Жесткие датчики Neotag | Video-REC
Жесткие датчики NEOTAG
Датчики Neotag — Защитные бирки — невозможно снять ни одним магнитным съемником, только специализированным съемником Neotag
В вашем магазине установлены противокражные системы, но товар все равно пропадает? Вы находите в магазине снятые с товаров жесткие датчики? Значит, в ваш магазин заглядывают профессиональные воры.
Среди профессиональных воров самым лучшим способом кражи считается использование магнитного съемника, который легко и быстро снимает жесткие датчики с товара, а товар без датчиков можно спокойно вынести из магазина. К сожалению, сегодня магнитный съемник свободно продается на «черном» рынке и в интернете, где недобросовестные компании беспрепятственно реализуют данный товар частным лицам.
Однако сегодня на рынке появилось решение, которое мы с радостью готовы предложить вам, — это жесткие датчики нового поколения NEOTAG.
NEOTAG невозможно снять ни одним магнитным съемником, существующим сегодня на рынке.
Коллекция датчиков нового поколения NEOTAG включает в себя давно полюбившиеся модели: «гольф», «ракушка», «стандарт», а также имеет целый ряд уникальных исполнений.
NEOTAG — Датчик Scout
Особенностью датчиков является уникальная конструкция замка, которая не позволяет снять их даже самыми усиленными магнитами съемниками.
Они снимаются лишь съемником Neotag GM, который может приобрести только юридическое лицо и только у официальных дистрибьюторов.
Размер: 35х19мм.
Технология: Радиочастотная или Акустомагнитная.
Вес: 9,8гр.
Датчик Neotag Golf
Самая популярная модель жесткого датчика.
Снимается только съемником Neotag Golf.
Размер: 54х24мм.
Технология: Радиочастотная.
Вес: 19гр.
Цвет: Черный или Белый.
Датчик Neotag Round Covered
Аналог датчика BellTag по функциональности
Размер: 50×25мм.
Технология: Радиочастотная, Акустомагнитная.
Вес: 17гр.
Цвет: Черный, Белый, Серый.
Датчик Neotag Standard square
Размер: 49x42x20мм.
Технология: Радиочастотная.
Вес: 19гр.
Цвет: Черный, Белый, Серый.
Датчик Neotag Round B
Размер: 50×20мм.
Технология: Радиочастотная.
Вес: 12гр.
Цвет: Черный, Белый.
Все датчики Neotag поставляются в упаковках по 500шт., минимальная партия для заказа 1000шт.
Указана минимальная цена дачика NEOTAG Standard square, при приобретении минимальной партии (1000шт). Цены на другие жесткие датчики Neotag, а также условия и сроки поставки уточняйте у наших менеджеров по телефону.
8.2 Антикражные системы Акустомагнитные системы Электромагнитная противокражная система Деактиваторы Ключи-съемники Жесткие датчики Тросики стальные Иглы металлические Защитные этикетки электромагнитные этикетки Ручные детекторы Защитные боксы (сейферы) 3alarm продукция Счетчики посетителей Защита товара на витрине Другое оборудование для розничного магазина | противокражные этикетки
|
Тросики имеют специальное покрытие, которое не наносит повреждений защищаемому товару. Существуют следующие виды тросиков:Противокражные жесткие датчики
Выберите категорию:
Все
Весы
» Торговые весы
» Товарные (напольные) весы
» Порционные весы
» Весы Влагозащитные
» Весы с печатью этикетки и чека
» Аналитические весы
» Лабораторные весы
» Медицинские весы.
Скотч .Стрейч-пленка
» Мешкозашивочные машины
» Роликовые конвейерные запайщики
Детекторы валют
Сканеры штрих-кода
» Беспроводные сканеры штрихкодов (1D) и (2D)
» Проводные сканеры штрихкодов (1D)
» Многоплоскостные стационарные сканеры (1D)
» Сканеры двумерных штрихкодов (2D)-ЕГАИС
Счетчики денег
» Счетчики банкнот
» Счетчики монет
Металлические стеллажи для склада и офиса
» Стеллажи архивные МС (140 кг на полку)
» Стеллажи усиленные СТФУ (200 кг на полку)
» Стеллажи складские МКФ (300 кг на полку)
Металлические шкафы для документов
» Металлические шкафы архивные ALR, ШХA
» Металлические шкафы — купе архивные AL, ALS
» Металлические шкафы бухгалтерские КБ/КБС
» Металлические шкафы картотечные ШК
Металлические шкафы для одежды и сумок
» МЕТАЛЛИЧЕСКИЕ ШКАФЫ ДЛЯ ОДЕЖДЫ — «МЕТАЛЛ-ЗАВОД»
» МЕТАЛЛИЧЕСКИЕ ШКАФЫ ДЛЯ ОДЕЖДЫ — «ПАКС-металл»
» МОДУЛЬНЫЕ МЕТАЛЛИЧЕСКИЕ ШКАФЫ ДЛЯ ОДЕЖДЫ
» МЕТАЛЛИЧЕСКИЕ СУШИЛЬНЫЕ ШКАФЫ
» МЕТАЛЛИЧЕСКИЕ ШКАФЫ ДЛЯ СУМОК (СУМОЧНИЦЫ)
Сейфы
» Шкафы и сейфы ONIX серии LS, KS
» Мебельные сейфы серии КМ
» Взломостойкие сейфы класс 0 Safetronics серия NTL
» Шкафы и сейфы встраиваемые в стену
Оружейные сейфы
» Пистолетные шкафы и сейфы
» Шкафы и сейфы для оружия на 1 ствол
» Шкафы и сейфы для оружия на 2 ствола
» Шкафы и сейфы для оружия на 3 ствола
» Шкафы и сейфы для оружия на 4 ствола
» Шкафы и сейфы для оружия на 5 стволов
» Шкафы и сейфы для оружия на 6 стволов
» Шкафы и сейфы для оружия на 8 стволов
Складское оборудование(РОХЛИ.
