【導讀】在智能製造中
，物理AI依賴傳感器感知環境並做出實時決策。本文詳解圖像

、位置、超聲波等核心工業傳感器的工作原理與應用場景，並列出精度、可靠性、集成性等五大選型關鍵，為構建高效物理AI係統提供實用指南。

智能製造中，如何為物理AI挑選傳感器？

作者：安森美

智能製造是數字技術與傳統製造流程深度融合的體現。其中的核心是物理人工智能 (AI)，它將 AI 算法引入物理係統，例如機械臂、自動引導車輛 (AGV) 和計算機數控 (CNC) 機床。物理係統要能有效運行
，離不開來自物理環境的實時數據，而傳感器的作用正在於此。

工業傳感器扮演著“眼睛和耳朵”dejiaose，zaixiandaizhizaohezidonghualingyuzhongyichengweibukehuoquedejishi，congjichudeceliangshebeituibianweinenggouquanfangweijiancelisanzidonghuayuguochengzidonghuadejingmixitong。當與 AI（視覺 AI、聲學 AI 或物理 AI）相結合時
，工業傳感器讓物理係統具備了自學習能力
，進而助推製造效率、安全性的提升，並促進數字孿生技術和數據分析的應用。本文將深入探討各類傳感器及其應用。

洞悉工業傳感器及其工作原理

工業傳感器是感知和處理各種物理參數的器件
，如距離
、壓力
、溫度
、流量、液位、運動
、速度
、加速度等。它們收集的數據
，對於監測和控製製造流程而言
，可謂舉足輕重。收集到的數據隨後會通過數字/模擬輸入輸出 (I/O) 及通信模塊發送到可編程邏輯控製器 (PLC) 或 CNC。

在典型的工業傳感器中，主要組件（見圖 1）包括傳感元件
、電壓基準源

、運算放大器 (OpAmp)、模數轉換器 (ADC)、處理器
、接口和電源管理模塊。傳感元件負責測量物理參數，並將其轉化為電壓、電流
、電阻等電信號。

圖 1. 典型工業傳感器的組成模塊

工業傳感器充當著 AI 與物理世界之間的接口，恰如人體中的神經係統。當數字世界需要與物理環境進行交互時，離不開模擬和混合信號傳感器。下一代工業自動化係統不僅在信息技術 (IT) 雲端融入 AI 能力
，還將 AI 嵌入到部署在現場的操作技術 (OT) 器件中。換言之，AI 算法將應用於邊緣端的傳感器或可編程邏輯控製器 (PLC)/機器人中，以實現快速決策。 在此，我們將重點探討工業自動化中所使用的傳感器。

傳感器類型

圖像（視覺）傳感器：

圖像傳感器借助攝像頭拍攝在製產品的圖像和視頻，以此判斷產品的有無、fangweijijingdu，shizhiliangkongzhiyujiancehuanjiezhongbukehuoquedeqijian。tuxiangchuanganqipingjiedangezhuangzhijikeshixianduichanpinduogedianweidejiance
，weijiqishijiaotigongyoulizhicheng。安森美 (onsemi)detuxiangchuanganqiheduanbohongwaishexiangtoujianjudigonghaohechusedetuxiangzhiliang
，jubeigaodongtaifanweihediguangxingneng，zhulixitongzaigeleizhinenggongchangchangjingzhongjunfahuichulixiangxiaoneng。

圖 2. 機器視覺係統框圖

位置和扭矩傳感器：

盡管霍爾效應傳感器、力傳感器和光學傳感器已應用於電機位置控製，但考慮到磁體
、精密電阻等感應元件及光學編碼器複雜的製造工藝，整體方案的成本實則居高不下。

如今
，一種新趨勢逐漸興起：在運動控製和機器人技術相關應用中開始采用電感式位置傳感器
，以帶繞組的印刷電路板 (PCB) 作為感應元件，並搭配模擬前端 (AFE) 和控製器。NCS32100和 NCV77320兩款產品相較傳統位置傳感器具有專門優勢，包括但不限於耐溫性強
、機械結構簡化
、抗汙染能力出色等。

超聲波傳感器：

超聲波傳感器借助超聲波來測量距離，非常適合檢測透明物體（不同於光學傳感器）
，且不受灰塵和汙垢的影響。安森美的 NCV75215是一款性能出色的接近傳感器
，檢測距離為 25 厘米至 4.5 米。在自主移動機器人中
，超聲波傳感器用於導航和避障；在過程自動化應用中，可對流體進行流量與液位檢測
；而在成品質量檢驗中
，可用於識別缺陷與裂紋。

