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Case 公司新闻
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MEMS的全称是微型电子机械系统(Micro-ElectroMechanicalSystem),微机电系统是指可批量制作的,将微型机构、微型传感器、微型执行器以及信号处理和控制电路、直至接口、通信和电源等于一体的微型器件或系统。可以把它理解为利用传统的半导体工艺和材料,用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的技术。所以它是以半导体制造技术为基础发展起来的一种先进的制造技术平台。    MEMS传感器应用    相对于传统的机械,它们的尺寸更小,最大的不超过一个厘米,甚至仅仅为几个微米,其厚度就更加微小。采用以硅为主的材料,电气性能优良,硅材料的强度、硬度和杨氏模量与铁相当,密度与铝类似,热传导率接近钼和钨。采用与集成电路(IC)类似的生成技术,可大量利用IC生产中的成熟技术、工艺,进行大批量、低成本生产,使性价比相对于传统“机械”制造技术大幅度提高。    MEMS传感器在 AR/VR、消费电子、智能驾驶、智能工厂、智慧物流、 智能家居、环境监测、智慧医疗等物联网领域都有广泛应用。    可穿戴设备应用。以小米手环为例,就用到了ADI的MEMS加速度和心率传感器来实现运动和心率监测。 Apple Watch内部除了MEMS加速度计、陀螺仪、MEMS麦克风,还有使用脉搏传感器。    VR应用。VR设备需要足够精确测定头部转动的速度、角度和距离,采用MEMS加速度计、陀螺仪和磁力计来进行测定是重要的解决方案之一,几乎成为VR设备的标配。Oculus Rift、HTC Vive、PlayStation VR都采用了MEMS加速度计和陀螺仪,未来VR设备也可能会使用MEMS眼球追踪技术。    无人机应用。无人机飞行姿态控制技术上,MEMS传感器又有了施展的空间。结合加速度计和陀螺仪,可以算出角度变化,并确定位置和飞行姿态。MEMS传感器能在各种恶劣条件正...
发布时间: 2019 - 08 - 27
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据外媒New Atlas报道,2018年斯坦福大学的科学家们设计了一种可穿戴式皮肤传感器,能够通过汗液中的皮质醇水平测量压力。现在,该大学的研究人员最新宣布了一种追踪其他生命体征的同类型的柔性传感器。有关这项研究的论文,近日发表在《自然·电子学》杂志上。    新型皮肤传感器,资料图    这项新技术被称为BodyNet,由化学工程教授Zhenan Bao领导的团队开发。Zhenan Bao带领的团队之前曾研发触敏机器人皮肤,不再需要后可溶解的植入式血流传感器,以及减少电子废物的可生物降解半导体。    新开发的BodyNet传感器由透明、可拉伸、无过敏性的弹性体制成,其上有丝网印刷金属墨水传感电子元件和灵活的射频识别(RFID)天线。    在实验室测试中,将几个装置粘附在测试对象的手腕和腹部上,研究人员通过检测皮肤的扩张和收缩,来准确地测量人的脉搏和呼吸速率。另外,应用于肘部和膝盖的传感器,能够通过在每次相应的肌肉弯曲时,测量皮肤的收紧或松弛,来跟踪这些身体部位的运动。    使用单独的RFID读取器从BodyNet传感器收集数据,该读取器使用其自己的无线电信号临时为设备供电。可穿戴传感器本身不包含电池或其他刚性部件。    目前,必须在每个传感器的顶部,将一个读取器固定到穿戴者的衣服上。然而,在未来的道路上,人们希望可以使用单件RFID读取“智能”服装 。它会定期通过蓝牙,将传感器数据传输到附近的计算机,智能手机或平板电脑。    最终,一旦它能够测量体温等额外的生命体征,BodyNet技术可用于对患有睡眠障碍或心脏病的患者进行无中断监测,或用于评估希望提升其表现的运动员。    太空舱内正进行锻炼的宇航员,资料图    延伸阅读:NASA在生物医学监测领域的探索与贡献    今年是美国阿波罗登月50周年,一直以来,美国国家航空航天局(NASA)格伦研究中心...
发布时间: 2019 - 08 - 22
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在自动驾驶的世界中,基于定义,可以划分出六个等级:ADAS(高级驾驶员辅助系统)和自动驾驶(AD)的0-5级。0-2级与ADAS有关,它是一种基础的低级别系统(自2006年开始出现),可提高汽车安全性,包括自适应巡航控制、车道偏离警告等功能。而3-5级则是与更高级的自动驾驶相关,包括在2020年及以后从Robosense等公司发货的传感器产品。    高级的自动驾驶提供了对周围环境的高级感知,并且在人类介入很少或完全不介入的情况下行驶。3-5级的自动驾驶包括了控制关键刹车、转向和其他无人自动驾驶功能的自动安全系统。因此,鉴于这些高级的自动驾驶功能,安全是汽车制造商必须考虑的最重要的因素之一。3级以上的自动驾驶需要系统拥有ASIL D(汽车安全完整性等级的最高级)的功能安全等级以及根据车辆的严重性、暴露性和可控性来定义的ISO 26262规定下的风险分类系统。    当RoboSense的初创团队开始研究基于LiDAR的感知算法时,他们意识到LiDAR不仅仅是成本太高,而且还是一项不成熟的技术。传感器在很大程度上依赖于原始点云数据,这些数据是通过测量周围物体的外表面上的许多点得到的。然而这些原始点云数据仅仅由传感器独立生成,这种情况严重影响了技术的发展。为了能够达到像人眼一样的能力,传感器硬件和软件算法需要被结合起来。    因此,在2015年他们开始研究LiDAR硬件/软件组合。最开始,他们研究出了一个每秒可以发射50万个点的单激光发射器,该发射器具有2毫米三维激光扫描仪的精度和多种用途的点云算法软件。紧接着,他们发布了一个可以满足自动驾驶要求的多线LiDAR装置,并将该装置与感知算法一起投入市场,创造了一个完全融合的LiDAR自动驾驶环境感知系统。    他们意识到,由于当下摄像机与雷达传感器的条件限制,没有任何一个传感器可以完全独立地达到确保自动驾驶汽车乘客安全的ASI...
