第04章机器人传感技术

5教案首页课程名称农业机器人 任课教师李玉柱第4章 机器人传感技术 打算学时 3教学目的和要求：了解机器人常用传感器的分类；了解机器人内部传感器的分类和工作原理；了解机器人外部传感器的分类和工作原理；把握几种常见机器人用传感器的原理。重点：机器人内部传感器的分类和工作原理；机器人外部传感器的分类和工作原理；难点：机器人外部传感器的分工作原理〔力觉传感器、触觉传感器、接近觉传感器、滑觉传感器、视觉传感器、听觉传感器、嗅觉传感器、味觉传感器；思考题：试述传感器在机器人技术中的主要作用有哪些？机器人的内部传感器和外部传感器的作用是什么？设想一个高智能类人机器人大约会用到哪些传感器技术？4章机器人传感器技术教学主要内容：机器人常用传感器的分类机器人传感器的要求和选择内部传感器〔位移传感器、角数字编码器〕外部传感器〔力觉传感器、触觉传感器、接近觉传感器、滑觉传感器、视觉传感器、听觉传感器、嗅觉传感器、味觉传感器〕本章首先介绍了机器人常用传感器的分类，要求及选择；然后分别对机器人内部传感器和外部传感器工作原理进展了具体的介绍。机器人常用传感器的分类机器人的掌握系统相当于人类大脑，执行机构相当于人类四肢，传感器相当于人类的五官。因此，要让机器人像人一样接收和处理外界信息，机器人传感器技术是机器人智能化的重要表达。传感器是机器人完成感觉的必要手段，通过传感器的感觉作用，将机器人自身的相关特性或相关物体的特性转化为机器人执行某项功能时所需要的信息。依据传感器在机器人上应用的目的和使用范围不同，可分为内部传感器和外部传感器。内部传感器用于检测机器人自身状态〔如手臂间角度、机器人运开工程中的位置、速度和加速度等〕；外部传感器用于检测机器人所处的外部环境和对象状况等，如抓取对象的外形、空间位置、有没有障碍、物体是否滑落等。4-1机器人用内、外传感器分类传感器检测内容检测器件应用电位器、直线感应同步器位置移动检测位置位置、角度角度式电位器、光电编码器角度变化检测速度速度测速发电机、增量式码盘速度检测加速度加速度压电式加速度传感器加速度检测压阻式加速度传感器接触限制开关动作挨次掌握把握力应变计、半导体感压元件把握力掌握荷重弹簧变位测量器张力掌握、指压掌握触觉 分布压力导电橡胶、感压高分子材料姿势、外形判别多元力应变计、半导体感压元件装配力掌握力矩压阻元件、马达电流计协调掌握滑动光学旋转检测器、光纤滑动判定、力掌握接近动作挨次掌握接近觉 间隔光电晶体管、光电二极管障碍物躲避倾斜电磁线圈、超声波传感器轨迹移动掌握、探究平面位置摄像机、位置传感器位置打算、掌握距离测距仪移动掌握视觉外形线图像传感器物体识别、判别缺陷画图像传感器检查，特别检测声音麦克风语言掌握〔人机接口〕听觉超声波超声波传感器导航嗅觉 气体成分气体传感器、射线传感器化学成分探测味觉 味道离子敏感器、PH计机器人传感器的要求和选择机器人传感器的选择取决于机器人工作需要和应用特点，对机器人感觉系统的要求时选择传感器的根本依据。