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 ：
目标检测论文整理最近开始看一些object detection的文章，顺便整理一下思路。排版比较乱，而且几乎所有图片都是应用的博客或论文，如有侵权请联系我。文章阅读路线参考目前已完成的文章如下，后续还会继续补充（其中加粗的为精读文章）：RCNNOverfeatMR-CNNSPPNetFast RCNNA Fast RCNNFaster RCNNFPNR-FCNMask RCNNYOLOYOLO 9000YOLO v3SSDDSSDR-SSDRetinaNet（focal loss）DSODCascade R-CNN（待续）吐槽一下，博客园的markdown竟然没有补齐功能，我还是先在本地补全再传上来吧。。。RCNN之前的故事Histogram of Gradient (HOG) 特征在深度学习应用之前，图像的特征是人工定义的具有鲁棒性的特征，如SIFT，HOG等，下面简要介绍一下HOG。8x8像素框内计算方向梯度直方图：HOG Pyramid特征金字塔，对于不同大小的物体进行适应，设计尺度不变性特征HOG特征 -> SVM分类DPM模型 Deformable Part Model加组件组合的HOG特征， 组件间计算弹性得分，优化可变形参数如果没有弹性距离，就是BoW (Bag of Word)模型， 问题很大， 位置全部丢失:n个组件的DPM计算流程:Selective Search 思想过分割后基于颜色纹理等相似度合并,然后，过分割、分层合并、建议区域排序基于Selective Search + DPM/HoG + SVM的物体识别此时的框架就是RCNN的雏形，因为DPM就是基本由RBG和他导师主导，所以大神就是大神。AlexNet的图像分类（深度学习登场）2012年AlexNet赢得LSVRC的ImageNet分类竞赛。深度CNN结构用来图像特征提取。bounding-box regression 框回归BBR 在DPM时代就和SVM分类结合，一般直接使用线性回归，或者和SVR结合RCNN: Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentationRCNN作为深度学习用于目标检测的开山之作，可以看出是基于Selective Search + DPM/HoG + SVM框架，只不过将是将手工特征转变为CNN提取特征，本文主要贡献如下：CNN用于object detection解决数据集不足的问题主要流程如下：regional preposals（selective research）CNN feature extractionSVM ClassificationNMSbounding-box regression（BBR）为啥能work？优秀的目标检测框架，region proposal 和 regression offset降低了目标检测的难度，强大的CNN特征提取器，代替传统的已经到瓶颈的手工特征迁移训练降低了对数据集的要求MR-CNN：Object detection via a multi-region & semantic segmentation-aware CNN modelMulti-Region的提出， 开始对Box进一步做文章， 相当于对Box进一步做增强，希望改进增强后的效果，主要改善了部分重叠交叉的情况。特征拼接后使得空间变大，再使用SVM处理， 效果和R-CNN基本类似.OverFeat:Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks不得不说虽然OverFeat在但是比赛成绩不是太好，但是它的思想还是很有启发性的。OverFeat直接抛弃了Selective Search，采用CNN上slide windows来进行框推荐，并且把Bounding box Regression整合一起使用全连接层搞定， 解决了后面一端的问题（取代了SVM分类器和BBR线性回归器），这个思想影响了后来的Fast RCNN。是第一个End to End 的目标检测模型，模型虽然简陋，但是可以验证网络强大的拟合能力注意整合目标检测的各项功能（分类，回归）。亮点：先用CNN得到feature map再做slide windows推荐区域，避免了特征重复计算。设计了End to End模型，方便优化和加快检测速度设计全卷积网络，并进行多尺度图像训练maxpool offset（没有Fast RCNN的ROI Pooling自然）为啥能work？可以看出OverFeat将不同的两个问题物体分类和位置回归采用了两个分支网络，共用前面的CNN特征表述，而CNN提取的特征正如OverFeat所言，是一种类似于SIFT，HOG等人工描述子的一种稳定的描述子（底层抽象），可以用于构建不同的任务（高层表述），也就是模型为什么能work的原因。SPPNetR-CNN和Overfeat都存在部分多尺度，重叠效果的问题。 某种意义上， 应对了HoG特征， 这样对于物体来说类似BoW模型， 我们知道DPM里面，是带有组件空间分布的弹性得分的， 另外也有HoG Pyramid的思想。 如何把Pyramid思想和空间限制得分加入改善多尺度和重叠的效果呢？ MR-CNN里面尝试了区域增强， Overfeat里面尝试了多尺度输入。 但是效果都一般。 这里我们介绍另外一个技术Spatial Pyramid Matching, SPM，是采用了空间尺度金字塔的特点。和R-CNN相比做到了先特征后区域， 和Overfeat相比自带Multi-Scale。SPP pooling layer 的优势：解决了卷积层到全连接层需要固定图片大小的问题，方便多尺度训练。能够对于任意大小的输入产生固定的输出，这样使得一幅图片的多个region proposal提取一次特征成为可能。进一步强调了CNN特征计算前移， 区域处理后移的思想， 极大节省计算量也能看出文章还是强调用CNN做特征的提取，还是用的BBR和SVM完成回归和分类的问题Fast RCNN可以看出Fast RCNN结合了OverFeat和Sppnet的实现，打通了高层表述和底层特征之间的联系主要流程：任意size图片输入CNN网络，经过若干卷积层与池化层，得到特征图；在任意size图片上采用selective search算法提取约2k个建议框；根据原图中建议框到特征图映射关系，在特征图中找到每个建议框对应的特征框【深度和特征图一致】，并在RoI池化层中将每个特征框池化到H×W【VGG-16网络是7×7】的size；固定H×W【VGG-16网络是7×7】大小的特征框经过全连接层得到固定大小的特征向量；将上一步所得特征向量经由各自的全连接层【由SVD分解实现(全连接层加速)】，分别得到两个输出向量：一个是softmax的分类得分，一个是Bounding-box窗口回归；利用窗口得分分别对每一类物体进行非极大值抑制剔除重叠建议框其中ROI POOL层是将每一个候选框映射到feature map上得到的特征框经池化到固定的大小，其次用了SVD近似求解实现全连接层加速。这里需要注意的一点，作者在文中说道即使进行多尺度训练，map只有微小的提升，scale对Fast RCNN的影响并不是很大，反而在测试时需要构建图像金字塔使得检测效率降低。这也为下一步的多尺度改进埋下了伏笔。为啥能更好的work？也是结合了OverFeat的和SPPnet的work，同时规范了正负样本的判定（之前由于SVM和CNN对区域样本的阈值划分不同而无法统一网络，当然这只是其中的一个原因。更多的估计是作者当时没想到），将网络的特征抽取和分类回归统一到了一个网络中。A Fast RCNN： Hard Positive Generation via Adversary for Object Detection这篇论文是对,CMU与rbg的online hard example mining(OHEM)改进，hard example mining是一个针对目标检测的难例挖掘的过程，这是一个更充分利用数据集的过程。实际上在RCNN训练SVM时就已经用到，但是OHEM强调的是online，即如何在训练过程中选择样本。同期还有S-OHEM的改进。而随着但是GAN的火热，A-Fast-RCNN尝试生成hard example（使用对抗网络生成有遮挡和有形变的两种特征，分别对应网络ASDN和ASTN）结论如下：ASTN 和 随机抖动（random jittering）做了对比，发现使用AlexNet，mAP分别是和，使用VGG16，mAP分别是和，ASTN 的表现都比比随机抖动效果好。作者又和OHEM对比，在VOC 2007数据集上，本文方法略好（ vs. ），而在VOC 2012数据集上，OHEM更好（ vs. ）。gan用于目标检测还没有很好的idea，这篇论文相当于抛砖引玉了。同时需要注意的一个问题，网络对于比较多的遮挡和形变情况识别情况更好；但是对于正常目标的特征抽象能力下降，所以有时候创造难例也要注意样本的数量。下面是一些由于遮挡原因造成的误判。Faster RCNN：Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks这篇文章标志着two-stage目标检测的相对成熟，其主要改进是对候选区域的改进，将候选区域推荐整合进了网络中。结合后面的一系列文章，可以马后炮一下它的缺点：虽然Faster RCNN已经共享了绝大部分卷积层运算，但是RoI之后还有部分ConvNet的计算，有没有可能把ROI之上的计算进一步前移？ 请看R-FCNFaster RCNN还是没有很好的解决多尺度问题，如何解决，请看FPNYOLO：You Only Look Once作者的论文简直是一股论文界的泥石流，作者本身是一个喜欢粉红小马的大叔，萌萌哒。