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智能传感器技术发展综述

发布时间:2022-02-16 www.cechina.cn

  本文从智能传感器的概念和架构出发,研究了MEMS、CMOS、光谱学等主流技术智能传感器的基本发展情况,探讨了智能传感器的实现途径,列举了军用智能传感器的重点应用领域和技术。同时,结合国内实际情况,提出了关于智能传感器的发展建议。
  0 引言
  随着物联网、移动互联网等新兴产业的快速发展,智能传感器的市场份额将以约36%的年均复合增长率(CAGR)增长,预计在2020年达到104.6亿美元[1]。智能传感器由传感元件、信号调理电路?控制器(或处理器)组成,具有数据采集、转换、分析甚至决策功能。智能化可提升传感器的精度,降低功耗和体积,实现较易组网,从而扩大传感器的应用范围,使其发展更加迅速有效。
  智能传感器主要基于硅材料微细加工和CMOS电路集成技术制作。按制造技术,智能传感器可分为微机电系统(MEMS)、互补金属氧化物半导体(CMOS)、光谱学三大类。MEMS和CMOS技术容易实现低成本大批量生产,能在同一衬底或同一封装中集成传感器元件与偏置、调理电路,甚至超大规模电路,使器件具有多种检测功能[2]和数据智能化处理功能。例如,利用霍尔效应检测磁场、利用塞贝克效应检测温度、利用压阻效应检测应力、利用光电效应检测光的智能器件。
  智能化、微型化、仿生化是未来传感器的发展趋势。目前,除了霍尼韦尔、博世等老牌的传感器制造厂商外,国外一些主流模拟器件厂商也进入到智能传感器行业,如美国的飞思卡尔半导体公司(Freescale)、模拟器件公司(ADI)、德国的英飞凌科技有限公司(Infineon)、意法半导体公司(ST)等。这些公司的智能传感器已被广泛应用于人们的日常生活中,如智能手机、智能家居、可穿戴装置等,在工控设施、智能建筑、医疗设备和器材、物联网、检验检测等工业领域发挥着重要作用,还在监视和瞄准等军事领域有广泛的应用。
  1 传感器的智能化趋势
  1.1 智能传感器的概念
  智能传感器是集成了传感器、致动器与电子电路的智能器件[3-4],或是集成了传感元件和微处理器,并具有监测与处理功能的器件。智能传感器最主要的特征是输出数字信号,便于后续计算处理。智能传感器的功能包括信号感知、信号处理、数据验证和解释、信号传输和转换等,主要的组成元件包括A/D和D/A转换器、收发器、微控制器、放大器等。
  目前,传感器经历了三个发展阶段:1969年之前属于第一阶段,主要表现为结构型传感器;1969年之后的20年属于第二阶段,主要表现为固态传感器;1990年到现在属于第三阶段,主要表现为智能传感器。
  智能传感器的构成示意图如图1所示。数据转换在传感器模块内完成。这样,微控制器之间的双向联接均为数字信号,可以采用可编程只读存储器(PROM)来进行数字补偿。智能传感器的主要特征是:指令和数据双向通信、全数字传输、本地数字处理、自测试、用户定义算法和补偿算法。

图1 智能传感器的构成示意图

  未来,预计传感器发展的第四阶段是向微系统传感器衍进,如图2所示。

图2 带天线的通用微系统传感器

  1.2 智能传感器的特点
  智能传感器的特点是精度高、分辨率高、可靠性高、自适应性高、性价比高。智能传感器通过数字处理获得高信噪比,保证了高精度;通过数据融合[5]、神经网络技术,保证在多参数状态下具有对特定参数的测量分辨能力;通过自动补偿来消除工作条件与环境变化引起的系统特性漂移,同时优化传输速度,让系统工作在最优的低功耗状态,以提高其可靠性;通过软件进行数学处理,使智能传感器具有判断、分析和处理的功能,系统的自适应性高;可采用能大规模生产的集成电路工艺和MEMS工艺,性价比高。
  1.3 应用发展趋势
  智能传感器代表新一代的感知和自知能力,是未来智能系统的关键元件,其发展受到未来物联网、智慧城市、智能制造等强劲需求的拉动,如图3所示。智能传感器通过在元器件级别上的智能化系统设计,将对食品安全应用和生物危险探测、安全危险探测和报警、局域和全域环境检测、健康监视和医疗诊断、工业和军事、航空航天等领域产生深刻影响。