ШТАБЕЛЕРЫ)
» Тележки складские
» Рохли
» Штабелеры
» Бетономешалки
Термоэтикетки. Расходные материалы
» Чековая термолента
» Лента для банкоматов
» Термоэтикетки
» Лента для этикет пистолетов
» Картриджи для этикет пистолетов
Принтеры термоэтикеток и чеков
» Принтеры чеков
» Принтеры термо этикеток
Шредеры
Видеокамеры.
Системы видеонаблюдения.
» Видеорегистраторы
» AHD камеры
» IP камеры
Медицинская техника
» Динамометры
» Ростомеры
Рекламные штендеры
Счетчики воды
Противокражное оборудование
» Противокражные этикетки
»» Акустомагнитные Этикетки
»» Радиочастотные Этикетки
» Противокражные жесткие датчики
» Противокражные антенны
» Аксессуары
Лого ПоставщиковПроизводитель:
ВсеAIRHOTANDAssumAucmaAVSCASCassidaDoCashFoodAtlasFrostorGASTRORAGGRKLPOSMOTEX RPosiflexPROPROLIFTRomitechSPRINTViBRAVIOTECHАтолВолгаВесВолгаВес — 1ВЭУГарантГрейтРиверИглинскийИнгридиентКитайКОНТУРМасса-КМеркурийМеталЗаводМеталл-ЗаводМЕТРМЕХЭЛЕКТРОНМИДЛМХМНевские весыНОРДИКАОНИКСПАКС-металлПремьерРоссияСкейлСмартВесСпекторСпектр-ВидеоТВЕСФормула ТорговлиФортШтрихШтрих-М
Аппаратный датчик— обзор
Типы и режимы датчиков Android
Большинство мобильных устройств имеют встроенные датчики для измерения ориентации устройства, движения и параметров окружающей среды, таких как температура, влажность и т.
Д. Платформы Android поддерживают следующие категории датчиков [17]:
Датчики движения : Эта группа датчиков измеряет ускорение или вращательные силы по координатам устройства X — Y — Z .Примерами таких датчиков являются акселерометры и гироскопы.
Датчики окружающей среды : Эта группа датчиков измеряет параметры окружающей среды, такие как температура, давление, влажность и интенсивность света. Примерами таких датчиков являются термометры, барометры и датчики внешней освещенности.
Датчики положения : Эта группа датчиков измеряет физическое положение и ориентацию мобильного устройства. Магнитометры попадают в эту группу датчиков.
Типы датчиков, поддерживаемые Android, перечислены в главе 11, Области применения датчиков.Они называются TYPE_
Стек сенсоров Android состоит из базовых сенсоров и составных сенсоров [22].
Базовые датчики не являются физическими датчиками, им присвоено название по имени базовых физических датчиков. Базовый датчик означает, что эти датчики передают информацию датчика после применения различных поправок к необработанному выходному сигналу отдельного физического датчика. Некоторые из примеров базовых типов датчиков: SENSOR_TYPE_ACCELEROMETER, SENSOR_TYPE_HEART_RATE, SENSOR_TYPE_LIGHT, SENSOR_TYPE_PROXIMITY, SENSOR_TYPE_PRESSURE и SENSOR_TYPE_GYROSCOPE.
Составные датчики — это датчики, которые передают данные датчика после обработки и / или объединения данных от нескольких физических датчиков. Некоторыми примерами типов составных датчиков являются датчик силы тяжести (акселерометр + гироскоп), вектор геомагнитного вращения (акселерометр + магнитометр) и датчик вектора вращения (акселерометр + магнитометр + гироскоп).
На поведение датчиков Android влияет наличие аппаратного FIFO в датчиках. Когда датчик сохраняет свои события или данные в FIFO вместо отправки отчетов в HAL, это известно как , пакетная обработка .
Этот процесс пакетной обработки [23] реализован только аппаратно и помогает экономить электроэнергию, поскольку данные датчика или событие получают в фоновом режиме, группируют и затем обрабатывают вместе вместо того, чтобы активировать SOC для приема каждого отдельного события. Пакетирование происходит, когда события датчика определенного датчика задерживаются до максимальной задержки сообщения перед сообщением о них в HAL, или когда датчик должен дождаться пробуждения SOC и, следовательно, должен хранить все события до этого момента. Больший размер FIFO обеспечит большее пакетирование и, следовательно, потенциально большую экономию энергии.