实际上YOLO一直发展到v3都是简单粗暴的目标检测方法，虽然学术界模型繁杂多样，但是在实际应用工业应用上YOLO绝对是一个首选的推荐。YOLO v1版本现在看来真是简单粗暴，也印证了网络抽象的强大之处。可以看出作者没有受到太多前辈的影响，将对象检测重新定义为单个回归问题，直接从图像像素到边界框坐标和类概率（当然这也是一个缺少坐标约束也是一个缺点）。YOLO的明显缺点，如多尺度问题，密集物体，检测框耦合，直接回归坐标等在yolo 9000中也做了比较好的改进。SSD：Single Shot MultiBox DetectorSSD作为one stage的代表模型之一，省去了判断推荐候选区域的步骤(实际上可以认为one-stage就是以feature map cell来抽象代替ROI Pooling功能） ，虽然SSD和Faster RCNN在Anchor box上一脉相承，但是Faster RCNN却还是有一个推荐候选区域（含有物体的区域）的监督部分（注意后面其实也是整合到了最终Loss中），因此one-stage优势是更快，而含有区域推荐的two-stage目前是更加准确一些。（更看好one-stage，其实区域推荐不太符合视觉系统，但是可以简化目标检测问题），主要贡献：用多尺度feature map来预测，也生成了更多的default box检测框对每一类对象产生分数（低耦合，对比yolo）缺点：底层feature map高级语义不足 （FPN)正负样本影响 (focal loss)feature map抽象分类和回归任务只用了两个卷积核抽象性不足（DSSD）为啥能更好的工作？SSD的出现对多尺度目标检测有了突破性进展，利用卷积层的天然金字塔形状，设定roi scale让底层学习小物体识别，顶层学习大物体识别FPN：feature pyramid networksSSD网络引入了多尺度feature map，效果显著。那Faster RCNN自然也不能落后，如何在Faster RCNN中引入多尺度呢？自然有FPN结构同时FPN也指出了SSD因为底层语义不足导致无法作为目标检测的feature map注意原图的候选框在Faster RCNN中只固定映射到同一个ROI Pooling中，而现在如果某个anchor和一个给定的ground truth有最高的IOU或者和任意一个Ground truth的IOU都大于，则是正样本。如果一个anchor和任意一个ground truth的IOU都小于，则为负样本。本文算法在小物体检测上的提升是比较明显的，另外作者强调这些实验并没有采用其他的提升方法（比如增加数据集，迭代回归，hard negative mining），因此能达到这样的结果实属不易。DSSD：Deconvolutional Single Shot Detector一个SSD上移植FPN的典型例子，作者主要有一下改动：将FPN的Upsampling变成deconv复杂了高层表述分支（分类，回归）网络的复杂度R-SSD：Enhancement of SSD by concatenating feature maps for object detection本文着重讨论了不同特征图之间的融合对SSD的影响（水论文三大法宝），这篇论文创新点不是太多，就不说了DSOD： Learning Deeply Supervised Object Detectors from Scratch这篇文章的亮点：提出来了不需要预训练的网络模型DSOD实际上是densenet思想+SSD，只不过并不是在base model中采用densenet，而是密集连接提取default dox的层，这样有一个好处：通过更少的连接路径，loss能够更直接的监督前面基础层的优化，这实际上是DSOD能够直接训练也能取得很好效果的最主要原因，另外，SSD和Faster RCNN直接训练无法取得很好的效果果然还是因为网络太深（Loss监督不到）或者网络太复杂。Dense Prediction Structure 也是参考的densenetstem能保留更多的信息，好吧，这也行，但是对效果还是有提升的。YOLO 9000：Better, Faster, Stronger很喜欢这个作者的论文风格，要是大家都这么写也会少一点套路，多一点真诚。。。。文章针对yolo做了较多的实验和改进，简单粗暴的列出每项改进提升的map。这个建议详细的看论文。下面列举几个亮点：如何用结合分类的数据集训练检测的网络来获得更好的鲁棒性将全连接层改为卷积层并结合了细粒度信息（passthrough layer）Multi-Scale TraningDimension Clustersdarknet-19更少的参数Direct locaion prediction对offset进行约束R-FCN：Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks本文提出了一个问题，base CNN网络是为分类而设计的（pooling 实际上是反应了位置的不变性，我一张人脸图片只要存在鼻子，两只眼睛，分类网络就认为它是人脸，这也就是Geoffrey Hinton 在Capsule中吐槽卷积的缺陷），而目标检测则要求对目标的平移做出准确响应。Faster RCNN是通过ROI pooling让其网络学习位置可变得能力的，再次之前的base CNN还是分类的结构，之前讲过R-FCN将Faster RCNN ROI提取出来的部分的卷积计算共享了，那共享的分类和回归功能的卷积一定在划分ROI之前，那么问题来了，如何设计让卷积对位置敏感？主要贡献：将用来回归位置和类别的卷积前置共享计算，提高了速度。巧妙设计score map（feature map）的意义（感觉设计思想和yolo v1最后的全连接层一样），让其何以获得位置信息，之后在经过ROI pooling和vote得到结果为啥能work？实际上rfcn的feature map设计表达目标检测问题的方式更加抽象（ROI pool前的feature map中每一个cell的channel代表定义都很明确），loss在监督该层时更能通过论文中关于ROI pool和vote设计，在不同的channel上获得高的响应，这种设计方式可能更好优化（这个是需要大量的实验得出的结论），至于前面的resnet-base 自然是抽象监督，我们本身是无法理解的，只是作为fintuning。实际上fpn的loss监督也是非常浅和明确的，感觉这种可以理解的优化模块设计比较能work。Focal Loss: Focal Loss for Dense Object Detection这篇文章实际上提供了另外一个角度，之前一直认为Single stage detector结果不够好的原因是使用的feature不够准确（使用一个位置上的feature），所以需要Roi Pooling这样的feature aggregation办法得到更准确的表示。但是这篇文章基本否认了这个观点，提出Single stage detector不好的原因完全在于：极度不平衡的正负样本比例: anchor近似于sliding window的方式会使正负样本接近1000：1，而且绝大部分负样本都是easy example，这就导致下面一个问题：gradient被easy example dominant的问题：往往这些easy example虽然loss很低，但由于数 量众多，对于loss依旧有很大贡献，从而导致收敛到不够好的一个结果。所以作者的解决方案也很直接：直接按照loss decay掉那些easy example的权重，这样使训练更加bias到更有意义的样本中去。很直接地，如下图所示:实验中作者比较了已有的各种样本选择方式：按照class比例加权重：最常用处理类别不平衡问题的方式OHEM：只保留loss最高的那些样本，完全忽略掉简单样本OHEM+按class比例sample：在前者基础上，再保证正负样本的比例（1：3）Focal loss各种吊打这三种方式，coco上AP的提升都在3个点左右，非常显著。值得注意的是，3的结果比2要更差，其实这也表明，其实正负样本不平衡不是最核心的因素，而是由这个因素导出的easy example dominant的问题。RetinaNet 结构如下实际上就是SSD+FPN的改进版
论文里的目标值就是你要围绕什么目标写论文啊，要达到什么水平
CMOS模拟集成温度传感器的设计
传感器与检测技术属于自动化专业、电气工程及其自动化专业及过程装备与控制专业的技术基础课程，下面我给大家分享一些检测与传感技术论文，大家快来跟我一起欣赏吧。
传感器与检测技术课程教学探索
摘 要：传感器与检测技术属于自动化专业、电气工程及其自动化专业及过程装备与控制专业的技术基础课程，对学生综合运用所专业学知识有着关键的作用，文中针对课程的特点及现存的问题,对该课程的教学内容调整与 教学 方法 改进进行了有益的探讨，以期获得更好的教学质量与效果。
关键词：传感器与检测技术;教学改革;教学方法
中图分类号：G71 文献标识码：A
文章 编号：1009-0118(2012)05-0132-02
传感器与检测技术是自动化专业、电气工程及其自动化专业及过程装备与控制专业的技术基础课程，主要研究自动检测系统中的信息提取、信息转换及信息处理的理论与技术为主要内容的一门应用技术课程。传感技术是自动检测系统，更是控制系统的前哨，它广泛的应用于各个领域，在在促进生产发展和现代科技进步方面发挥着重要作用。学生学好这门课程不仅能为后续课程打下好的基础，也对学生综合运用所专业学知识有着关键的作用，自从2005年课程教学大纲调整以后，在教学中出现了一些新的问题，原有的传统教学模式很难获得良好的教学质量与效果。
