detection论文范文

论文名称：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 从Alexnet提出后，作者等人思考如何利用卷积网络来完成检测任务，即输入一张图，实现图上目标的定位（目标在哪）和分类（目标是什么）两个目标，并最终完成了RCNN网络模型。 创新点： RCNN提出时，检测网络的执行思路还是脱胎于分类网络。也就是深度学习部分仅完成输入图像块的分类工作。那么对检测任务来说如何完成目标的定位呢，作者采用的是Selective Search候选区域提取算法，来获得当前输入图上可能包含目标的不同图像块，再将图像块裁剪到固定的尺寸输入CNN网络来进行当前图像块类别的判断。 参考博客： 。 论文题目：OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 该论文讨论了，CNN提取到的特征能够同时用于定位和分类两个任务。也就是在CNN提取到特征以后，在网络后端组织两组卷积或全连接层，一组用于实现定位，输出当前图像上目标的最小外接矩形框坐标，一组用于分类，输出当前图像上目标的类别信息。也是以此为起点，检测网络出现基础主干网络(backbone)+分类头或回归头（定位头）的网络设计模式雏形。 创新点： 在这篇论文中还有两个比较有意思的点，一是作者认为全连接层其实质实现的操作和1x1的卷积是类似的，而且用1x1的卷积核还可以避免FC对输入特征尺寸的限制，那用1x1卷积来替换FC层，是否可行呢？作者在测试时通过将全连接层替换为1x1卷积核证明是可行的；二是提出了offset max-pooling，也就是对池化层输入特征不能整除的情况，通过进行滑动池化并将不同的池化层传递给后续网络层来提高效果。另外作者在论文里提到他的用法是先基于主干网络+分类头训练，然后切换分类头为回归头，再训练回归头的参数，最终完成整个网络的训练。图像的输入作者采用的是直接在输入图上利用卷积核划窗。然后在指定的每个网络层上回归目标的尺度和空间位置。 参考博客： 论文题目：Scalable Object Detection using Deep Neural Networks 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 既然CNN网络提取的特征可以直接用于检测任务（定位+分类），作者就尝试将目标框（可能包含目标的最小外包矩形框）提取任务放到CNN中进行。也就是直接通过网络完成输入图像上目标的定位工作。 创新点： 本文作者通过将物体检测问题定义为输出多个bounding box的回归问题. 同时每个bounding box会输出关于是否包含目标物体的置信度, 使得模型更加紧凑和高效。先通过聚类获得图像中可能有目标的位置聚类中心，（800个anchor box）然后学习预测不考虑目标类别的二分类网络，背景or前景。用到了多尺度下的检测。 参考博客： 论文题目：DeepBox: Learning Objectness with Convolutional Networks 提出时间：2015年ICCV 论文地址： 主要针对的问题： 本文完成的工作与第三篇类似，都是对目标框提取算法的优化方案，区别是本文首先采用自底而上的方案来提取图像上的疑似目标框，然后再利用CNN网络提取特征对目标框进行是否为前景区域的排序；而第三篇为直接利用CNN网络来回归图像上可能的目标位置。创新点： 本文作者想通过CNN学习输入图像的特征，从而实现对输入网络目标框是否为真实目标的情况进行计算，量化每个输入框的包含目标的可能性值。 参考博客： 论文题目：AttentionNet: AggregatingWeak Directions for Accurate Object Detection 提出时间：2015年ICCV 论文地址： 主要针对的问题： 对检测网络的实现方案进行思考，之前的执行策略是，先确定输入图像中可能包含目标位置的矩形框，再对每个矩形框进行分类和回归从而确定目标的准确位置，参考RCNN。那么能否直接利用回归的思路从图像的四个角点，逐渐得到目标的最小外接矩形框和类别呢？ 