Если датчик не имеет аппаратного FIFO или если максимальная задержка отчета установлена на ноль, то датчик может работать в режиме непрерывной работы [23], где его события не буферизуются, а немедленно сообщаются в HAL. Эта операция противоположна процессу дозирования.
В зависимости от способности датчиков Android разрешать SOC входить или выходить из режима ожидания, эти датчики можно определить как датчики пробуждения или датчики без пробуждения с помощью флага в определении датчика.
Датчики без пробуждения [24]: Эти датчики не препятствуют переходу SOC в режим ожидания, а также не активируют SOC для сообщения о доступности данных датчика. Поведение датчика без пробуждения в режиме ожидания SOC [23] приведено ниже.
В режиме ожидания SOC:
- •
Датчик этого типа продолжает генерировать необходимые события и сохранять их в аппаратном FIFO датчика, а не сообщать об этом в HAL.
- •
Если аппаратный FIFO заполнится, то FIFO будет циклически повторяться, как кольцевой буфер, и новые события будут перезаписывать предыдущие события.
- •
Если датчик не имеет аппаратного FIFO, события теряются.
Выход SOC из режима ожидания:
- •
Аппаратные данные FIFO доставляются в SOC, даже если не истекло максимальное время ожидания отчета. Это помогает в энергосбережении, потому что SOC не нужно будет скоро будить, если он решит снова перейти в режим ожидания.
Когда SOC не находится в режиме ожидания:
- •
События датчиков могут храниться в FIFO до тех пор, пока не истечет максимальная задержка отчета.Если FIFO заполняется до истечения максимальной задержки отчета, то события передаются активному SOC, чтобы гарантировать, что никакие события не будут потеряны или сброшены.
- •
По истечении максимального времени задержки отчета обо всех событиях из FIFO сообщается в SOC. Например, если максимальная задержка отчета акселерометра составляет 20 секунд, а у гироскопа — 5 секунд, пакеты для акселерометра и гироскопа могут происходить каждые 5 секунд. Если необходимо сообщить об одном событии, то можно сообщить обо всех событиях со всех датчиков.Если датчики совместно используют аппаратный FIFO и истекает максимальная задержка отчета для одного из датчиков, то сообщаются все события из FIFO, даже если максимальная задержка отчета не истекла для других датчиков.
- •
Если максимальная задержка отчетов установлена на ноль, то события могут доставляться в приложение, поскольку SOC активен.
Это приведет к непрерывной работе.- •
Если датчик не имеет аппаратного FIFO, то события немедленно передаются в SOC, что приводит к непрерывной работе.
Это приведет к непрерывной работе.Датчики пробуждения [24]: датчик этого типа всегда должен передавать свои данные / события независимо от состояния питания SOC. Эти датчики позволят SOC перейти в режим ожидания, но разбудят его, когда необходимо сообщить SOC о событии. Поведение датчика пробуждения в режиме ожидания SOC [23] приведено ниже.
В режиме ожидания SOC:
- •
Датчик этого типа продолжает генерировать необходимые события и сохранять их в аппаратном FIFO датчика, а не сообщать об этом в HAL.
- •
Эти датчики будут выводить SOC из режима ожидания для доставки событий либо до истечения максимального времени ожидания отчета, либо при заполнении его аппаратного FIFO.
- •
Если аппаратный FIFO заполнится, то FIFO не будет повторяться, как в случае с датчиками без пробуждения.
Следовательно, FIFO не должен переполняться (и приводить к потере событий), в то время как SOC требуется время для выхода из режима ожидания и запуска процесса очистки FIFO.- •
Если максимальная задержка отчетов установлена на ноль, то события будут активировать SOC и получать отчеты. Это приведет к непрерывной работе.
- •
Если датчик не имеет аппаратного FIFO, то события будут активировать SOC и получать отчет. Это приведет к непрерывной работе.
Следовательно, FIFO не должен переполняться (и приводить к потере событий), в то время как SOC требуется время для выхода из режима ожидания и запуска процесса очистки FIFO.Выход SOC из режима ожидания:
- •
Датчик этого типа ведет себя так же, как датчики без пробуждения, и данные из аппаратного FIFO доставляются в SOC, даже если не истекло максимальное время ожидания отчета.
Когда SOC не находится в режиме ожидания:
- •
Датчик этого типа ведет себя так же, как датчики без пробуждения.
Датчики Android генерируют события в четырех возможных режимах отчетности [25], а именно: непрерывная отчетность, отчетность об изменениях, однократная отчетность и специальная отчетность.
В режиме непрерывной отчетности события генерируются с постоянной скоростью, определяемой настройкой параметра периода выборки, передаваемой в пакетную функцию, определенную в HAL.Акселерометры и гироскопы являются примерами датчиков, использующих режим непрерывной отчетности.