一、课程教学现存的问题
自2005年起我校重新制定了自动化专业的教学大纲，其中将传感器与检测技术由考试课调整为考查课，并将课时由64学时更改为32课时，通过几年的 教学 总结 出该课程在教学中存在的一些困难：
(一)教学内容多而散
课程内容多且散，涉及知识面广，有物理学，化学，电子学，力学等等，属于多学科渗透的一门课程，学生学习有难度，特别是对于一些基础不太好的同学更是有困难。
(二)典型应用性
传感器与检测技术属于典型的应用课程，要学习各种传感器的原理，并掌握它的使用，在此基础上掌握搭建检测系统的方法，单靠理论的学习必定是有差距的。而实验课时不充裕，实验条件也有限。
(三)学时越来越少
学校目前对学生的定位是“培养优秀的工程应用型人才”，为了加大实践环节的因此对课程设置与课时作了调整，本课程课时被缩减至32课时。
(四)学生的学习主动性差
由于本课程被定为考查课，所以有相当一部份同学从 学习态度 上不太重视，没有投入必要的精力和时间，学习主动性差，直接影响教学效果。
二、教学内容与教学方法的探索
(一)教学内容的调整
目前大部分的传感器与检测技术的教材多侧重于传感器的工作原理、测量线路及信息处理等方面，而对具体应用涉及较少，针对课程的内容多课时少的情况，教学时无法做到面面俱到，教学内容必须做适当调整。根据学校对工科本科生工程应用型人才的定位，教学内容的调整遵循以下原则：
1、避免繁琐的理论推导过程，以避繁就简的方式向学生讲解传感器的工作原理。例如：用幻灯片演示使用酒精灯分别燃烧热电偶的两端，在两端存在温差的时候两电极间即出现电势差，无温差时电势差消失，通过这个实例讲解电势差之所以存在的原因，可以配以大家能够理解的简单的公式推导，而不把重心放在构成热电偶的温差电动势和接触电动势形成的公式推导上。
2、重点讲述传感器的实物应用。增加实际案例是学生能够对传感器的应用有更感性的认识。
3、适当补充传感器与系统互联的方法。在先期几种传感器的应用中加入传感器接入控制器的方式介绍，使其思考所学课程之间的关联，对所学专业课程之间的联系能更加深入的认识，建立起系统的概念。
(二)教学方法的改革
为了克服课程教学中客观存在的困难，获得良好的教学效果，在课堂教学使用多种教学方法和手段，力求将教学内容讲解得更加生动、具体。
1、采用多媒体技术，使用现代化的教学手段来提升教学效果和教学质量
采用多媒体课件教学，一方面可以省去教师用于黑板板书的大量时间，克服课时减少的问题;另一方面，以动画的形式生动形象的演示传感器的工作原理，展示所学传感器的各种照片、复杂检测系统的原理图或线路图，使学生能够直观地认识传感器，更容易理解传感器的工作原理和应用。例如，学习光栅传感器时，使用传统的教学手段，很难使同学们理解莫尔条文的形成及其移动过程，使用对媒体课件就可以以动画的形式使同学们直观的明暗相间的莫尔条纹是什么样子，还可以以不同的速度使指示光栅在标尺光栅上进行移动，清晰的看出条纹移动的方向与光栅夹角及指示光栅移动方向的关系。学习增量式光电编码器时，很多同学很难理解编码器的辨向问题，通过使用幻灯片展示编码器的内部结构，直接了解光栏板上刻缝、码盘及光电元件的位置关系后，同学们就能更容易的理解辨向码道、增量码道与零位码道形成脉冲的相位关系，佐以简单的辨向电路就可以使同学们更高效的学习该传感器的工作原理及应用方法。
总而言之，利用多媒体技术使学生能够获取更多的信息，增强学习的趣味性和生动性。
2、重视绪论，提升学生的学习主动性
很多教材的绪论写的比较简略，但我个人认为这不代表它不重要，特别是面对学生主观上不重视课程的情况下，更要下大力气上好绪论这第一次课，吸引学生的注意力，激发学习兴趣，使学生认识到这门课程的实用价值。通过幻灯片演示传感器与检测技术在国民经济中的地位和作用，使同学们了解到小到日常生活，大到航空航天、海洋预测等方面都有着传感器与检测技术的应用，更根据各种行业背景中需要检测的物理量，自动控制理论在实现过程中传感器与检测技术的关键作用，使学生认识该课程的重要性。另一方面，我校长年开展本科生科研实训项目，在开设本课程时已有部分同学成功申请实训课题，一般本专业的同学还是围绕专业应用领域申请课题，其中大部分会涉及传感器与检测技术的内容，所以也就他们正在进行的课题中使用传感器解决的具体问题进行讨论，更加直接的体会到本课程的关键作用，从而提升学生学习的兴趣，增强主动性，克服考查课为本课程教学带来的部分阴影。
3、加大案例教学比重、侧重应用
根据培养工程应用型人才的目标，本课程教学的首要目的是使学生能够合理选择传感器，对传感器技术问题有一定的分析和处理能力，知晓传感器的工程设计方法和实验研究方法。所以在教学中注意分析各类传感器的区别与联系，利用大量的具体案例分析传感器的应用特点。
例如，教材中在介绍电阻应变式传感器是，主要是从传感器的结构、工作原理及测量电路几个方面进行分析介绍的，缺乏实际应用案例。在教学中用幻灯片展示不同应用的实物图，譬如轮辐式的地中衡的称重传感器，日常生活中常见的悬臂梁式的电子秤、人体称、扭力扳手等。用生动的动画显示不同应用下的传感器的反应，例如，进行常用传感器热电偶的学习时，展示各种类型热电偶的实物照片，补充热电偶安装的方式，以换热站控制系统为案例，分析热电偶在温度测量上的应用，重点讲解传感器的输出信号及与控制系统互连问题。在介绍光电池传感器时补充用于控制的干手器、用于检测的光电式数字转速表及照度表的应用案例，通过案例是同学们对传感器应用的认识更加深入。
4、利用学校的科研实训提升学生的学习兴趣、加强学生的实践能力
我校学生自二年级起可以开始申请科研实训项目，指导老师指导，学生负责，本课程在学生三年级第一学期开设，在此之前已有部分同学参加了科研实训项目，在这些项目中，譬如智能车项目、数据采集系统实现等实训项目中都包含传感器与检测技术的应用，上课前教师了解这些项目，就可以就实际问题提出问题，让学生带着问题来学习，提升学习的兴趣。另外可以在学习的同时启发同学们集思广益，与实验中心老师联系，联合二年级同学进行传感器的设计制作，或者进入专业实验室进行传感器应用方面的实训实验，鼓励同学申报的科研实训项目，提高学生的实践能力。
三、结束语
通过几年的教学与总结，对教学内容、教学方法进行了分析研究，作了适当的改革。调整的教学内容重点更突出，侧重应用，补充了丰富的案例，激发了学生的学习兴趣，多媒体的教学方法增强了教学的生动性，与科研实训的相结合，对课堂教学进行拓展，加强了学习的主动性，提升了实践能力。从近几年的网上评教结果来看，所做的教学调整与改革受学生的欢迎和好评，取得了较好的教学效果。
参考文献：
[1]袁向荣.“传感器与检测技术”课程教学方法探索与实践[J].中国电力 教育 ,2010,(21):85-86.
[2]陈静.感器与检测技术教学改革探索[J].现代教育装备,2011,(15):94-95.
[3]周祥才,孟飞.检测技术课程教学改革研究[J].常州工学院学报,2010,(12):91-92.
[4]张齐,华亮,吴晓.“传感器与检测技术”课程教学改革研究[J].中国教育技术装备,2009,(27):42-43.
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建议去科技论文网去查，你去你们学校图书馆问问，有没有买什么数据库，一般学校都有的。然后输入你的关键字去查都能查到。透光脉动传感器的影响因素研究 论文透光脉动传感器是一种非接触式光电检测装置，通过对混凝过程中形成的絮体颗粒的检测，可以得到反映颗粒聚集状态的检测参数R。其检测不受混凝剂种类以及原水水质等条件的限制，其输出值不受取样管管壁的粘污以及电子元件老化、漂移等不利因素的影响，广泛适用于饮用水处理以及工业废水处理中混凝过程的在线连续检测[1]。以该传感器为核心的透光脉动混凝投药控制系统在高浊度水的混凝剂自动投加控制方面得到了良好的应用[2]，近年来开始在常规浊度水的混凝剂自动投加控制方面得到应用[3]。在实际使用中，透光脉动传感器的检测性能受诸多因素的限制。作者在综合实践应用经验和试验结果的基础上对透光脉动传感器的主要影响因素进行了研究，并确定了其最优工作参数。1 透光脉动传感器 透光脉动传感器由水样检测部分和信号处理部分构成，分别完成信号的检测和处理，其工作原理如图1所示。由光源发射一束狭窄的光照射到传感器取样管中流动的悬浮液，透过光由光检测器接收并转换成电信号，然后通过后续的信号处理电路完成对电信号的处理，输出透光脉动检测值。检测值可以通过数码显示器（LED）显示，也可以通过输出端子输出，通过接口与计算机等连接，以实现检测值的在线采集和分析处理。式中：L—取样管管径； A—光柱有效照射面积； Ni—第i种颗粒的数量浓度； Ci—第i种颗粒的散射截面积。 从表达式可以看出，在被检测对象即悬浮液中颗粒的性质一定的情况下，检测值受光源的有效照射面积及取样管管径等因素的影响。在实际应用中，取样流速和传感器信号处理部分的放大倍数等因素也对检测值有明显影响，下面将对这些影响因素进行具体分析。2 影响因素分析 光源的影响 对于透光脉动传感器来说，光源的选择无疑是至关重要的。受透光脉动检测技术的限制，只有当被测水样体积足够小时，颗粒的脉动现象才能被传感器检测到。在实际应用中为保证检测效果，必须尽量减小光柱的有效照射面积，因此应选择发射角小的光源，如激光二极管。 在水处理领域，国际标准化组推荐使用波长为860nm的近红外光和550nm的紫外光作为光源[4]。为了保证传感器的灵敏度，光源发射光的波长应随着被测颗粒尺寸的增大而增大，对于透光脉动传感器来说，它检测的是尺寸较大的絮体颗粒，因此宜选择发射波长为860nm的光源。在860nm处水中的溶解性物质对光的吸收非常弱，这一点对于没有色度补偿的透光脉动传感器来说很重要。 