创新点： 通过从图像的四个角点，逐步迭代的方式，每次计算一个缩小的方向，并缩小指定的距离来使得逐渐逼近目标。作者还提出了针对多目标情况的处理方式。 参考博客： 论文题目：Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 如RCNN会将输入的目标图像块处理到同一尺寸再输入进CNN网络，在处理过程中就造成了图像块信息的损失。在实际的场景中，输入网络的目标尺寸很难统一，而网络最后的全连接层又要求输入的特征信息为统一维度的向量。作者就尝试进行不同尺寸CNN网络提取到的特征维度进行统一。创新点： 作者提出的SPPnet中，通过使用特征金字塔池化来使得最后的卷积层输出结果可以统一到全连接层需要的尺寸，在训练的时候，池化的操作还是通过滑动窗口完成的，池化的核宽高及步长通过当前层的特征图的宽高计算得到。原论文中的特征金字塔池化操作图示如下。 参考博客 ： 论文题目：Object detection via a multi-region & semantic segmentation-aware CNN model 提出时间：2015年 论文地址： 针对问题： 既然第三篇论文multibox算法提出了可以用CNN来实现输入图像中待检测目标的定位，本文作者就尝试增加一些训练时的方法技巧来提高CNN网络最终的定位精度。创新点： 作者通过对输入网络的region进行一定的处理（通过数据增强，使得网络利用目标周围的上下文信息得到更精准的目标框）来增加网络对目标回归框的精度。具体的处理方式包括：扩大输入目标的标签包围框、取输入目标的标签中包围框的一部分等并对不同区域分别回归位置，使得网络对目标的边界更加敏感。这种操作丰富了输入目标的多样性，从而提高了回归框的精度。 参考博客 ： 论文题目：Fast-RCNN 提出时间：2015年 论文地址： 针对问题： RCNN中的CNN每输入一个图像块就要执行一次前向计算，这显然是非常耗时的，那么如何优化这部分呢？ 创新点： 作者参考了SPPNet（第六篇论文），在网络中实现了ROIpooling来使得输入的图像块不用裁剪到统一尺寸，从而避免了输入的信息丢失。其次是将整张图输入网络得到特征图，再将原图上用Selective Search算法得到的目标框映射到特征图上，避免了特征的重复提取。 参考博客 ： 论文题目：DeepProposal: Hunting Objects by Cascading Deep Convolutional Layers 提出时间：2015年 论文地址： 主要针对的问题： 本文的作者观察到CNN可以提取到很棒的对输入图像进行表征的论文，作者尝试通过实验来对CNN网络不同层所产生的特征的作用和情况进行讨论和解析。 创新点： 作者在不同的激活层上以滑动窗口的方式生成了假设，并表明最终的卷积层可以以较高的查全率找到感兴趣的对象，但是由于特征图的粗糙性，定位性很差。相反，网络的第一层可以更好地定位感兴趣的对象，但召回率降低。 论文题目：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 提出时间：2015年NIPS 论文地址： 主要针对的问题： 由multibox（第三篇）和DeepBox（第四篇）等论文，我们知道，用CNN可以生成目标待检测框，并判定当前框为目标的概率，那能否将该模型整合到目标检测的模型中，从而实现真正输入端为图像，输出为最终检测结果的，全部依赖CNN完成的检测系统呢？ 创新点： 将当前输入图目标框提取整合到了检测网络中，依赖一个小的目标框提取网络RPN来替代Selective Search算法，从而实现真正的端到端检测算法。 参考博客 ：

