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Case 公司新闻

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近日，由马德里自治大学（UAM）的Pilar Amo Ochoa领导的西班牙、以色列科学家团队开发了一种多功能3D打印塑料复合传感器，能够检测微量水。 3D可打印材料无毒，在潮湿条件下颜色从紫色变为蓝色。 “了解特定环境或材料中存在多少水是很重要的。”DESY科学家Michael Wharmby解释说。 “例如，如果油中含有过多的水，则可能无法很好地润滑机器，如果燃油中含有过多的水，则可能无法正常燃烧。”科学家的新型传感器材料是一种所谓的铜基配位聚合物，一种水分子与中心铜原子结合的化合物。他们使用Deutsches Elektronen Synchrotron（DESY）光源PETRA III来分析加热时材料的变化。 “将化合物加热到60摄氏度时，颜色从蓝色变为紫色。”Pilar Amo Ochoa报道。将材料加热至60℃，除去与铜原子结合的水分子，最终引起颜色变化。 “这种变化可以通过将其置于空气中，将其置于水中，或将其置于含有微量水的溶剂中来逆转。”“在理解了这一点之后，我们能够对这种变化的物理模型进行建模。”马德里材料科学研究所（ICMM-CSIC）的JoseIgnacio Martinez解释道。然后科学家们将铜化合物混合成3D打印墨水，并在几种不同的形状下印刷传感器，这些传感器在空气和水中进行测试。这些测试表明，3D打印物体对水的存在比对化合物本身更敏感。在溶剂中，印刷传感器可在不到两分钟的时间内检测到0.3％至4％的水。如果在无水溶剂中干燥或通过加热干燥，则材料变回紫色。详细的调查表明，即使在许多加热循环中材料也是稳定的，并且铜化合物均匀地分布在整个印刷传感器中。此外，该材料在空气中在至少一年内是稳定的，并且在生物相关的pH范围内也是5至7。“这项工作展示了第一个由无孔配位聚合物制成的3D打印复合材料，”共同作者马德里自治大学的Felix ...

发布时间: 2019 - 03 - 14

【干货分享】感器信息融合及其应用研究

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早在20世纪的时候，多传感器信息融合技术就已经发展起来，它是利用计算机技术把多传感器或者多源的信息和数据，在一定的准则下加以自动分析和综合，以完成所需要的决策和估计而进行的信息处理过程。多传感器信息融合技术的使用，给人们的工作和生活带来了很大的便利，促进了我国现代化社会的发展。一、多传感器信息融合的定义多传感器信息融合是利用人们熟知的计算机技术，使用特定的准则对多传感器当中的信息以及数据进行自动分析和处理，从而完成一整套信息处理的过程。多传感器的信息融合技术最早是在军事领域中使用的，如果是在军事领域当中应用多传感器信息融合，就可以将其定义为处理探测，它在估计和互联等方面有着比较深入的研究，可以从中获取到更准确无误的身份估计、威胁估计和状况，所以，能够为军事行业带来更多便利。多传感器在社会不断地进化过程中，已经演变成为了信息和数据的融合专家，相关人员的研究表明，多传感器系统当中所包含的信息处理和分析功能已经远远超过了人类大脑对信息的理解能力。人类的大脑就是一个理解、分析、处理信息和数据的天然系统，人类眼睛所看到的一切和耳朵所听到的一切都会汇集到大脑处，将每一种视觉和听觉或者嗅觉进行整合处理，再通过知识去估计它，这样一来，人类就了解了周围的一切。多传感器信息融合技术也是同样的概念，只是其系统中所存在的对信息、数据的处理能力比常人高出几十倍，这样的系统应用在各类行业中，无疑是一种超高的信息处理功能。只要充分利用多传感器的资源，并且对这些传感器进行合理使用，将每个多传感器系统当中的信息、数据在时间或者空间上进行互补，就可以在多传感器系统当中获得被测对象，从而使得多传感器本身就具有的信息处理等功能更加优化。但是要注意的是，在应用多传感器信息融合的时候，多传感器系统中的数据可能会呈现不同的特征，有的时候可能是实时数据，而有的时候就是非实时数据，很多时候数据之间是...

