物聯網傳感器技術的發展

傳感器已經存在很長時間了，業界第一臺恒溫器誕生于19世紀80年代末，用途廣泛的紅外傳感器自20世紀40年代末開始出現，主要用于測量設備物理特性或使用情況的傳感器可以追溯到20世紀60年代。然而，真正將傳感器用于物聯網設備上的時間要延后很多年。據信，世界上第一臺物聯網設備是在20世紀80年代初誕生于卡內基梅隆大學，它被使用并安裝在可口可樂自動售貨機上。自此，物聯網及其對應的工業物聯網（IIoT）將傳感器的使用提升到一個全新的水平。

現在的物聯網傳感器有多種不同的形式和尺寸，在我們的家中、工作場所、購物中心以及醫院里，傳感器無處不在。雖然傳感器的類型、用途以及需求不斷變化，但在大多數情況下，其成本和復雜性都在顯著降低，并因此極大地減輕了開發人員的開發難度。

廣義地說，傳感器是一種能夠檢測和響應環境變化的設備，它的輸入可以有各種來源，如光、溫度、運動和壓力等。如果將其連接到網絡，傳感器就可以與其他連接的設備和管理系統共享感知的數據。

選擇物聯網傳感器的5個要點

物聯網技術正以驚人的速度蓬勃發展，預計到2030年，全球將有約500億臺物聯網設備。借助物聯網技術，企業正在進入一個通過實時數據遠程處理運營的世界。選擇合適的物聯網設備，包括傳感器，可以幫助企業提高效率并快速實現目標。傳感器雖小，但它卻是物聯網的核心器件，在選擇時需要重點考慮從以下五個方面入手。

精準度

與其他常規設備一樣，物聯網設備或傳感器的準確性對于確保在特定位置高效使用設備非常重要，傳感器應能夠精確跟蹤并獲取所需的信息。比如一家生物技術公司，當需要密切監控溫度敏感的生物醫學材料時，對收集實時溫度/狀況數據的傳感器的精準度就會有很高的要求。

成本

投資回報是物聯網項目能否上馬的重要一環，企業會充分考慮諸如可重用性、可維護性、需要部署的IoT設備和傳感器的成本等。此時物聯網設備或傳感器的成本就成為影響決策的關鍵因素。

安全性

由于最終用戶往往不知道物聯網設備或傳感器在物聯網生態系統中建立的連接在哪里，因此連接到企業網絡的物聯網設備極易受到很多安全威脅。在將設備或傳感器接入網絡之前，安全性是首先要考慮的因素之一，設備需包含更強大的安全功能。

長壽命

大多數物聯網設備需要長期部署并實施遠程維護，在選擇傳感器時應充分考慮在不斷變化的環境中，隨著時間的推移器件的老化情況以及生命周期。

連通性

在物聯網生態系統中，連通性是一個至關重要的組成部分。物聯網網絡使用各種不同的通信協議，包括短距無線協議如ZigBee、藍牙、Wi-Fi，移動網絡以及遠程無線協議如LoRa、NFC。物聯網設備和傳感器必須能夠連接并支持這些通信協議。

10大物聯網主流傳感器類型

物聯網使用的傳感器種類繁多，下面是10種主流的物聯網傳感器以及對應的部分產品。

1、加速度計

主要檢測物體的靜態或動態加速度的電子傳感器。在汽車應用中，加速計負責在汽車碰撞發生后打開安全氣囊，是一種能在危險情況下挽救生命的傳感器。此外，加速計還可用作防盜保護，當本應靜止的物體突然移動時就會向系統發出警報。

2、陀螺儀

用于測量旋轉或保持方向的傳感器，它可以測量物體的角速率或速度。陀螺儀通常用于導航環境，是飛機、空間站、摩托車和船舶中的關鍵器件。在汽車中，陀螺儀可用于汽車導航和電子穩定控制系統。其他的用例還包括視頻游戲的運動傳感和相機抖動檢測等。

在實際應用中，陀螺儀和加速度計很多時候是合在一起使用的，比如能夠感知智能手機是直立還是處于橫向模式的傳感器就是陀螺加速度傳感器。就物聯網應用而言，大多數的加速度計芯片都會帶有陀螺儀。