车检测与维修的毕业论文范文第一部分 摘要：随着电子技术在汽车上的普遍应用，汽车电路图已成为汽车维修人员必备的技术资料。目前，大部分汽车都装备有较多的电子控制装置，其技术含量高，电路复杂，让人难以掌握。正确识读汽车电路图，也需要一定的技巧。电路图是了解汽车上种类电气系统工作时使用的重要资料，了解汽车电路的类型及特点，各车系的电路特点及表达方式，各系统电路图的识读方法、规律与技巧，指导读者如何正确识读、使用电路图有很重要的作用。 汽车电路实行单线制的并联电路，这是从总体上看的，在局部电路仍然有串联、并联与混联电路。全车电路其实都是由各种电路叠加而成的，每种电路都可以独立分列出来，化复杂为简单。全车电路按照基本用途可以划分为灯光、信号、仪表、启动、点火、充电、辅助等电路。每条电路有自己的负载导线与控制开关或保险丝盒相连接。

姓名：张钰  学号：21011210154  学院：通信工程学院 【嵌牛导读】Frequency-aware Discriminative Feature Learning Supervised by Single-Center Loss for Face Forgery Detection论文阅读笔记 【嵌牛鼻子】Deepfake人脸检测方法，基于单中心损失监督的频率感知鉴别特征学习框架FDFL，将度量学习和自适应频率特征学习应用于人脸伪造检测，实现SOTA性能 【嵌牛提问】本文对于伪造人脸检测的优势在哪里体现 【嵌牛正文】 转自：

参考下： 进入21世纪后，特别在我国加入WTO后，国内产品面临巨大挑战。各行业特别是传统产业都急切需要应用电子技术、自动控制技术进行改造和提升。例如纺织行业，温湿度是影响纺织品质量的重要因素，但纺织企业对温湿度的测控手段仍很粗糙，十分落后，绝大多数仍在使用干湿球湿度计，采用人工观测，人工调节阀门、风机的方法，其控制效果可想而知。制药行业里也基本如此。而在食品行业里，则基本上凭经验，很少有人使用湿度传感器。值得一提的是，随着农业向产业化发展，许多农民意识到必需摆脱落后的传统耕作、养殖方式，采用现代科学技术来应付进口农产品的挑战，并打进国外市场。各地建立了越来越多的新型温室大棚，种植反季节蔬菜，花卉；养殖业对环境的测控也日感迫切；调温冷库的大量兴建都给温湿度测控技术提供了广阔的市场。我国已引进荷兰、以色列等国家较先进的大型温室四十多座，自动化程度较高，成本也高。国内正在逐步消化吸收有关技术，一般先搞调温、调光照，控通风；第二步搞温湿度自动控制及CO2测控。此外，国家粮食储备工程的大量兴建，对温湿度测控技术提也提出了要求。 但目前，在湿度测试领域大部分湿敏元件性能还只能使用在通常温度环境下。在需要特殊环境下测湿的应用场合大部分国内包括许多国外湿度传感器都会“皱起眉头”！例如在上面提到纺织印染行业，食品行业，耐高温材料行业等，都需要在高温情况下测量湿度。一般情况下，印染行业在纱锭烘干中，温度能达到120摄氏度或更高温度；在食品行业中，食物的烘烤温度能达到80-200摄氏度左右；耐高温材料，如陶瓷过滤器的烘干等能达到200摄氏度以上。在这些情况下，普通的湿度传感器是很难测量的。 高分子电容式湿度传感器通常都是在绝缘的基片诸如玻璃、陶瓷、硅等材料上，用丝网漏印或真空镀膜工艺做出电极，再用浸渍或其它办法将感湿胶涂覆在电极上做成电容元件。湿敏元件在不同相对湿度的大气环境中，因感湿膜吸附水分子而使电容值呈现规律性变化，此即为湿度传感器的基本机理。影响高分子电容型元件的温度特性，除作为介质的高分子聚合物的介质常数ε及所吸附水分子的介电常数ε受温度影响产生变化外，还有元件的几何尺寸受热膨胀系数影响而产生变化等因素。根据德拜理论的观点，液体的介电常数ε是一个与温度和频率有关的无量纲常数。水分子的ε在T＝5℃时为78.36，在T＝20℃时为79.63。有机物ε与温度的关系因材料而异，且不完全遵从正比关系。在某些温区ε随T呈上升趋势，某些温区ε随T增加而下降。多数文献在对高分子湿敏电容元件感湿机理的分析中认为：高分子聚合物具有较小的介电常数，如聚酰亚胺在低湿时介电常数为3.0一3.8。而水分子介电常数是高分子ε的几十倍。因此高分子介质在吸湿后，由于水分子偶极距的存在，大大提高了吸水异质层的介电常数，这是多相介质的复合介电常数具有加和性决定的。由于ε的变 化，使湿敏电容元件的电容量C与相对湿度成正比。在设计和制作工艺中很难组到感湿特性全湿程线性。作为电容器，高分子介质膜的厚度d和平板电容的效面积S也和温度有关。温度变化所引起的介质几何尺寸的变化将影响C值。高分子聚合物的平均热线胀系数可达到 的量级。