图3 智能传感器的发展受需求拉动的曲线

  2 重点技术发展分析
  智能传感器的发展态势可根据MEMS、CMOS和光谱学分类研究。MEMS、CMOS是智能传感器制造的两种主要技术。预计CMOS技术将成为最大份额占有者,将从2013年的4.74亿美元上升到2020年的41.2亿美元,约占总市场份额的40%。光谱学技术是智能传感器增长最快的新技术,2013~2017年的年增加率高达38%左右。
  2.1 MEMS
  MEMS传感器最早被应用于军事领域,可进行目标跟踪和自动识别领域中的多传感器数据融合,具有特定的高精度和识别,跟踪定位目标的能力,采用MEMS技术制作、集成了A/D转换器的流量传感器已被应用于航天领域。要想实现智能化,需要集成MEMS传感器的功能以及信号调理、控制和数字处理功能,以实现数据与指令的双向通信、全数字传输、本地数字处理、自校准和由用户定义的算法编程。军用MEMS智能传感器的研究主要针对长距离空中和海洋的监视、侦察(包括无人机蜂群),已经可以通过智能传感器网络,实现对多地区多变量的遥感监视。
  2.2 CMOS
  2.2.1 CMOS传感器
  CMOS技术是主流的集成电路技术,不仅可用于制作微处理器等数字集成电路,还可制作传感器、数据转换器、用于通信目的高集成度收发器等,具有可集成制造和低成本的优势。CMOS计算元件能与不同的传感元件集成,制作成流量传感器、溶解氧传感器、浊度传感器、电导率传感器、PH传感器、氧化还原电位(ORP)传感器、温度传感器、压力传感器、触控感应器等应用于各种场合的智能传感器。CMOS触摸传感器和温度传感器的市场份额保持在14%,并在近几年呈持续增长态势。采用CMOS技术制作、集成了D/A转换器的溶解氧传感器已被应用于汽车领域。集成了收发功能的浊度传感器已被应用于生物医药领域。组合了CMOS成像器和处理电路的数字低光度CMOS基成像器正在成为军事应用领域的主流成像器。
  2.2.2 CMOS与MEMS集成新技术
  目前,关于集成智能传感器制作工艺的研究热点是与CMOS工艺兼容的各种传感器结构及其制造工艺流程。传感器和致动器(S&A)通常采用专用MEMS技术,因此,可以利用MEMS与CMOS的不同结合衍生出各种新集成技术平台。德州仪器公司的微镜就是超大规模S&A与CMOS在后CMOS工艺段结合的一个经典案例。若将S&A单片集成或异构集成在CMOS平台之上,可以提高器件性能,减小器件与系统的尺寸,降低成本。虽然国际上一些S&A技术达到很高的成熟度并且已经量产,但是S&A与CMOS平台的三维或单片集成仍然面临高量产和低成本的重大挑战,因而受到极大的关注。
  2.2.3 前沿领域中的新集成技术
  基于碳纳米管(CNT)或纳米线等纳米尺度结构和纳米材料,可以实现更高性能的新集成技术和器件受到越来越多的关注。美国北卡罗莱纳州立大学宣布了最新研究的多功能自旋电子智能传感器,将二氧化钒(VO2)器件集成到硅晶圆之上,为下一代自旋电子器件铺平了道路[6]。需要关注的技术还包括采用量子技术实现更高敏感性和分辨率的量子传感器,以及能够集成在手机芯片上的量子传感装置。
  2.3 光谱学
  光谱学是一门涉及物理学和化学的重要交叉学科,通过测量光与物质相互作用的光谱特性来分析物质的物理、化学性质。精准的多光谱测量可以用于分析固体、液体甚至气体物品,只要有光就可以实现测量。光谱成像被广泛用于各种物体感测和材料属性分析。高光谱成像对图像中每个像素点进行光谱分析,可实现宽范围测量。美国BANPIL公司的多谱图像传感器能够对频谱范围为0.3~2.5μm的超紫外(UV)光、可见光(VIS)、红外(NIR)、短波长红外(SWIR)进行成像分析,目前已制成单片器件。
  3 市场与应用分析
  3.1 主流产品处于上升周期
  根据MarketsandMarkets的报告[1]:全球智能制造领域智能传感器的市场份额将从2013年的约3亿美元增加到2020年的27亿美元,CAGR为37.3%;智慧生活领域智能传感器的市场份额将从2013年的约3.6亿美元增加到2020年的41.3亿美元;汽车智能传感器的市场份额将从2013年的1.2亿美元增加到2020年的10.1亿美元,CAGR为35.77%;国家安全领域航空航天应用的智能传感器市场份额将从2013年的约1.1亿美元增加到2020年的6.3亿美元,CAGR达到28.3%。压力传感器、温度传感器、触摸传感器等主要产品均为两位数的增长率。采用MEMS、CMOS、光谱学等主流技术制造的智能传感器市场处于快速增长周期中。智能传感器的主要制造企业包括美国的ADI、瑞士的ABB和Colibrys、英国的Cypress半导体等。
  3.2 主流技术推进军事应用
  军事应用的强烈需求不断拉动传感器技术的进步与变革。CMOS、硅微细加工、MEMS主流技术是传感器智能化的主要实现手段和传感器数据融合的硬件基础,也是实现低成本的有效途径。
  3.2.1 传感器数据融合
  数据融合将来自多个传感器或多源的信息进行综合处理,得到更为准确、可靠的信息或结论。例如,无人机等装备电子系统就必须对来自红外、视频和位置传感器的数据进行融合。数据融合要求传感器具备高控制计算能力和小型化。
  3.2.2 战场监视和瞄准传感器
  根据传感器的研究,美国国防部将战场监视和瞄准传感器划分为几大类,如图4所示[7]。基于MEMS、CMOS、光谱学技术制作的传感器主要包括:1)监视和电子情报智能传感器,在航空航天的应用是环境检测、安全和地球观测服务,并涉及对水下舰船、智能电子装置(IED)、鱼雷和导弹的探测和跟踪,视频监视用于关键基础设施保护;2)转动炮塔等武器的准确定位,、,以及在特定高度上确保火力精度的智能传感器;3)多功能军用智能传感器的集成器件,满足军事应用对传感系统快速感知、操作、响应的要求。