机器人传感器的选择的一般要求：精度高、重复性好；稳定性和牢靠性好；抗干扰力量强；重量轻、体积小、安装便利。内部传感器4.3.位移传感器依据位移的特征，可分为线位移和角位移。线位移是指机构沿着某一条直线运动的距离，角位移是指机构沿某肯定点转动的角度。〔1〕电位器式位移传感器电位器式位移传感器由一个线绕电阻〔或薄膜电阻〕和一个滑动触点组成。其中滑动触点通过机械装置受被检测量的掌握。当被检测的位置量发生变化时，滑动触点也发生位移，从而转变了滑动触点与电位器各端之间的电阻值和输出电压值，依据这种输出电压值的变化，可以检测出机器人各4-1所示，在载有物体的工作台下面有同电阻的触头，当工作台左右移动时，接触触头也随之左右移动，从而转变了与电阻接触的位置。检测的是以电阻中心为基准位置的移动距离。假定输入电压为E，最大L，在可动触头从中心向左端只移动x的状态阻的长度成比例，也就是(Ee)/e(Lx)/(Lx)因此可移动的距离x为：ExL(2eE) (4-1)E圆的中心，并向时针那压扁那个回转时，电阻值随相应的回转角变化而变化，基于上述同样的理论可以构成角度传感4-2所示这种电位计由环状的电阻器和与其一边电气接触一边旋转的电刷共同组成。当电流沿电阻器流淌时，形成电压分布。假设这个电压制作成与角度成比例的形式，则从电刷上提取出的电压值，也与角度成比例。直线型感应同步器4-3所示。它由定尺和滑尺0.25mm左右。在定尺上用铜箔制成单项均匀分布的平面连续绕组，滑尺上用铜箔制成平面分段绕组。绕组和基板之间有一厚度为0.1mm的绝缘层，在绕组的外面也有一层绝缘层，为了防止静电感应，在滑尺的外边还粘贴一层铝箔。定尺固定在设备上不动，滑尺则可以再定尺外表来回移动。感应同步器的工作原理是基于电磁感应的原理，导体运动切割磁力线会产生感应电动6势，处于交变磁场中的导体也会产生感应电动势。假设将一个通有沟通电的单匝线圈，与另一个单匝线圈靠的6104-5是感应感应同步器工作原理图。从图中可知，它由定尺和动尺组成，在定尺和动尺上有印刷绕组。定尺为单相绕组，相距(n1/4)S，构成正弦、余弦绕组。当在动尺的某个绕组上加一个频率为的沟通电压励磁时，定尺绕组就会产生感应电动势，感应电动势的大小与动、定绕组的相对位置有关。当动尺励磁组与定尺绕组对齐时〔图中正弦绕组1/4节距后，两绕01/4节距，两绕组反向对齐，感应电动势为负向最大。依次类推，动尺每移动一个节距，感应电动势大小周期性地重复变化一次。由于当1/4节距，因此正、余弦绕组励磁后在定尺绕组中产生的感应电动势的相位是不同的，相位相差90。当分别给动尺两绕组加频率和幅值一样、但相位相差sm90VVsm定尺绕组的感应电动势为：

