进行动态的观察、检验和测试，查找故障。而对通电后会发生破坏性故障的，必须先排除危险后，方可通电。 (4)先简单后复杂 当出现多种故障互相交织，一时无从下手时，应先解决容易的问题，后解决难度较大的问题。往往简单问题解决后，难度大的问题也可能变得容易。2.数控机床的故障诊断技术 数控系统是高技术密集型产品，要想迅速而正确的查明原因并确定其故障的部位，要借助于诊断技术。随着微处理器的不断发展，诊断技术也由简单的诊断朝着多功能的高级诊断或智能化方向发展。诊断能力的强弱也是评价CNC数控系统性能的一项重要指标。目前所使用的各种CNC系统的诊断技术大致可分为以下几类： (1)起动诊断 起动诊断是指CNC系统每次从通电开始，系统内部诊断程序就自动执行诊断。诊断的内容为系统中最关键的硬件和系统控制软件，如 CPU、存储器、I/O 等单元模块，以及MDI/CRT单元、纸带阅读机、软盘单元等装置或外部设备。只有当全部项目都确认正确无误之后，整个系统才能进入正常运行的准备状态。否则，将在CRT画面或发光二极管用报警方式指示故障信息。此时起动诊断过程不能结束，系统无法投入运行。 (2)在线诊断 在线诊断是指通过CNC系统的内装程序，在系统处于正常运行状态时对CNC系统本身及CNC装置相连的各个伺服单元、伺服电机、主轴伺服单元和主轴电动机以及外部设备等进行自动诊断、检查。只要系统不停电，在线诊断就不会停止。 (3)离线诊断 离线诊断是指数控系统出现故障后，数控系统制造厂家或专业维修中心利用专用的诊断软件和测试装置进行停机（或脱机）检查。力求把故障定位到尽可能小的范围内，如缩小到某个功能模块、某部分电路，甚至某个芯片或元件，这种故障定位更为精确。
论文名称：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 从Alexnet提出后，作者等人思考如何利用卷积网络来完成检测任务，即输入一张图，实现图上目标的定位（目标在哪）和分类（目标是什么）两个目标，并最终完成了RCNN网络模型。 创新点： RCNN提出时，检测网络的执行思路还是脱胎于分类网络。也就是深度学习部分仅完成输入图像块的分类工作。那么对检测任务来说如何完成目标的定位呢，作者采用的是Selective Search候选区域提取算法，来获得当前输入图上可能包含目标的不同图像块，再将图像块裁剪到固定的尺寸输入CNN网络来进行当前图像块类别的判断。 参考博客： 。 论文题目：OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 该论文讨论了，CNN提取到的特征能够同时用于定位和分类两个任务。也就是在CNN提取到特征以后，在网络后端组织两组卷积或全连接层，一组用于实现定位，输出当前图像上目标的最小外接矩形框坐标，一组用于分类，输出当前图像上目标的类别信息。也是以此为起点，检测网络出现基础主干网络(backbone)+分类头或回归头（定位头）的网络设计模式雏形。 创新点： 在这篇论文中还有两个比较有意思的点，一是作者认为全连接层其实质实现的操作和1x1的卷积是类似的，而且用1x1的卷积核还可以避免FC对输入特征尺寸的限制，那用1x1卷积来替换FC层，是否可行呢？作者在测试时通过将全连接层替换为1x1卷积核证明是可行的；二是提出了offset max-pooling，也就是对池化层输入特征不能整除的情况，通过进行滑动池化并将不同的池化层传递给后续网络层来提高效果。另外作者在论文里提到他的用法是先基于主干网络+分类头训练，然后切换分类头为回归头，再训练回归头的参数，最终完成整个网络的训练。图像的输入作者采用的是直接在输入图上利用卷积核划窗。然后在指定的每个网络层上回归目标的尺度和空间位置。 参考博客： 论文题目：Scalable Object Detection using Deep Neural Networks 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 既然CNN网络提取的特征可以直接用于检测任务（定位+分类），作者就尝试将目标框（可能包含目标的最小外包矩形框）提取任务放到CNN中进行。也就是直接通过网络完成输入图像上目标的定位工作。 创新点： 本文作者通过将物体检测问题定义为输出多个bounding box的回归问题. 