例如硝酸纤维素的平均热线胀系数为108x10-5/℃。随着温度上升，介质膜厚d增加，对C呈负贡献值；但感湿膜的膨胀又使介质对水的吸附量增加，即对C呈正值贡献。可见湿敏电容的温度特性受多种因素支配，在不同的湿度范围温漂不同；在不同的温区呈不同的温度系数；不同的感湿材料温度特性不同。总之，高分子湿度传感器的温度系数并非常数，而是个变量。所以通常传感器生产厂家能在-10-60摄氏度范围内是传感器线性化减小温度对湿敏元件的影响。 国外厂家比较优质的产品主要使用聚酰胺树脂，产品结构概要为在硼硅玻璃或蓝宝石衬底上真空蒸发制作金电极，再喷镀感湿介质材料（如前所述）形式平整的感湿膜，再在薄膜上蒸发上金电极.湿敏元件的电容值与相对湿度成正比关系，线性度约±2%。虽然，测湿性能还算可以但其耐温性、耐腐蚀性都不太理想，在工业领域使用，寿命、耐温性和稳定性、抗腐蚀能力都有待于进一步提高。 陶瓷湿敏传感器是近年来大力发展的一种新型传感器。优点在于能耐高温，湿度滞后，响应速度快，体积小，便于批量生产，但由于多孔型材质，对尘埃影响很大，日常维护频繁，时常需要电加热加以清洗易影响产品质量，易受湿度影响，在低湿高温环境下线性度差，特别是使用寿命短，长期可靠性差，是此类湿敏传感器迫切解决的问题。 当前在湿敏元件的开发和研究中，电阻式湿度传感器应当最适用于湿度控制领域，其代表产品氯化锂湿度传感器具有稳定性、耐温性和使用寿命长多项重要的优点，氯化锂湿敏传感器已有了五十年以上的生产和研究的历史，有着多种多样的产品型式和制作方法，都应用了氯化锂感湿液具备的各种优点尤其是稳定性最强。 氯化锂湿敏器件属于电解质感湿性材料，在众多的感湿材料之中，首先被人们所注意并应用于制造湿敏器件，氯化锂电解质感湿液依据当量电导随着溶液浓度的增加而下降。电解质溶解于水中降低水面上的水蒸气压的原理而实现感湿。 氯化锂湿敏器件的衬底结构分柱状和梳妆，以氯化锂聚乙烯醇涂覆为主要成份的感湿液和制作金质电极是氯化锂湿敏器件的三个组成部分。多年来产品制作不断改进提高，产品性能不断得到改善，氯化锂感湿传感器其特有的长期稳定性是其它感湿材料不可替代的，也是湿度传感器最重要的性能。在产品制作过程中，经过感湿混合液的配制和工艺上的严格控制是保持和发挥这一特性的关键。 在国内九纯健科技依托于国家计量科学研究院、中科院自动化研究所、化工研究院等大型科研单位从事温湿度传感器产品的研制、生产。选用氯化锂感湿材料作为主攻方向，生产氯化锂湿敏传感器及相关变送器，自动化仪表等产品，在吸取了国内外此项技术的成功经验的同时，努力克服传统产品存在的各项弱点，取得实质性进展。产品选用了Al2O3及SiO2陶瓷基片为衬底，基片面积大大缩小，采用特殊的工艺处理，耐湿性和粘覆性均大大提高。使用烧结工艺，在衬底集片上烧结5个9的工业纯金制成的梳妆电极，氯化锂感湿混合液使用新产品添加剂和固有成份混合经过特殊的老化和涂覆工艺后，湿敏基片的使用寿命和长期稳定性大大提高，特别是耐温性达到了-40℃-120℃，以多片湿敏元件组合的独特工艺，是传感器感湿范围为1%RH-98%RH，具备了15%RH范围以下的测量性能，漂移曲线和感湿曲线均实现了较好的线性化水平，使湿度补偿得以方便实施并较容易地保证了宽温区的测湿精度。采用循环降温装置封闭系统，先对对被测气体采样，然后降温检测并确保绝对湿度的恒定，使探头耐温范围提高到600℃左右，大大增强了高温下测湿的功能。成功解决了“高温湿度测量”这一湿度测量领域难题。现在，不采用任何装置直接测量150度以内环境中的湿度的分体式高温型温湿度传感器JCJ200W已成功应用在木材烘干，高低温试验箱等系统中。同时，JCJ200Y产品能耐温高达600度，也已成功应用在印染行业纱锭自动烘干系统、食品自动烘烤系统、特殊陶瓷材料的自动烘干系统、出口大型烘干机械等方面，并表现出良好的效果,为国内自动化控制域填补了高温湿度测量的空白，为我国工业化进程奠定了一定基础。传感器论文： 低温下压阻式压力传感器性能的实验研究 Experimental Study On Performance Of Pressure Transducer At Low Temperature .... 