sint。同样可以证明，V(t)KV

sin(t) 〔4-2〕0 2 m式中—与动尺位移x相对应的电角度，2x/S；K —动尺、定尺绕组的耦合系数。2由此看出，依据定尺绕组感应电动势的相位就可以测定动尺的位移。圆形感应同步器的根本构造4-6所示。圆形感应同步器主要用于测量角位移。它由钉子和转子两局部组成。在转子上分布着连续绕组，绕组的导片是沿圆周的径向分布的。在定子上分布着两相扇形分段绕组。定子和转子的截面构造与直线型同步器是一样的，为了防止静电感应，在转子绕组的外表粘贴一层铝箔。角数字编码器角数字编码器又称码盘，它是测量轴角位置和位移的方法之一，它具有很高的准确度、区分率和牢靠性。依据监测方法不同，角数字编码器又可以分为光学式、磁场式和感应212的程度，高精度型的编码器其区分率可以到达220的程度。光学编码器光学编码器是一种应用广泛的角位移传感器，其区分率完全能够满足机器人的技术要求。这种非接触传感器可分为确定型和增量型。对确定型编码器，只要把电源加到用这种传感器的系统中，编码器就能给出实际的线性或旋转位置。因此，用确定型编码器装备的机器人不需要校准，只要一通电，掌握器就知道关节的位置。而增量型编码器只能供给与某基准点对应的位置信息。所以用增量型编码器的机器人在获得真实位置的信息以前，必需首先完成校准程序。磁电感应式速度传感器磁电感应式速度传感器利用导体和磁场发生相对运动而产生感应电动势，是一种磁电能量变换型传感器。不需要供电电源，电路简洁，性能稳定，输出阻抗小且频率响应范围广，通常用于振动、转速、扭矩等测量。确定速度传感器4-11为国产CD-1型确定速度传感654内，并通过232上，芯杆18支承在壳体内，构成传感器的活动局部。当传感器的壳体与振动物体一起振动时，如振动的频率较高，由于芯杆组件的质量很大，故产生的惯性力也大，可以阻挡芯杆随壳体一起运动。当振动频率高到肯定程度时，可以认为芯杆组件根本不动，只是壳体随被测物体振动。这时，线圈以物体的振动速度切割磁力线而在线圈两端产生感应电压。并且线圈输出的电压与线圈相对可替代运动速度成正比。当振动速度高到肯定程度时，线圈与壳体的相对速度就是被测振动物体确实定速度。测速发电机加速度传感器4-14久磁铁、线圈及支承弹簧所组成。由电磁感应定律可知，穿过线圈的磁通量随时间变化时，在线圈两端将产生与磁通量中U，可表示为：Uddt假设线圈沿着与磁场垂直的方向运动，在线圈中便可产生与线圈速度成正比的感应电压，通过测量电路测得其电压的大小，便可得出速度的大小。〔2〕压电式加速度传感器它也称为压电式加速度计，他是利用压电效应制成的一种加速度传感器。常见的构造形式有基于压电元件厚度变形的压缩式加速度传感器、基于压电元件剪切变形的剪切式和复合型加速度传感器。本节介绍压缩式加速度传感器，其工作原理如图4-15所示。它主要由压电元件4、质量块3.预压弹簧2、基座6及外壳1等局部组成。压电元件置于基座上用弹簧将压电块压紧。测量加速度时，由于被测物体与传感器固定在一起，所以当被测物体做加速度运动时，压电元件也就受到质量块由于加速运动而产生的与加速度成正比的Fq，由牛顿其次定律知:F=ma由于q=dF 所以q=dma d—压电系数ij ij ij压缩式传感器输出的电压为U=q/C假设传感器中电容CU=dma/Cij由上可知，输出电压Ua的函数，测得输出电压Ua的大小。机器人外部传感器力或力矩传感器机器人在工作时，需要有合理的握力，握力太小或太大都不适宜。电容式、电感式以及各种外力传感器。力或力矩传感器通过弹性敏感元件将被测力或力矩转换成某种位移量或变形量，然后通过各自的敏感介质把位移量或变形量转换成能够输出的电量。机器人常用的力传感器分以下三类。装在关节驱动器上的力传感器，称为关节传感器。它测量驱动器本身的输出力和力矩。用于掌握中力的反响。装在末端执行器和机器人最有一个关节之间的力传感器，称为腕力传感器。它直接测出作用在末端执行器上的力和力矩。装在机器人手爪指〔关节〕上的力传感器，称为指力传感器，它用来测量夹持物体时的受力状况。4-162070年月美国斯坦福大学研制的机器人用六维力和力矩传感器。这种传感器的力和力矩敏感元8〔弹性梁〕支持。由于机器人各个杆件通过关节连接在一起，运动时各杆件相互联动，所以单个杆件的受力状况格外简单。但是根据刚体力学知道，刚体上每个点的力都可以表示为笛卡尔坐标系三个坐标轴的分力和绕坐标轴的分合力。在图4-16所示的力和力矩传感器上，844个垂直梁，每个梁发生的应变集中在梁的一端，把应变片贴在应8个弹性梁测出的应变为W1 2