В режиме отчетности при изменении события генерируются при изменении измеренных значений, включая активацию этого типа датчика в HAL. Об этих событиях сообщается по истечении минимального времени между двумя событиями, установленного параметром периода выборки пакетной функции. Датчики сердечного ритма и счетчики шагов являются примерами датчиков, использующих режим сообщения об изменении.
В режиме однократного сообщения датчик деактивируется при возникновении события, а затем отправляет информацию об этом событии через HAL, как только событие сгенерировано.Обнаруженное событие не может быть сохранено в аппаратном FIFO. Для отправки любого другого события необходимо повторно активировать одноразовые датчики.
Датчики, которые могут обнаруживать любое движение, которое приводит к значительному изменению местоположения пользователя, могут подпадать под эту категорию (примерами таких движений могут быть ходьба или пользователь в движущемся транспортном средстве). Все такие датчики называются датчиками триггера. Для этих датчиков параметры максимальной задержки отчета и периода выборки не имеют смысла.
В специальном режиме отчетов датчик генерирует событие на основе определенного события.Например, акселерометр может использовать специальный режим отчетов для генерации события, когда пользователь делает шаг, или его можно использовать для сообщения о наклоне мобильного устройства. Следовательно, нижележащий физический датчик используется в специальном режиме отчетности в качестве детектора шагов или детектора наклона.
Жесткий чехол для датчиков Franklin ProSensor 710/710 + Precision Stud Finder. По Каслингу —
| Прейскурантная цена: | 25 долларов. 00 Подробности |
| Цена: | 14,99 $ |
| Вы экономите: | 10,01 долл. США (40%) |
- Убедитесь, что это подходит
введя номер вашей модели.
- ИДЕАЛЬНАЯ СООТВЕТСТВИЕ: Жесткий футляр уникальной конструкции, идеально подходящий к вашему прецизионному поисковому устройству Franklin Sensors ProSensor 710 / 710+. Только чехол
- 100% БЕЗОПАСНОСТЬ: водонепроницаемость, ударопрочность и пыленепроницаемость для безопасной и надежной защиты вашего устройства С простой ручкой для захвата
- СУПЕР УДОБНЫЙ: этот легкий и компактный чехол со специально разработанным сетчатым карманом для небольших аксессуаров.
- ТОЛЬКО КОРПУС: Для путешествий и хранения (устройство и аксессуары продаются отдельно) Материал: высококачественный этиленвинилацетат, Цвет: черный
- РАЗМЕРЫ: Внешний 8.35 дюймов Д x 4,2 дюйма Ш 2,4 дюйма В — Внутренний 7,68 дюйма Д x 3,7 дюйма 1,7 дюйма В — НАЖМИТЕ оранжевую кнопку, чтобы заказать прямо сейчас!
(PDF) СОЧЕТАНИЕ ЖЕСТКИХ И МЯГКИХ ДАТЧИКОВ ДЛЯ МОНИТОРИНГА ПРОЦЕССОВ: ПРОМЫШЛЕННОЕ ПРИМЕНЕНИЕ
Сессия 10-3: — Стр.
13 из 14
© Copyright 2018, International Society of Automation.Все права защищены.
Симпозиум 63-го аналитического отдела ISA 2018, Галвестон, Техас, США
Датчик с плавким предохранителем обнаруживает истинную тревогу, не выдавая ложных. Сравнивая прогнозируемые концентрации примесей
от двух датчиков на Рисунке 6, мы можем сделать вывод, что плавкий датчик
обеспечивает более точную оценку концентрации примесей в продукте.
ВЫВОДЫ
В этой статье мы представили методологию объединения датчиков для объединения измерений жестких и
мягких датчиков для повышения надежности оценки переменных качества продукта.Из-за изменяющейся во времени динамики химических процессов
используется алгоритм обновления среднего и дисперсии
для адаптации мягкого датчика для отслеживания изменений процесса. Измерения онлайн-анализатора
фильтруются с использованием среднего фильтра скользящего окна, чтобы уменьшить его изменчивость.
Затем измерения
от адаптивного мягкого датчика, онлайн-анализатора и лабораторного анализатора объединяются с использованием подхода максимального правдоподобия
.
Предлагаемый метод был исследован в химическом процессе в компании Dow для мониторинга примесей продукта
.Было продемонстрировано, что объединенная оценка примесей в продукте более надежна, чем измерение
любым отдельным датчиком. В частности, объединенная оценка следует тенденциям
измерений отдельными датчиками, при этом сообщая только истинную тревогу примесей без
каких-либо ложных тревог, в отличие от отдельных датчиков.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. С. Волд, М. Сьёстрём и Л. Эриксон, «Pls-регрессия: основной инструмент хемометрики»,
Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 58, 2, 2001.с.109-130.
2. LH Chiang, B. Jiang, X. Zhu, D. Huang и RD Braatz, «Диагностика множественных и
неизвестных неисправностей с использованием причинно-следственной карты и многомерной статистики», Journal of Process Control,
28, 2015 С.