陀螺儀和加速度計的主要區別在于：陀螺儀是一種利用地球引力來確定物體方向的裝置。根據百度百科的介紹，陀螺儀的主要部分是一個對旋轉軸以極高角速度旋轉的轉子，轉子裝在一支架內，通過在轉子中心軸上加一內環架，陀螺儀就可環繞平面兩軸作自由運動。按用途劃分，陀螺儀可分為傳感陀螺儀和指示陀螺儀。其中，傳感陀螺儀用于飛行體運動的自動控制系統中，作為水平、垂直、俯仰、航向和角速度傳感器。指示陀螺儀主要用于飛行狀態的指示，作為駕駛和領航儀表使用。加速計是一種用于測量非重力加速度的緊湊型傳感器。當它所集成的物體從靜止到產生速度時，加速計就會對與這種運動相關的振動作出響應。在物聯網中，加速度計是振動傳感器的核心，可以將加速度數據轉換為振動頻率（即將g轉換為Hz）。

MPU6050是TDK InvenSense推出的集成了3軸陀螺儀與3軸加速器的6軸運動處理組件，另有一個可擴展的數字運動處理器DMP（Digital Motion Processor），可用 I2C接口連接一個第三方的數字傳感器，比如磁力傳感器。擴展之后就可以通過其I2C接口輸出一個9軸的信號。MPU-6050也可以通過其 I2C接口連接非慣性的數字傳感器，比如壓力傳感器。由于MPU6050自帶一個數據處理子模塊，內置了硬件濾波算法，因此在許多應用中使用輸出的數據就能滿足要求，無需軟件再做濾波。

ADXL335是ADI公司提供的一款小尺寸、薄型、低功耗、完整的三軸加速度計，提供經過信號調理的電壓輸出，該產品的滿量程加速度測量范圍為±3g（最小值），既可以測量傾斜檢測應用中的靜態加速度，也可以測量運動、沖擊或振動導致的動態加速度。

圖2：三軸加速度計ADXL335功能框圖（圖源：ADI）

3、圖像傳感器

作為一種收集物理世界信息的設備，圖像傳感器是一種將光學圖像轉換成電信號的器件。在物聯網中，圖像傳感器使用戶能夠遠程可視化對象和位置。

圖像傳感器主要有CCD和CMOS兩種。CCD具有低照度效果好、信噪比高、通透感強、色彩還原能力佳等優點，主要用于交通、醫療等高端應用。因成本高、功耗大，一定程度上制約了CCD的市場發展空間。隨著CMOS工藝和技術的不斷提升，加之高端CMOS的價格不斷下降，在安防高清攝像市場，CMOS的市場份額越來越高。

近些年，圖像傳感器的應用范圍不斷擴大，機器人、無人機、人員計數、人工智能驅動的模式識別等場景均有其身影。

OmniVision公司的OS02F10是一款200萬像素（MP）的圖像傳感器，支持1080p（1920x1080）分辨率的視頻，幀率為30幀/秒，本身的功耗小于120mW，采用了最具性價比的背面照度（Back Side Illumination）解決方案，專為入門級物聯網、工業、商業及住宅領域的安防監控攝像頭提供高清晰圖像質量。

圖3 ：OS02F10圖像傳感器功能框圖（圖源：OmniVision）

4、接近和運動傳感器

接近傳感器與運動傳感器有時會被混淆，實際上它們并不是一回事。接近傳感器用于非接觸式檢測傳感器附近的物體，它通過發射電磁場或電磁輻射束（如紅外線）并觀察磁場的變化，在沒有任何物理接觸的情況下檢測附近物體的存在，也有一些設備使用超聲波測量自身與被檢測物體之間的距離。

作為一種常見的傳感器類型，接近傳感器在物聯網中有著廣泛的應用。在零售業，接近傳感器可以檢測客戶對哪些產品感興趣，并通知用戶附近產品的折扣或特別優惠。接近傳感器也可用于家居、體育場館和大型停車場、工廠裝配線等。

運動檢測傳感器則是將周圍區域的人或物體的運動轉化為電信號，在維護建筑安全方面特別有用。

ams OSRAM提供的TMD26XX系列是一種先進的接近傳感器，通過測量反射的紅外線（IR）能量來檢測物體或人的存在。該系列器件包含集成的LED驅動器，有的還集成了LED，并提供四路可編程LED驅動電流。內置的接近檢測電路可補償環境光，使其無論在明亮日照還是黑暗房間中均可以工作。