W W W W W W3 4 5 6 7 88个应变关系为：WF 0 0

0 0

0 1k x 13

k W17 2F k 0 0 0 yy

0 0 0

W12 12

25 3F 0 k 0

0 k 0

WF

z 32 34

36 38 4M 0 0 x

0 k 0 044

0 k W48W

5M 0 k 0 0 0

0 0 y 52 0

56 6M k 0 kz 61 63

k 0 k65

0

W7W8F—被测点在笛卡尔坐标空间中的受力矩阵kij—比例系数〔i=1~6，j=1~8〕触觉传感器人的触觉包括接触觉、压觉、力觉、冷热觉、滑动觉、痛觉等。在机器人中，使用触觉传感器主要有三方面的作用：使操作动作使用，如感知手指同对象物之间的作用力，便可判定动作是否适当，还可以用这种力作为反响信号，通过调整，使给定的作业程序实现敏捷的动作掌握。这一作用是视觉无法代替的。识别操作对象的属性，如规格、质量、硬度等，有时可以代替视觉进展肯定程度的外形识别，在视觉无法使用的场合尤为重要。用以躲避危急、障碍物等以防事故，相当于人的痛觉。4-17工作中各种状况。用接近觉可感知物体在四周，手臂减慢速度接近物体；用压觉掌握握力。假设物件较重，则靠滑觉来检测滑动，修正设定的握力来滑动；靠力觉掌握与被测物体重量和转矩相应的力，或举起或移动物体，另外，力觉在旋紧螺母、轴与孔的嵌入等装配工作中也有广泛的应用。4-18所示为一些典型的触觉传感器，其中〔a〕所示为平板上安装着多点通断的感觉附着板装置。这一传感器寻常为通态，当与物体接触时，弹簧收缩，上、下板间电流断01两种信号。可以用于掌握机械手的运动方向和范围、躲避障碍物等。所示为承受海绵中含碳的压敏电阻传感器，每个元件呈圆筒状。上下有电极，元件四周用海绵包围。其触觉的工作原理是：元件上加压力时，电极间隔缩小，从而使电极间的电阻值发生变化。橡胶的触觉，与其他元件相比，其元件可以减薄。其中可按装高密度的触觉传感器。另外，由于元件本身有弹性，所以，在有用与封装方面都有很多优点。可是，由于导电橡胶有磁滞与相应延迟，接触电阻的阻差也大，因此，要想获得实际的应用，还必需做更大的努力。所示为能进展高敏度触觉封装的触觉元件。在接点与赋有导电性的石墨之间留肯定间隙，加外力时，碳纤维纸与氨基甲酸乙酯泡沫产生如下图的变形，接点与碳纤维纸之间形成导通状态，触觉的复原力是由富有弹性与绝缘性能进展高密度的封装。触觉传感器。这种传感器与以往的传感器一样，都是利用两个电极的接触。其中图4-18〔f〕触觉局部，有相当于人的头发突起，一旦物体与突起接触，它就会变形，夹住绝缘体的上下金属称为导通的构造。这是以往的传感器所不具备的功能。作时，触觉中除与接触面垂直的作用力外，还有平行的滑动作用力。人们以提高触觉传感器接触压力灵敏度作为研制这种传感器的主要目的。用铍青铜箔掩盖手指外表，通过它与手指间或者手指与绝缘体之间的导通来检测触觉。接近觉传感器接近觉是指机器人能感觉到距离几毫米到十几厘米远的对象物或障碍物，能检测出物体的距离、相对倾角或对象物外表的性质。这就是非接触式感觉。电磁接近式传感器电磁接近式传感器是利用当线圈与某一金属物接近时会产生磁场的原理，这个磁场接近金属物时，会在金属物中产生感应电流，也就是涡流。涡流大小随对象物体外表和线圈距离的大小而变化，这个变化反过来又影响线圈内磁场的强度。磁场强度可用另一组线圈检测出来，也可以依据励磁线圈本身电感的变化或励磁电流的变化来检测。这种传感器精度较高，在工业中应用广泛。电容式接近觉传感器电容式接近觉传感器的工作原理可用下式说明：A ACA—极板面积