27-39.
3. Бишоп К. М. «Нейронные сети для распознавания образов». Издательство Оксфордского университета. 1995.
4. J.-S. Р. Джанг, К.-Т. Сан и Э. Мизутани, «Нейро-нечеткие и мягкие вычисления: вычислительный подход
к обучению и машинному интеллекту», 1997.
5. П. Кадлец, Б. Габрис и С. Страндт, «Программные датчики, управляемые данными в обрабатывающей промышленности»,
Computers & Chemical Engineering, 33, 4, 2009. p.795-814.
6. К. Чен, И. Кастильо, Л. Х. Чианг и Дж. Ю, «Техническое обслуживание модели мягкого датчика: случай
, исследование промышленных процессов». Авторы хотели бы поблагодарить за поддержку
Dow Chemical Company и Совет по естественным наукам и инженерным исследованиям Канады
(Nserc) «, IFAC-PapersOnLine, 48, 8, 2015.стр.427-432.
7. Б. Лу и Л. Чианг, «Опыт полууправляемого онлайн-обслуживания мягких датчиков в химической промышленности
», журнал Process Control, 2017.
8.
М.О. Эрнст и М.С. Бэнкс, «Люди интегрируют визуальные средства. и тактильная информация в статистически оптимальной моде
», Nature, 415, 6870, 2002. p.429-433.
Planet Analog — Когда датчики просты, но ощущать сложно
Если и есть какая-то область сигнальной цепи электроники, которая упорно оставалась аналоговой, то это датчики.Да, вы можете получить выходной сигнал датчика и оцифровать его очень близко к самому датчику, но сам датчик почти всегда аналоговый, как и измеряемый физический параметр. Такова реальность физики, если вы не погрузитесь в атомные и субатомные частицы, которые существуют в дискретных квантовых состояниях того или иного типа.
Тем не менее, в самом широком смысле, нет никаких сомнений в том, что сегодняшняя электроника значительно упростила получение аналогового выходного сигнала от датчика, усиление его, оцифровку, корректировку и компенсацию, а затем его анализ.Но сам сенсорный элемент или устройство по-прежнему являются аналоговыми, и часто легче сказать, чем сделать, попытаться получить информацию.
Одно дело — иметь базовый датчик для физических переменных, таких как температура или давление, но зачастую гораздо более сложная задача — установить этот датчик так, чтобы он действительно мог проводить точные и надежные измерения.
Это проблема, с которой часто сталкиваются аппараты в условиях невесомости на орбите или в космосе. Очевидно, что очень важно знать с точностью количество оставшегося жидкого топлива, но плескание и плохое поведение топлива, включая «разрыв» в нескольких несвязанных частичных объемах в этих условиях, делают это очень трудным.
Традиционные методы, такие как «взвешивание» массы топлива или измерение его давления, не так точны, как хотелось бы; одна альтернатива — использовать внутренние контакты в качестве топлива, но это увеличивает массу и создает новые технические проблемы. Широко используемой альтернативой является базовая «бухгалтерия», которая отслеживает, сколько топлива было израсходовано при данном сжигании, а затем вычитает это из предыдущего значения.
Он достаточно точен, когда бак полон, но точность снижается по мере использования топлива, и возникают проблемы с накоплением кумулятивных ошибок этих чисел.
Теперь исследователи во главе с менеджером по передаче технологий NASA Манохаром Дешпанде и Национальным институтом стандартов и технологий (NIST) разработали экспериментальную систему, которая использует сложную технику трехмерной визуализации, называемую объемной электрической емкостной томографией (ECVT). В этом подходе электроды излучают электрические поля и измеряют целевую емкость (см. Рисунок ниже).
Внутренняя часть топливного бака прототипа покрыта гибкими электродами, которые действуют как пластины конденсаторов.Измеренные значения емкости определяются массой жидкости в резервуаре и ее местоположением; Здесь показано испытание первого уровня, которое проводится с использованием подвешенного баллона, наполненного теплоносителем (стандарт HT-90) вместо реального — и потенциально опасного — ракетного топлива.
Комбинируя измерения показаний пары электродов с последующими усовершенствованными 2D и 3D алгоритмами и анализами, датчик может оценить местоположение и объем баллона. Источник: NIST
«Это не простая схема с одним конденсатором; вместо этого резервуар облицован массивом сенсорных электродов, а емкость измеряется в нескольких парах сенсоров, — сказал Ник Дагалакис, инженер-механик NIST в команде проекта. — Мы измеряем разницу в передаче для каждой возможной пары сенсоров, и Объединив все эти измерения, мы узнаем, где есть топливо, а где его нет, и создадим трехмерное изображение.”
Команда использовала «мягкую литографию» для создания массива емкостных датчиков, выстилающего резервуар, что похоже на создание печатной платы, за исключением того, что они печатают рисунок чернил на гибкой пластиковой подложке, такой как каптон, а затем вытравливают незащищенные, нежелательные медь. Матрица данных емкости используется для создания набора 2D-изображений, которые отображают расположение жидкости по всей длине бака, и это, в свою очередь, приводит к 3D-изображению топлива в баке с объемом и, таким образом, массой, которые можно рассчитать.
