当亨利?福特开发了大规模生产的方法，虽然他知道他会引导工业改革，但他不知道，他这样做会在生产过程中产生更多的挑战和障碍。当前，这些挑战和障碍在制造过程中的某些方面表现出来，如准确度，精度，速度，质量，需求和成本。为了解决这些问题，工程师们不断研发更好的测量仪器，从而开发了传感器。随着科技和制造技术的进步，这就不断需求更好的传感器。为了配合大规模生产的趋势，生产成本必须降低，也包括传感器的成本。通常情况下，越准确、精确的传感器，制造它的部件和材料就越稀缺，使得它们不符合大规模生产的条件。因此，本论文的目的是提出了一种生产低成本高分辨率的传感器的方法，在学术上描述为神经模仿。　　这种技术是通过教神经网络来模拟的高分辨率传感器的输出应用，该结果随后在一个低成本的传感器和用于处理和产生的分辨率输出一个几乎等于一个嵌入式系统中实现。利用Matlab的神经网络工具箱和从Atmel公司的AT89s52的微处理器的串行接口，确定实验方案，并在现实中得以实现。　　在工业中融化金子所使用的传感器是非常昂贵的，它使用S型热电偶非常准确的温度传感器是由铂金制造的，铂金是世界上最昂贵的稀土金属之一制成。本文提出的神经模仿的方法，是用在市场上最便宜和最可用的镍Chronium合金制成的K型热电偶代替S型热电偶。开发的技术，可以实现两个小数点和模仿附近的金的熔点S型热电偶在1064.43℃的输出，它具有更大的灵敏度和较小的误差范围。