灌区水位测量记录设备及安装技术 摘要：水位测量施测简单直观，易于为广大用水户所接受而且便于自动观测，因而在灌区水量计量乃至在整个灌区信息化建设中都占有十分重要的地位。目前我国灌区中水位监测采用的传感器依据输出量的不同主要分为模拟传感.... 主成分分析在空调系统传感器故障检测与诊断中的应用研究 摘要 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按被检测的对象的性质可将它们的应用分为:直接应用和间接应用。前者是直接检测出受检测对象本身的磁场或磁特性，后者是检测受检对象上人为设置的磁场，用这个磁场来作被检测的信息的载体，通过它，将许多非电、非磁的物理量例如力、力矩、压力、应力、位置、位移、速度、加速度、角度、角速度、转数、转速以及工作状态发生变化的时间等，转变成电量来进行检测和控制。 一 霍尔器件的工作原理 在磁场作用下，通有电流的金属片上产生一横向电位差如图1所示： 这个电压和磁场及控制电流成正比： VH＝K╳｜H╳IC｜ 式中VH为霍尔电压，H为磁场，IC为控制电流，K为霍尔系数。 在半导体中霍尔效应比金属中显著，故一般霍尔器件是采用半导体材料制作的。 用霍尔器件，可以进行非接触式电流测量，众所周知，当电流通过一根长的直导线时，在导线周围产生磁场，磁场的大小与流过导线的电流成正比，这一磁场可以通过软磁材料来聚集，然后用霍尔器件进行检测，由于磁场与霍尔器件的输出有良好的线性关系，因此可利用霍尔器件测得的讯号大小，直接反应出电流的大小，即： I∞B∞VH 其中I为通过导线的电流，B为导线通电流后产生的磁场，VH为霍尔器件在磁场B中产生的霍尔电压、当选用适当比例系数时，可以表示为等式。霍尔传感器就是根据这种工作原理制成的。 二 霍尔传感器的应用 1 霍尔接近传感器和接近开关 在霍尔器件背后偏置一块永久磁体，并将它们和相应的处理电路装在一个壳体内，做成一个探头，将霍尔器件的输入引线和处理电路的输出引线用电缆连接起来，构成如图1所示的接近传感器。它们的功能框见图19。(a)为霍尔线性接近传感器，(b)为霍尔接近开关。 图1 霍尔接近传感器的外形图 a)霍尔线性接近传感器 (b)霍尔接近开关 图2 霍尔接近传感器的功能框图 霍尔线性接近传感器主要用于黑色金属的自控计数，黑色金属的厚度检测、距离检测、齿轮数齿、转速检测、测速调速、缺口传感、张力检测、棉条均匀检测、电磁量检测、角度检测等。 霍尔接近开关主要用于各种自动控制装置，完成所需的位置控制，加工尺寸控制、自动计数、各种计数、各种流程的自动衔接、液位控制、转速检测等等。3.2.7霍尔翼片开关 霍尔翼片开关就是利用遮断工作方式的一种产品，它的外形如图20所示，其内部结构及工作原理示于图21。 图3 霍尔翼片开关的外形图 2 霍尔齿轮传感器 如图4所示,新一代的霍尔齿轮转速传感器，广泛用于新一代的汽车智能发动机，作为点火定时用的速度传感器，用于ABS（汽车防抱死制动系统）作为车速传感器等。 在ABS中，速度传感器是十分重要的部件。ABS的工作原理示意图如图23所示。图中，1是车速齿轮传感器；2是压力调节器；3是控制器。在制动过程中，控制器3不断接收来自车速齿轮传感器1和车轮转速相对应的脉冲信号并进行处理，得到车辆的滑移率和减速信号，按其控制逻辑及时准确地向制动压力调节器2发出指令，调节器及时准确地作出响应，使制动气室执行充气、保持或放气指令，调节制动器的制动压力，以防止车轮抱死，达到抗侧滑、甩尾，提高制动安全及制动过程中的可驾驭性。在这个系统中，霍尔传感器作为车轮转速传感器，是制动过程中的实时速度采集器，是ABS中的关键部件之一。 在汽车的新一代智能发动机中，用霍尔齿轮传感器来检测曲轴位置和活塞在汽缸中的运动速度，以提供更准确的点火时间，其作用是别的速度传感器难以代替的，它具有如下许多新的优点。 （1）相位精度高，可满足0.4°曲轴角的要求，不需采用相位补偿。 （2）可满足0.05度曲轴角的熄火检测要求。 （3）输出为矩形波，幅度与车辆转速无关。在电子控制单元中作进一步的传感器信号调整时，会降低成本。 用齿轮传感器，除可检测转速外，还可测出角度、角速度、流量、流速、旋转方向等等。 图4 霍尔速度传感器的内部结构 1. 