射頻/通信是一個龐大復雜的技術領域，面向每一個不同的領域都會延伸出全新的模式和協議，這引發出業界的一個分歧點。有從業者認為化繁為簡的通信系統是必要的，遲早會到來；也有從業者認為，隨著萬物互聯下探到更廣闊的場景中，射頻/通信系統將更加繁復。而無論結果如何，在貿澤電子都能夠找到合適的開發工具，最終呈現給工程師朋友們的開發界面都會是簡單易用的。

圖4 ：TMD2620二合一小孔徑接近傳感器模塊功能框圖（圖源：ams OSRAM）

5、溫濕度傳感器

它們多以溫濕度一體式的探頭作為測溫元件，采集到的溫度和濕度信號經過穩壓濾波、放大、非線性校正、V/I轉換、恒流及反向保護等電路處理后，轉換成與溫度和濕度成線性關系的電信號，它們通常捆綁在其他物聯網模塊中。

村田公司的土壤傳感器在一個產品套裝中內含3個傳感器，可在土壤和水中同時計測EC（導電率）、濕度（體積含水量VWC）和溫度。使用9個電極的EC傳感器可有助于消除因多種測量模式帶來的不確定性。

萊爾德（Laird）的Sentrius RS1xx溫度和濕度傳感器支持使用LoRaWAN和藍牙4.2的電池供電，是一款小巧、堅固耐用且易于配置的傳感器，功耗低，可配置為在同一組兩節可更換AA電池上不頻繁傳輸且持續數年。

6、光學傳感器

也被稱為光電器件或光電傳感器。光學傳感器在智能手機中很常見，主要用于檢測環境照明，通過調整手機屏幕亮度來匹配環境照明，有助于延長電池的壽命。光學傳感器也常常用于生物醫學領域中的心率監測和呼吸分析。現在，光學傳感器在無人駕駛汽車的發展中正在扮演著重要角色，它能識別標志、障礙物以及駕駛員在駕駛或停車時需注意的周邊環境。

ams OSRAM的環境光傳感器（ALS）產品可測量環境光強度，匹配人眼在各種照明環境下對光的反應。每個器件都有特定工作范圍的性能，從微弱光線到明亮太陽光。高靈敏度結合寬動態范圍，即使在深色玻璃背后工作，這些ALS產品也能完全勝任。消費電子設備制造商若想實現顯示屏調光和亮度控制功能，從而達到節能的目標，ALS產品是個不錯的選擇。

圖6 ：TSL2520環境光傳感器（圖源：ams OSRAM）

7、紅外傳感器

紅外傳感器（IR sensor）是紅外波長范圍850 nm--50 μm內對某一光譜范圍敏感的光電器件，主要通過發射或探測紅外輻射來感知周圍環境的特征，他們可以測量物體發出的紅外線（又稱熱量）。紅外傳感器用于各種不同的物聯網場景，包括簡化醫療保健，如監測血流和血壓。在家里，電視多年來一直使用紅外傳感器來檢測遙控器發出的信號。

InfraTec公司生產的熱釋電傳感器廣泛應用于氣體分析、火焰傳感、光譜分析儀以及非接觸式測溫儀。

8、流量和氣體傳感器

氣體傳感器主要用于監測和檢測空氣質量的變化，包括有毒、可燃或有害氣體的存在。使用氣體傳感器的行業包括采礦、石油和天然氣、化學研究以及制造業。許多家庭中使用的二氧化碳探測器就是氣體傳感器的應用實例。流量傳感器是用來測量流動的液體或氣體流量或數量，當與氣體傳感器搭配使用時，氣體傳感器主要負責檢測和識別氣體的類型。隨著NB-IoT的大規模部署，預計到2025年流量和氣體傳感器將會出現較大增長。

Sensirion SFC5500多氣體質量流量控制器是基于CMOSens的器件，測量范圍寬，具有零漂移性能，幾乎不用考慮環境溫度和壓力變化帶來的影響。因采用緊湊型單芯片設計，SFC5500還具有很強的抗電磁干擾（EMC）能力。

