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新技术的到来，世界开始进入信息时代。在利用信息的过程中，首先要解决的就是要获取准确的信息，而传感器是获取自然和生产领域中信息的主要途径与手段。在现代工业生产尤其是自动化生产过程中，要用各种传感器来监视和控制生产过程中的各个参数，使设备工作在正常状态或佳状态，并使产品达到好的质量。因此可以说，没有众多的优良的传感器，现代化生产也就失去了基础。在基础学科研究中，传感器更具有突出的。现代科学技术的发展，进入了许多新领域:例如在宏观上要观察上千光年的茫茫宇宙，微观上要观察小到nm的粒子世界，纵向上要观察长达数十万年的天体演化，短到s的瞬间反应。此外，还出现了对深化物质认识、开拓新能源、新材料等具有重要作用的各种端技术研究，如超高温、温、超高压、超高真空、磁场、超弱磁砀等等。显然，要获取大量人类感官无法直接获取的信息，没有相适应的传感器是不可能的。许多基础科学研究的障碍，首先就在于对象信息的获取存在困难，而一些新机理和高灵敏度的检测传感器的出现，往往会导致该领域内的突破。一些传感器的发展，往往是一些边缘学科开发的先驱。
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传感器和仪表的匹配公式:传感器输出灵敏度*激励电源电压*秤的大称量秤的分度数*传感器的个数*传感器量程例如:一称量为25kg的定量包装秤，大分度数为1000个分度；秤体采用3只L—BE—25型传感器，量程为25kg，灵敏度为2.0？.008mV/V，拱桥电压力12V；秤采用AD4325仪表。问采用的传感器能否与仪表匹配。因此根感器和仪表的匹配公式可得仪表的实际输入信号为:所以，采用的传感器满足仪表输入灵敏度的要求，能够与所选仪表匹配。
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基于遗传算法的机器人避障算法:遗传算法（geneticalgorithm，简称GA）是计算数学中用于解决佳化的搜索算法，是进化算法的一种。进化算法是借鉴了进化生物学中的遗传、突变、自然选择以及等现象而发展起来的。遗传算法采用从自然进化中抽象出来的几个算子对参数编码的字符串进行遗传操作，包括复制或选择算子、交叉算子、变异算子。遗传算法的主要优点是:采用群体方式对目标函数空间进行多线索的并行搜索，不会陷入部小点；只需要可行解目标函数的值，而不需要其他信息，对目标函数的连续性、可微性没有要求，使用方便；解的选择和产生用概率方式，因此具有较强的适应能力和鲁棒性。基于神经网络算法的机器人避障方法:神经网络，是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型。神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构，是一种自适应系统。人工神经网络通常通过一个基于数学统计学类型的学方法优化，是一种非线性统计性数据建模工具，可以对输入和输出间复杂的关系进行建模。
而通过调整底部基质的厚度和成分，科学家们可以改变传感器的灵敏度。由此，传感器本身是可以定制的;未来可能的应用既既可以作为皮肤安装在假肢上，可以以用作检测桥梁之类工程中的裂缝。医疗器械市场对传感器性能的要求在医疗器械市场，小型化、低功耗和液媒兼容性高等传感器产品特点已成为性的发展趋势。但在各个国家和地区，材料规范标准、产品需求及成本问题不尽相同。这就要求传感器生产厂商提供灵活、可扩展的产品系列来满足客户的需求。另外，传感器生产厂商还要确保产品质量及供应质量。为满足医疗器械制造厂商的需求，传感器生产厂商考虑以下四个关键问题:小型化、材料规范标准、供应商质量、服务与支持。