同时每个bounding box会输出关于是否包含目标物体的置信度, 使得模型更加紧凑和高效。先通过聚类获得图像中可能有目标的位置聚类中心，（800个anchor box）然后学习预测不考虑目标类别的二分类网络，背景or前景。用到了多尺度下的检测。 参考博客： 论文题目：DeepBox: Learning Objectness with Convolutional Networks 提出时间：2015年ICCV 论文地址： 主要针对的问题： 本文完成的工作与第三篇类似，都是对目标框提取算法的优化方案，区别是本文首先采用自底而上的方案来提取图像上的疑似目标框，然后再利用CNN网络提取特征对目标框进行是否为前景区域的排序；而第三篇为直接利用CNN网络来回归图像上可能的目标位置。创新点： 本文作者想通过CNN学习输入图像的特征，从而实现对输入网络目标框是否为真实目标的情况进行计算，量化每个输入框的包含目标的可能性值。 参考博客： 论文题目：AttentionNet: AggregatingWeak Directions for Accurate Object Detection 提出时间：2015年ICCV 论文地址： 主要针对的问题： 对检测网络的实现方案进行思考，之前的执行策略是，先确定输入图像中可能包含目标位置的矩形框，再对每个矩形框进行分类和回归从而确定目标的准确位置，参考RCNN。那么能否直接利用回归的思路从图像的四个角点，逐渐得到目标的最小外接矩形框和类别呢？ 创新点： 通过从图像的四个角点，逐步迭代的方式，每次计算一个缩小的方向，并缩小指定的距离来使得逐渐逼近目标。作者还提出了针对多目标情况的处理方式。 参考博客： 论文题目：Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 如RCNN会将输入的目标图像块处理到同一尺寸再输入进CNN网络，在处理过程中就造成了图像块信息的损失。在实际的场景中，输入网络的目标尺寸很难统一，而网络最后的全连接层又要求输入的特征信息为统一维度的向量。作者就尝试进行不同尺寸CNN网络提取到的特征维度进行统一。创新点： 作者提出的SPPnet中，通过使用特征金字塔池化来使得最后的卷积层输出结果可以统一到全连接层需要的尺寸，在训练的时候，池化的操作还是通过滑动窗口完成的，池化的核宽高及步长通过当前层的特征图的宽高计算得到。原论文中的特征金字塔池化操作图示如下。 参考博客 ： 论文题目：Object detection via a multi-region & semantic segmentation-aware CNN model 提出时间：2015年 论文地址： 针对问题： 既然第三篇论文multibox算法提出了可以用CNN来实现输入图像中待检测目标的定位，本文作者就尝试增加一些训练时的方法技巧来提高CNN网络最终的定位精度。创新点： 作者通过对输入网络的region进行一定的处理（通过数据增强，使得网络利用目标周围的上下文信息得到更精准的目标框）来增加网络对目标回归框的精度。具体的处理方式包括：扩大输入目标的标签包围框、取输入目标的标签中包围框的一部分等并对不同区域分别回归位置，使得网络对目标的边界更加敏感。这种操作丰富了输入目标的多样性，从而提高了回归框的精度。 参考博客 ： 论文题目：Fast-RCNN 提出时间：2015年 论文地址： 针对问题： RCNN中的CNN每输入一个图像块就要执行一次前向计算，这显然是非常耗时的，那么如何优化这部分呢？ 创新点： 作者参考了SPPNet（第六篇论文），在网络中实现了ROIpooling来使得输入的图像块不用裁剪到统一尺寸，从而避免了输入的信息丢失。其次是将整张图输入网络得到特征图，再将原图上用Selective Search算法得到的目标框映射到特征图上，避免了特征的重复提取。 参考博客 ： 论文题目：DeepProposal: Hunting Objects by Cascading Deep Convolutional Layers 提出时间：2015年 论文地址： 主要针对的问题： 本文的作者观察到CNN可以提取到很棒的对输入图像进行表征的论文，作者尝试通过实验来对CNN网络不同层所产生的特征的作用和情况进行讨论和解析。 创新点： 作者在不同的激活层上以滑动窗口的方式生成了假设，并表明最终的卷积层可以以较高的查全率找到感兴趣的对象，但是由于特征图的粗糙性，定位性很差。