Интересно и, возможно, несколько иронично, что этот очень сложный подход начинается с набора показаний датчика самого основного параметра емкости, прежде чем он будет построен на нем с помощью нескольких датчиков и показаний плюс расширенный анализ данных. Хорошо написанная новостная статья NIST «NIST разрабатывает прототип топливомера для орбиты» дает обзор проекта, а также вкратце обсуждает, как инженеры тестировали его. Также есть подробный технический документ «Гибкие сборки электроемкостных объемных томографических датчиков для измерения топлива космических аппаратов», опубликованный в журнале Journal of Spacecraft and Rockets, , но он находится за платной подпиской.Однако поиск изображений по названию технической статьи приведет к появлению из нее некоторых изображений среднего разрешения.
Были ли вы когда-нибудь в ситуации, когда основной интересующий физический параметр казался достаточно легким для восприятия, но переход от «сенсора» к «ощущению» был проблемой? Решали ли вы проблемы с помощью сложной радикальной техники или более простого подхода «грубой силы»? Было ли продвинутое решение слишком сложным или было больше головной болью, чем проблема, которую вы пытались решить?
Связанное содержание
«мягких» датчиков проникают в четыре основные отрасли — TechCrunch
Тодд Гисби — технический директор новозеландского стартапа StretchSense, который производит растягиваемые емкостные датчики для ряда отраслей.
От чего-то столь же простого, как дверной датчик в магазине до новой эры «умных» датчиков на быстро развивающемся рынке носимых устройств, применение датчиков уже вошло во многие сферы нашей повседневной жизни.
Но будущее приложений с динамическими датчиками выходит за рамки простого измерения частоты пульса с помощью новых Apple Watch; речь идет о том, как легко доступные сенсорные технологии могут быть легко интегрированы в нашу повседневную деятельность, чтобы дать нам непрерывное представление о нашем собственном здоровье и способах взаимодействия с окружающим миром.
Речь идет не только о носимых устройствах. Компании медицинской, военной и спортивной отраслей увеличивают возможности подключения своих продуктов и рабочих процессов к Интернету вещей (IoT) и использовали эти возможности подключения и осведомленности для создания мощных инструментов, которые позволяют лучше понимать, лучше анализировать и улучшать решения.
Датчики подпитывают этот процесс.
Но, как и все инструменты, для работы важно использовать правильный. Не каждый тип датчика подходит для измерения того, какой образ жизни мы ведем, или того, как окружающая среда влияет на нас.Люди — это динамичные существа с мягкими телами, которые по-разному реагируют, когда мы взаимодействуем с различными ситуациями и продуктами вокруг нас.
Шаг вперед с мягкими датчиками
В отличие от обычных датчиков, которые фокусируются на движении и характеристиках твердых объектов, мягкие датчики были разработаны с учетом тела и других «мягких» структур. Будь то несколько миллиметров в диаметре или размер листа бумаги, эти датчики предоставляют высокоточные и повторяемые данные о любых изменениях формы этих мягких структур.
Технологии должны улучшать нашу жизнь, а не отвлекать от нее.
Мягкие и эластичные датчики можно использовать для непосредственного измерения движений человека, не мешая им. Их можно разместить на теле, незаметно интегрировать в нашу одежду или иным образом приклеить, сшить или отлить в любую мягкую ткань.
Это позволяет разрабатывать продукты так, чтобы они соответствовали тому, как работают наши тела и другие мягкие структуры, а не наоборот.
Возможности безграничны.Датчики растяжения обладают огромным потенциалом нарушить гораздо больше, чем просто потребительские носимые устройства.
Спорт
Наиболее очевидное применение мягких сенсоров — это спорт. У подключенного к сети спортсмена уже есть набор носимых технических инструментов, таких как нарукавные повязки и браслеты, которые измеряют расстояние, время и маршруты. Однако многие из этих продуктов ориентированы исключительно на мониторинг биометрических данных.
Напротив, едва заметные мягкие датчики добавляют уровень биомеханических данных, которые дают спортсменам и тренерам лучшее понимание движений тела, сокращения мышц, частоты дыхания, техники движения, осанки и риска травм для каждого человека.
Такие компании, как Heddoko, уже начали интегрировать датчик растяжения ткани StretchSense в компрессионную одежду, чтобы непрерывно отслеживать движения тела и направлять спортсменов к достижению оптимальных результатов и точности.
Гибкость датчиков означает, что их можно применять к любому предмету одежды или обуви, не ограничивая никакую часть естественных движений и работоспособности спортсмена.
В сочетании с беспроводной технологией спортсмены могут разбивать и анализировать каждую часть своей работы, не покидая спортивного объекта.
Здравоохранение
Больницы и специализированные клиники уже получили большую пользу от использования датчиков для измерения ряда показателей здоровья, таких как частота сердечных сокращений, артериальное давление, уровень глюкозы и многое другое. Однако в отрасли здравоохранения по-прежнему отсутствует широкая интеграция доступных технологий, которые могли бы дать лучшие результаты.