取样流速的影响 由透光脉动检测技术特性可知[5]，颗粒的脉动频率与取样流速有关，只有在保证最低取样流速，使得被检测水样能及时得到一定程度的更新的前提下，经过处理后的检测信号才能真实地反映出颗粒的脉动情况，且此时检测值应与取样流速无关。为了验证取样流速对检测值的影响，用内径为3mm的取样管分别对未混凝和混凝的悬浮液进行了连续检测。对于未混凝的悬浮液，当取样流量小于20mL/min时，此时水样流速太小，脉动信号的频率过低，其在信号处理过程中被滤波电路滤掉一部分，从而导致检测值偏小。取样流量在20mL/min左右时检测值波动较大，而当取样流量大于25mL/min时检测值比较稳定，仅当取样流量达到100mL/min时，检测值才略有下降。从试验结果可得，当取样流量在25mL/min以上即取样流速在以上时，检测值与取样流速无关。对于混凝的悬浮液，当取样流量为25~40mL/min即取样流速为时，流量变化对检测值的影响很小，而当取样流量大于50mL/min后，取样管中层流剪切力造成絮体明显破碎，导致检测值随流量的增大有明显的下降趋势，当取样流量降低后，絮体破碎程度降低，检测值则重新升高。 试验结果表明，当取样管管径为3mm时，对于未混凝的悬浮液，取样流速在以上时检测值与取样流速无关；而对于混凝的悬浮液，为了保证检测值能反映絮体颗粒真实的聚集情况，应尽量避免絮体在取样过程中的破碎，将取样流速合理的控制在。 取样管管径的影响絮体在取样管中层流剪切力的作用下会有一定程度的破碎，检测值将受到影响。研究表明，层流的平均剪切率和管径的立方成反比，和流速成正比，因此除通过适当降低取样流速外，还可以通过增大取样管管径的方式来减小剪切率。取样管管径可以根据使用目的以及所检测水样的絮凝情况综合考虑，例如在实验室小试研究中，为了尽量节约试验用水，取样管管径宜选择得小一些，如3mm，在适当控制取样流速的情况下，可以保证絮体基本不破碎。从图4可看出，当取样管管径小至1mm时管中的平均剪切率变得非常大，例如当取样流量仅为时，剪切率即达到约300s-1，这样高的剪切率很容易造成絮体的破碎。因此，在实际应用中往往不是用1mm的取样管来检测颗粒的聚集过程，而是充分利用层流剪切力对悬浮液中颗粒的破碎作用，将其用于研究絮体颗粒的抗剪性能或者颗粒物质在悬浮液中的分散过程等[6]。 在水处理工艺中，混凝效果良好时形成的絮体颗粒粒径较大，絮体强度相对较小，特别是在原水浊度较高、投药量较大的情况下；另外，为了保证在长时间运行时取样管不易被沉积物堵塞，必须保证较大的取样流速，这样都容易导致絮体的破碎。当取样管管径仅为3mm时，颗粒破碎程度明显增大，此时需要选择管径较大的取样管。生产实践表明，当取样管管径增加到5mm左右时，就可以保证水样流过取样管时絮体基本不会破碎，当然，也可以根据原水性质选用直径更大的取样管，如在高浊度水絮凝过程的检测中则建议使用内径为8mm左右的取样管 放大倍数的影响 透光脉动传感器直接检测到的脉动信号很微弱，必须经信号处理部分放大和滤波等处理后才能参与控制。为了研究信号处理部分的放大倍数对检测值的影响，选取放大倍数分别为K1和K2的两个传感器进行了试验研究，在改变水样的絮凝程度时的检测 传感器的放大倍数K1较小，其检测值的变化幅度相当小，仅在之间变化，而2号传感器的放大倍数K2较大，检测值在之间变化，由此可见放大倍数对于检测值的输出具有相当大的影响。把两条曲线绘于不同的坐标下时发现其变化规律非常接近，说明两个传感器的检测性能基本相同，只是由于信号处理部分的放大倍数不同，导致输出值差异很大。对于投药控制系统来说，传感器信号处理部分的放大倍数过高，检测值波动太大，导致系统稳定性差；放大倍数过低，检测值无法准确反映出絮体颗粒的变化情况，控制系统无法调节投药量，因此在控制系统投入运行之前必须调节好放大倍数。一般来说，放大倍数可以根据所检测水样的性质现场调节，其调节可以分为两步：首先将絮凝充分的水样通过传感器，调节放大倍数使得检测值在40%左右，然后较大幅度地改变取样流速或者水样的絮凝程度，使检测值大约在20%~80%之间变化即可。3 结论通过对传感器的工作参数进行优化，可以改善传感器的检测性能，使其在生产中获得更加良好的应用，主要应注意以下几个方面： （1）光源应选择发射光的波长范围窄、发射角小的激光二极管等，波长宜选择860nm； （2）对于混凝的悬浮液，其检测值受取样流速的影响，在生产中应合理控制取样流速； （3）为了减小絮体在取样管中的破碎，应根据悬浮液的絮凝程度合理选用取样管，试验研究中一般选用1~3mm，生产应用中则选用5~8mm； （4）传感器信号处理部分的放大倍数对检测值的输出有很大影响，为了保证控制系统的控制性能，必须合理确定好放大倍数，其值可根据被检测水样的性质在现场调节确定。参考文献：[1] Gregory, J. , Nelson, . A New Optical Method for Flocculation Monitoring[A]. Solid-Liquid Separation[C]. Chichester,Ellis Horwood:.[2] 于水利, 李邦宜, 曹世杰, 李虹, 李圭白. 新型在线光学絮凝检测仪的原理、设计与制造[J]. 传感器技术, 1997, 16(1):18-20.[3] 孙连鹏. 透光率脉动混凝投药控制系统的应用研究及系统优化[D]. 哈尔滨:哈尔滨工业大学, 2001.[4] ISO qulity-Determination of turbidity[S].[5] Gregory, J. Laminar dispersion and the monitoring of flocculation processes[J]. J. of Colloid Interface Sci., 1987,118(2):397-409.[6] 李星, 张正磊, 齐文明. 颗粒分散和破碎过程在线检测研究[J]. 哈尔滨建筑大学学报, 1999,32(6):31-34. [来源:论文天下论文网 ] 论文天下 希望对你有帮助
本科查重率在30％，硕士查重率在20％
论文查重率看哪个指标如下：
一、 知网检测报告单有PDF，MHTL格式的，是系统随机生成，不管哪种格式，上面的结果都是一样的。知网期刊系统有2份报告，知网本科和研究生是4份，他们从4个角度来表现检测结果，如下图所示：
1）全文对照报告单：全文的重复内容和相似来源出处对照，在这里可以看到你和谁重复了，重复的内容！
2）全文对照和全文引文对于修改论文重复率帮助很大。全文标明引文即全文重复会标红，并且有引用文献列表，可以看到我们检测的全文内容；
3）去除本人发表文献：如果你之前发表过论文，被系统收录了，再次引用以发表的文学，就可以根据你的名字（作者）排除掉重复的内容；
4）简洁报告我们一般用来做打印。
二、知网检测报告单上的数据很多，学校一般是看总文字复制比，所谓的知网检测查重率。其他数据基本不要看，大致含义分析：
①总文字复制比就是重复率，抄袭率，相似度；
②去除引用文献复制比就是去除引用文献后的结果；
③去除本人已发表文献复制比就是去除和本人重复后的结果（值得说明的是如果没有发表过论文，那这个数值和总文字复制比是一致的！）；
④单篇最大文字复制比就是和本论文相似度最高的文章和本论文的重复率及文章名称。
三、如果这篇论文你之前用知网检测过，下次检测，知网系统会出现警示。但这个警示不是每次都会显示，论文修改后系统判断出来你之前的论文。警示对论文检测结果是没有影响的。
问题一：主要技术指标在论文是什么意思呀！ 问题二：本科毕业论文的主要技术指标指什么，主要有哪些？ . 考生在通过本科段大部分课程考试时即可着手毕业论文的撰写。论文必须由考生独立完成，已发表的论文不能再用，严禁找人代笔，严禁抄袭，不得探询与答辩有关的问题。 2．考生不按规定时间提交论文、参加答辩，或论文不及格，答辩未通过，均不能毕业。 3论文内容不能涉及有关单位、个人的商业机密、知识产权，特别是不能泄露军事机密。 4．答辩时，须带供答辩时使用的论文内容简介（一般不超过10分钟的讲解时间），考生自各毕业论文1份参加答辩。 5．考生须按时交纳论文指导及答辩费。附：毕业论文格式、制式封面及选题方向 求采纳 问题三：毕业论文开题报告里的“主要技术指标或研究目标”是什么意思？ 技术指标就是你要达到的目的，比如误差要达到多少之类的。 至于其他需要说明的问题，如果在以上所有的选项中还有表达不清楚的，你可以在后面罗列出来，以便让你的论文内容更加清晰。研究目标就是研究所要达到的目的。希望能帮到你！ 问题四：论文体系和结构什么意思 体系就是你要阐述的主旨是什么？结构就是你从几个方面来展开描述。 问题五：论文参考文献里面是什么意思 参考文献(即引文出处)的类型以单字母方式标识：M――专著，C――论文集，N――报纸文章，J――期刊文章，D――学位论文，R――报告，S――标准，P――专利;对于不属于上述的文献类型，采用字母“Z”标识。 参考文献一律置于文末。其格式为： (一)专著 示例 [1] 张志建.严复思想研究[M]. 桂林：广西师范大学出版社，1989. [2] 马克思恩格斯全集：第1卷[M]. 北京：人民出版社，1956. [3] [英]蔼理士.性心理学[M]. 潘光旦译注.北京：商务印书馆，1997. (二)论文集 示例 [1] 伍蠡甫.西方文论选[C]. 上海：上海译文出版社，1979. [2] 别林斯基.论俄国中篇小说和果戈里君的中篇小说[A]. 伍蠡甫.西方文论选：下册[C]. 上海：上海译文出版社，1979. 凡引专著的页码，加圆括号置于文中序号之后。 (三)报纸文章 示例 [1] 李大伦.经济全球化的重要性[N]. 光明日报，1998-12-27，(3) (四)期刊文章 示例 [1] 郭英德.元明文学史观散论[J]. 北京师范大学学报(社会科学版)，1995(3). (五)学位论文 示例 [1] 刘伟.