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Case 公司新闻
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在使用压力传感器的时候,会造成压力传感器的零点漂移的主要有以下几个原因: 1.应变片胶层有气泡或者有杂质 2.应变片本身性能不稳定 3.电路中有虚焊点 4.弹性体的应力释放不完全;此外还和磁场,频率,温度等很多有关系。电漂或一些漂移都会存在,但可以通过一些方式缩小其范围或修正。 零点热漂移是影响压力传感器性能的重要指标,受到广泛重视。国际上认为零点热漂移仅取决于力敏电阻的不等性及其温度非线性,其实零点热漂移还与力敏电阻的反向漏电有关。在这点上,多晶硅可以吸除衬底中的重金属杂质,从而减小力敏电阻的反向漏电、改善零点热漂移,提高传感器的性能。 缩小电漂移和修正电漂移还有哪些方式呢?零点电漂移除了影响压力传感器的测量精度和降低灵敏度之外,还有哪些重要影响呢? 利用零点电漂移可以消除压力传感器的热零点漂移,所谓零点漂移,是指当放大器的输入端短路时,在输入端有不规律的、变化缓慢的电压产生的现象。产生零点漂移的主要原因是温度的变化对晶体管参数的影响以及电源电压的波动等,在多数放大器中,前级的零点漂移影响最大,级数越多和放大倍数越大,则零点漂移越严重。 漂移的大小主要在于应变材料的选用,材料的结构或是组成决定其稳定性或是热敏性。 材料选好后的加工制成也很重要,工艺不同,会生产出不同效果的应变值,关键也在于通过一些老化等调节后,电桥值的稳定或程规律的变化。 漂移的调节手段很多,大都根据厂家的条件或生产需求所决定,大多数厂家对零点漂移都控制得很好。温度调节可通过内部温度电阻和制热零敏度电阻补偿、老化等。
发布时间: 2018 - 01 - 17
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在使用压力传感器的时候,有一些误差是一定要注意的,否则会造成达的损失。在选择压力传感器的时候要考虑他的综合精度,而压力传感器的精度受哪些方面的影响呢?其实造成传感器误差的因素有很多,下面注意说四个无法避免的误差,这是传感器的初始误差。首先是偏移量误差:由于压力传感器在整个压力范围内垂直偏移保持恒定,因此变换器扩散和激光调节修正的变化将产生偏移量误差。其次是灵敏度误差:产生误差大小与压力成正比。如果设备的灵敏度高于典型值,灵敏度误差将是压力的递增函数。如果灵敏度低于典型值,那么灵敏度误差将是压力的递减函数。该误差的产生原因在于扩散过程的变化。第三是线性误差:这是一个对压力传感器初始误差影响较小的因素,该误差的产生原因在于硅片的物理非线性,但对于带放大器的传感器,还应包括放大器的非线性。线性误差曲线可以是凹形曲线,也可以是凸形曲线称重传感器。最后是滞后误差:在大多数情形中,压力传感器的滞后误差完全可以忽略不计,因为硅片具有很高的机械刚度。一般只需在压力变化很大的情形中考虑滞后误差。压力传感器的这个四个误差是无法避免的,只能选择高精度的生产设备,利用高新技术来降低这些误差,还可以在出厂的时候进行一点的误差校准,尽最大的可能来降低误差以满足客户的需要。
发布时间: 2018 - 01 - 17
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现在我们都对AI很熟悉了,也知道算法的完善离不开海量的数据。数据量越大,算法给出的结果可能就越精准,越“如人意”。人对世界的感知,很大一部分是基于我们的感官获取的“数据”。机器人和目前很火的无人驾驶依靠的则是来自传感器的数据。随着传感器获取和处理的数据量越来越大,智能机器人的发展也将到达一个“临界点”。只要是想扩展业务或建立网络的人,应该对“网络效应”很熟悉。例如,使用像eBay、淘宝这样的市场平台,买家和卖家越多,它就越完善,用处也就越大。 那么,数据的网络效应指的就是,随着服务使用的增加,服务也变得越来越完善的动态过程,比如,随着机器学习模型训练数据量的增加,模型得到的结果也越来越准确。网络外部性(network externality),又称网络效应(network effect)或需求方规模经济(demand-side economies of scale),指在经济学或商业中,消费者选用某项商品或服务,其所获得的效用与“使用该商品或服务的其他用户人数”具有相关性时,此商品或服务即被称为具有网络外部性。 最常见的例子是电话或社交网络服务:采用某一种社交媒体的用户人数越多,每一位用户获得越高的使用价值。无人驾驶车辆和其他智能机器人依赖的是传感器,这些传感器产生的海量数据量,并且越来越庞大。 获取的数据可以被用来构建更好的AI模型,然后机器人可以依靠这些AI模型,做出实时决策,并在真实世界、真实环境中“找到方向”。当今智能机器人的核心是AI与传感器的融合,可以产生了良性的反馈循环——我们也可以称之为机器人“网络效应”。目前,我们正处于引爆这一网络效应、彻底改变机器人的临界点。AI的快速演变人工智能的下一个探索领域是机器人技术,如果你想知道这背后的原因,那你得先了解了解人工智能本身是如何演变的。近年发展起来的机器智能系统能够利用海量的数据,但在上世纪90年代中期...
