至智能自动化技术在仪器仪表与测量中的应用前景
首先，智能自动化技术为仪器仪表与丈量的相干领域的利用开辟了广阔的前景。应用智能化软硬件，使每台仪器或仪表能随时准确地分析、处应当前的和之前的数据信息，恰当地从低、中、高不同层次上对丈量进程进行抽象，以提高现有丈量系统的性能和效力，扩大传统丈量系统的功能，如应用神经网络、遗传算法、进化计算、浑沌控制等智能技术，使仪器仪表实现高速、高效、多功能、高机动灵活等性能。
不需要加热就直接发泡成型
智能自动化技术在仪器仪表与丈量中的利用前景
其次，也可在分散系统的不同仪器仪表中采取微处理器、微控制器等微型芯片技术，设计模糊控制程序，设置各种丈量数据的临界值，应用模糊规则的模糊推理技术，对事物的各种模糊关系进行各种类型的模糊决策。其优势在于没必要建立被控对象的数学模型，也不需大量的测试数据，只需根据经验，总结适合的控制规则，利用芯片的离线计算、现场调试，按我们的需要和度产生准确的分析和准时的控制动作。
特别是在传感器丈量中，智能自动化技术的利用更加广泛。用软件实现信号滤波，如快速傅立叶变换、短时傅立叶变换、小波变换等技术，是简化硬件，提高信噪比，改良传感器动态特性的有效途径，但需要肯定传感器的动态数学模型，而且高阶滤波器的实时性较差。应用神经网络技术，可实现高性能的自相干滤波和自适应滤波。充分利用人工神经网络技术强有力的自学习、自适应、自组织能力，联想如发现松动、记忆功能和对非线性复杂关系的输入、输出间的黑箱映照特性，不管在适用性和快速实时性等各方面都将大大超过复杂函数式，可充分利用多传感器资源，综合获得更准确、更可信的结论。其中实时与非实时的、快变与缓变的、模糊和肯定性的数据信息，可能相互支持，也可能相互矛盾，此时，对象特点的提取、融会，直至终决策，作出正确的判断，将成难堪点。因而神经网络或模糊逻辑将成为值得选用的方法。例如，气体传感阵列用于混合气体辨认，在信号处理方法上可采取自组织映照网络和BP网络相结合，先进行分类，再辨认组分，将传统方法的全程拟合转化为分段拟合，以下降算法的复杂度，提高辨认率。创业孵化服务平台承接帮助企业下降创并且妥善解决了气凝胶粉尘问题业风险和创业本钱的功能又如，食品味觉信号的检测和辨认的难度，曾1度是研究与开发单位的主要障碍所在。如今可利用小波变换进行数据紧缩和特点提取，然后将数据输入用遗传算法训练过的模糊神经网络，则大大提高了对简单复合味的辨认率。再如，在布匹面料质量的评定，柔性*作手对触觉信号的处理，机器的故障诊断领域，智能自动化技术也都获得了大量的成功实例。