车轮速度传感器2.压力调节器3.电子控制器 2. 图4 ABS气制动系统的工作原理示意图 3 旋转传感器 按图5所示的各种方法设置磁体，将它们和霍尔开关电路组合起来可以构成各种旋转传感器。霍尔电路通电后，磁体每经过霍尔电路一次，便输出一个电压脉冲。 (a)径向磁极(b)轴向磁极(c)遮断式 图5 旋转传感器磁体设置 由此，可对转动物体实施转数、转速、角度、角速度等物理量的检测。在转轴上固定一个叶轮和磁体，用流体（气体、液体）去推动叶轮转动，便可构成流速、流量传感器。在车轮转轴上装上磁体，在靠近磁体的位置上装上霍尔开关电路，可制成车速表，里程表等等，这些应用的实例如图25所示。 图6的壳体内装有一个带磁体的叶轮，磁体旁装有霍尔开关电路，被测流体从管道一端通入，推动叶轮带动与之相连的磁体转动，经过霍尔器件时，电路输出脉冲电压，由脉冲的数目，可以得到流体的流速。若知管道的内径，可由流速和管径求得流量。霍尔电路由电缆35来供电和输出。 图6 霍尔流量计 由图7可见，经过简单的信号转换，便可得到数字显示的车速。 利用锁定型霍尔电路，不仅可检测转速，还可辨别旋转方向，如图27所示。 曲线1对应结构图（a）,曲线2对应结构图(b)，曲线3对应结构图(c)。 图7 霍尔车速表的框图 图8 利用霍尔开关锁定器进行方向和转速测定 4 在大电流检测中的应用 在冶金、化工、超导体的应用以及高能物理（例如可控核聚变）试验装置中都有许多超大型电流用电设备。用多霍尔探头制成的电流传感器来进行大电流的测量和控制，既可满足测量准确的要求，又不引入插入损耗，还免除了像使用罗果勘斯基线圈法中需用的昂贵的测试装置。图9示出一种用于DⅢ－D托卡马克中的霍尔电流传感器装置。采用这种霍尔电流传感器，可检测高达到300kA的电流。 图9（a）为G－10安装结构，中心为电流汇流排，(b)为电缆型多霍尔探头，(c)为霍尔电压放大电路。 (a)G�10安装结构(b)电缆型多霍尔探头(c)霍尔电压放大电路 图9 多霍尔探头大电流传感器 图10霍尔钳形数字电流表线路示意图 图11霍尔功率计原理图 (a)霍尔控制电路 (b)霍尔磁场电路 图12霍尔三相功率变送器中的霍尔乘法器 图13霍尔电度表功能框图 图14霍尔隔离放大器的功能框图 5 霍尔位移传感器 若令霍尔元件的工作电流保持不变，而使其在一个均匀梯度磁场中移动，它输出的霍尔电压VH值只由它在该磁场中的位移量Z来决定。图15示出3种产生梯度磁场的磁系统及其与霍尔器件组成的位移传感器的输出特性曲线，将它们固定在被测系统上，可构成霍尔微位移传感器。从曲线可见，结构（b）在Z<2mm时，VH与Z有良好的线性关系，且分辨力可达1μm，结构（C）的灵敏度高，但工作距离较小。 图15 几种产生梯度磁场的磁系统和几种霍尔位移传感器的静态特性 用霍尔元件测量位移的优点很多：惯性小、频响快、工作可靠、寿命长。 以微位移检测为基础，可以构成压力、应力、应变、机械振动、加速度、重量、称重等霍尔传感器。 6 霍尔压力传感器 霍尔压力传感器由弹性元件，磁系统和霍尔元件等部分组成，如图16所示。在图16中，（a）的弹性元件为膜盒，(b)为弹簧片，(c)为波纹管。磁系统最好用能构成均匀梯度磁场的复合系统，如图29中的(a)、(b)，也可采用单一磁体，如（c）。加上压力后，使磁系统和霍尔元件间产生相对位移，改变作用到霍尔元件上的磁场，从而改变它的输出电压VH。由事先校准的p～f(VH)曲线即可得到被测压力p的值。 图16 几种霍尔压力传感器的构成原理 7 霍尔加速度传感器 图17示出霍尔加速度传感器的结构原理和静态特性曲线。在盒体的O点上固定均质弹簧片S,片S的中部U处装一惯性块M，片S的末端b处固定测量位移的霍尔元件H，H的上下方装上一对永磁体，它们同极性相对安装。盒体固定在被测对象上，当它们与被测对象一起作垂直向上的加速运动时，惯性块在惯性力的作用下使霍尔元件H产生一个相对盒体的位移，产生霍尔电压VH的变化。可从VH与加速度的关系曲线上求得加速度。 图17 霍尔加速度传感器的结构及其静态特性 三 小结 目前霍尔传感器已从分立元件发展到了集成电路的阶段，正越来越受到人们的重视，应用日益广泛。