汉字不同视觉识别方式的理论和实证研究[D]. 北京：北京师范大学心理系，1998. (六)报告 示例 [1] 白秀水，刘敢，任保平. 西安金融、人才、技术三大要素市场培育与发展研究[R]. 西安：陕西师范大学西北经济发展研究中心，1998. (七)、对论文正文中某一特定内容的进一步解释或补充说明性的注释，置于本页地脚，前面用圈码标识。 这个都很简单的 问题六：论文发表怎么看期刊的级别？什么是三类期刊，几类期刊的划分标准是什么？ 按新闻出版总署的相关规定，期刊没有级别之分；而我们目前大多参照的分类标准是由各机构和主管部门根据自身情况对期刊所进行的划分，每一个地区或者同一个地区不同的职能机构对期刊的认定标准都不同，所以了解几类期刊，请直接向其所在单位了解。 问题七：什么是JCR啊？对期刊评价的三种指标又是什么？ 名为:期刊引用报告期刊引用报告（Jorunal Citation Reports）简称JCR，是美国科学情报研究所编制出版的一部评价期刊的重要工具。它是SCI的副产品，主要由五大部分组成：期刊排队部、来源期刊数据表、期刊半衰期表、应用期刊表和被引期刊表。.影响因子这是一个国际上通行的期刊评价指标，是E.加菲尔德于1972年提出的，是对文献或文献 *** 获得客观响应，反映其重要性的宏观度量。由于它是一个相对统计量，所以可公平地评价和处理各类期刊。通常影响因子越大，它的学术影响力和作用也越大。具体算法为：影响因子=（该刊前两年发表论文在统计当年被引用的总次数） / （该刊前两年发表论文总数）。. 即年指标即年指标是一个表征期刊即时反应速率的指标，主要描述期刊当年发表的论文在当年被引用的情况。具体算法为：即年指标=某刊当年发表论文被引用的次数 / 该刊当年发表论文总数. 总被引频次指该期刊自创刊以来所登载的全部论文在统计当年被引用的总次数。这是一个非常客观实际的评价指标，可以显示该刊被使用和重视的程度，以及在科学交流中的作用和地位。. 自引率自引率是指某期刊全部被引次数中，被该刊本身引用次数所占的比例。具体算法是：自引率=被本刊引用的次数 / 期刊被引用的总次数他引率他引率是指某期刊全部被引次数中，被其他看引用次数所占的比例。具体算法是：他引率=被其他刊引用的次数 / 期刊被引用的总次数JCR Science Edition （自然科学版） 涵盖5,000多种国际性科学技术期刊JCR Web全面综合地评价和分析了国际性学术期刊。图书馆可利用JCR Web的信息选择期刊订购；论文作者可根据JCR Web的影响因子排名决定投稿方向。JCR Web与Web of Science平台已经实现了链接，用户可以从Web of Science检索结JCR（Journal Citation Reports）是由美国ISI公司出版，依据期刊相互引用情形编制的书目计量分析统计报告，是期刊评价、排名、分类及比较的唯一量化工具。它收录了全世界3000多个出版社的7000多种学术期刊，内容涵盖科学技术和社会科学所有专业领域。JCR可提供的信息包括：期刊刊载论文数量，依递减次序排列比较其出版量多寡；各期刊当年被引用次数；某一期刊当年刊载的论文在同一年即被引用的比率；期刊论文的平均被引用率，对于每一特定年度期刊计算出它的影响因子（impact factor）；计算每种期刊的引用文献和被引用文献的半衰期。JCR的作用：找到某一学科领域学术影响最大的期刊找到被引用次数最多的期刊找到最热门的期刊分析了解期刊文献自引的情况鉴别评论期刊 问题八：论文参考文献中J、M、D等是什么意思 ？ 注：英文的文献标识码应与中文对应。[参考文献类型标识码]M专著Monograph；C-论文集Collection；N报纸文章News；J期刊文章Journal；D学位论文Degree；R报告Report；S标准Standard；P专利Patent；A专著、论文集中的析出文献Article；Z其它末说明文献（1）文献类型标识：专著[M]；期刊[J]；论文集[c]；学位论文[D]；标准[S]；报告[R]；专利[P]；报纸[N]；（2）电子文献类型标识：数据库[DB]；计算机程序[CP]；电子公告[EB]；（3）电子文献的载体类型及其标识：联机网上数据库[DB／OL]； 国家期刊出版格式要求在中图分类号的下面应标出文献标识码，规定如下：作者可从下列A、B、C、D、E中选用一种标识码来揭示文章的性质：A理论与应用研究学术论文（包括综述报告）；B实用性成果报告（科学技术）、理论学习与社会实践总结（科技）；C业务指导与技术管理的文章（包括特约评论）；D一般性通讯、报导、专访等；E文件、资料、人物、书刊、知识介绍等。注：英文的文献标识码应与中文对应。[参考文献类型标识码]M专著Monograph；C-论文集Collection；N报纸文章News；J期刊文章Journal；D学位论文Degree；R报告Report；S标准Standard；P专利Patent；A专著、论文集中的析出文献Article；Z其它末说明文献（1）文献类型标识：专著[M]；期刊[J]；论文集[c]；学位论文[D]；标准[S]；报告[R]；专利[P]；报纸[N]；（2）电子文献类型标识：数据库[DB]；计算机程序[CP]；电子公告[EB]；（3）电子文献的载体类型及其标识：联机网上数据库[DB／OL]； 问题九：本科毕业论文的标准是什么 1.学术不端的各种行为中，文字复制是最为普遍和严重的，论文检测系统查重百分比只是描述检测文献中重合文字所占的比例大小程度 ，并不是指该文献的抄袭严重程度。只能这么说，百分比越大，重合字数越多，存在抄袭的可能性越大。是否属于抄袭及抄袭的严重程 度需由专家审查后决定。有一个句子相似性的算法。并不是句子完全一样才判断为相同。句子有句子级的相似算法，段落有段落级的相 似算法，计算一篇文献，一段话是否与其他文献文字相似，是在此基础上综合得出的。 2. 580202论文查重检测系统不下结论，是不是抄袭最后还有人工审查这一关，所以，如果是您描述的这种情况，专家会有相应判断。我们的系 统只是提供各种线索和依据，让人能够快速掌握检测文献的信息。比如像知网论文检测的条件是连续13个字相似或抄袭都会被红字标注 ，但是必须满足3里面的前提条件，即你所引用或抄袭的A文献文字总和在你的各个检测段落中要达到5%。
论文查重是每位学生都需要经过的必要环节，无论是本科论文、硕士论文、博士论文还是职称论文，只有通过了查重，文章才能算是合格的。一般情况下，本科论文查重结果的要求为重复率通常会在30％以内。硕士论文通常会在20％以内。博士论文通常会在10％或5％以内。下面给大家分析一下论文查重的原理，希望对大家在写论文时有些帮助。论文查重原理：论文检测系统将学生提交的论文和资源数据库中所有的论文进行比对，在学生提交的论文中标记相同或相似的语句，由此计算出“复制比”，并找出相似的论文以供参考。它为判断论文中是否有抄袭行为提供了依据。比对资源库：正规的论文查重系统都涵盖了学术期刊、重要报刊、研究生学位论文、互联网数据库等。此外，还将不时更新资源库。论文查重系统采用多级比对方法。以句号为标志作为最小比较单位，并进行“句子段落全文”的多级比较。如果句子超过系统设定的阈值，就会视为“抄袭”。如果一个段落中5％的字符与其他论文内容相同，也被视为“剽窃”。仅仅在句子中改变单词的排列顺序并没有很大用处。像上网说的修改几个字，改变顺序等等，估计还是会被检测出来！比对内容：论文正文是进行对比的主要内容。因此论文目录、参考文献、原创声明、脚注以及图片等都不在检测范围之内。但附录、简历、研究成果和致谢都需要检测。所以提交论文进行查重之前请删除此部分内容。检测结果的关键指标就是“文字复制比“。它反映了论文“抄袭“的比例，是衡量论文检测结果最重要的指标。文字复制比越高，剽窃的可能性越大。例如知网检测指标包括以下内容：总文字复制比、去除本人已发表文献复制比、去除引用文献复制比、单篇最大文字复制比。论文中有没有剽窃行为，主要是基于全论文检测的结果来进行判断。
一、红外辐射的产生及其性质红外辐射是由于物体(固体、液体和气体)内部分子的转动及振动而产生的。这类振动过程是物体受热而引起的，只有在绝对零度(℃)时，一切物体的分子才会停止运动。所以在绝对零度时，没有一种物体会发射红外线。换言之，在一般的常温下，所有的物体都是红外辐射的发射源。例如火焰、轴承、汽车、飞机、动植物甚至人体等都是红外辐射源。红外线和所有的电磁波一样，具有反射、折射、散射、干涉及吸收等性质，但它的特点是热效应非常大，红外线在真空中传播的速度c=3×108m／s，而在介质中传播时，由于介质的吸收和散射作用使它产生衰减。红外线的衰减遵循如下规律 （9-2-1）式中，I为通过厚度为x的介质后的通量；I0为射到介质时的通量；e为自然对数的底；K为与介质性质有关的常数。金属对红外辐射衰减非常大，一般金属材料基本上不能透过红外线；大多数的半导体材料及一些塑料能透过红外线；液体对红外线的吸收较大，例如厚l(mm)的水对红外线的透明度很小，当厚度达到lcm时，水对红外线几乎完全不透明了；气体对红外辐射也有不同程度的吸收，例如大气(含水蒸汽、二氧化碳、臭氧、甲烷等)就存在不同程度的吸收，它对波长为1～5μm，8～14μm之间的红外线是比较透明的，对其他波长的透明度就差了。而介质的不均匀，晶体材料的不纯洁，有杂质或悬浮小颗粒等，都会引起对红外辐射的散射。实践证明，温度愈低的物体辐射的红外线波长愈长。由此在工业上和军事上根据需要有选择地接收某一范围的波长，就可以达到测量的目的。 二、红外传感器的组成：我们先看看红外系统的组成、主要光学系统和辅助光学系统，在此基础上对红外的关键元件进行详细的探讨。