在许多应用中，微机操作已经被广泛的应用，特别是纳微米定位系统，需要传感器对微力和位移信息进行检测。当前，微位移检测有很多原理，如光学、磁学、电感、电容、压电，但是这两种方法都不方便机器人获得多维力和位移信息。在对多维传感结构参数进行改进的同时，中国科学院合肥智能研究所机器人传感实验室在单片机上进行了大量新的改进，如它的8路24位高精度A/D转换器，以及可编程增益放大(PGA)及滤波器，实现力、位移的高精度测量。本文主要从微机的应用角度出发，希望能对提高传感器的集成度、分辨率、稳定性以及人机交互能力作出一定贡献。
微位移传感器结构主要借鉴了实验室机器人多维力传感器的结构特点，并采用了双E膜结构。第一，利用改进的二维力敏元件对目标进行X、Y两维力信息的检测，并将其转化为平面位移信息。并根据机器人六维力感应器对其结构参数进行了调整。
单片机是高精度微位移传感器电路模块的核心电路。该系统完成弱信号多路切换、信号缓冲、PGA编程放大、24位元A/D转换、数字滤波、数据处理、信号校正及UART通讯。对微位移传感器进行了介绍。
研究表明，输入缓冲器能减少ADC测量时发生偏移的可能性。它应当在输入信号特征被允许时使用。只有模拟输入的最大电压低于正常轨道电压1.5V，才不使用输入缓冲器。MSC1210输入阻抗为5Mω/PGA，无缓冲。启动缓冲时，通常阻抗为10Gω。减小输入电压范围，模拟电源电流上升。实验中不使用缓冲器，而是移除ADC控制寄存器中的BUF位置，也就是关闭缓冲器，但其结果比较理想，传感器零输出偏差无明显变化。
数字滤波器分为三种类型：sinc2、sinc3和自动模式。在输入通道或PGA改变之后，自动模式会使sinc滤波器变为最好的选择。当你进入一个新的通道，你可以在接下来的两个转换中使用快速建立滤波器，并且你应该放弃第一个转换。用sinc2。随后，通过sinc3滤波器改善了噪声性能。这种方法结合了sinc3滤波器的低噪声优点和快速恢复时间滤波的优点。sinc是常用于数字滤波器的FIR滤波器。如果输入通道突然改变，输出就会花费一定的时间来表达新的输入。需要的时间取决于滤光片的类型。sinc2通常表示两个循环的数据输出时间，sinc3表示三个循环的数据输出时间，以及其他循环的数据输出时间。一般而言，如果使用sinc3滤波器，在输入通道改变时，第一采样输出的三个数据不能用，应放弃，只使用第四输出数据。
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