Беспроводные и переносные мягкие датчики позволяют переносить низкоуровневую медицинскую помощь из больницы в домашнюю, обеспечивая точную самооценку и постоянный мониторинг пациентов в периоды домашнего восстановления.
Для пациентов, которым требуется постоянная физиотерапия, мягкие датчики позволяют индивидуально контролировать движения при упражнениях, повышая точность техники и отслеживая прогресс восстановления.
Пациенты могут делиться своими данными в режиме реального времени со своим специалистом, находясь дома или на работе, что позволяет сэкономить время и упущенные возможности, связанные с совершением особой поездки.
В Массачусетском технологическом институте исследователи создали «робота с семью пальцами», который усиливает хватательный механизм человеческой руки, добавляя два дополнительных «пальца» рядом с большим и мизинцем.Захватывающая помощь робота может помочь пожилым пациентам и пациентам с ограниченными возможностями расширить свою независимость в течение более длительных периодов времени. Посмотреть видео устройства:
Автомобили
В автомобильном секторе уже используется более 100 датчиков (в зависимости от модели) для измерения тормозов, давления в шинах, температуры и определения того, находитесь ли вы слишком близко к автомобилю.
Большинство этих датчиков ориентированы на состояние и безопасность автомобиля. Мягкие датчики открывают новые возможности для контроля и повышения безопасности и комфорта людей в автомобиле.
Встроенные в автокресло мягкие датчики можно использовать для анализа сидения людей, четко показывая распределение веса и осанку водителя или пассажиров.
Сиденье может автоматически подстраиваться под личные предпочтения сидящего на нем человека и обеспечивать ему комфорт во время поездки. Функции безопасности, такие как подушка безопасности, могут быть динамически адаптированы к сидящему на сиденье человеку — будь то взрослый или ребенок — позволяя автомобилю развернуть подушку безопасности с соответствующим давлением и высотой в случае аварии.
Виртуальная реальность, дополненная реальность
Хотя крупные компании, такие как Google, вызвали возрождение интереса к виртуальной реальности, интересно увидеть ограничивающие факторы, которые мешают виртуальной реальности стать по-настоящему захватывающим опытом, а именно отсутствие методов ввода для взаимодействия с цифровой вселенной.
.
Клавиатуры и тачскрины просто не работают. К сожалению для отрасли, это все еще важные элементы, которые, помимо визуального аспекта, в значительной степени связывают пользователя с опытом.
Точное отслеживание движений человека простым и непривязанным образом не только закрывает серьезный пробел в опыте VR / AR, но и открывает путь для того, чтобы все тело стало устройством ввода. Мягкие сенсоры могут сделать игру более отзывчивой за счет естественных движений игрока.
Данные о движении и языке тела можно комбинировать с другими биометрическими данными для измерения неврологических реакций человека почти в реальных жизненных ситуациях. Теперь разработчики могут создать по-настоящему захватывающий и по-настоящему интерактивный опыт, который откликается на людей в нем.
Простое решение
Эти примеры — лишь верхушка айсберга. Слишком долго мы были сосредоточены на перепрофилировании сенсорной технологии, созданной для жестких и точных машин, и на установке их на мягкие тела.
Однако люди мягкие и точные, а жесткие датчики просто не могут рассказать всю историю.
Благодаря мягкому и точному восприятию у нас теперь есть способ улавливать гораздо больше невербального общения, которое мы принимаем как должное, когда взаимодействуем друг с другом. Освоение этой новой контекстуальной осведомленности приблизит нас на один гигантский скачок к миру, в котором технологии будут более умными, менее навязчивыми и более органично встроенными в ткань нашей жизни.Потому что, в конце концов, технологии должны улучшать нашу жизнь, а не отвлекать от нее.
Широкополосная жесткая рентгеновская спектроскопия с высоким энергетическим разрешением с использованием датчиков края перехода на SPring-8: Review of Scientific Instruments: Vol 92, No. 1
Нам удалось использовать спектрометр с датчиком края перехода (TES) и оценить его характеристики на синхротронном источнике рентгеновского излучения СПринг-8. Спектрометр TES состоит из 240 пикселей системы TES Национального института стандартов и технологий (NIST), и 220 пикселей работают одновременно с энергетическим разрешением 4 эВ при 6 кэВ со скоростью ∼1 пиксель / с -1 .
Допуск для высоких скоростей счета оценивается с точки зрения энергетического разрешения и доли времени жизни, что приводит к эмпирическому компромиссу ∼2 × 10 3 с / с (все пиксели) с энергетическим разрешением 5 эВ при 6 кэВ. Используя возможности широкополосной спектроскопии TES, одновременный многоэлементный анализ демонстрируется для стандартного образца. Мы провели анализ структуры ближнего края рентгеновского поглощения (XANES) в режиме флуоресценции с использованием спектрометра TES. Превосходное энергетическое разрешение TES позволило нам обнаружить слабые линии флуоресценции разбавленных образцов и микроэлементов, которые ранее было трудно разрешить из-за почти перекрывающихся линий излучения других доминирующих элементов.Соседние линии As K α и Pb L α 2 стандартного образца были четко разделены, и был получен XANES Pb L α 2. Более того, спектр рентгеновских лучей от небольшого количества Fe в аэрозолях отличался от спектра пустой мишени, что помогает нам понять цели и окружающую среду.