其实，红外传感器的工作原理并不复杂，一个典型的传感器系统各部分工作原理(如图所示): 三、红外传感系统的分类：红外传感系统是用红外线为介质的测量系统，按照功能能够分成五类：（1）辐射计，用于辐射和光谱测量；（2）搜索和跟踪系统，用于搜索和跟踪红外目标，确定其空间位置并对它的运动进行跟踪；（3）热成像系统，可产生整个目标红外辐射的分布图象；（4）红外测距和通信系统；（5）混合系统，是指以各类系统中的两个或者多个的组合。四、红外传感器工作原理：（1）待侧目标。根据待侧目标的红外辐射特性可进行红外系统的设定。（2）大气衰减。待测目标的红外辐射通过地球大气层时，由于气体分子和各种气体以及各种溶胶粒的散射和吸收，将使得红外源发出的红外辐射发生衰减。（3）光学接收器。它接收目标的部分红外辐射并传输给红外传感器。相当于雷达天线，常用是物镜。（4）辐射调制器。对来自待测目标的辐射调制成交变的辐射光，提供目标方位信息，并可滤除大面积的干扰信号。又称调制盘和斩波器，它具有多种结构。（5）红外探测器。这是红外系统的核心。它是利用红外辐射与物质相互作用所呈现出来的物理效应探测红外辐射的传感器，多数情况下是利用这种相互作用所呈现出来的电学效应。此类探测器可分为光子探测器和热敏感探测器两大类型。（6）探测器制冷器。由于某些探测器必须要在低温下工作，所以相应的系统必须有制冷设备。经过制冷，设备可以缩短响应时间，提高探测灵敏度。（7）信号处理系统。将探测的信号进行放大、滤波，并从这些信号中提取出信息。然后将此类信息转化成为所需要的格式，最后输送到控制设备或者显示器中。（8）显示设备。这是红外设备的终端设备。常用的显示器有示波器、显象管、红外感光材料、指示仪器和记录仪等。
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。
传感器与检测技术属于自动化专业、电气工程及其自动化专业及过程装备与控制专业的技术基础课程，对学生综合运用所专业学知识有着关键的作用，这是我为大家整理的传感器与检测技术论文，仅供参考!传感器与检测技术论文篇一 传感器与检测技术课程教学探索 摘 要：传感器与检测技术属于自动化专业、电气工程及其自动化专业及过程装备与控制专业的技术基础课程，对学生综合运用所专业学知识有着关键的作用，文中针对课程的特点及现存的问题,对该课程的教学内容调整与 教学 方法 改进进行了有益的探讨，以期获得更好的教学质量与效果。 关键词：传感器与检测技术;教学改革;教学方法 中图分类号：G71 文献标识码：A 文章 编号：1009-0118(2012)05-0132-02 传感器与检测技术是自动化专业、电气工程及其自动化专业及过程装备与控制专业的技术基础课程，主要研究自动检测系统中的信息提取、信息转换及信息处理的理论与技术为主要内容的一门应用技术课程。传感技术是自动检测系统，更是控制系统的前哨，它广泛的应用于各个领域，在在促进生产发展和现代科技进步方面发挥着重要作用。学生学好这门课程不仅能为后续课程打下好的基础，也对学生综合运用所专业学知识有着关键的作用，自从2005年课程教学大纲调整以后，在教学中出现了一些新的问题，原有的传统教学模式很难获得良好的教学质量与效果。 一、课程教学现存的问题 自2005年起我校重新制定了自动化专业的教学大纲，其中将传感器与检测技术由考试课调整为考查课，并将课时由64学时更改为32课时，通过几年的 教学 总结 出该课程在教学中存在的一些困难： (一)教学内容多而散 课程内容多且散，涉及知识面广，有物理学，化学，电子学，力学等等，属于多学科渗透的一门课程，学生学习有难度，特别是对于一些基础不太好的同学更是有困难。 (二)典型应用性 传感器与检测技术属于典型的应用课程，要学习各种传感器的原理，并掌握它的使用，在此基础上掌握搭建检测系统的方法，单靠理论的学习必定是有差距的。而实验课时不充裕，实验条件也有限。 (三)学时越来越少 学校目前对学生的定位是“培养优秀的工程应用型人才”，为了加大实践环节的因此对课程设置与课时作了调整，本课程课时被缩减至32课时。 (四)学生的学习主动性差 由于本课程被定为考查课，所以有相当一部份同学从 学习态度 上不太重视，没有投入必要的精力和时间，学习主动性差，直接影响教学效果。 二、教学内容与教学方法的探索 (一)教学内容的调整 目前大部分的传感器与检测技术的教材多侧重于传感器的工作原理、测量线路及信息处理等方面，而对具体应用涉及较少，针对课程的内容多课时少的情况，教学时无法做到面面俱到，教学内容必须做适当调整。根据学校对工科本科生工程应用型人才的定位，教学内容的调整遵循以下原则： 1、避免繁琐的理论推导过程，以避繁就简的方式向学生讲解传感器的工作原理。例如：用幻灯片演示使用酒精灯分别燃烧热电偶的两端，在两端存在温差的时候两电极间即出现电势差，无温差时电势差消失，通过这个实例讲解电势差之所以存在的原因，可以配以大家能够理解的简单的公式推导，而不把重心放在构成热电偶的温差电动势和接触电动势形成的公式推导上。 2、重点讲述传感器的实物应用。增加实际案例是学生能够对传感器的应用有更感性的认识。 3、适当补充传感器与系统互联的方法。在先期几种传感器的应用中加入传感器接入控制器的方式介绍，使其思考所学课程之间的关联，对所学专业课程之间的联系能更加深入的认识，建立起系统的概念。 (二)教学方法的改革 为了克服课程教学中客观存在的困难，获得良好的教学效果，在课堂教学使用多种教学方法和手段，力求将教学内容讲解得更加生动、具体。 1、采用多媒体技术，使用现代化的教学手段来提升教学效果和教学质量 采用多媒体课件教学，一方面可以省去教师用于黑板板书的大量时间，克服课时减少的问题;另一方面，以动画的形式生动形象的演示传感器的工作原理，展示所学传感器的各种照片、复杂检测系统的原理图或线路图，使学生能够直观地认识传感器，更容易理解传感器的工作原理和应用。例如，学习光栅传感器时，使用传统的教学手段，很难使同学们理解莫尔条文的形成及其移动过程，使用对媒体课件就可以以动画的形式使同学们直观的明暗相间的莫尔条纹是什么样子，还可以以不同的速度使指示光栅在标尺光栅上进行移动，清晰的看出条纹移动的方向与光栅夹角及指示光栅移动方向的关系。学习增量式光电编码器时，很多同学很难理解编码器的辨向问题，通过使用幻灯片展示编码器的内部结构，直接了解光栏板上刻缝、码盘及光电元件的位置关系后，同学们就能更容易的理解辨向码道、增量码道与零位码道形成脉冲的相位关系，佐以简单的辨向电路就可以使同学们更高效的学习该传感器的工作原理及应用方法。 总而言之，利用多媒体技术使学生能够获取更多的信息，增强学习的趣味性和生动性。 2、重视绪论，提升学生的学习主动性 很多教材的绪论写的比较简略，但我个人认为这不代表它不重要，特别是面对学生主观上不重视课程的情况下，更要下大力气上好绪论这第一次课，吸引学生的注意力，激发学习兴趣，使学生认识到这门课程的实用价值。通过幻灯片演示传感器与检测技术在国民经济中的地位和作用，使同学们了解到小到日常生活，大到航空航天、海洋预测等方面都有着传感器与检测技术的应用，更根据各种行业背景中需要检测的物理量，自动控制理论在实现过程中传感器与检测技术的关键作用，使学生认识该课程的重要性。另一方面，我校长年开展本科生科研实训项目，在开设本课程时已有部分同学成功申请实训课题，一般本专业的同学还是围绕专业应用领域申请课题，其中大部分会涉及传感器与检测技术的内容，所以也就他们正在进行的课题中使用传感器解决的具体问题进行讨论，更加直接的体会到本课程的关键作用，从而提升学生学习的兴趣，增强主动性，克服考查课为本课程教学带来的部分阴影。 3、加大案例教学比重、侧重应用 根据培养工程应用型人才的目标，本课程教学的首要目的是使学生能够合理选择传感器，对传感器技术问题有一定的分析和处理能力，知晓传感器的工程设计方法和实验研究方法。所以在教学中注意分析各类传感器的区别与联系，利用大量的具体案例分析传感器的应用特点。 例如，教材中在介绍电阻应变式传感器是，主要是从传感器的结构、工作原理及测量电路几个方面进行分析介绍的，缺乏实际应用案例。在教学中用幻灯片展示不同应用的实物图，譬如轮辐式的地中衡的称重传感器，日常生活中常见的悬臂梁式的电子秤、人体称、扭力扳手等。用生动的动画显示不同应用下的传感器的反应，例如，进行常用传感器热电偶的学习时，展示各种类型热电偶的实物照片，补充热电偶安装的方式，以换热站控制系统为案例，分析热电偶在温度测量上的应用，重点讲解传感器的输出信号及与控制系统互连问题。在介绍光电池传感器时补充用于控制的干手器、用于检测的光电式数字转速表及照度表的应用案例，通过案例是同学们对传感器应用的认识更加深入。 4、利用学校的科研实训提升学生的学习兴趣、加强学生的实践能力 我校学生自二年级起可以开始申请科研实训项目，指导老师指导，学生负责，本课程在学生三年级第一学期开设，在此之前已有部分同学参加了科研实训项目，在这些项目中，譬如智能车项目、数据采集系统实现等实训项目中都包含传感器与检测技术的应用，上课前教师了解这些项目，就可以就实际问题提出问题，让学生带着问题来学习，提升学习的兴趣。另外可以在学习的同时启发同学们集思广益，与实验中心老师联系，联合二年级同学进行传感器的设计制作，或者进入专业实验室进行传感器应用方面的实训实验，鼓励同学申报的科研实训项目，提高学生的实践能力。 三、结束语 通过几年的教学与总结，对教学内容、教学方法进行了分析研究，作了适当的改革。调整的教学内容重点更突出，侧重应用，补充了丰富的案例，激发了学生的学习兴趣，多媒体的教学方法增强了教学的生动性，与科研实训的相结合，对课堂教学进行拓展，加强了学习的主动性，提升了实践能力。从近几年的网上评教结果来看，所做的教学调整与改革受学生的欢迎和好评，取得了较好的教学效果。 参考文献： [1]袁向荣.“传感器与检测技术”课程教学方法探索与实践\[J\].中国电力 教育 ,2010,(21):85-86. [2]陈静.感器与检测技术教学改革探索\[J\].现代教育装备,2011,(15):94-95. [3]周祥才,孟飞.