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Case 公司新闻
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医生通常将至少有五到六个硬接线传感器连接到过早出生的婴儿的身上,跟踪重要的数据,如呼吸,血压,血氧和心跳。然而,由于新开发的技术,所有这些繁琐的电线可能很快就会成为过去。电线主要会造成两个问题。一方面,它们使婴儿不能在婴儿床内自由活动。此外,它们使父母和护士更难以抓住婴儿并使他们与婴儿进行肌肤接触,这对其幸福感至关重要。考虑到这一点,美国西北大学的科学家开发出一种以两个小而薄的无线传感器为中心的系统。它们由柔软的生物相容性硅胶制成,与位于婴儿床床垫下方的发射器单元配合使用 - 该单元将数据传输到附近护士站的显示器。其中一个传感器放在婴儿的胸部或背部,而另一个则缠绕在一只脚上。然后它们从婴儿身体的两端开始监测心率,呼吸频率、血氧水平和体温。 该系统还通过跟踪单个心跳与到达足部的相应脉冲之间经过的时间来测量血压。用于早产儿的传统血压测量方法包括可导致手腕瘀伤的腕带袖口,或插入动脉中的导管。最初,该技术在新生儿重症监护室的20名婴儿中进行了测试,尽管这一数字已经攀升至70以上。在所有情况下,研究人员发现新系统提供的数据与从传统监测系统获得的数据一样精确和准确。另外,其没有不良副作用,例如可能由传统传感器使用的胶带引起的皮肤刺激。虽然传感器可以进行消毒和重复使用,但它们也可以简单地丢弃,因为每个传感器的成本仅为10美元左右。研究人员希望它们将在两到三年内开始在美国医院出现。
发布时间: 2019 - 03 - 06
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MEMS传感器技术介绍MEMS(Micro-Electro-Mechanical System)即微机电系统,也叫做微电子机械系统、微系统、微机械等,指尺寸在几毫米乃至更小的高科技装置,可批量制作,将微型传感器、微型执行器以及信号处理和控制电路、甚至接口、通信和电源等集为一体的微型器件或系统。MEMS是利用传统的半导体工艺和材料,通过微米技术在芯片上制造微型机械,并将其与对应电路集成为一个整体。受益于普通传感器无法企及的IC硅片加工批量化生产带来的成本优势,MEMS同时又具备普通传感器无法具备的微型化和高集成度。MEMS其工作原理是外部环境物理、化学和生物等信号输入,通过微传感器转换成电信号,经过信号处理(模拟信号或数字信号)后,由微执行器执行动作,达到与外部环境“互动”的功能。如图1所示。 图1 MEMS工作原理 传统麦克风传感器与MEMS麦克风传感器对比如图2所示。 图2 传统麦克风传感器(左)与MEMS麦克风传感器(右) MEMS传感器品种繁多,分类方法也很多。按其工作原理,可分为物理型、化学型和生物型三类。每种MEMS传感器又有多种细分方法,按检测质量的运动方式划分,有角振动式和线振动式加速度计。按检测质量支承方式划分,有扭摆式、悬臂梁式和弹簧支承方式。按信号检测方式划分,有电容式、电阻式和隧道电流式。按控制方式划分有开环和闭环式。常见的MEMS传感器有压力传感器、加速度传感器、微机械陀螺仪、惯性传感器、MEMS硅麦克风等。  MEMS惯性传感器介绍 MEMS惯性传感器主要是指MEMS加速度计和MEMS陀螺仪。MEMS惯性传感器在1990年代开始规模应用在汽车工业和国防工业,20世纪初开始应用于手机等消费电子领域,物联网有望引领下一波增长浪潮(如图3所示)。 图3 MEMS陀螺...