相反，网络的第一层可以更好地定位感兴趣的对象，但召回率降低。 论文题目：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 提出时间：2015年NIPS 论文地址： 主要针对的问题： 由multibox（第三篇）和DeepBox（第四篇）等论文，我们知道，用CNN可以生成目标待检测框，并判定当前框为目标的概率，那能否将该模型整合到目标检测的模型中，从而实现真正输入端为图像，输出为最终检测结果的，全部依赖CNN完成的检测系统呢？ 创新点： 将当前输入图目标框提取整合到了检测网络中，依赖一个小的目标框提取网络RPN来替代Selective Search算法，从而实现真正的端到端检测算法。 参考博客 ：
论文原文：
YOLO（you only look once）是继RCNN、faster-RCNN之后，又一里程碑式的目标检测算法。yolo在保持不错的准确度的情况下，解决了当时基于深度学习的检测中的痛点---速度问题。下图是各目标检测系统的检测性能对比：
如果说faster-RCNN是真正实现了完全基于深度学习的端到端的检测，那么yolo则是更进一步，将 目标区域预测 与 目标类别判断 整合到单个神经网络模型中。各检测算法结构见下图：
每个网格要预测B个bounding box，每个bounding box除了要回归自身的位置之外，还要附带预测一个confidence值。这个confidence代表了所预测的box中含有object的置信度和这个box预测的有多准两重信息，其值是这样计算的：
其中如果有object落在一个grid cell里，第一项取1，否则取0。第二项是预测的bounding box和实际的groundtruth之间的IoU值。
每个bounding box要预测(x, y, w, h)和confidence共5个值，每个网格还要预测一个类别信息，记为C类。即SxS个网格，每个网格除了要预测B个bounding box外，还要预测C个categories。输出就是S x S x (5*B+C)的一个tensor。（注意：class信息是针对每个网格的，即一个网格只预测一组类别而不管里面有多少个bounding box，而confidence信息是针对每个bounding box的。）
举例说明: 在PASCAL VOC中，图像输入为448x448，取S=7，B=2，一共有20个类别(C=20)。则输出就是7x7x30的一个tensor。整个网络结构如下图所示：
在test的时候，每个网格预测的class信息和bounding box预测的confidence信息相乘，就得到每个bounding box的class-specific confidence score:
等式左边第一项就是每个网格预测的类别信息，第二三项就是每个bounding box预测的confidence。这个乘积即encode了预测的box属于某一类的概率，也有该box准确度的信息。
得到每个box的class-specific confidence score以后，设置阈值，滤掉得分低的boxes，对保留的boxes进行NMS（非极大值抑制non-maximum suppresssion）处理，就得到最终的检测结果。
1、每个grid因为预测两个bounding box有30维（30=2*5+20），这30维中，8维是回归box的坐标，2维是box的confidence，还有20维是类别。其中坐标的x,y用bounding box相对grid的offset归一化到0-1之间，w,h除以图像的width和height也归一化到0-1之间。
2、对不同大小的box预测中，相比于大box预测偏一点，小box预测偏一点肯定更不能被忍受的。而sum-square error loss中对同样的偏移loss是一样。为了缓和这个问题，作者用了一个比较取巧的办法，就是将box的width和height取平方根代替原本的height和width。这个参考下面的图很容易理解，小box的横轴值较小，发生偏移时，反应到y轴上相比大box要大。其实就是让算法对小box预测的偏移更加敏感。