检测技术课程教学改革研究\[J\].常州工学院学报,2010,(12):91-92. [4]张齐,华亮,吴晓.“传感器与检测技术”课程教学改革研究\[J\].中国教育技术装备,2009,(27):42-43. 传感器与检测技术论文篇二 传感器与自动检测技术教学改革探讨 摘要：传感器与自动检测技术是电气信息类专业重要的主干专业课，传统授课方法侧重于理论知识的传授，而忽略了应用层面的培养。针对此问题试图从教学目的、教学内容、教学形式、教学效果等多个方面进行分析，对该课程的教学方案改革进行探讨，提出一套技能与理论知识相结合、行之有效的教学方案。 关键词：传感器与自动检测技术;教学内容;教学模式;工程思维 “传感器与自动检测技术”是电气信息类专业重要的主干专业课，是一门必修课，也是一门涉及电工电子技术、传感器技术、光电检测技术、控制技术、计算机技术、数据处理技术、精密机械设计技术等众多基础理论和技术的综合性技术，现代检测系统通常集光、机、电于一体，软硬件相结合。 “传感器与自动检测技术”课程于20世纪80年代开始在我国普通高校的本科阶段和研究生阶段开设。本课程侧重于传感器与自动检测技术理论的传授，重知识，轻技能;教师之间也缺乏沟通，教学资源不能得到充分利用，教学效果不理想，学生学习兴趣不高。 一、教学过程中发现的问题及改革必要性分析 笔者在独立学院讲授“传感器与自动检测技术”课程已有四年，最开始沿用了研究型大学的教学计划和教学大纲，由于研究型大学是以培养研究型人才为主，而独立学院是以培养应用型人才为主，在人才培养目标上有较大差异，在逐渐深入的过程中发现传统方案不太符合学院培养应用型人才的定位，存在以下几方面的问题。 1.重理论，轻实践 该课程是应用型课程，其中也有大量的理论知识、数学推导，而传统的研究型教学方法普遍都以理论教学为主，在课堂上大篇幅讲解传感器的原理，进行数学公式推导，相比而言传感器的应用通常只是通过一个实例简单介绍，导致最后大多数学生只是粗略地知道该传感器的结构，而不知道如何用，在哪里用。 2.教学模式单一 该课程传统上以讲授的教学方式为主，将现成的结论、公式和定理告诉学生，学生不能主动地思考和探索，过程枯燥乏味，导致学生产生了厌学情绪。同时理论教学与实训、实践教学脱节问题也很严重。 3.教学实验安排不合理 传统的实验课程安排，验证性实验比例高达80%，综合设计性实验极少，缺少实训、实践环节。然而应用型人才的培养应该以实践教学为核心，重点培养学生的工程思维和实践能力、动手能力，以在学生 毕业 时达到企业对技术水平与能力的要求，使学生毕业后能尽快适应工作岗位。 二、适合独立学院培养应用型人才的教学方案改革 传统的传感器与自动检测技术课程重理论、轻实践，教学模式单一，教学实验以验证性实验为主，这种方案能够培养研究型人才，但却无法培养合格的应用型人才。在教学过程中，笔者潜心研习，并反复实践，总结出以下几个可以改革的方面。 1.优化教学内容，注重工程思维 本课程一个很重要的内容是各种类型传感器的原理，传统的教学要讲清楚其中的来龙去脉，而本人则认为针对应用型人才培养，充分讲授清楚基本概念、基本原理和基本方法即可，涉及大额数学公式可以选择重要的进行讲解，其他则可作为学生的自学内容，让学生课余自学。同时应该重点讲解该传感器的工程应用实例;另一方面要结合最新实际工程讲解。这样才能激发学生的学习兴趣，培养学生应用型工程学习思维。 2.改革教学方法，改变教学模式 传统的教学是“灌输式”的方法，无论学生是否接受，直接把要讲的内容全部讲述给学生，而这也违背了培养学生分析问题和解决问题的能力以及创新能力的出发点和归宿。笔者认为应该应用工程案例教学，实行启发式、讨论式、研究式等与实践相结合的教学方法，发挥学生在教学活动中的主体地位。 3.与工程实际相结合，与其他课程相结合 教学过程中要从不同行业提取典型的工程应用实例，精简以后作为实例进行讲解。在进行教学时，要培养学生的系统观，让学生明白这不是一门独立的课程，而是与自动控制原理、智能控制理论等课程相融合的，以达到融会贯通的学习效果。 4.实验环节改革 实验教学主要是为了提高学生的动手能力、分析问题和解决问题的能力，加深学生对课堂教学中理论、概念的感性认识。以往该课程的实验内容大部分为原理性、验证性的实验，学生容易感到枯燥无味，毫无学习积极性，很少有学生进行独立思考并发现问题，实验效果极不理想。为了改变这种模式化的教育，笔者将实验内容由传统的验证性实验调整为设计开发型实验。在实验教学中根据客观条件在适当减少验证性实验的基础上，增加了开拓性实验项目以及设计综合性实验。 5.改革教学评价方法，提高课堂教学效率 高效的学习成果反馈机制是促进教学相长的必要手段，目前该课程都是通过课程作业进行学习效果反馈，可以采用每一个章节布置一道设计型题目，让学生更加广泛地查阅资料，并在一定知识广度的基础上深入分析题目中用到的内容，进而从更深的层面分析解决问题，以达到深度、广度相结合的效果。 本文针对传感器与自动检测技术传统研究型大学的方案，提出了三个方面的问题，并根据四年的教学积累，在教学内容、教学模式、实验环节、教学评价及反馈等几个方面进行了探讨分析并提出了一套改革的方法和 措施 。本方案以实际工程应用实例为核心，在教学内容上侧重于传感器应用方面的讲解，以提出问题、分析问题、解决问题为主线调动学生的学习积极性和主动性，培养学生的工程思维和能力，重视实验环节，以设计性、综合性实验代替验证性实验培养学生将抽象的知识具体化、培养学生的实际应用能力、动手能力和创新能力。 参考文献： [1]吴建平，甘媛.“传感器”课程实验教学研究[J].成都理工大学学报. [2]曹良玉，赵堂春.传感器技术及其应用.课程改革初探[J].中国现代教育装备. [3]李玉华，胡雪梅.传感器及应用.课程教学改革的探讨Ⅱ技术与市场. (作者单位 重庆邮电大学移通学院)
方向盘转角传感器将方向盘转角转换为一个可以代表驾驶员期望的行驶方向的信号，方向盘转角一般是根据光电编码来确定的，安装在转向柱上的编码盘上包含了经过编码的转动方向、转角等信息。这一编码盘上的信息由接近式光电耦合器进行扫描...
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。
[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。
CMOS模拟集成温度传感器的设计
传感器在环境检测中可分为气体传感器和液体传感器，这是我为大家整理的传感器检测技术论文，仅供参考!
试述传感器技术在环境检测中的应用
摘要：传感器在环境检测中可分为气体传感器和液体传感器，其中气体传感器主要检测氮氧化合物和含硫氧化物;液体传感器主要检测重金属离子、多环芳香烃类、农药、生物来源类。本文阐述了传感器技术在环境检测方面的应用。
关键词：气体传感器 液体传感器 环境检测
中图分类号：O659 文献标识码：A 文章编号：
随着人们对环境质量越加重视，在实际的环境检测中，人们通常需要既能方便携带，又可以够实现多种待测物持续动态监测的仪器和分析设备。而新型的传感器技术就能够很好的满足上述需求。
传感器技术主要包括两个部分：能与待测物反应的部分和信号转换器部分。信号转换器的作用是将与待测物反应后的变化通过电学或光学信号表示出来。根据检测方法的不同，我们将传感器分为光学传感器和电化学传感器;根据反应原理的不同，分为免疫传感器、酶生物传感器、化学传感器;根据检测对象不同，分为液体传感器和气体传感器。
1气体传感器
气体传感器可以对室内的空气质量进行检测，尤其是有污染的房屋或楼道;也可以对大气环境中的污染物进行检测，如含硫氧化物、氮氧化合物等，检测过程快速方便地。
以含氮氧化物(NOx)为例。汽车排放的尾气是含氮氧化物的主要来源，但随着时代的发展，国内消费水平的提高，汽车尾气的排放量呈逐年上升趋势。通过金属氧化物半导体对汽车尾气及工厂废气中的含氮氧化物进行直接检测。如Dutta设计的传感器，采用铂为电极，氧化钇和氧化锆为氧离子转换器，安装到气体排放口，可以检测到含量为10-4~10-3的NO。含硫氧化物是造成酸雨的主要物质，也是目前环境检测的重点项目，因为在大气环境中的含量低于10-6，需要更高灵敏度的传感器。如高检测的灵敏度的表面声波设备。
Starke等人采用直径为8~16nm的氧化锡、氧化铟、氧化钨纳米颗粒制作的纳米颗粒传感器，对NO和NO2的检测下限可达到10-8，提高反应的比表面积，增加反应灵敏度，且工作温度比常规的传感器大大降低，减少了能源消耗。
2液体传感器
在实际环境检测中，液体传感器大多应用于水的检测。由于水环境中的污染物种类广泛，因此液体传感器比气体传感器的应用更为广泛和重要。水中的污染物除了少量的天然污染物以外，大部分都是人为倾倒的无机物和有机物。无机物中，重金属离子为重点检测对象;有机污染物包括杀虫剂、激素类代谢物、多环芳香烃类物质等。这些污染物的过度超标，会严重影响到所有生物体的健康和安全。
重金属离子检测
采水体中重金属离子的主要来源包括开矿、冶金、印染等企业排放的废水。这些生产废水往往混合了多种废水，所含的重金属离子种类繁多，常见的有汞、锰、铅、镉、铬等。重金属离子会不断发生形态的改变和在不同相之间进行转移，若处置不当，容易形成二次污染。生物体从环境中摄取到的重金属离子，经过食物链，逐渐在高级生物体内富集，最终导致生物体的中毒。因此如果供人类食用的鱼类金属离子超标，将对人类产生严重的影响，因此对于重金属离子的检测显得尤为重要。
Burge等人发明的传感器，可以利用1,2,2联苯卡巴肼和分光光度计，可以检测地下水中的重金属铬浓度是否超标。
