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*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。