3、一个网格预测多个box，希望的是每个box predictor专门负责预测某个object。具体做法就是看当前预测的box与ground truth box中哪个IoU大，就负责哪个。这种做法称作box predictor的specialization。
4、损失函数公式见下图：
在实现中，最主要的就是怎么设计损失函数，坐标（x,y,w,h），confidence，classification 让这个三个方面得到很好的平衡。简单的全部采用sum-squared error loss来做这件事会有以下不足：
解决方法：
只有当某个网格中有object的时候才对classification error进行惩罚。只有当某个box predictor对某个ground truth box负责的时候，才会对box的coordinate error进行惩罚，而对哪个ground truth box负责就看其预测值和ground truth box的IoU是不是在那个cell的所有box中最大。
作者采用ImageNet 1000-class 数据集来预训练卷积层。预训练阶段，采用网络中的前20卷积层，外加average-pooling层和全连接层。模型训练了一周，获得了top-5 accuracy为（ImageNet2012 validation set），与GoogleNet模型准确率相当。
然后，将模型转换为检测模型。作者向预训练模型中加入了4个卷积层和两层全连接层，提高了模型输入分辨率（224×224->448×448）。顶层预测类别概率和bounding box协调值。bounding box的宽和高通过输入图像宽和高归一化到0-1区间。顶层采用linear activation，其它层使用 leaky rectified linear。
作者采用sum-squared error为目标函数来优化，增加bounding box loss权重，减少置信度权重，实验中，设定为\lambda _{coord} =5 and\lambda _{noobj}= 。
作者在PASCAL VOC2007和PASCAL VOC2012数据集上进行了训练和测试。训练135轮，batch size为64，动量为，学习速率延迟为。Learning schedule为：第一轮，学习速率从缓慢增加到（因为如果初始为高学习速率，会导致模型发散）；保持速率到75轮；然后在后30轮中，下降到；最后30轮，学习速率为。
作者还采用了dropout和 data augmentation来预防过拟合。dropout值为；data augmentation包括：random scaling，translation，adjust exposure和saturation。
YOLO模型相对于之前的物体检测方法有多个优点：
1、 YOLO检测物体非常快
因为没有复杂的检测流程，只需要将图像输入到神经网络就可以得到检测结果，YOLO可以非常快的完成物体检测任务。标准版本的YOLO在Titan X 的 GPU 上能达到45 FPS。更快的Fast YOLO检测速度可以达到155 FPS。而且，YOLO的mAP是之前其他实时物体检测系统的两倍以上。
2、 YOLO可以很好的避免背景错误，产生false positives
不像其他物体检测系统使用了滑窗或region proposal，分类器只能得到图像的局部信息。YOLO在训练和测试时都能够看到一整张图像的信息，因此YOLO在检测物体时能很好的利用上下文信息，从而不容易在背景上预测出错误的物体信息。和Fast-R-CNN相比，YOLO的背景错误不到Fast-R-CNN的一半。
3、 YOLO可以学到物体的泛化特征
当YOLO在自然图像上做训练，在艺术作品上做测试时，YOLO表现的性能比DPM、R-CNN等之前的物体检测系统要好很多。因为YOLO可以学习到高度泛化的特征，从而迁移到其他领域。
尽管YOLO有这些优点，它也有一些缺点：
1、YOLO的物体检测精度低于其他state-of-the-art的物体检测系统。
2、YOLO容易产生物体的定位错误。
3、YOLO对小物体的检测效果不好（尤其是密集的小物体，因为一个栅格只能预测2个物体）。
