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自动驾驶技术的兴起，也进一步推动了MEMS传感器进入汽车领域。自动驾驶汽车需要大量的传感器进行感知定位，其中自动驾驶系统中的传感器主要包括摄像头、红外传感器、毫米波雷达、中短距离毫米波雷达、长距离毫米波雷达、激光雷达、超声波雷达等。在工业生产领域，传感器应用广泛，工业生产各个环节都需要传感器进行监测，并把数据反馈给控制中心，以便对出现异常节点进行及时干预，工业生产正常进行。在工业机器人中，主要应用的传感器有位置传感器、接近传感器、速度传感器、力觉传感器、触觉传感器、视觉传感器、气压传感器等。
由光通量对光电元件的作用原理不同所制成的光学测控系统是多种多样的，按光电元件（光学测控系统）输出量性质可分二类，即模拟式光电传感器和脉冲（开关）式光电传感器。模拟式光电传感器是将被测量转换成连续变化的光电流，它与被测量间呈单值关系。模拟式光电传感器按被测量（检测目标物体）方法可分为透射（吸收）式，漫反射式，遮光式（光束阻档）三大类。所谓透射式是指被测物体放在光路中，恒光源发出的光能量穿过被测物，部份被吸收后，透射光投射到光电元件上；所谓漫反射式是指恒光源发出的光投射到被测物上，再从被测物体表面反射后投射到光电元件上；所谓遮光式是指当光源发出的光通量经被测物光遮其中一部份，使投射到光电元件上的光通量改变，改变的程度与被测物体在光路位置有关。
对计算机视觉而言，采样理论的效果具有重要意义，如目标场景的像素范围就会用到Nyquist频率。传感器分辨率和光学器件能一起为每个像素提供的分辨率，以便对感兴趣特征进行成像，因此有这样的结论:兴趣特征的采样(或成像)频率应该是重要像素(对感兴趣的特征而言)中小像素大小的两倍。当然，对成像精度而言，两倍的过采样仅仅是一个目标，在实际应用中，并不容易决定单像素宽度的特征。对于给定的应用，要取得好的结果，需校准摄像机系统，以便在不同光照和距离条件下确定像素位深度(bit depth)的传感器噪声以及动态范围。为了能处理传感器对颜通道所产生的噪声和非线性响应，并且检测和校正像素坏点、处理几何失真的建模，需发展合适的传感器处理方法。如果使用测试模式来设计一个简单标定方法，这种方法在灰度、颜、特征像素大小等方面具有由细到粗的渐变，就会看到结果。