"传感与控制"作为欧姆龙技术的核心，是指从所有的现象中提取有价值的信息，继而准确地输出。其中，知识信息控制技术是实现"传感与控制"必不可缺的一部分。

知识信息控制技术的研究分为特征提取、学习和推论三个范畴。传感器从通过图像和声音等捕捉到的信息中，提取有价值的信息，并在此基础上进行推论。从什么样的信息得出什么样的结论需要较高水平的专业技术和知识，为了让机器能够理解这些(相当于数据化)就需要其进行学习。

知识信息控制技术给人一种很专业的感觉。实际上它在我们日常生活中是非常普遍的东西，比如汽车的防盗装置。被碰撞后给出警告的这一类装置，其原理就是机器对汽车周围的声音和震动进行传感并判断的过程，即是从"声音"这个特征得出"有被盗的危险"这样一个结论的过程。在这一过程中，通过积累一些知识并进行判断，如什么样的声音表示有危险，这个过程就是如上所说的"学习"。

通过学习，让知识信息控制技术运用地更加顺利

机器的自动化也离不开学习。在通过传感提取特征的这个过程中，只有知道去判断什么才能最有效果，并能缩短辛苦判断的时间。因此，为了得到更加准确的推论，学习应该判断什么样的数据是很有必要的。

学习有两个方法。一个方法就是通过数据学习。由根据特征所提取的数据中判断哪些"OK"哪些"NG"，再通过这些判断的积累来提高推论的准确度。通过传感器所接收到的数据是成千上万的，要想在短时间内分析这些数据的分布，只有机器才能够做到的。

而另一个方法就是通过人的经验和知识来学习。如果发生了从未有过的事件，机器就可能因为不知道应该参照哪个数据而发生混乱。这时就需要人把通过经验和知识所判断的结果输入到机器中，通过知识数据库的建立，让机器去学习人凭借自己眼睛和耳朵做出的判断。

只要经过反复的学习，即使碰上有着高度专业知识的人都判断不了的复杂情况，机器也可以立刻判断出来。而当机器判断不出来的时候，机器会把信息反馈给人，这样一来人也会很了解需要教给机器什么知识。

欧姆龙在众多领域中都在进行传感技术的开发，并对其中庞大的数据进行积累和分析。把这些数据和人通过经验积累的知识数据相结合，可以让机器通过更少的信息做出更准确的判断，这就是知识信息控制技术希望达到的目标。

代替人类的耳朵检测声音及振动的异常

以检验汽车发动机为例，检验员是通过听到的声音和振动来分辨出劣质产品的。然而只有高级技工依靠丰富的经验和直觉，才能够察觉到发动机运转声音中细微的异常声音，并以此判断出问题的原因。这意味着厂家要为此支付高额的人工成本，检测结果也可能因人而异。为此，欧姆龙利用独自开发的分析技术，将声音和振动的波形进行了数据化处理，开发出了利用机器检测声音和振动的"异常声音检测系统"。

以往的异常声音检测系统，是由SE将高级技工判断为问题产品的声音先进行人工分析，再将检验所需的知识信息进行数据化处理。而如果使用知识信息控制技术，机器就可以进行以下作业：判断从哪个声音中提取哪种特征进而判定异常声音，判断何种混合声音中容易出问题。对于人很难处理的复杂且庞大的数据，如果由机器进行处理，将可以创造出比以往精度更高的知识信息。

不仅是汽车，世界上还有许多可以通过声音辨别异常的事物。比如个人电脑硬盘的监测、管道的漏水等，这些至今为止都是依靠高级技工的听觉进行检查的。利用知识信息控制技术，机器也可以具备与高级技工相同的判断能力。

此外，欧姆龙所提供的"Signarc"中也运用了知识信息控制技术。

代替人的眼睛，大幅缩短提高产品质量的时间

到目前为止，个人电脑和手机中电路板印刷机基板的检验工作，还是依靠高级技工的视觉来完成。印刷机基板上的各种零部件是通过一种叫"焊锡"的合金连接起来安装在电路板上的。而对产品细节的检查，如人眼检查所有零部件的连接是否完好、有无歪斜等，这些都需要花费相当长的时间。而哪道工序存在问题以及应采取怎样的应对措施，基本上都是凭借高级技工的经验进行判断的。

如果使用知识信息控制技术，这种检验工作就可以通过机器实现半自动化。系统通过照相机把电路板制作的各个工序都拍摄下来，然后检查拍摄下来的图片和获取的数据。如果发现异常，机器就会检测出是哪道工序出现的问题。如果按照以往的人工作业方法，为保证整个工序的正常进行，在生产线运转之前就要反复进行检查并解决出现的问题，这可能需要花费很多时间；而如果使用知识信息控制技术，可能只需几个小时甚至更短时间便可解决所有问题。
利用这种技术，欧姆龙开展了称为"Q-up Navi"的产品质量提高计划。

人和机器的相互协作可以产生 "智慧"

如果将人的认知和经验技能作为知识信息进行数据化处理，使机器变得可以自动进行判断，那么不论在何地，即使检验人员发生了变化，也能维持同样的高质量的检验水平。然而，在实际生产过程中经常会出现新的问题，机器的完全自动化作业并不能应对所有新出现的问题。解决办法是：如果出现异常情况，机器首先向人发出警告，之后由人将判断的办法教给机器。只有人和机器进行这样的协作，才能诞生出"聪明"的机器。

在知识信息控制技术方面，欧姆龙一直不断地进行着研发工作。如果将来欧姆龙的各种传感技术能够与知识信息控制技术相结合，就能够开拓出新的领域。

这些新的领域之一便是健康领域。未来，我们只需向个人电脑输入人的身高、体重、血压等信息，电脑就会综合性地进行判断，完成对人的健康检查。在通讯领域方面，通讯服务商可以按照个人的喜好，向该人手机中自动发送与其爱好相关的广告内容。此外，欧姆龙还致力于语音识别系统(例如自动售票机附带的可视电话中的语音识别系统)的研究开发工作。在不久的将来，电话中所说的话语将直接显示于web的画面上，从而我们可以通过显示出的文字再进一步确认所说的话语。

机器在不断进化中
　　知识信息控制技术被认为是一项能够使机器拥有"人的心脏和头脑"的技术。与婴儿学会说话、辨别事物一样，机器通过分析以往积累的数据及学习人类的判断事例，也可以拥有这样的判断能力。也就是说，知识信息控制技术使机器变得更聪明，更接近于人类，也许在不久的将来欧姆龙所追求的目标——"人机最佳默契" 可以最终实现。