（文/是德科技产品市场经理Bernard Ang）

摘要：可穿戴传感器市场正以17.8%的年复合增长率迅速发展。然而，传感器技术也面临诸多挑战，特别是在微型化和低功耗方面要求日益提高。在测量多种类型的传感器时，有几个关键参数非常重要。本文将针对传感器领域展开探讨，进而传递以下信息：

市面上各种类型的传感器以及传感器如何改变人们所生活的世界

传感器的关键参数，不受各种物理测量方式的影响

对传感器进行表征和线性转换能够带来的裨益

对传感器进行表征和线性转换，在选择合适的测试仪器时，主要考虑哪些因素

引言

传感器推动世界运转。无论是在家中、工作单位、车上还是其他地方，人们使用的电子设备中都包含了传感器。难以想象没有移动设备的生活会是什么样子，而支撑这些设备的正是传感器技术。

现如今，人们都希望能够即时获取信息，传感器在这个过程中就发挥着至关重要的作用。例如，用户如果想通过手机查看天气状况，可能需要使用生物识别传感器来解锁手机。然后，查询天气状况的应用程序会使用位于不同地理位置的数百万个传感器（风力风向、湿度和温度）采集的数据来报告天气情况。

传感器市场的年复合增长率（CAGR）为 11%。在可穿戴物联网设备和医疗设备等新兴市场，传感器的 CAGR（2020-2027 年）更是高达 17.8%[1]。它们几乎无所不在，其中就包括智能耳机、智能服装、头戴式显示器、健身手环、智能手表和持续监测患者生命体征的便携式医疗器件。

传感器可以分为许多类型，其中每一类型又包含多个子类型。以图 1 为例，中间部分列出了一系列传感器类型。温度传感器是其中的一种类型，它又可以分为许多子类型，例如电阻式温度传感器、热电偶和热敏电阻传感器。围绕传感器类型的圆圈代表了推动传感器使用和增长的关键市场。

图 1. 不同类型传感器和主要传感器市场的示例

1：传感器优化的益处

自然状态下的传感器可能对光、温度、压力值、力度和湿度等外部参数有着不同程度的灵敏度。传感器的灵敏度取决于它们的材质、制造方法和用途。例如，有些传感器具有电容或电阻特性，在受到不同程度的外部参数（如力度或温度）影响下，其特性会发生变化。为了从传感器获得有用的可读电压或电流输出，设计者需要对传感器的电流偏置进行相应的校准。

传感器优化带来的效益显而易见：

准确度、感测范围和灵敏度可以提高好几倍。有些传感器的输出测量值是以对数刻度进行读取。因此，优化带来的潜在性能提升可达到十倍甚至百倍。

传感器还可以进行调节，以便与整个系统集成。由于将传感器输出转换为有用信息所需的处理减少了，所以操作会变得更高效。

2：如何优化传感器

有几种方法可以优化传感器，其中包括表征、线性转换、动态误差补偿和信号调节。

2.1：传感器表征

由于传感器的灵敏度可能各不相同，因此制造商会对他们生产的传感器进行表征，并发布技术参数和数据资料，以帮助用户更好地应用传感器。在动态范围、带宽、响应时间和准确度等测量参数方面，制造商能够提供有保证的准确度。对于特定的传感器和测量类型，制造商会提供建议的电压或电流偏置，以确保传感器正常工作。

灵敏度是传感器的重要特性之一，它决定了传感器在捕捉或测量物理参数中的细微变化方面具有怎样的性能。图 2 所示为两个具有不同灵敏度的传感器。假设传感器都有线性输出，输出的梯度代表了传感器的灵敏度。例如，Δa 和 Δb 的比值就是红线的梯度。产生红线输出的传感器比产生蓝线输出的传感器具有更高的灵敏度。典型的传感器在其整个范围内可能不会产生线性响应。因此，不同范围内的灵敏度可能会发生变化。

提高传感器灵敏度的方法有很多。例如，在光电二极管中，提高增益将会增加传感器的小信号输出，从而减少进入传感器的噪声或传感器内部的噪声，并且可以使用更灵敏的读出电路设计。