发布时间: 2019 - 03 - 05
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新一代的应用,其流量模式尚未被完整理解和刻画,一般适用于超大规模数量设备的联网应用既有传统的物联网数据(低数率),又有新型的视频物联网数据(图像/视频);既有非延迟敏感数据(水电气),又有高延迟敏感(健康监控)。从简单的传感器数据到高通量的多媒体数据,既需要低成本(大规模),又要求长寿命。 一、5G、视频物联网和服务机器人新一代服务机器人通过视觉增强获取更加及时的定位,强大的5G通讯能力和低延时联网确保视觉大数据的感知和处理能力,视觉增强的服务机器人可能得到服务对象的情感和情绪。同样的,视觉物联网可以提供给服务机器人更直接的环境感知功能,新一代服务机器人通过视频物联网获取全方位空时变化环境图,5G的低延时可靠交互确保服务机器人与服务环境的瞬时交互与有效控制。二、5G、视频物联网和工业机器人具有视觉能力的工业机器人通过5G网络进行云端适配提供更高端的服务,5G的低延时联网可以实时控制视觉增强的工业机器人的视频传感器和其他先进硬件,5G的可靠覆盖能力可以使视觉增强的工业机器人在更大范围内执行任务。通过5G和视觉物联网,可读计出与人类员工实时沟通的工业机器人,设计出工业机器人集群进行实时协作。三、5G、视频物联网和移动机器人自主移动机器人通常通过内置的传感器、摄像头和复杂软件实施控制,5G和视频物联网使得内置传感数据和外部环境数据得到有效集成,5G的低延时可靠交互能够自动识别环境变化,实时规划新路线和安全绕避所有动态障碍物和流动人员。无人机上的360度全景相机通过5G网络将4K全景视频传输到VR服务器,5G网络和无人机相结合的快速联网视频分析以实现全方位无死角的安防。机载摄像头视频通过5G实时回传现场高清视频画面,结合边缘计算能力于AI技术,快速识别受困人员和周边环境,有效开展搜寻营救工作。与5G网络一起,视频物联网正在阔步向我们走来。日益增强的视觉传感器数据分析和联网...
发布时间: 2019 - 03 - 04
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尽管传感器融合的概念早就提出了,但直到最近我们才开始真正看到实际的规模应用。事实上,传感器融合已经迅速发展成为一种热门趋势,从发源的智能手机和便携式设备,现在开始拓展到广泛的物联网传感器、新一代自动驾驶汽车以及无人机的环境感知应用。这种爆炸式增长带来了机遇,当然也提出了许多挑战,不仅是纯粹的技术挑战,还涉及隐私、安全以及对未来基础设施发展的更广泛影响。传感器融合的定义相对简单,本质上是一种智能整合一系列传感器数据的软件,然后利用整合结果来提高性能,可以是使用相同或类似类型的传感器阵列来实现极高精度的测量,也可以通过整合不同类型的传感器输入来实现更复杂的功能。消费电子领域需求最大传感器融合的潜在应用非常广泛,产业分析师非常看好。据麦姆斯咨询报道,传感器融合系统需求预计将在未来5年内以约19.4%的复合年增长率(CAGR)增长,市场规模预计将从2017年的26.2亿美元增长到2023年的75.8亿美元。2016年,北美地区是传感器融合市场最大的生产基地,市场份额接近32.84%,而欧洲地区的市场份额也超过了31.51%。虽然传感器融合的传统用例更倾向于工业应用,但近年客户群发生了重大转变。2016年, 54.86%的传感器融合系统市场需求源自消费电子行业。 传感器融合实现情境感知传感器中枢(一种包含MCU的软硬件结合解决方案)日益增长的实用性,推动了消费电子产业的巨大需求。与纯软件的“传感器融合”相反,传感器中枢为特定的一组传感器实现了特定的传感器融合算法,涉及广泛的传感器类型及算法。基于硬件的传感器中枢减轻了系统CPU的沉重负担,这对于从智能手机到可穿戴设备的现代设备非常有用。实际上,降低CPU负载可以延长电池寿命并减少热量,这两者都是可穿戴设备和智能手机设计师面临的关键挑战。例如,谷歌(Google)推出了安卓(Android)传感器中枢,旨在直接连接生物识别传感...
发布时间: 2019 - 03 - 01
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如今的机器人无需依赖人为操控,也可实现智能行走,而这一切少不了传感器的功劳,传感器是机器人感知外界的重要帮手。说到传感器就不得不提到激光雷达,通过激光雷达,机器人可以向外界发射红外线光源,通过三角测距或者TOF成像原理对机器人进行定位,帮助机器人构建所在环境的高精度轮廓信息,辅助机器人行走。相比视觉摄像头成像,激光雷达拥有众多优势,例如,环境适用性强且支持自主避障。 拥有激光雷达犹如让机器人拥有双眼,帮助其观察周遭环境。但仅有双眼想实现智能行走还是不够的,必须融合激光雷达、深度摄像头、超声波、防跌落等多种传感器数据,配合导航算法,才能实现智能行走。当机器人在复杂多变,环境不受控制的应用场所(如商场、写字楼等人流量大场所)行走时,防碰撞传感器可以让机器人不惧怕任何“挑衅”,实时动态识别环境中的人或者移动障碍物 。当机器人遇到玻璃、镜面等高透材质障碍物时,超声波传感器会让机器人不会像无头苍蝇一头撞上,及时识别、避让此类障碍物,继续行走。当“眼睛”—雷达扫描区域上方出现障碍物时,机器人此时将使用融合导航技术,通过深度摄像头、超声波、雷达等传感器全面感观周围环境,规避障碍物并重新规划路线。
发布时间: 2019 - 02 - 28
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