传感器技术与通信技术、计算机技术共同构成了信息产业的三大支柱，是信息获取的源头，而智能传感器是未来十年甚至二十年传感器产业的主流形态。作为数字时代的感知层，智能传感器是集成传感芯片、通信芯片、微处理器、软件算法等于一体的系统级产品，紧密衔接互联网、大数据、人工智能与实体经济，已成为支撑万物互联、万事智联的重要基础产业。2020年，智能传感器市场规模已达到358.1亿美元，占总体规模的22.3%；随着智能制造、物联网、车联网等相关行业的发展，全球对智能传感器产品的需求呈现快速增长态势，预计2023年市场规模将达487亿美元。我国在智能硬件、消费电子、汽车电子、物联网、仪器仪表、工业自动化、生物医疗、航空航天等领域拥有广阔的智能传感器应用市场，国家高度重视智能传感器为代表的电子元器件产业发展。2021年1月，工业和信息化部印发了《基础电子元器件产业发展行动计划（2021-2023年）》，针对新型 MEMS 传感器重点向小型化、低功耗、集成化发展，支持产、学、研合作，完善 MEMS 传感器行业配套，优化发展环境；2021年11月，工信部发布《"十四五”信息化和工业化深度融合发展规划》，明确提出大力发展智能传感器。智能传感器产业发展已处于重要战略机遇期，对相关高等教育单位教学科研工作，以及研究型和应用型人才培养提出了更加迫切的需求。本教材首先分别概述了传感技术与检测技术，以及传感器的选用原则；其次，从功能材料、加工工艺、器件类别的全新角度，介绍了传统传感器；再次，深入讨论了智能传感器及其信号处理、网络通信和抗干扰技术，以及智能检测系统的结构、特点、理论、方法、可靠性等；最后，落脚智能无人系统应用需求，以无人机、智能制造、元宇宙等应用场景为例，探讨了智能传感与监测系统的主要发展瓶颈、未来技术发展趋势并预测产业市场。

吉博文，西北工业大学副教授，博士生导师，入选2023年度“翱翔新星”，长期从事可植入脑机接口传感器、可穿戴柔性电子传感器相关研究。获上海交通大学博士学位，期间于美国西北大学联合培养，现为西北工业大学无人飞行器技术全国重点实验室、无人机技术集成攻关大平台、空天微纳系统教育部重点实验室学术骨干，主讲课程包括智能传感与检测技术、智能传感与检测综合实验、智能人机交互与应用实践、柔性生物电子技术。

目 录
第1章 概述 1
1.1 传感技术 3
1.1.1 传感器的定义与分类 3
1.1.2 传感器的基本特性 4
1.1.3 传感器的标定与校准 10
1.1.4 传感器的选用原则 13
1.2 检测技术 13
1.2.1 检测技术的发展背景 13
1.2.2 检测技术的基本概念 15
1.2.3 检测系统的结构 15
1.2.4 传感器的测量误差 16
1.3 检测数据的处理 18
1.3.1 检测数据的表示 18
1.3.2 数据误差的处理方法 21
1.4 传感器与检测技术的发展趋势 26
1.4.1 传感器的发展趋势 26
1.4.2 检测技术的发展趋势 27
第2章 传统传感器 29
2.1 传感器的功能材料 29
2.1.1 功能材料的分类与作用 30
2.1.2 半导体材料 31
2.1.3 功能陶瓷材料 33
2.1.4 功能高分子材料 34
2.1.5 纳米材料 34
2.1.6 智能材料 35
2.2 传感器的加工工艺 37
2.2.1 结构型传感器的加工工艺 38
2.2.2 厚膜工艺 38
2.2.3 薄膜工艺 39
2.2.4 微机械工艺 40
2.3 物理传感器 40
2.3.1 电阻式传感器 41
2.3.2 电感式传感器 42
2.3.3 电容式传感器 46
2.3.4 压电式传感器 49
2.3.5 磁电式传感器 53
2.3.6 光电式传感器 57
2.4 化学传感器 65
2.4.1 气体传感器 65
2.4.2 湿度传感器 69
2.5 生物传感器 74
2.5.1 酶传感器 77
2.5.2 微生物传感器 78
2.5.3 免疫传感器 79
2.5.4 核酸传感器 81
2.5.5 细胞传感器 84
2.5.6 生物芯片 85
2.5.7 生物传感器的应用 91
第3章 智能传感器 95
3.1 智能传感器概述 95
