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Case 公司新闻
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吞咽障碍患者,进行吞咽运动时要监测其喉咙,但这类监测设置通常比较昂贵,只能在大型医疗中心使用,所以患者必须定期去医院就诊。一种新的可穿戴监控设备即将投放市场,可以在家中对患者进行远程监控,让数百万吞咽障碍患者的治疗更轻松、更实惠。普渡大学的研究人员发明了可穿戴设备来帮助吞咽障碍患者背景吞咽困难是指食物从口腔至胃、贲门运送过程中受阻而产生咽部、胸骨后或食管部位的梗阻停滞感觉。成功完成一次吞咽,需要超过40对头部和颈部的肌肉、6对脑神经和多个大脑区域进行精确协调。这些途径发生任何中断都可能导致口咽吞咽障碍。吞咽困难通常由多种神经系统疾病(例如中风、脑瘫、帕金森氏病和痴呆症)、头部和颈部癌症、创伤和遗传综合征引起。仅在美国,每年约有944万成年人和50万名儿童发生吞咽困难。吞咽困难影响日常生活,若没有适当的治疗,可能会导致严重的后果,比如营养不良、脱水、呼吸衰竭甚至死亡。当前吞咽困难的康复干预措施,需要频繁进行头颈运动,并依靠昂贵的生物反馈设备进行监测,例如口腔压力计、肌电图设备和内窥镜等。这种治疗方案要求患者每天或每周多次前往医院进行治疗,这对许多患者来说往往是不可行的,特别是对于那些行动不便或生活在农村地区的患者。因此,有研究表明吞咽干预的平均治疗依从性仅在22和52%之间,可能导致治疗效果欠佳和预后不良。目前也有便携式监控设备,允许实时收集吞咽动作期间的生物反馈信号数据。但目前大多数便携监控设备都是刚性或半柔性的,不适合与颏下区域的曲线表面连接,特别是在头颈部运动的情况下,所以常常导致数据获取不良和患者不适。创新为了解决以上问题,研究人员创造了一种可贴在皮肤上的传感器贴纸,该贴纸可牢固地附着在脖子上,并通过细电缆连接到无线发射器单元。该传感器贴片使用了聚酰亚胺(PI)柔性薄片(13μm),并利用激光系统在其两侧涂上Cu膜(9μm)。随后用铜蚀刻剂进行湿法蚀刻,制作出PI薄片...
发布时间: 2025 - 10 - 28
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前言近日,第三届中国航空数智能力建设及工艺设备博览会(CAEE2025)在西安临空会展中心隆重启幕。本届博览会以 “融通·共链 智造·领航” 为主题,以“新技术、新产品、新服务、新企业”为定位,聚焦航空工业能力建设项目、两机专项接续项目、国产大飞机爬产项目等工作,深度挖掘并精准遴选国内外优质设备供应商。作为优质传感器及测试系统供应商,耐特恩携旗下 HUATRAN(华创)品牌产品亮相西安航空博览会。此次参展,我司全面展示了在航空数智化建设、工艺设备测试等领域的前沿技术与产品方案,聚焦航空产业数智化升级需求,彰显其在航空传感与测试领域的技术实力。现场交流本次展会,耐特恩携多款明星产品与创新解决方案重磅亮相,成为展馆内瞩目的焦点之一。我们重点展示了机型在线力值监测、空气动力学风洞实验测力平台系统、航空航天设备装配&试验力值测试系统、三/六分量测力平台等相关领域的解决方案。一系列“硬核”产品,不仅体现了我们在技术研发上的深厚积累,更彰显了耐特恩为我国测试测量及传感器行业的发展做好服务和支持的决心与实力。展台前人流如织,交流热烈,我们深感荣幸。 为期数日的展会,对我们而言,既是一次成果展示,更是一场宝贵的深度交流与行业学习。展会期间,我们与各地客户及合作伙伴展开了高效沟通,围绕行业前沿动态、技术攻坚难点及未来合作方向进行了深入探讨,为后续发展积累了新思路与潜在契机。展台产品结语此次CAEE2025 第三届中国航空数智能力建设及工艺设备博览会上,耐特恩不仅通过 HUATRAN(华创)品牌的力传感器产品矩阵,直观展现了在航空传感领域的技术硬实力;更依托适配航空数智化建设场景的设备动态演示,让现场客户真切感受到其技术在航空数智工艺、智能装备测试等领域的实际落地价值。展台前持续的驻足咨询与深度交流,既凸显了市场对高精度航空数智化传感设...