运动目标检测与跟踪算法研究 视觉是人类感知自身周围复杂环境最直接有效的手段之一， 而在现实生活中 大量有意义的视觉信息都包含在运动中，人眼对运动的物体和目标也更敏感，能 够快速的发现运动目标， 并对目标的运动轨迹进行预测和描绘。 随着计算机技术、 通信技术、图像处理技术的不断发展，计算机视觉己成为目前的热点研究问题之 一。 而运动目标检测与跟踪是计算机视觉研究的核心课题之一， 融合了图像处理、 模式识别、人工智能、自动控制、计算机等众多领域的先进技术，在军事制导、 视觉导航、视频监控、智能交通、医疗诊断、工业产品检测等方面有着重要的实 用价值和广阔的发展前景。 1、国内外研究现状 运动目标检测 运动目标检测是指从序列图像中将运动的前景目标从背景图像中提取出来。 根据运动目标与摄像机之间的关系， 运动目标检测分为静态背景下的运动目标检 测和动态背景下的运动目标检测。 静态背景下的运动目标检测是指摄像机在整个 监视过程中不发生移动； 动态背景下的运动目标检测是指摄像机在监视过程中发 生了移动，如平动、旋转或多自由度运动等。 静态背景 静态背景下的运动目标检测方法主要有以下几种： （1）背景差分法 背景差分法是目前最常用的一种目标检测方法， 其基本思想就是首先获得一个 背景模型，然后将当前帧与背景模型相减，如果像素差值大于某一阈值，则判断 此像素属于运动目标，否则属于背景图像。利用当前图像与背景图像的差分来检 测运动区域，一般能够提供比较完整的特征数据，但对于动态场景的变化，如光 照和外来无关事件的干扰等特别敏感。 很多研究人员目前都致力于开发不同的背 景模型，以减少动态场景变化对运动目标检测的影响。背景模型的建立与更新、 阴影的去除等对跟踪结果的好坏至关重要。 背景差分法的实现简单，在固定背景下能够完整地精确、快速地分割出运动 对象。不足之处是易受环境光线变化的影响，需要加入背景图像更新机制，且只 对背景已知的运动对象检测比较有效， 不适用于摄像头运动或者背景灰度变化很 大的情况。 （2）帧间差分法 帧间差分法是在连续的图像序列中两个或三个相邻帧间， 采用基于像素的时 间差分并阈值化来提取图像中的运动区域。 帧间差分法对动态环境具有较强的自 适应性，但一般不能完全提取出所有相关的特征像素点，在运动实体内部容易产 生空洞现象。因此在相邻帧间差分法的基础上提出了对称差分法，它是对图像序 列中每连续三帧图像进行对称差分，检测出目标的运动范围，同时利用上一帧分 割出来的模板对检测出来的目标运动范围进行修正， 从而能较好地检测出中间帧 运动目标的形状轮廓。 帧间差分法非常适合于动态变化的环境，因为它只对运动物体敏感。实际上 它只检测相对运动的物体，而且因两幅图像的时间间隔较短，差分图像受光线 变化影响小，检测有效而稳定。该算法简单、速度快，已得到广泛应用。虽然该 方法不能够完整地分割运动对象，只能检测出物体运动变化的区域，但所检测出 的物体运动信息仍可用于进一步的目标分割。 （3）光流法 光流法就充分的利用了图像自身所携带的信息。在空间中,运动可以用运动 场描述,而在一个图像平面上,物体的运动往往是通过图像序列中图像灰度分布 的不同来体现,从而使空间中的运动场转移到图像上就表示为光流场。所谓光流 是指空间中物体被观测面上的像素点运动产生的瞬时速度场， 包含了物体表面结 构和动态行为等重要信息。 基于光流法的运动目标检测采用了运动目标随时间变 化的光流特性，由于光流不仅包含了被观测物体的运动信息，还携带了物体运动 和景物三位结构的丰富信息。 在比较理想的情况下,它能够检测独立运动的对象, 不需要预先知道场景的任何信息,可以很精确地计算出运动物体的速度,并且可 用于动态场景的情况。 但是大多数光流方法的计算相当复杂,对硬件要求比较高, 不适于实时处理,而且对噪声比较敏感,抗噪性差。并且由于遮挡、多光源、透明 性及噪声等原因，使得光流场基本方程——灰度守恒的假设条件无法满足，不能 正确求出光流场，计算方也相当复杂，计算量巨大，不能满足实时的要求。 动态背景 动态背景下的运动目标检测由于存在着目标与摄像机之间复杂的相对运动， 检测方法要比静态背景下的运动目标检测方法复杂。常用的检测方法有匹配法、 光流法以及全局运动估计法等。 2、运动目标跟踪 运动目标跟踪是确定同一物体在图像序列的不同帧中的位置的过程。 近年来 出现了大批运动目标跟踪方法，许多文献对这些方法进行了分类介绍，可将目标 跟踪方法分为四类：基于区域的跟踪、基于特征的跟踪、基于活动轮廓的跟踪、 基于模型的跟踪，这种分类方法概括了目前大多数跟踪方法，下面用这种分类方 法对目前的跟踪方法进行概括介绍。 (1)基于区域的跟踪 基于区域的跟踪方法基本思想是： 首先通过图像分割或预先人为确定提取包 含目标区域的模板，并设定一个相似性度量，然后在序列图像中搜索目标，把度 量取极值时对应的区域作为对应帧中的目标区域。 由于提取的目标模板包含了较 完整的目标信息，该方法在目标未被遮挡时，跟踪精度非常高，跟踪非常稳定， 但通常比较耗时，特别是当目标区域较大时，因此一般应用于跟踪较小的目标或 对比度较差的目标。该方法还可以和多种预测算法结合使用，如卡尔曼预测、粒 子预测等，以估计每帧图像中目标的位置。近年来，对基于区域的跟踪方法关注 较多的是如何处理运动目标姿态变化引起的模板变化时的情况以及目标被严重 遮挡时的情况。 (2)基于特征的跟踪 基于特征的跟踪方法基本思想是：首先提取目标的某个或某些局部特征，然 后利用某种匹配算法在图像序列中进行特征匹配，从而实现对目标的跟踪。该方 法的优点是即使目标部分被遮挡，只要还有一部分特征可以被看到，就可以完成 跟踪任务，另外，该方法还可与卡尔曼滤波器结合使用，实时性较好，因此常用 于复杂场景下对运动目标的实时、 鲁棒跟踪。 用于跟踪的特征很多， 如角点边缘、 形状、纹理、颜色等，如何从众多的特征中选取最具区分性、最稳定的特征是基 于特征的跟踪方法的关键和难点所在。 (3)基于活动轮廓的跟踪 基于活动轮廓的跟踪方法基本思想是：利用封闭的曲线轮廓表达运动目标， 结合图像特征、曲线轮廓构造能量函数，通过求解极小化能量实现曲线轮廓的自 动连续更新，从而实现对目标的跟踪。自Kass在1987年提出Snake模型以来，基 于活动轮廓的方法就开始广泛应用于目标跟踪领域。相对于基于区域的跟踪方 法，轮廓表达有减少复杂度的优点，而且在目标被部分遮挡的情况下也能连续的 进行跟踪，但是该方法的跟踪结果受初始化影响较大，对噪声也较为敏感。 (4)基于模型的跟踪 基于模型的跟踪方法基本思想是： 首先通过一定的先验知识对所跟踪目标建 立模型，然后通过匹配跟踪目标，并进行模型的实时更新。通常利用测量、CAD 工具和计算机视觉技术建立模型。主要有三种形式的模型，即线图模型、二维轮 廓模型和三维立体模型口61，应用较多的是运动目标的三维立体模型，尤其是对 刚体目标如汽车的跟踪。该方法的优点是可以精确分析目标的运动轨迹，即使在 目标姿态变化和部分遮挡的情况下也能够可靠的跟踪， 但跟踪精度取决于模型的 精度，而在现实生活中要获得所有运动目标的精确模型是非常困难的。 目标检测算法，至今已提出了数千种各种类型的算法，而且每年都有上百篇相 关的研究论文或报告发表。尽管人们在目标检测或图像分割等方面做了许多研 究，现己提出的分割算法大都是针对具体问题的，并没有一种适合于所有情况的 通用算法。 目前， 比较经典的运动目标检测算法有： 双帧差分法、 三帧差分法(对 称差分法)、背景差法、光流法等方法，这些方法之间并不是完全独立，而是可 以相互交融的。 目标跟踪的主要目的就是要建立目标运动的时域模型， 其算法的优劣直接影响 着运动目标跟踪的稳定性和精确度， 虽然对运动目标跟踪理论的研究已经进行了 很多年，但至今它仍然是计算机视觉等领域的研究热点问题之一。研究一种鲁棒 性好、精确、高性能的运动目标跟踪方法依然是该研究领域所面临的一个巨大挑 战。基于此目的，系统必须对每个独立的目标进行持续的跟踪。为了实现对复杂 环境中运动目标快速、稳定的跟踪，人们提出了众多算法，但先前的许多算法都 是针对刚体目标，或是将形变较小的非刚体近似为刚体目标进行跟踪，因而这些 算法难以实现对形状变化较大的非刚体目标的正确跟踪。 根据跟踪算法所用的预 测技术来划分，目前主要的跟踪算法有：基于均值漂移的方法、基于遗传算法的 方法、基于Kalman滤波器的方法、基于Monto Carlo的方法以及多假设跟踪的方 法等。 运动检测与目标跟踪算法模块 运动检测与目标跟踪算法模块 与目标跟踪 一、运动检测算法 1.算法效果 算法效果总体来说，对比度高的视频检测效果要优于对比度低的视频。 算法可以比较好地去除目标周围的浅影子，浅影的去除率在 80%以上。去影后目标的 完整性可以得到较好的保持，在 80%以上。在对比度比较高的环境中可以准确地识别较大 的滞留物或盗移物。 从对目标的检测率上来说，对小目标较难进行检测。一般目标小于 40 个像素就会被漏 掉。对于对比度不高的目标会检测不完整。总体上来说，算法在对比度较高的环境中漏检率 都较低，在 以下，在对比度不高或有小目标的场景下漏检率在 6%以下。 