在无人机领域，传感装置的精确性是确保任务成功的关键，当面对如“年糕”这样的非典型目标时，传统传感技术往往面临挑战，年糕作为一种软质、粘性且形态易变的食品，其表面微小的形变和移动在传统传感器中难以被准确捕捉。
为了解决这一问题，我们提出了一个创新思路：结合高精度视觉传感器与机器学习算法，通过高分辨率相机捕捉年糕的细微变化，并利用深度学习模型对图像进行实时分析，从而实现对年糕状态的精准监测，我们还考虑了年糕的粘附性对传感器的影响，采用特殊涂层和清洁机制保护传感器免受粘附物干扰。
这一方案不仅解决了“年糕”带来的挑战，也为其他软质、易变目标的监测提供了新思路，随着技术的不断进步，无人机传感装置将更加智能化、多样化，为更多领域带来无限可能。
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