光電傳感器：

光電傳感器借助光線實現物體檢測
，分為對射式、反射式和漫反射式三種類型

，各自具備不同的特性和應用場景。光電傳感器以非接觸檢測、適用幾乎所有材料、支持長距離視距檢測為顯著優勢，主要采用紅外與激光技術。安森美的 QR1113是一款性能優良的反射式傳感器，940 納米紅外發射器與配套的矽光電晶體管並排封裝
，提供表麵貼裝和通孔兩種封裝形式。

接近傳感器：

接近傳感器基於電磁感應原理，可在無物理接觸的情況下檢測金屬物體，且對灰塵、油汙等環境因素具有極強的耐受能力。若需檢測非金屬物體，則以超聲波和光電技術為優選方案。

壓力傳感器：

壓力傳感器應用於氣動

、液壓或潔淨室環境中，用於維持理想運行狀態並對偏差發出警報。它們通常以應變片或力敏電阻為核心，采用惠斯通 (Wheatstone) 電橋結構來抵消誤差，通過微小電壓變化實現壓力測量。

溫度傳感器：

溫度傳感器用於監控和調節溫度
，應用範圍覆蓋食品加工、機械運行等多個行業。常用類型包括熱電偶、電阻溫度檢測器 (RTD) 及半導體溫度傳感器，例如安森美的 ADM1023。

環境傳感器：

氣體傳感器、化學傳感器等環境傳感器
，用於在需要保持警惕的環境中監控特定的有毒或易燃氣體，常常集成在安全係統中。例如，NCV76124雨量和光線傳感器最初為汽車應用設計，可通過光電二極管發射並測量反射光，進而識別環境中的顆粒物。再如，用於連續血糖監測 (CGM) 的 CEM102 電化學傳感器模擬前端與 RSL15 藍牙 5.2 微控製器配合使用時，能在極低的係統功耗下實現對化學電流微小變化的測量。

傳感器的主要考量因素

為智能製造中的物理 AI 係統挑選適配傳感器時，需重點關注以下五大因素：

應用所需的精度與速度：傳感器必須滿足特定AI 任務對精度和速度的要求
，例如實時質量檢測、預測性維護、機器人控製等任務。

數據質量與可靠性：傳感器會隨著時間推移生成海量數據，而AI 可對海量數據進行分析以挖掘其中的規律。能夠持續提供可靠數據的傳感器，對於訓練和運行 AI 模型至關重要，可為整個製造生態係統中的敏捷決策奠定堅實基礎。

互操作性與集成：傳感器應當能與現有製造係統無縫集成
，並支持標準的現場總線和通信協議。換言之，新型 AI 傳感器必須具備小型化特性且能夠實現互操作。

網絡安全與數據隱私：隨著聯網傳感器數量增多
，網絡威脅風險也在增高，對OT 和IT 安全的要求愈發嚴苛。確保邊緣數據傳輸的安全至關重要，尤其是當 AI 係統依賴傳感器提供的敏感操作數據進行決策時。為此，可采用具備自校準和冗餘功能的傳感器

，用於檢測和隔離威脅。

可持續性與能效：在為物理AI 係統擴充傳感器數量時，操作人員仍需將功耗控製在預算範圍內
，而具有低工作電流的傳感器在係統擴展性方麵具備顯著優勢。

綜上，工業傳感器是物理 AI 係統的基本構成要素，使物理 AI 係統能夠在邊緣與雲端對真實世界進行感知、理解和交互。隨著 AI 的不斷演進，傳感器技術的進步將成為充分釋放 AI 潛qian力li的de關guan鍵jian，助zhu力li智zhi能neng製zhi造zao領ling域yu開kai發fa出chu更geng智zhi能neng且qie適shi應ying性xing更geng強qiang的de係xi統tong。安an森sen美mei在zai智zhi能neng傳chuan感gan技ji術shu領ling域yu具ju有you優you勢shi

，憑ping借jie豐feng富fu的de傳chuan感gan器qi產chan品pin組zu合he與yu深shen厚hou的de應ying用yong專zhuan業ye知zhi識shi，正zheng走zou在zai助zhu力li客ke戶hu向xiang工gong業ye 5.0 轉型的前列。