精细运动检测的目的是在较理想的环境下尽量精确地提取目标的轮廓和区域， 以供高层 进行应用。同时在分离距离较近目标和进行其它信息的进一步判断也具有一定的优势。 反映算法优缺点的详细效果如下所示： 去影子和完整性 效果好 公司内视频 左边的为去影前，右边的 为去影后的结果，可以看出在 完整 性和去影率上 都有所 突 出。 这两个视频的共周特点 城市交通 是，影子都是浅影子，视频噪 声不太明显。目标与背景的对 比度比较高。 效果差 这两个视频的特点是影子 都是深影子。虽然影子没有去 掉，但是物体的完整性是比较 高的。主要原因就是场景的对 路口，上午 十点 比度比较高。 滞留物检测和稳定性 效果好 会议室盗移 效果好的原因，一是盗移或 滞留目标与背景对比度较大，二 是目标本身尺寸较大。 另外盗移物或滞留物在保持 各自的状态期间不能受到光照变 化或其它明显运动目标的干扰， 要不然有可能会造成判断的不稳 定。 效果差 会议室 遗留 物 大部分时间内，滞留的判断 都是较稳定的，但是在后期出现 了不稳定。主要原因是目标太小 的原故。 因此在进行滞留物判断时， 大目标，对比度较高的环境有利 于判断的稳定性和准确性。 漏检率 效果好 城市交通 在对比度高的环境下， 目标相对都较大的情况下 （大于 40 个像素） 可以很 ， 稳定的检测出目标。 在这种 条件下的漏检率通常都是 非常低的，在 以下。 效果差 行人－傍晚 和“行人”目录下 的 其 它 昏 暗 条件 下的视频 在对 比度较低的 情况 下，会造成检测结果不稳 定。漏检率较高。主要原因 是由于去影子造成的。 这种 对比度下的漏检率一般在 6%以下。 除了 对比度低是 造成 漏检的原因外， 过小的目标 也会造成漏检，一般是 40 个像素以下的目标都会被 忽略掉。 算法效率内存消耗（单位：b） .MD_ISRAM_data .MD_ISRAM_bss .MD_SDRAM_data 0x470 0x24 0x348 .MD_SDRAM_bss .MD_text 0x1a8480 0x6d40 速度 ms 运动区域占 2/3 左右时 CPU 占用率 一帧耗时 Max:57% Min: Avg: Max:23 Min: Avg:15 运动区域占 1/3 左右时 Max:45% Min: Avg:20% Max:18 Min: Avg:8 检测参数说明 检测参数说明 检测到的滞留物或盗走物的消失时间目前分别设定在 200 帧和 100 帧， 可以通过参数来 自行调整。 目前目标与背景的差异是根据局部光照强度所决定的， 范围在 4 个像素值以上。 目前参 数设置要求目标大小要在 20 个像素以上才能被检测到，可以通过参数来自行调整。 目标阴影的去除能力是可以调整的， 目前的参数设置可以去除大部分的浅影子和较小的 光照变化。 适用环境推荐光照条件较好（具有一定的对比度）的室内环境或室外环境。不易用它去检测过小的目 标，比如小于 40 个像素的目标。室外环境不易太复杂。输出目标为精细轮廓目标，可以为 后面高层应用提供良好的信息。 二、目标跟踪 稳定运行环境要求此版本跟踪算法与运动检测算法紧密结合， 对相机的架设和视频的背景环境和运动目标 数量运动方式有一定要求： 背景要求： 由于运动跟踪是基于运动检测的结果进行的， 所以对背景的要求和运动检测一样， 背景要求： 运动目标相对于背景要有一定反差。 运动目标：由于运动检测中，对较小的目标可能过滤掉。所以运动目标的大小要符合运动检 运动目标： 测的要求。运动目标的速度不能太大，要保证前后帧运动目标的重合面积大于 10 个像素。此阈值可修改(建议不要随意修改，过小，可能把碎片当成原目标分 裂出来的小目标，过大，可能失去跟踪。当然可试着调节以适应不同场景)。该 算法对由于运动检测在地面上产生的碎片抗干扰性比较差， 运动目标和碎片相遇 时，容易发生融合又分离的现象，造成轨迹混乱。消失目标和新生目标很容易当 成同一目标处理，所以可能出现一个新目标继承新生目标的轨迹。 运动方式： 运动目标的最大数量由外部设定。 但运动跟踪对运动目标比较稀疏的场景效果比 运动方式： 较好。 算法对由于运动检测在运动目标上产生的碎片有一定的抗干扰。 算法没对 物体的遮挡进行处理。对于两运动目标之间的遮挡按融合来处理。 拍摄角度： 拍摄角度：拍摄视野比较大，且最好是俯视拍摄。