发布时间: 2025 - 10 - 27
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在工业自动化领域,机器需要传感器提供必要的信息,以正确执行相关的操作。机器人已经开始应用大量的传感器以提高适应能力。例如有很多的协作机器人集成了力矩传感器和摄像机,以确保在操作中拥有更好的视角,同时保证工作区域的安全等。在此枚举一些常用的可以集成到机器人单元里的各种传感器,供诸君参考。二维视觉传感器二维视觉基本上就是一个可以执行多种任务的摄像头。从检测运动物体到传输带上的零件定位等等。二维视觉在市场上已经出现了很长一段时间,并且占据了一定的份额。许多智能相机都可以检测零件并协助机器人确定零件的位置,机器人就可以根据接收到的信息适当调整其动作。三维视觉传感器与二维视觉相比,三维视觉是最近才出现的一种技术。三维视觉系统必须具备两个不同角度的摄像机或使用激光扫描器。通过这种方式检测对象的第三维度。同样,现在也有许多的应用使用了三维视觉技术。例如零件取放,利用三维视觉技术检测物体并创建三维图像,分析并选择最好的拾取方式。如果说视觉传感器给了机器人眼睛,那么力/力矩传感器则给机器人带去了触觉。机器人利用力/力矩传感器感知末端执行器的力度。多数情况下,力/力矩传感器都位于机器人和夹具之间,这样,所有反馈到夹具上的力就都在机器人的监控之中。有了力/力矩传感器,像装配,人工引导、示教,力度限制等应用才能得以实现。碰撞检测传感器这种传感器有各种不同的形式。这些传感器的主要应用是为作业人员提供一个安全的工作环境,协作机器人最有必要使用它们。一些传感器可以是某种触觉识别系统,通过柔软的表面感知压力,如果感知到压力,将给机器人发送信号,限制或停止机器人的运动。有些传感器还可以直接内置在机器人中。有些公司利用加速度计反馈,还有些则使用电流反馈。在这两种情况下,当机器人感知到异常的力度时,触发紧急停止,从而确保安全。但是在机器人停止之前,你还是会被它撞到。因此最安全的环境是完全没有碰撞风险的环境,这就...
发布时间: 2025 - 10 - 24
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测力传感器首次制造出来,是用于打磨、抛光等应用。由于这些应用都很难实现自动化,因为机器人需要某些力反馈来确定它推动的力够不够。通过在程序中引入力反馈回路,你可以很轻易地让这些应用实现自动化,实现制造流程的一致性。在这种情况下,你就需要使用一个外部装置,而不是机器人制造商提供的嵌入式解决方案。目标定位必优传感网经常接触到一些客户,他们通常认为,零部件定位和定量的唯一方法是使用视觉传感器。但实际上这不是唯一的解决方案。不可否认,视觉系统是零部件定位或量化的好方式,但采用力传感器来寻找和检测零部件也是可行的。确定他们在X-Y平面上的位置是一回事,确定他们所处的高度又是另一回事。实际上,要做到这一点,需要一套3D视觉系统。如果是一堆物体,你不需要知道整堆物体的确切树良,只需要每次去那堆物体里找就可以了。机器人只需确定那堆物体的高度,然后不断调整其抓取高度就可以了。另一种使用力传感器的搜索功能是传感器的“自由模式”。这有可能是未能充分利用FT传感器的参数。“自由模式”或“零重力”模式将让您“解放”机器人的轴,这将使它能够提高其合规性。例如,如果你想在一台数控机床上拧紧一个零件,你可以解放2个轴让零件能完美地合上,同时还保持着一定的抓力。这就使得力全部作用在零部件的中心,不会有额外的力作用在机器人的轴上。重复力如果你正在考虑使用机器人做装配任务,你希望机器人能够一遍又一遍重复同样的任务。然而,装配任务很难实现自动化的原因之一,就是他们需要操作员进行力检测。通过引入压力传感器,你可以感受到装配过程中施加的外力。机器人在给手机装上电池时,需要施加非常精确的力量。由于这些部件很容易损坏,要想完好无损地组装起来确实很困难。这就是为什么要设置一个很低的力阈值,以防止部件错位和损坏。称量东西机器人抓取东西的时候,根据重量的不同,称重传感器可以将它们区分开来。这还可用于区分外形相似的不同零部件。然而...
发布时间: 2025 - 10 - 23
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据外媒报道,虽然机翼上形成的冰是飞机坠毁的主要原因,但这些冰现在还都是主要通过眼睛发现,而目视检查很容易受到人为错误和环境变化的影响。另外,虽然近年来,研究人员对航空发动机核心机在高空结冰现象的理解已经有很大进展,但研发为飞行员提供危险告警的可靠传感器系统的工作,如今仍处在相对初始阶段。    研究人员展示这款小巧便携式的结冰探测传感器装置,资料图    如今,一种新型传感器可能会改变这一情况,因为它通过微波来即时检测冰的形成,在飞行员或地勤人员观察到结冰之前,便可检测到冰在表面形成时的精确时间。相关研究报告已发表在《Sensors and Actuators B: Chemical》上。    据悉,这款被叫做平面微波谐振器传感器的装置,由加拿大英属哥伦比亚大学奥卡那根分校工程学院的研究人员研发。在研发过程中,研究人员在使用了几种办法未果后,于是想到通过使用微波谐振器,因为它们具有高灵敏度,低功率,易于制造等优点。    目前,平面微波谐振器装置已成功用于传感监测领域,可用于监测固体,液体和气体材料。然而,还没有该装置进行冰和雪探测的相关研究,尽管它们对运输和安全应用中的结冰探测作用明显。    据了解,这款新型传感器大体由沉积在一层薄塑料上的金属构成,足够坚固,可经受住各种考验,且它的制造既简单成本又低。这一检测能力,可防止与冰冷飞机机翼相关的悲剧。传感器可全面了解机体任何表面上的结冰情况,如飞机机翼。例如,传感器能够检测水何时撞到机翼,跟踪从水到冰的相变,然后测量其厚度。总之,该传感器可使地面和飞行中的除冰更快、更便宜、更有效。    简而言之,该传感器的工作原理是通过测量发射微波的共振频率、振幅和散射模式,如何被可能存在于其表面的任何水、霜或冰改变实现检测。在实验室的测试中,其能在冰点以下冷却的几秒钟内检测到结霜现象。    相比之下,人类观察者要等到传感器处于-1...
发布时间: 2025 - 10 - 23
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