r 0 d d

〔4-22〕d—极板间距离r—相对介电常数0—真空介电常数—电极板间介质的介电常数由式〔4-22〕可知电容的变化反映了极板间“距离的变化”即反响了传感器外表与对象物体外表间距离的变化。将RC振荡器中的元件，都可检测出距离。超声波传感器超声波传感器一般承受双压电陶瓷片制成。在压电陶瓷片上加有大小和方向不断变化的沟通电压时，压电陶瓷晶片就会产生气械变形，这种机械变形的大小和方向与外加电压的大小和方向成正比。也就是说，在压电陶瓷片上加有频率f的沟通电压，它就会产生同频率的机械振动，这种振动0推动空气等媒质就会发出声波。假设在压电陶瓷片上有超声机械波的作用，这将产生气械变形，这种机械变形是与超声机械波全都的。机械变形使压电陶瓷晶片产生频率与超声机械波一样的电信号。当所用压电材料不变时，转变压电陶瓷晶片的几何尺寸，就可格外便利地转变其固有频率，利用这一特性可制成各种频率的超声波传感器。超声波传感器的外形与构造如图4-24所示。超声波传感器由压电陶瓷晶片、锥形辐射喇叭、底座、引线、金属壳及金属网构成。其中，压电陶瓷晶片是传感器的核心，锥形辐射喇叭使放射和接收超声波的能量集中，并使传感器有肯定的指向角。金属壳可防止外界力气对压电陶瓷晶片及锥形辐射喇叭的损害，同时金属网不影响放射与接收超声波。滑觉传感器机器人要抓住属性未知的物体时，必需确定自己最适当的握力目标值，因此需检测出握力不够时所产生的物体滑为此目地设计的滑动检测器，叫做滑觉传感器。检测滑动的方法有以下几种:4-25〔a〕所示。4-25〔b〕所示。4-25〔c〕所示。4-25〔d〕所示。图4-26所示是一种测振式滑觉传感器。传感器尖端用一个 0.05mm的钢球接触被握物体，振动通过杠杆传向磁铁，磁铁的振动在线圈中感应电流并输出。在传感器中设有橡胶阻尼圈和油阻尼器。滑动信号能清楚地从噪声中分别出来。但其检测头需要直接与对象物接触，在握持类似于圆柱体的对象物时，就必需准确选择握持位置，否则就不能起到检测滑觉的作用；而其接触为点接触，可能因造成接触压力过大而损坏对象外表。4-27装在机器人手指上，其外表稍突出于手指外表，使物体的滑动变成滚动。滚轮外表贴有高摩擦因数的弹性物质，一般用橡胶薄膜。也弄个板型弹簧将滚轮固定，可以使滚轮与物体严密接触，并使滚轮不产生纵向位移，滚轮内部装有发光二极管和光电三极管，通过圆盘形光栅把光信号转变为脉冲信号。4-28所示为南斯拉夫贝尔格莱德大学研制的机器人专用滑觉传感器。它由一个金属球和触针组成，金属外表分成很多个相间排列的件滑动时，金属球也随之转动，在触针上输出脉冲信号。脉冲信号的频率反映了滑移速度，脉冲信号的个数对应滑移的距离。接触器触头面积小于球面上露出的导风光积，它不仅无论滑动方向如何，只要球一转动，传感器就会产生脉冲输出。该球体在冲击力作用下不转动，因此抗干扰力量强。视觉传感器每个人都能体会到，眼睛对人来说多么重要。有争论说明，视觉获得的信息占人对外界感知信息80%。人类视觉106，时听觉细胞的300多倍，时皮100多倍。人工视觉系统可以分为图像输入〔猎取、图像处理、4-31所示。实际系统可以依据需要选择其中的假设干部件。图像的猎取图像的猎取实际上是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据、它主要由照明、图像聚焦成像、图像处理形成输出信号三局部组成。①照明是影响机器视觉系统输入的主重要因素，由于它直30%的应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备，全部选择相应的照明装置，以到达最正确效果。②图像成像聚焦被测物的图像通过一个透镜聚焦在敏感元件上，机器视觉系统使用传感器来捕获图像，传感器可将可视化图像转化为电信号，便于计算机处理。③图像处理形成输出信号机器视觉系统实际上是一个光电转换装置，马上传感器所收到的透镜成像，转化为计算机能处理的电信号。近年来开发了CCD〔电荷耦合器件〕和MOS〔金属氧化物半导体器件〕等组成的固体视觉传感器。图像处理技术机器视觉系统中，视觉信息的处理技术主要依靠于图像处理方法，它包括图像增加、数据编码和传输、平滑、边缘锐化、分割、特征抽取、图像识别与理解等内容。经过这些处理后，输出图像的质量得到相当程度的改善，既改善了图①图像的增加图像的增加用于调整图像的比照度，突出图像中的重要细节，改善视觉质量。通常承受灰度直方图修改技术进展图像增加。②图像的平滑图像的平滑处理技术即图像的去噪声处理，主要是为了去除实际成像过程中，因成像设备和环境所造成的图像失真，提取有用信息。