发布时间: 2019 - 03 - 11

连接视频物联网和机器人，5G如何助力工业机器人？

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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

纳米传感器技术使耳塞的电池寿命提高了20%

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Nanusens公司宣布，他们的专利技术，包括在CMOS内部建造传感器，可以显著延长耳塞20%的使用寿命。根据该公司的说法，这可以通过将耳机里的MEMS传感器替换成一个多传感器芯片解决方案来实现，该解决方案会使体积比原来小10倍，为更大的电池腾出空间。在它的CMOS芯片层中制造纳米级的传感器，CMOS芯片也有控制电子。金属间介电介质(IMD)通过钝化层中的衬垫开口被蚀刻，使用蒸气高频 (vHF)来创建纳米传感器结构。然后将孔密封，必要时将芯片打包。由于只采用标准CMOS工艺，后处理最少，且传感器可根据需要与有源电路直接集成，因此传感器可能具有类似于CMOS器件的高产量。这也意味着生产是独立于fab的。因此，NEMS(纳米机电系统)芯片只有1立方毫米，因此这将为它替换的每一个MEMS包节省3立方毫米。Nanusens芯片只是随着每一个额外的传感器功能的增加而略微增加，以适应额外的控制电子设备。该公司的第一款产品将是在2019年第四季度推出的一款用于耳机的2D运动探测器，它可以实现tap和double tap的控制、运动时唤醒和睡眠时休息功能，不久后还将推出3D加速计。下一步，将一种用于噪声消除的骨传导传感器集成到单片机解决方案中。芯片将在一个小的包装，如WLCSP或裸模，可以直接连接到PCB。该公司首席执行官Josep Montanya博士解释说:“我们的纳米传感器技术具有很强的适应性，因此我们将利用它来制造一系列其他传感器。这些传感器可以在同一块芯片上同时制造，因此许多不同类型的传感器可以被构建成一个微型多传感器解决方案，而不需要占用更多的空间。”他们相信，其颠覆性的技术将彻底改变传感器市场，满足智能手机，可穿戴技术和物联网设备对低成本传感器日益增长的需求。而物联网设备已经使传感器成为一个价值数十亿美元的行业。

发布时间: 2019 - 02 - 26

清华大学在三维石墨烯光电传感器研究取得重要进展

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近日，清华大学微纳电子所教授刘泽文、北京交通大学电子信息工程学院邓涛副教授联合团队在国际著名学术期刊《纳米快报》(Nano Letters)上发表了题为《基于三维石墨烯场效应管的高性能光电传感器》(”Three-Dimensional Graphene Field-Effect Transistors as High Performance Photodetectors”)的研究论文。该论文利用自卷曲方法制造了一种微管式三维石墨烯场效应管(3D GFET)，可用作光电传感器，实现对紫外光、可见光、中红外光、太赫兹波的超高灵敏度、超快探测。基于三维石墨烯场效应管的高性能光电传感器示意图光电传感器是光通信、成像、传感等许多领域的核心元件。石墨烯具有独特的零带隙结构、超快的载流子迁移率等优点，是制造高性能光电传感器的理想材料。传统的石墨烯光电传感器多采用平面二维(2D)GFET结构，具有超宽的带宽和超快的响应速度。但是，由于单层石墨烯对光的吸收率只有2.3%，导致2D GFET光电传感器的响应度很低(~6.3 mA/W)。虽然将石墨烯与光敏物质相结合可以大幅度提高光电传感器的响应度，但是带宽和响应速度会严重受损。该研究提出了一种利用氮化硅应力层驱动2D GFET自卷曲为微管式3D GFET结构的方法，首次制造出了卷曲层数(1-5)和半径(30 μm-65 μm)精确可控的3D GFET器件阵列。这种3D GFET可用作光电传感器，工作波长范围从紫外光(325 nm)区域一直延伸至太赫兹(119 μm)区域，为已经报道的基于石墨烯材料的光电传感器带宽之最。同时，这种3D GFET兼具超高的响应度和超快的响应速度，在紫外光至可见光区域的响应度可达1 A/W以上，在太赫兹区域的响应度高达0.23 A/W，响应时间快至265 ns(纳秒)。该研究所提出的制造方法不仅为3D石墨...

发布时间: 2019 - 02 - 25

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