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传感器融合同样也可以理解成两个方面：传感器先验知识（间接融合）或从头开始（直接融合）。也就是一个更简便的想法产生：使用所有可用信息，结合，形成更好的信息。更好的信息意味着比单一的或独立的数据来源信息更准确，更完整，更可靠。区分和分类在于数据是如何结合起来的。假设，批处理被大量机器或各种生产步骤识别、验证以及控制。在生产过程后期，拉线位移传感器，大量的信息能被用，但由于当前许多信息未通过给定的应用/设备的控制器的检验，拉压力传感器，所以信息不被不共享。而如果信息是可利用的，宝鸡传感器，生产能够适应，检查系统变得更简化更便宜，而且也能减少浪费，这样一来传感器融合显得尤为重要。

　　传感器融合能显著促进制造业中小批量的生产，因为它收集的数据和单个对象的信息能实现更灵活的生产。在早期的生产过程中，越来越多的用户都从较终检验转移到在线检测。通过把检查站的结果和制造过程中的传感器数据相结合，能更快地检测到错误。传感器融合尤其是对于现存工厂能源管理、状态监测以及需要大量信息的预测维护的新系统非常有用。很多的信息可用，但是专门收集信息并不是较终目的。例如，能量数据可以从流量计或AC驱动器等设备中收集；振动是由控制器内的传感器进行测量。

除MEMS外，新型传感器的发展还有赖于新型敏感材料、敏感元件和纳米技术，如新一代光纤传感器、**导传感器、焦平面陈列红外测器、生物传感器、纳米传感器、新型**传感器、微型陀螺、网络化传感器、智能传感器、模糊传感器、多功能传感器等。

　　多传感器数据融合技术正在形成热点，它形成于20世纪80年代，它不同于一般信号处理，也不同于单个或多个传感器的监测和测量，而是对基于多个传感器测量结果基础上的更高层次的综合决策过程。有鉴于传感器技术的微型化、智能化程度提高，角度传感器，在信息获取基础上，多种功能进一步集成以致于融合，这是必然的趋势，多传感器数据融合技术也促进了传感器技术的发展。

　　多传感器数据融合的定义概括：把分布在不同位置的多个同类或不同类传感器所提供的局部数据资源加以综合，采用计算机技术对其进行分析，消除多传感器信息之间可能存在的冗余和矛盾，加以互补，降低其不确实性，获得被测对象的一致性解释与描述，从而提高系统决策、规划、反应的快速性和正确性，使系统获得更充分的信息。其信息融合在不同信息层次上出现，包括数据层（像素层）融合、特征层融合、决策层（证据层）融合。由于它比单一传感器信息有如下优点，即容错性、互补性、实时性、经济性，所以逐步得到推广应用。应用领域除军事外，已适用于自动化技术、机器人、海洋监视、地震观测、建筑、空中交通管制、医学诊断、遥感技术等方面。

　　我国传感器产业要适应技术潮流，向国内外两个市场相结合的国际化方向发展，让传感器和检测仪表抓住信息化的发展机遇。