图 2：灵敏度

图 3 所示为在阶跃电平发生变化时受到输入参数激励的传感器做出的输出响应。图中的横轴代表传感器响应的测量时间。当传感器输出典型值与输入参数的阶跃电平变化对应时，输出会切换到新的电平。但是，当它达到新电平后，会出现过冲和下冲现象，需要经过一段时间才能稳定到新电平。

2.2：传感器线性转换

通常来讲，传感器是非线性的。对传感器进行线性转换是一个重要的传感器优化过程，通常用于将曲线或掺杂了边缘噪声的线条拟合为一条直线。经过线性转换的传感器能够与产品设计系统轻松集成。通过线性转换，数据计算会变得更加简单、高效。

图 4 所示为两种传感器的输出图。其中，蓝线是传感器的非线性输出，在传感器量程的两端，测量精度明显变差。红线表示传感器的理想线性输出。如图所示，线性误差是蓝线和红线之间的 F(x) 差值。

图 4. 线性动态范围图

2.3：传感器动态误差补偿

在大多数情况下，使用制造商数据手册中提供的数据就足以把传感器集成到用户的产品或系统中。不过，制造商的数据手册对于满足关键的实施需求来说可能不够具体。在这种情况下，产品设计工程师需要对传感器及其产品进行多个维度的表征。例如，根据所使用的传感器类型，传感器的响应会随着温度波动发生变化。如果产品需要在较大的温度范围内精密运行，那么对传感器进行多维度的表征和分析就至关重要。下图 5 所示是一个从三个维度进行表征的传感器模型。

图 5. 从三个维度表征的传感器模型

当产品或系统需要精确地位移或控制时，设计工程师可能不得不处理传感器迟滞等问题。某些类型的传感器，如温度传感器，在测量过程中会产生迟滞效应。例如，在受控烤箱中温度从低到高测量某个已知温度点，然后温度从高到低再次进行测量，我们就能发现迟滞效应。两次测量的温度值之间的差值代表了温度迟滞效应误差。迟滞效应看起来像是传感器在阻挡或滞后。这种滞后取决于传感器材质的固有特性或感测元件的设计。

系统设计工程师有办法对迟滞进行精准建模，并实现反馈和前馈控制，以实时动态补偿误差。

2.4：传感器信号调节

原始传感器信号的输出通常较弱，并且带有较大的噪声。原始传感器信号需要调节到便于系统测量的形式。系统中可以集成信号调节元器件或电路，以便调节原始传感器信号。这类部件包括信号前置放大器、噪声滤波器、衰减器或预失真电路。

3：用于表征传感器的测试仪器

在为传感器测量选择合适的测试仪器时，需要考虑精确度和分辨率这两个关键技术指标。精确度用于衡量测量值的好坏，分辨率则代表了可以测量的细节水平或者是测试仪器显示的有效数字位数。

现代测试仪器通常使用内置的模数转换器来对测量数据进行数字化和其他处理。在表征灵敏度较高的数据传感器时，测试仪器的线性度非常重要。

测试仪器的稳定性对于传感器的表征也很关键。数字万用表等测试仪器使用参考电压来提高测量准确度。如果参考值发生漂移，测量准确度也会随之漂移。因此，务必要选择具有自校准功能的测试仪器来减少或消除此类漂移。

传感器属于精密元器件。在为传感器选择测试仪器时，务必要选择对传感器的测量干扰较小的良好仪器。选择不会将环境噪声或自身产生的噪声带入测量的测试仪器。

总结

优化传感器的好处非常之大，其中包括准确度、感测范围和灵敏度的提升。表征传感器或者是对它们进行线性转换有助于将它们集成到更大的控制系统中，提升它们的工作效率。

选择合适的测试仪器来表征传感器至关重要。一定要确保测试仪器的测量准确度、分辨率、线性度、稳定性和极低的干扰度，以便满足传感器优化要求。

注：【1】《全球可穿戴设备传感器市场的增长机遇》（K5CA-30 报告），Frost&Sullivan，2021 年 10 月