Эти результаты являются первым важным шагом к применению спектроскопии на основе TES высокого разрешения на синхротронных установках с жестким рентгеновским излучением.
БЛАГОДАРНОСТИ
Эта работа была частично поддержана грантами на научные исследования (KAKENHI) от MEXT и JSPS (гранты №16H02190, 18H05458, 18H03714, 18H01260, 18H03713, 18H03892, 17H06455, 20K20527 и 19K21884) и новаторский проект RIKEN: Эволюция материи во Вселенной. Авторы благодарны участникам проекта NIST Quantum Sensors Project. Мы ценим значительный вклад SPring-8, J-PARC, RIKEN и тех, кто поддерживал эксперименты SPring-8 (гранты № 2019A1523, 2019B1498 и 2020A0174).
Запросить брошюру в бумажном виде :: Electro-Sensors
Адрес 1
Адрес 2
Город
Страна AfghanistanÅland IslandsAlbaniaAlgeriaAmerican SamoaAndorraAngolaAnguillaAntarcticaAntigua & BarbudaArgentinaArmeniaArubaAscension IslandAustraliaAustriaAzerbaijanBahamasBahrainBangladeshBarbadosBelarusBelgiumBelizeBeninBermudaBhutanBoliviaBosnia & HerzegovinaBotswanaBouvet IslandBrazilBritish Индийский океан TerritoryBritish Virgin IslandsBruneiBulgariaBurkina FasoBurundiCambodiaCameroonCanadaCanary IslandsCape VerdeCaribbean NetherlandsCayman IslandsCentral African RepublicCeuta & MelillaChadChileChinaChristmas IslandClipperton IslandCocos (Килинг) IslandsColombiaComorosCongo — BrazzavilleCongo — KinshasaCook IslandsCosta RicaCôte d’IvoireCroatiaCubaCuraçaoCyprusCzechiaDenmarkDiego GarciaDjiboutiDominicaDominican RepublicEcuadorEgyptEl SalvadorEquatorial GuineaEritreaEstoniaEswatiniEthiopiaFalkland IslandsFaroe IslandsFijiFinlandFranceFrench GuianaFrench PolynesiaFrench Южный TerritoriesGabonGambiaGeorgiaGermanyGhanaGibraltarGreeceGreenlandGrenadaGuadeloupeGuamGuatema laGuernseyGuineaGuinea-BissauGuyanaHaitiHeard & McDonald IslandsHondurasHong Kong SAR ChinaHungaryIcelandIndiaIndonesiaIranIraqIrelandIsraelItalyJamaicaJapanJordanKazakhstanKenyaKiribatiKosovoKuwaitKyrgyzstanLaosLatviaLebanonLesothoLiberiaLibyaLiechtensteinLithuaniaLuxembourgMacao SAR ChinaMadagascarMalawiMalaysiaMaldivesMaliMaltaMarshall IslandsMartiniqueMauritaniaMauritiusMayotteMexicoMicronesiaMoldovaMonacoMongoliaMontenegroMontserratMoroccoMozambiqueMyanmar (Бирма) NamibiaNauruNepalNetherlandsNew CaledoniaNew ZealandNicaraguaNigerNigeriaNiueNorfolk IslandNorthern Mariana IslandsNorth KoreaNorth MacedoniaNorwayOmanPakistanPalauPalestinian TerritoriesPanamaPapua Новый GuineaParaguayPeruPhilippinesPitcairn IslandsPolandPortugalPuerto RicoQatarRéunionRomaniaRussiaRwandaSamoaSan MarinoSão Tomé & PríncipeSaudi ArabiaSenegalSerbiaSeychellesSierra LeoneSingaporeSint MaartenSlovakiaSloveniaSolomon IslandsSomaliaSouth AfricaSouth Грузия и Южные Сандвичевы IslandsSouth KoreaSouth SudanSpainSri La nkaSt.
BarthélemySt. Елена Китс и Невис LuciaSt. MartinSt. Pierre & MiquelonSt. Винсент и ГренадиныСуданСуринамШпицберген и Ян-МайенШвецияШвейцарияСирияТайваньТаджикистанТанзанияТаиландТимор-ЛештиТогоТокелауТонгаТринидад и ТобагоТристан-да-КуньяТунисТурцияТуркменистанТурки и Кавалерия Внешние острова Виргинские островаУгандаУкраинаОбъединенные Арабские ЭмиратыВеликобританияСоединенные ШтатыУругвайУзбекистанВануатуВатиканВенесуэлаВьетнамУоллис и ФутунаЗападная СахараЙеменЗамбияЗимбабве
Штат / провинция
Почтовый Индекс
.