③图像的数据编码和传输图像的信息量巨大，因此图像在传输过程中，对图像数据的压缩显得格外重要，数据的压缩主要通过图像数据的编码和变换压缩完成。图像的编码一般用推测公式表示，假设知道了某一像素的前面各相邻像素值之后，可以用公式推测该像素值。承受推测码，一般只需传输图像数据的起始值和推测误差，因此可将8bit/像素压缩到2bit/像素。④边缘锐化图像边缘锐化处理主要是加强图像中的轮廓边缘和细节，形成完整的物体边界，到达将物体从图像中分别出来或将表示同一物体外表的区域检测出来的目的。⑤图像的分割图像分割时将图像分成假设干份，每一局部对应于某一物体的外表。在进展分割时，每一局部的灰度或纹理符合某一种均匀测度度量。其本质是将像素分类。分类的依据是像素的灰度值、颜色、频谱特性、空间特性或纹理特征等。图像的识别图像的识别过程实际上可以看做是一个标记过程，即利用识别算法来区分景物中已分割好的各个物体，给这些物体赐予特定的标记，它是机器视觉系统必需完成的一个任务。依据图像识别从易到难，可分为三类问题。第一类识别问题中，图形中的像素表达来某一物体的某种特定信息。如遥感图像中的某一像素代表地面某一位置第五的肯定光谱波段的反射特性，通过它即可判别该地物的种类。其次类问题中，待识别物体是有形的整体，二维图像信息已经足够识别该物第三类问题是由输入的二维图、要素图等，得出被测物体的三维表示。4.4.4.5固体电荷耦合成像器件CC〕听觉传感器智能机器人在为人类效劳的时候，需要能听懂仆人的叮嘱，需要给机器人安装耳朵，首先分析人耳的构造。声音是由不同频率的机械振动波组成，外界声音使外耳鼓产生振动，中耳将这种振动放大、压缩和限幅、并抑制噪声。经过处理的声音传送到中耳的听小骨，再通过卵圆窗传到内耳耳蜗，由柯蒂氏器、神经纤维进入大脑。内耳耳蜗布满30000各长度不同的纤维组成的基底膜，它是一个共鸣器。长度不同的纤维能听到不同频率的声音，因此内耳相当于一个声音分析器。智能机器人的耳朵首先要具有承受声音信号的器官，其次还需要语音识别系统。在机器人中常用的声音传感器主要有动圈式传感器和光纤声传感器①动圈式传感器原理：线圈贴于振膜上并悬于两磁极之间，声波通过空气使振膜振动，从而导致线圈在两极间运动，产生磁力线，产生微弱的感应电流，该电流信号与声波的频率一样。②光纤声传感器光纤声传感器有两种类型，一种是利用光纤传输光的相位变化和利用传输光的传输损耗等特性制成的传感器，另一种是将光纤只作为传输手段的声传感器。光纤声听器是典型的光纤声传感器。4-37所示。传感器由两根单模光纤组成，分光器将激光器发出的光束分为两束光，分别作为信号光和参考光。信号光射入绕成螺旋状的作为敏感臂的光纤中。在声波的作用下，敏感臂中的激光束的相位发生变化，而与另一路作为参考臂光纤的传出的激光束产生相位干预，光检测器将这种干预转换成与声压成比例的电信号。作为敏感臂的光纤绕成螺旋状，其目的是增大光与声波的作用距离。嗅觉传感器气体传感器在防灾报警、环境保护、汽车工业等方面得到广泛的应用。但是，单个气敏传感器虽然能有效地利用于某些场合，但是它们存在选择性、稳定性、全都性等方面的问题，尤其在环境的适应性方面远逊于某些生物的嗅觉系统。①生物嗅觉系统嗅觉是一种化学感觉，是生物的嗅觉系统对散布于空气中的4-38给出了嗅觉膜的构造和嗅觉的信号传入中枢系统的通路。嗅细胞受到刺激后产生感受25个左右的僧帽细胞的树突相连。仅仅从数字上看，也可以看出这种神经构造对根本的神经做了高度整合，从而供给巨大的计算力量和很强的容错力量。然后僧帽细胞通过嗅觉把处理后的信号直接或间接的传到脑的有关区域，在那儿进展进一步的整合，产生嗅觉的根本反响和更简单的条件反射。值得一提的是，从嗅小球到大脑皮层，嗅觉系统的敏感度提高了3个数量级以上。正是生物嗅觉系统的这种简单的构造保证了其灵敏性、选择性、适应性和条件反射等更高层次上的反响。常见的人工嗅觉系统一般由气敏传感器阵列和分析处理器构成。如图4-39所示。从功能上讲，气敏传感器阵列相当于生物嗅觉系统中彼此重叠的嗅细胞，数据处理器和智能解释器相当于生物的大脑，分析处理器相当于生物的脑细胞，其余局部相当于嗅神经信号传递系统，嗅觉模拟系统在以下几个方面模拟了生物的嗅觉功能。阵列检测：将性能彼此重叠的多个气敏传感器组成阵列，模拟人鼻中的大量嗅感受器细胞，通过周密测试电路，得到对气味的瞬时敏感。数据处理：气敏传感器的响应经滤波、A/D转换器后，将对争论对象而言的有用成分和无用成分加以分别，得到多维有用的响应信号。气敏传感器按敏感材料类型主要有化学电阻型和质量型两Ployme〔QM〔SA金属氧化物半导体传感器阵列装置所示常用的金属 氧 化 物 有SnO2