发布时间: 2019 - 08 - 20
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据外媒报道,近日,由伍斯特理工学院(WPI)教授领导的一个研究小组联手开发了无线传感器,以改善上肢截肢患者的手腕假肢性能。    由伍斯特理工学院(WPI)教授Ted Clancy领导的一个研究小组开发了无线传感器,以改善上肢截肢患者的假肢性能    根据截肢者联盟的统计,美国有近200万人装有假肢肢体,每年约有185,000例截肢。现有的有线传感器以类似于心脏病专家检测患者心脏的心电图活动方式来检测手臂中的残余肌肉组织电活动,并使用该信号来控制手腕假肢的运动。由于控制手部的大多数肌肉实际上都存在于前臂内,因此这种技术对于许多缺乏肢体的人来说是很困难的。    研究人员说,从历史上看,假肢通过模塑塑料插座固定在身体上,塑料插座形状会适合假肢天然组织的结构。然而,最近在该领域的动作是假肢制作逐渐远离(插座),而是使用所谓的骨整合。在骨整合下,假体将粘附在已经通过外科手术植入骨中的金属杆上,所以不再需要一个插座。不过,骨整合也会导致所有这些用于控制设备的有线传感器都无处可去,因为实际上,电线会松散,可能会被物体夹住并造成其他问题。因此,在从有线传感器到无线传感器的过渡中,研究人员不得不考虑整个假肢装置的结构。    为了应对这一挑战,研究人员计划将银元大小的无线传感器放置在残余的手臂肌肉位置上。研究人员表示他们计划从两个传感器开始,这两个传感器可以扩展到多达八个或更多传感器,主要是为了更好地控制。    “我们的想法是创建一个更节省空间的标准化系统,可以很容易地适应各种产品。我们正在寻找低耗能的设备,以便(传感器)可以全天佩戴,”研究人员说。一旦该技术在截肢者上进行了测试,Clancy和LTI团队计划对该技术进行商业评估。未来,这种无线传感器技术将对肢体不足的人产生重大影响,并允许他们控制手部和手腕假肢,为他们的生活带来更多的便捷。    新设备可以为手腕截肢的士兵提供更好的生...
发布时间: 2019 - 08 - 07
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我们知道,农作物通过叶子上的气孔呼吸,它们会向空气中释放各种挥发性有机化合物(VOCs)。现在,一种新的智能手机连接设备可以在几分钟内分析出这些化学物质并检测识别可能出现的任何疾病。    新型智能手机传感器,资料图    7月29日,英国《自然·植物》杂志在线发表的一项研究,描述了一款可检测微生物侵染植株的智能手机传感器。该系统在未来应用中将能以新方式及时发现病菌,帮助对抗具有破坏性的作物病害。    植物病害中的晚疫病,由名为致病疫霉的微生物引起,感染这种病菌的植株在整个生育期均可发病。对重要的经济作物番茄和马铃薯来说,该病菌会快速侵染植株,不加治理的病株几天内即死亡。如果天气条件适宜,病菌还会快速扩散,导致病害流行。最值得注意的是,致病疫霉曾导致了19世纪的爱尔兰大饥荒,也就是马铃薯饥荒,让当时的爱尔兰人口锐减了近四分之一。    此次,美国北卡罗来纳州立大学的魏青山及其同事开发了一款传感器,可以在番茄植株染病后的两天内检测出晚疫病。据悉,这款由北卡罗莱纳州立大学科学家们开发的手机,被设计成需要安装在农民的智能手机上,具体来说,是在相机镜头的上方。    他们使用的化学修饰金纳米粒子,会与病株叶片释放的挥发性有机化合物发生反应,而手机摄像头能捕捉这种反应引起的颜色变化。在一次盲测中,该装置对晚疫病的检测准确度高达95%。    首先,农民需要从有问题的植物上摘下一片叶子,然后把它放在一个试管里,试管随后需要被密封至少15分钟,这给了叶子充足的时间来释放VOCs。接下来,拿掉试管的盖子,然后用一根很细的塑料管,将试管中积累的化学气体泵入传感器内的一个腔室里。    手机摄像头会拍摄试剂变色后形成的斑点,并在屏幕上显示出来   资料图    据了解,在这个测试室内有一条含有一些嵌入试剂的测试纸带,当暴露在某些VOCs下时,这些试剂就会发生变色...
发布时间: 2019 - 07 - 31
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