除了通过化学反应检测外，采用特殊的生物物质，也可以方便和灵敏地检测重金属离子。如大肠杆菌体内有一种蛋白质可以结合镍离子，有人在这种蛋白质的镍离子结合位点附近插入荧光基团，当蛋白质结合镍离子后，荧光基团会被淬灭，由于荧光的强度与镍离子浓度成反比，从而实现对镍离子的定量检测，检测范围未10-8~10-2mol/L。日方法也可应用于检测Cu2+、Co2+、Fe2+和Cd2+等几种离子中。他们还结合了微流体技术，该技术只需消耗几十纳升体积的待测液体，就可以对100nmol/L以下浓度的Pb2+进行检测。Matsunaga小组将TPPS固定在多孔硅基质中，当环境中存在Hg2+时，随着Hg2+浓度的变化，TPPS的颜色会从橘黄色逐渐转变成绿色，该传感器的检测限为，通过加入硅铝酸去除干扰离子Ni2+和Zn2+。
利用传感器技术不仅可以准确测定待测物的浓度，而且由于传感器的微型化技术特点，还可以通过传感器的偶联，进行多项指标的检测。Lau等人设计了基于发光二极管原理的传感器，可以同时检测Cd2+和Pb2+，该传感器对Cd2+和Pb2+的检测限分别为10-6和10-8。
农药残留物质的检测
农药是一类特殊的化学品，它在防治农林病虫害的同时，也会对人畜造成严重的危害。中国是农业大国，每年的农药使用量相当庞大，因此有必要对其进行监测。采用钴-苯二甲蓝染料和电流计就能方便地检测三嗪类除草剂，无需脱氧，直接检测的下限为50Lg/L，如果通过预处理进行样品浓缩后，检测限可以达到200ng/L。
采用带有光纤的红外光谱传感器可以进行杀虫剂的快速检测。将光纤内壁涂覆经非极性有机物修饰的气溶胶材料后，能显著改善光纤中水分子对信号的耗散作用，并且能够提取出溶液中的有机磷类杀虫剂进行光谱分析。此类传感器对于有机溶剂，如苯、甲苯、二甲苯的检测限则可达10-8~8*10-8。
多环芳香烃类化合物的检测
多环芳香烃类物质是另外一大类有害的污染物质，这类物质具有致癌性，但在许多工业生产过程中均会使用或产生此类物质。水体中的多环芳香烃类物质含量非常低，一般在10-9范围内，因此需要借助高灵敏度的检测传感器，Schechter小组发明了光纤光学荧光传感器。在直接检测过程中，待测样本中还可能存在一些如泥土这样的干扰物质，会降低检测信号值，如果用聚合物膜先将非极性的PAH富集，然后对膜上的物质进行荧光检测，从而解决信号干扰问题，报道称这种经膜富集后的传感器技术，对pyrene的检测可达到6*10-11，蒽类物质则可达4*10-10。Stanley等人利用石英晶振微天平作为传感器，在芯片表面固定上蒽-碳酸的单分子膜，检测限可达到2*10-9。
基于免疫分析原理，采用分子印迹的方法，在传感器表面印上能够结合不同待测物质的抗体分子，可以实现多种不同物质的检测。近年来发展起来的微接触印刷技术，也可应用到该领域，这样制备得到的传感器体积可以更加微型化。
生物类污染物质
除了以上的无机和有机合成类污染物质，还有生物来源的一些潜在污染分子。如激素类分子及其代谢物的污染常常会引起生物体生长、发育和繁殖的异常。Gauglitz带领的研究小组采用全内反射荧光生物传感器和睾丸激素抗体，对河流中的睾丸激素直接进行了即时检测，其检测限为。该技术无需样品的预处理，对于不同地区的自然界水体均可以进行睾丸激素的现场直接检测，检测范围为9~90ng/L。
另外，致病菌和病毒也是被检测的对象，水体中出现某些特定菌种，可以表明水体受到了某种污染，利用传感器技术非常容易检测到这些生物样本的存在，而且选择性非常高，如可以从烟草叶中快速地发现植物病毒烟草花叶病毒，采用QCM可以直接检测到酵母细胞的数量。
3结论和展望
目前，传感器技术已开始应用于各环境监测机构的应急检测，但是实际应用中有诸多的局限性，比如在对大气中的某些有害物质进行检测时，由于其含量往往低于传感器的最低检测限，因此在实际应用过程中，还需要进行气体的浓缩处理，这样就使传感器不容易实现微型化，或者需要借助更高灵敏度的传感器;同样，在野外水体检测时，常常会出现待测水体含有多种复杂干扰成分的情况，无法与实验室的标准化条件相比;在有些以膜分离分析技术为原理的传感器中，其膜的使用寿命往往较短，而频繁更换新膜的价格较为昂贵，因此仍然无法得到广泛的应用。
尽管如此，随着传感器技术的不断发展和完善，仍然有望应用于将来工厂企业排气、排污的现场直接检测和野外环境的动态无人监测，而且其结果能与实验室常规仪器的检测结果相符，这样将大大加快对环境监测和治理的步伐。
参考文献
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[5]AmineA，，2006，21:1405-1423
传感器与自动检测技术教学改革探讨
摘要：传感器与自动检测技术是电气信息类专业重要的主干专业课，传统授课方法侧重于理论知识的传授，而忽略了应用层面的培养。针对此问题试图从教学目的、教学内容、教学形式、教学效果等多个方面进行分析，对该课程的教学方案改革进行探讨，提出一套技能与理论知识相结合、行之有效的教学方案。
关键词：传感器与自动检测技术;教学内容;教学模式;工程思维
“传感器与自动检测技术”是电气信息类专业重要的主干专业课，是一门必修课，也是一门涉及电工电子技术、传感器技术、光电检测技术、控制技术、计算机技术、数据处理技术、精密机械设计技术等众多基础理论和技术的综合性技术，现代检测系统通常集光、机、电于一体，软硬件相结合。
“传感器与自动检测技术”课程于20世纪80年代开始在我国普通高校的本科阶段和研究生阶段开设。本课程侧重于传感器与自动检测技术理论的传授，重知识，轻技能;教师之间也缺乏沟通，教学资源不能得到充分利用，教学效果不理想，学生学习兴趣不高。
一、教学过程中发现的问题及改革必要性分析
笔者在独立学院讲授“传感器与自动检测技术”课程已有四年，最开始沿用了研究型大学的教学计划和教学大纲，由于研究型大学是以培养研究型人才为主，而独立学院是以培养应用型人才为主，在人才培养目标上有较大差异，在逐渐深入的过程中发现传统方案不太符合学院培养应用型人才的定位，存在以下几方面的问题。
1.重理论，轻实践
该课程是应用型课程，其中也有大量的理论知识、数学推导，而传统的研究型教学方法普遍都以理论教学为主，在课堂上大篇幅讲解传感器的原理，进行数学公式推导，相比而言传感器的应用通常只是通过一个实例简单介绍，导致最后大多数学生只是粗略地知道该传感器的结构，而不知道如何用，在哪里用。
2.教学模式单一
该课程传统上以讲授的教学方式为主，将现成的结论、公式和定理告诉学生，学生不能主动地思考和探索，过程枯燥乏味，导致学生产生了厌学情绪。同时理论教学与实训、实践教学脱节问题也很严重。
3.教学实验安排不合理
传统的实验课程安排，验证性实验比例高达80%，综合设计性实验极少，缺少实训、实践环节。然而应用型人才的培养应该以实践教学为核心，重点培养学生的工程思维和实践能力、动手能力，以在学生毕业时达到企业对技术水平与能力的要求，使学生毕业后能尽快适应工作岗位。
二、适合独立学院培养应用型人才的教学方案改革
传统的传感器与自动检测技术课程重理论、轻实践，教学模式单一，教学实验以验证性实验为主，这种方案能够培养研究型人才，但却无法培养合格的应用型人才。在教学过程中，笔者潜心研习，并反复实践，总结出以下几个可以改革的方面。
1.优化教学内容，注重工程思维
本课程一个很重要的内容是各种类型传感器的原理，传统的教学要讲清楚其中的来龙去脉，而本人则认为针对应用型人才培养，充分讲授清楚基本概念、基本原理和基本方法即可，涉及大额数学公式可以选择重要的进行讲解，其他则可作为学生的自学内容，让学生课余自学。同时应该重点讲解该传感器的工程应用实例;另一方面要结合最新实际工程讲解。这样才能激发学生的学习兴趣，培养学生应用型工程学习思维。
2.改革教学方法，改变教学模式
传统的教学是“灌输式”的方法，无论学生是否接受，直接把要讲的内容全部讲述给学生，而这也违背了培养学生分析问题和解决问题的能力以及创新能力的出发点和归宿。笔者认为应该应用工程案例教学，实行启发式、讨论式、研究式等与实践相结合的教学方法，发挥学生在教学活动中的主体地位。
3.与工程实际相结合，与其他课程相结合
教学过程中要从不同行业提取典型的工程应用实例，精简以后作为实例进行讲解。在进行教学时，要培养学生的系统观，让学生明白这不是一门独立的课程，而是与自动控制原理、智能控制理论等课程相融合的，以达到融会贯通的学习效果。
4.实验环节改革
实验教学主要是为了提高学生的动手能力、分析问题和解决问题的能力，加深学生对课堂教学中理论、概念的感性认识。以往该课程的实验内容大部分为原理性、验证性的实验，学生容易感到枯燥无味，毫无学习积极性，很少有学生进行独立思考并发现问题，实验效果极不理想。为了改变这种模式化的教育，笔者将实验内容由传统的验证性实验调整为设计开发型实验。在实验教学中根据客观条件在适当减少验证性实验的基础上，增加了开拓性实验项目以及设计综合性实验。
5.改革教学评价方法，提高课堂教学效率
高效的学习成果反馈机制是促进教学相长的必要手段，目前该课程都是通过课程作业进行学习效果反馈，可以采用每一个章节布置一道设计型题目，让学生更加广泛地查阅资料，并在一定知识广度的基础上深入分析题目中用到的内容，进而从更深的层面分析解决问题，以达到深度、广度相结合的效果。
本文针对传感器与自动检测技术传统研究型大学的方案，提出了三个方面的问题，并根据四年的教学积累，在教学内容、教学模式、实验环节、教学评价及反馈等几个方面进行了探讨分析并提出了一套改革的方法和措施。本方案以实际工程应用实例为核心，在教学内容上侧重于传感器应用方面的讲解，以提出问题、分析问题、解决问题为主线调动学生的学习积极性和主动性，培养学生的工程思维和能力，重视实验环节，以设计性、综合性实验代替验证性实验培养学生将抽象的知识具体化、培养学生的实际应用能力、动手能力和创新能力。
参考文献：
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[3]李玉华，胡雪梅.传感器及应用.课程教学改革的探讨Ⅱ技术与市场.