智能传感器研究的热点

1.物理转化机理

理论上讲，有很多种物理效应可以将待测物理量转换为电学量。在智能传感器出现之前，为了数据读取的方便，人们选择物理转化机理时，被迫优先选择那些输入-输出传递函数为线性的转化机理，而舍弃掉其他传递函数为非线性，但具有长期稳定性、精确性等性质的转换机理或材料。由于智能传感器可以很容易对非线性的传递函数进行校正，得到一个线性度非常好的输出结果，从而消除了非线性传递函数对传感器应用的制约，因此一些科研工作者正在对这些稳定性好、精确度高、灵敏度高的转换机理或材料重新进行研究。

例如，谐振式传感器具有高稳定性、高精度、准数字化输出等许多优点，但以前频率信号检测需要较复杂的设备，限制了谐振式传感器的应用和发展。现在利用同一硅片上集成的检测电路，可以迅速提取频率信号，使得谐振式微机械传感器成为国际上传感器领域的一个研究热点。

2.数据融合理论

数据融合是智能传感器理论的重要领域，也是各国研究的热点。数据融合通过分析各个传感器的信息，来获得更可靠、更有效、更完整的信息，并依据一定的原则进行判断，做出正确的结论。对于由多个传感器组成的阵列，数据融合技术能够充分发挥各个传感器的特点，利用其互补性、冗余性，提高测量信息的精度和可靠性，延长系统的使用寿命，进而实现识别、判断和决策。(www.xing528.com)

多传感器系统的融合中心接收各传感器的输入信息，得到一个基于多传感器决策的联合概率密度函数，然后按一定的准则做出最后决策。融合中心常用的融合方法有错误率最小化法、NP法、自适应增强学习法、广义证据处理法等。传感器数据融合是传感器技术、模式识别、人工智能、模糊理论、概率统计等交叉的新兴学科，目前还有许多问题没有解决，如最优的分布检测方法、数据融合的分布式处理结构、基于模糊理论的融合方法、神经网络应用于多传感器系统、多传感器信号之间的相互耦合、系统功能配置及冗余优化设计等，这些问题也是当今数据融合理论的研究热点。

3.CMOS工艺兼容的传感器制造与集成封装技术

集成式微型智能传感器是受集成电路制作工艺的牵引而发展起来的，如何充分利用已经行之有效的大规模集成电路制作技术，是智能传感器降低成本，提高质量，增加效益，批量生产的最可行、最有效的途径。但传统的微机械传感器制作工艺与CMOS工艺兼容性较差。为了保证加工应力能完全松弛，微机械结构需要长时间的高温退火；而为了成功地实施必要的曝光，CMOS技术需要非常平整的表面，这就造成了矛盾。因为如果先完成机械加工工序，基底的平面性将会有所牺牲；如果先完成CMOS工序，基底将经受高温退火。这使得传感器敏感单元与大规模集成电路进行单片集成时产生困难，限制了智能传感器向体积缩小、成本降低与生产效率提高的方向发展。为了解决这个瓶颈问题，目前在研究二次集成技术的同时，智能传感器的工艺研究热点集中在研制与CMOS工艺兼容的各种传感器结构及其制造工艺流程上。

如前所述，由于非电子元件接口未能做到同等尺寸缩微，因而限制了其体积、质量等的减小。当前，集成式微型智能传感器正朝着更高功效及轻、薄、短、小的方向发展，传统的封装技术将无法满足这些需求。对于新的集成式微型智能传感器来说，有关分离和封装问题可能是其商品化的最大障碍。现阶段，制造微机械的加工设备和工艺与制造IC的设备和工艺是紧密匹配的，但是，封装技术还未能达到同样高的匹配水准。虽然单片集成式微型智能传感器商品化的成功已能对传统的封装技术产生一定程度的影响，但仍需要进行广泛的改进和提高。因此，一些新封装技术的研究和开发已越来越得到人们的重视，开发更先进的封装形式及其技术也成为集成式微型智能传感器制造相关技术的研究热点。