,GaO2

,VO2

,TiO2

,WO3等，其中大多数都被Pt，Au，Rh，Pd等稀有金属掺杂成为某些气体有选择性敏感响应的金属氧化物半导体，即所谓选择性气体敏感SnO半导体传感器的外表敏感层与空气接触2时，空气中的氧分子靠电子亲和力捕获敏感层外表上的自由电子而吸附在SnO2

外表上，从而在晶界上形成一个壁垒，限制了电子流淌，导致器件的电阻增加，使SnO 外表带负2CO和H等复原性气体2接触时，复原性气体与SnO 外表的吸附氧发生化学反响，2降低了势垒高度，使电子简洁流淌，从而降低了器件阻值。SnO 半导体传感器就是依据输出的电压变化来检测特定气2体的。电子鼻由气体传感器阵列、信号处理电路、模式识别系统和输出设备组成。从功能上讲，气体传感器阵列相当于生物嗅觉系统中的大量嗅感受器细胞，智能解释器相当于生物的大脑，其余局部则相当于嗅神经信号传递系统，电子鼻系统至少在以下方面模拟了人的嗅觉功能。将性能彼此重叠的多个气体传感器组成阵列，模拟人鼻内的大量嗅感受器细胞，借助于周密测试电路，得到对气味瞬时的敏感的阵列检测器。气体传感器的响应经滤波、A/D转换后，将对争论对象而言的有用成分和无用成分加以分别，得到多维有哦那个响应信号的数据处理器。利用多元数据统计分析方法、神经网络方法和模糊方法，将多维响应信号转换为感官评定指标值或组成成分的浓度值，4-41是电子鼻原理图。电子比重常用的模式识别方法是统计模式识别的方法和人工智能的方法，前者常用的是主成分分析和聚类分析，后者常用的是人工神经网络方法。味觉传感器味觉是