3.1.1 智能传感器的基本功能与特点 96
3.1.2 智能传感器的架构 99
3.1.3 智能化实现方法 102
3.1.4 典型的智能传感器 111
3.2 智能传感器的标准 115
3.2.1 智能传感器的标准概述 115
3.2.2 IEEE 1451网络化智能传感器标准 116
3.2.3 GB/T 33905 119
3.3 智能传感器的可靠性 123
3.3.1 智能传感器的可靠性概述 123
3.3.2 智能传感器的可靠性设计方法 124
3.3.3 智能传感器的可靠性试验方法 126
3.3.4 智能传感器的可靠性试验标准 131
3.3.5 智能传感器的可靠性提高方法 132
3.4 智能传感器的信号调理技术 133
3.4.1 模拟式传感器的信号调理 133
3.4.2 数字式传感器的信号调理 139
3.5 智能传感器核心电路 149
3.5.1 常用CPU 149
3.5.2 外围电路模块一：模数转换器 154
3.5.3 外围电路模块二：数模转换器 156
3.5.4 外围电路模块三：存储器 158
第4章 智能传感器的信号处理、通信和抗干扰技术 163
4.1 智能传感器的信号处理技术 163
4.1.1 滤波技术 163
4.1.2 采样技术 177
4.1.3 数据融合技术 180
4.2 智能传感器的通信技术 197
4.2.1 现场总线通信技术 197
4.2.2 以太网通信技术 206
4.2.3 无线通信技术 211
4.2.4 其他通信技术 219
4.3 智能传感器的抗干扰技术 221
4.3.1 干扰的种类 222
4.3.2 干扰的耦合方式 223
4.3.3 共模干扰与差模干扰 225
4.3.4 典型的抗干扰技术 227
第5章 智能检测系统 234
5.1 智能检测系统概述 234
5.1.1 智能检测系统的典型结构 235
5.1.2 智能检测系统的特点 236
5.1.3 智能检测系统的硬件结构 237
5.1.4 智能检测系统的软件结构 238
5.2 智能检测系统的典型算法 240
5.2.1 基于支持向量机的智能检测 240
5.2.2 基于神经网络的智能检测 244
5.2.3 基于深度学习的智能检测 247
5.3 智能检测系统领域的前沿技术 255
5.3.1 传感器网络 255
5.3.2 MEMS传感器 264
5.3.3 微能源技术 274
5.4 智能检测系统实例 285
5.4.1 物理传感器的智能化——智能压力传感器 285
5.4.2 化学传感器的智能化——智能化学传感器阵列 293
5.4.3 生物传感器的智能化——微流控芯片 299
第6章 无人系统领域的智能传感与检测应用 306
6.1 面向无人机的智能传感与检测 306
6.1.1 无人机使用的传感器 309
6.1.2 爱生无人机——“灵鹊”系列垂直起降无人机 309
6.1.3 “魅影”太阳能Wi-Fi无人机——移动的空中基站 311
6.1.4 “光动无人机”——永不着陆的飞行器 313
6.2 面向无人驾驶汽车的智能传感与检测 316
6.2.1 无人驾驶汽车的发展 316
6.2.2 自动驾驶分级 317
6.2.3 无人驾驶汽车的关键技术 318
6.2.4 无人驾驶汽车的测试方法 320
6.2.5 无人驾驶与智能传感 322
6.3 面向无人水下航行器的智能传感与检测 323
6.3.1 单体系列化水下航行器 324
6.3.2 集群化水下航行器 329
6.3.3 体系化水下航行器 332
6.3.4 大型水下航行器 334
6.3.5 水下航行器的导航与定位技术 335
6.3.6 水下航行器的探测与通信技术 338
6.4 面向智能制造的智能传感与检测 339
6.4.1 智能制造概述 339
6.4.2 智能制造中的智能传感器 340
6.5 面向元宇宙的智能传感与检测 344
6.5.1 元宇宙概述 344
6.5.2 元宇宙中的VR和AR设备 345
6.5.3 元宇宙中的感知交互技术 347
6.5.4 元宇宙与智能传感器行业的发展关系 352
参考文献 354