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Case 行业快讯
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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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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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随着秋冬季节的来临,中风发病率也会上升。中风是危害中老年人健康的一大杀手,并且中风后致残率较高,往往会造成偏瘫、痴呆,还会产生各种并发症,例如肺部感染等,严重的会造成死亡。据了解,由华威大学开发的新型传感器可以在几分钟内识别出患有中风的患者。使用针刺血检,该测试还可以通过测量血液中的标示化合物(tell-tale compound)的水平来显示中风的严重程度。 医生希望这种在NHS医院接受试验的传感器可以通过更快的诊断来挽救生命。它也可能有一天用于识别中风风险更高的人并帮助预防卒中。中风是英国死亡和残疾的主要原因,每年超过100000例 - 或者每五分钟一例。大多数病例(85%)是缺血性中风,血凝块会阻断大脑的血液供应。确定病情并及时治疗以恢复血流对改善预后至关重要。然后用溶栓药物治疗 - 但要有效,就必须在中风开始后的四个半小时内给药。目前,没有快速的方法来确定问题; 在患者到达医院时,进行CT扫描以检查大脑出血的迹象,以及一系列其他测试,但这可能非常耗时。更重要的是,三分之一的患者实际上会经历“类中风”,这些症状相似,包括偏头痛,癫痫发作和脑膜脑炎等传染性疾病。结果是,多达三分之一的中风患者在A&E中未被诊断,而医护人员确定的疑似中风患者中有一半患者是类中风,接受溶栓药物治疗的患者中有多达17%没有中风。这款新型传感器可以通过检测血液中的化合物嘌呤来诊断中风。当细胞缺氧和葡萄糖时,例如在中风期间,几分钟内就会产生嘌呤。该传感器由华威大学开发,并在大学的考文垂医院和沃里克郡NHS信托公司进行试验,可通过分析从患者身上取出的血液来检测嘌呤水平的变化。在一项涉及近400名中风患者的新试验中,将在入院时采集血液样本以测试嘌呤水平,医生将查看结果是否与中风造成的损害程度一致。入院后进行的CT扫描将用于评估损伤。在评论这项研究时,Aneurin Bevan大学健康委员会中...
发布时间: 2019 - 01 - 07
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对于80、90岁的老年人,跌倒是能致命的。跌倒后骨折,然后紧跟着是一系列连锁反应如继发肺部感染,诱发多种并发症等......通过调查研究发现,在全世界老年人摔伤事故中,髋关节骨折的占了80%,而且由于老年人身体脆弱,骨质疏松,有 50% 的老年人会留下后遗症,23% 的老年人会因此死亡。这些可能发生的结果都在提醒着老年人预防跌倒很重要。据麦姆斯咨询报道,18日,在高交会中国科学院深圳先进技术研究院展区,一款对老年人及易跌人群非常实用的样机——穿戴式跌倒预警防护系统。在人体跌倒的一瞬间,自动弹出安全气囊,避免人体髋关节受到严重伤害。安全气囊之所以能够在人体跌倒瞬间自动精准地打开,得益于中国科学院深圳先进技术研究院微创中心赵国如博士课题组研发的,具有完全自主知识产权的高精准运动识别和跌倒预警算法,以及基于冷气源的快速充气技术,跌倒的发生往往只在一瞬间,人体从站立到跌倒通常仅有0.7秒左右,安全气囊内置的高精准惯性传感器及运动识别算法能够在跌倒前0.3秒预判出跌倒事件发生,并利用快速充气技术在0.2秒内打开安全气囊,从而在人体着地之前给予髋关节实时防护,老人跌倒伤害不再怕。另外,研究团队围绕“老人防跌倒预警与干预”开展创新研究,已申请各类专利80余项,团队已成功研发了基于智能手机的防跌预警APP、基于WEB的防跌倒健康管理监控平台、穿戴式防跌倒预警/报警系统和穿戴式跌倒防护安全气囊等4类样机系统,并在国际养老博览会、创科博览2018港澳展和国家康复展等演示,研究成果与国际先进水平同步,在“老龄健康与运动安全”等领域具有重要潜在应用。中科院深圳先进院工程师李慧奇介绍,穿戴式防跌倒预警/报警系统,基于低功耗MTK硬件平台方案和高精度9轴惯性传感器及独有防跌倒精准识别算法,可进行老年人日常动作识别、失稳动作预警、跌倒发生报警和位置追踪等功能,以期实现预防跌倒发生。穿戴式跌倒防护安全气囊...
发布时间: 2018 - 12 - 24
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激光位移传感器是利用激光技术进行测量的传感器。它由激光器、激光检测器和测量电路组成。激光传感器是新型测量仪表。能够精确非接触测量被测物体的位置、位移等变化。激光位移传感器的应用:1、尺寸测定:微小零件的位置识别;传送带上有无零件的监测;材料重叠和覆盖的探测;机械手位置(工具中心位置)的控制;器件状态检测;器件位置的探测(通过小孔);液位的监测;厚度的测量;振动分析;碰撞试验测量;汽车相关试验等。2、金属薄片和薄板的厚度测量:激光传感器测量金属薄片(薄板)的厚度。厚度的变化检出可以帮助发现皱纹,小洞或者重叠,以避免机器发生故障。3、气缸筒的测量,同时测量:角度,长度,内、外直径偏心度,圆锥度,同心度以及表面轮廓。4、长度的测量:将测量的组件放在指定位置的输送带上,激光传感器检测到该组件并与触发的激光扫描仪同时进行测量,最后得到组件的长度。5、均匀度的检查:在要测量的工件运动的倾斜方向一行放几个激光传感器,直接通过一个传感器进行度量值的输出,另外也可以用一个软件计算出度量值,并根据信号或数据读出结果。6、电子元件的检查:用两个激光扫描仪,将被测元件摆放在两者之间,最后通过传感器读出数据,从而检测出该元件尺寸的精确度及完整性。7、生产线上灌装级别的检查:激光传感器集成到灌装产品的生产制造中,当灌装产品经过传感器时,就可以检测到是否填充满。传感器用激光束反射表面的扩展程序就能精确的识别灌装产品填充是否合格以及产品的数量。8、传感器测量物体的直线度:首先你需要2-3个激光位移传感器来进行组合式的测量。然后将3个激光位移传感器安装在于产线平行的一条直线上,并根据你所需要的测量精度来确定三个激光位移传感器之间的间距。    最后,你需要让这一个物体以平行于激光位移传感器安装线上的方向前进。当产线与传感器的安装线是平行的情况下,三个传感器测出来的距离差别越大则此物体的直...
发布时间: 2018 - 12 - 18
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