发布时间: 2018 - 01 - 17
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传感器技术将如何影响未来的汽车?传感器供应商目前正处于风口,需要为汽车传感器产业的黄金时代做好准备。到2022年,复苏的汽车传感器市场规模将超过200亿美元 在产值超过2.3万亿美元的全球汽车市场“大蛋糕”之中,新兴的电动汽车和无人驾驶汽车近期刺激了“小小的”汽车传感器市场。尽管到2022年,全球汽车的销售量预计将仅增长3%,但是,Yole预计汽车传感器出货量的平均增长率将在未来五年达到8%以上,销售额增长将超过14%。这主要得益于高价值传感器模块日益广泛的应用,如雷达(RADAR)、成像以及激光雷达(LiDAR)。目前的汽车传感器市场主要包括MEMS和经典的有源传感器,如压力传感器、胎压监测系统(TPMS)传感器、化学传感器、惯性传感器、磁传感器、超声传感器、图像传感器、雷达以及激光雷达。 从福特T型车到自动驾驶汽车的发展演变2016年,全球汽车MEMS和传感器市场规模预计为110亿美元,到2022年预计可增长至230亿美元。这主要归因于成像、雷达和激光雷达传感器的爆发增长,到2022年这三块市场预计将分别增长至77亿美元、62亿美元和14亿美元。短期内,电动汽车所带来的影响,对压力传感器、化学传感器和磁传感器等经典传感器还比较小。不过,从长期来看,电动汽车的到来,将极大地改变压力传感器和磁传感器在汽车内的数量和部署。电气化越高的汽车,意味着需要更少的压力传感器,但需要更多的磁传感器来监测电池及实现各种定位以及对运动部件的探测。总而言之,汽车市场正在经历其发展史上变化最快的时代。MEMS和传感器供应商需要为即将到来的汽车产业黄金时代做好充分准备。  汽车MEMS和传感器市场总览BOSCH(博世)、DENSO(电装)、SENSATA(森萨塔)、NXP(恩智浦)以及INFINEON(英飞凌)仍是汽车传感器行业的领头羊,但竞争格局或许会很...
发布时间: 2018 - 01 - 17
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国外媒体报道,为确保新一代iPhone和iPad 3D传感器模组的供应,苹果将投资LG旗下公司LG Innotek,但具体投资金额未知。 外媒报道中提及的LG Innotek,是LG旗下的电子产品零部件制造商,其所生产的3D传感器模组,能使移动设备具备捕获3D数据的能力,即使是在黑暗的环境下也能识别用户,是iPhone X实现面部识别功能的关键零部件。外媒推测苹果将投资LG Innotek则是源于后者的一项投资计划,LG Innotek本月8日向监管部门提交的文件显示,其将投资8737 亿韩元(约8.209亿美元),扩建移动相机模组和下一代模组业务的相关设施。为确保新一代iPhone和iPad的3D传感器模组的供应,近期苹果在3D传感器领域动作频频,已先后投资多家相关产业链企业,足见重视,据悉多款新机均全面应用3D传感器技术。安卓阵营手机品牌厂亦将全力推出导入3D感测应用的旗舰机种。3D传感器产业链有望爆发。
发布时间: 2018 - 01 - 17
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