图4 美国国防部战场监视和瞄准传感器的参考分类

  3.2.3 航天应用传感器
  一台中型规模的航天飞行器约有数百个传感器,需要向智能传感器发展。在空间应用的传感器有抗辐射加固等特殊要求,比其他军用领域的要求更为苛刻。将陆地智能传感器发展到航天应用领域是重要发展途径。遥感传感器可将电磁技术应用于信息采集的重要技术领域。不同的遥感传感器工作在不同的电磁频谱范围。表1列出应用于科学、地球观测和气象预报任务的典型遥感传感器。



  3.2.4 智能传感网
  美军智能传感网(SSW)的发展明显受到传感器、MEMS和CMOS等技术发展的推动,拟实现微小化、智能化、网络化、分布式和传感器信息融合,能够为更低级别层面的战士提供增强的态势感知手段[8]。这一应用领域涉及到种类繁多的传感器。数字化信息可以在单个传感器上完成初级处理,图像/信号处理功能能够帮助发现目标并识别和分类处理。智能微尘等先进智能传感器网传感器可以撒布到战场的各个角落,功耗低、隐蔽性强,具有自主性和自动化功能,能自我感知、持续学习,甚至能够对目标自动进行探测、跟踪和分类并进行网络化通信。
  4 我国智能传感器发展建议
  随着智能化时代的逐步临近,智能传感器将成为未来智能系统和物联网的核心部件,是一切数据采集的入口以及智能感知外界的前端,随着人工智能技术不断地发展和成熟,其重要性将日益凸显。然而,传感器产业基础与应用两头依附、技术与投资两个密集、产品与产业两大分散的特点,导致我国传感器产业整体素质参差不齐,“散、小、低、弱、缺芯”的状况十分突出,缺乏核心技术,与国际差距更加明显。国内对传感器与CMOS控制处理芯片混合集成或者单片集成技术虽有研究,但具有影响力的研究还不多见。结合我国国情,以及当前智能传感器的发展趋势,发展建议如下:
  一是坚持市场导向,促进产业发展。坚持市场化配置资源和政府引导相结合,研究智能传感器的发展规划,通过产学研用政一体化协同创新机制,促进“传感芯片-集成应用-系统方案及信息服务”厂商的高效协同,建立健全产业生态链,缩短技术到产品的研发周期,快速提升技术产品研发能力,实现产业突破,促进产业发展。
  二是聚焦应用市场,抓住重点领域核心产品?重点瞄准智能制造?智慧生活?汽车电子?仪器仪表?国家安全等应用行业的核心关键产品,加速推进MEMS?CMOS?光谱学等主流技术制作的智能传感器的产品研发和推广应用,掌握核心关键技术,快速形成产品研发能力,支撑产业发展?
  三是重视基础研究,促进科技创新。鼓励原始创新,发展新原理、新材料、新结构的智能传感器,如量子传感、MEMS生物芯片、纳机电系统(NEMS)、新型集成传感微系统、3D和单芯片异质异构集成技术等传感新技术。
  四是军民融合发展。重点瞄准MEMS、CMOS、光谱学等具有广泛军民应用和产业化前景的关键技术。军用领域重点关注光电和红外/听觉、地震和磁/射频传感器的智能化和数据融合;民用领域重点关注图像传感器、汽车传感器、航空无线传感微系统,积极推动以多种航天传感器为代表的民转军、军转民和军民融合发展。
  参考文献:
  [1] Smart sensors industry report[EB/OL].https://www.marketsandmarkets.com,2015.
  [2] MIDDELHOEK S,AUDET S.Silicon sensors[R].London:Academic Press,1989.
  [3] KOW H,FUNG C D.VLSI and intelligent transducers[J].Sensors&Actuators,1982,2(3):239-250.
  [4] VARADAN V K.MEMS-and NEMS-based complex adaptive smart devices andsystems[J].Proceed SPIE,2001,4512:25-45.
  [5] FACELI K,DE CARVALHO A C,REZENDE S O.Combining intelligent techniques for sensor fusion[J].ApplIntellig,2004,20(3):199-213.
  [6]佚名.美军研制新型智能军用传感器[J].电子产品可靠性与环境试验,2015(1):65.
  [7] GROVE M J.Sensors in the DOD,sensor and processing COI[EB/OL].https://ndiastorage.biob.core.usgovcloudapi/net.
  [8] PAUL J L.Smart sensor web:web-based exploitation of sensor fusion for visualization of the tactical battlefield[J].IEEE Aeros&Elec Syst Mag,2001,16(5):29-36.159

标签:智能传感器,物联网,MEMS,CMOS,光谱学

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