9、壓力傳感器

其工作原理是感應壓力并將其轉換為電信號，其中，信號的強度取決于施加壓力的大小。比如，用于氣體或液體的泄漏測試時，壓力傳感器可準確地檢測到氣體和液體發生的變化并將其傳送到連接的控制系統。

TE Connectivity（TE）擁有一系列適應各種應用的壓力傳感器。其中，M9100液壓傳感器是一種工業級壓力傳感器，可測量極端條件下高達700 bar的液體壓力。MS5837-02BA是一款凝膠填注、超緊湊的防水型壓力和溫度傳感器模塊，主要針對健身跟蹤器、無人機和可穿戴設備等消費類應用，耐壓范圍達到10 bar。

歐姆龍的流量傳感器E8FC和壓力傳感器E8PC基于一種獨特的技術，對流量或壓力的主要參數進行雙重監測。此外，它們還提供溫度控制，并可通過鮮艷的視覺信號和易于讀取的高可見度黑白有機指示器上的參數，對過程異常發出提前警告。由于對液壓的精確監控，E8PC可用于防止不同類型壓力機或CNC和其他先進加工中心的壓力機和加工缺陷。

10，空氣質量傳感器

當我們談論空氣質量時，首先想到的是污染。那么要如何測量它呢？這里就要用到所謂的顆粒物（PM）傳感器，并根據在空氣中發現的顆粒物大小和數量（主要由PM10和PM2.5兩種類型組成）來確定空氣等級。能夠檢測PM10顆粒物的傳感器比較常見，檢測PM2.5及更小顆粒物會更加困難。氣體傳感器在識別空氣變化方面也起著很大作用，通常與PM傳感器一起使用。

顆粒物和氣溶膠是空氣中最危險的成分，這些微粒的大小和成分決定了它們的毒性。Alphasense公司的PM傳感器OPC系列可提供PM1、PM2.5和PM10（以及可選的PM4.25）每種尺寸的顆粒計數直方圖，在清潔和高度污染的城市環境中廣泛使用，并越來越多地開始用于工業應用。

物聯網傳感器的5個發展趨勢

Emergen Research報告稱，全球物聯網設備中的傳感器市場將在2028年達到2050億美元，復合年增長率為30.8%。這一增長很大程度上歸因于可穿戴醫療設備等技術的普及，以及智能工廠和制造自動化的發展。總體來看，物聯網傳感器發展主要體現在以下5個方面：

第一，AI與IoT深度融合（AIoT）

通過將AI嵌入到物聯網傳感器中，可實現AI技術與物聯網技術的深度融合。IDC預測，AI將很快支持所有可實施的物聯網計劃，如果沒有AI增強，物聯網部署數據的價值將非常有限。

第二，智能工廠成物聯網傳感器的主力市場

在智能工廠中，來自傳感器和機器的數據通過物聯網傳感器和設備傳輸到云，然后通過物聯網軟件平臺進行分析，最終可以幫助企業提高總體收入。IDC報告稱，制造業在物聯網支出上投資了近2000億美元，這一數字是第二大物聯網垂直市場消費物聯網的兩倍，其中，智能工廠起到了關鍵作用。

第三，可穿戴醫療成為物聯網傳感器的重要市場

可穿戴醫療設備被統稱為“Healthtech”，它正在改變我們獲得醫療保健的方式以及醫療專業人員、醫療保險公司和服務提供商做出決策的方式。在數十種醫用可穿戴物聯網設備中，血壓監測器的效果尤為顯著。

第四，物聯網傳感器芯片推陳出新

微處理器技術的進步使物聯網傳感器制造商能夠制造更小、更便宜、速度更快的芯片。一些高端物聯網傳感器芯片甚至可以運行在倉庫環境中拉動物品的機器人。

第五，邊緣計算與物聯網傳感器融合發展

最新的物聯網傳感器通過與邊緣計算服務器通信，能幫助企業管理執行商業大數據分析所需的海量數據，這是對基于云的物聯網的改進。物聯網傳感器可以向邊緣服務器提供分析算法，使數據處理能夠在本地進行，或在將數據發送到集中站點進行深入分析或存儲之前聚合數據。

審核編輯：郭婷