传感器技术

CCD摄像机 什么是CCD摄像机？ CCD是Charge Coupled Device(电荷耦合器件)的缩写，它是一种半导体成像器件，因而具有灵敏度高、抗强光、畸变小、体积小、寿命长、抗震动等优点。 CCD摄像机的工作方式 被摄物体的图像经过镜头聚焦至CCD芯片上，CCD根据光的强弱积累相应比例的电荷，各个像素积累的电荷在视频时序的控制下，逐点外移，经滤波、放大处理后，形成视频信号输出。视频信号连接到监视器或电视机的视频输入端便可以看到与原始图像相同的视频图像。 分辨率的选择 评估摄像机分辨率的指标是水平分辨率，其单位为线对，即成像后可以分辨的黑白线对的数目。常用的黑白摄像机的分辨率一般为380-600，彩色为380-480，其数值越大成像越清晰。一般的监视场合，用400线左右的黑白摄像机就可以满足要求。而对于医疗、图像处理等特殊场合，用600线的摄像机能得到更清晰的图像。 成像灵敏度 通常用最低环境照度要求来表明摄像机灵敏度，黑白摄像机的灵敏度大约是0.02-0.5Lux(勒克斯)，彩色摄像机多在1Lux以上。0.1Lux的摄像机用于普通的监视场合；在夜间使用或环境光线较弱时，推荐使用0.02Lux的摄像机。与近红外灯配合使用时，也必须使用低照度的摄像机。另外摄像的灵敏度还与镜头有关，0.97Lux/F0.75相当于2.5Lux/F1.2相当于3.4Lux/F1. 参考环境照度：

1.引言： 机器人的研究越来越多的得到关注和投入，随着计算机技术和人工智能的发展，智能自主移动机器人成为机器人领域的一个重要研究方向和研究热点。移动机器人的定位和地图创建是自主移动机器人领域的热点研究问题。对于已知环境中的机器人自主定位和已知机器人位置的地图创建已经有了一些实用的解决方法。然而在很多环境中机器人不能利用全局定位系统进行定位，而且事先获取机器人工作环境的地图很困难，甚至是不可能的。这时机器人需要在自身位置不确定的条件下，在完全未知环境中创建地图,同时利用地图进行自主定位和导航。这就是移动机器人的同时定位与地图创建(SLAM) 问题，最先是由SmithSelf 和Cheeseman在1988年提出来的，被认为是实现真正全自主移动机器人的关键。 SLAM问题可以描述为：机器人在未知环境中从一个未知位置开始移动，在移动过程中根据位置估计和传感器数据进行自身定位，同时建造增量式地图。 在SLAM中，机器人利用自身携带的传感器识别未知环境中的特征标志，然后根据机器人与特征标志之间的相对位置和里程计的读数估计机器人和特征标志的全局坐标。这种在线的定位与地图创建需要保持机器人与特征标志之间的详细信息。近几年来，SLAM的研究取得了很大的进展，并已应用于各种不同的环境，如：室内环境、水下、室外环境。 2.SLAM的关键性问题 2.1地图的表示方式 目前各国研究者已经提出了多种表示法

摘要 环境参数监控系统，价格高，功耗较大，移动性较差，需要较高的硬件与软件支持，数据采集端与监控端需要通过很多很长的通信线进行连接，从而使得系统稳定性不高，对于多参数多点监控的场所，传统设备不能满足其节点数量的要求，可行度不高，空间占用率较大。鉴于以上不足之处，我们设计一种多节点组网一监控终端的智能环境参数监控系统，以方便和适应现代化的信息管理模式。该系统采用数字化数据采集，模块化处理，便于系统维护以及数据收集。 本系统设计是从低成本、低功耗、高效率等概念出发，采用12位单片机STM32F103C8T6为处理核心，在数据采集节点端控制一系列的传感器（如DS18B20、DHT11、MQ-135、光敏二极管、雨滴传感器、土壤水分传感器等）来采集环境参数，使用蜂鸣器与STM32F103C8T6连接做为系统的报警器，如有参数超标就发出声响进行警报，同时使用NRF24L01发送数据到监控终端。具有实时性、稳定性、高效性、操作简单等特点，这样便于解决环境参数的采集和监控。本文以STM32F103C8T6超低功耗单片机为核心，设计了多个环境数据采集节点和监控终端即环境参数智能监测站，重点介绍了该系统的设计任务、硬件、软件以及控制算法的设计与实现。硬件方面，介绍了系统各个部分的设计思想、原理电路以及系统总硬件原理图；另外，为了实现系统低成本和低功耗，满足设计要求的前提下

“机器视觉”的正式定义涵盖所有工业和非工业应用，其中硬件和软件的组合根据图像的捕获和处理为设备执行其功能提供操作指导。简而言之，机器视觉可帮助公司重复制造优质产品。而且由于制造有缺陷的商品的公司不会持续很长时间，因此制造业已经转向机器视觉来获取所需的质量保证。但是在公司充分利用机器视觉之前，它需要了解基础知识。 例如，现代机器视觉系统依靠工业相机内部的数字传感器和专用光学器件来获取图像。采集图像后，计算机硬件和软件会处理，分析和测量图像的各种特征，以实现自动决策。 与人工检查器不同，机器视觉由于其速度，准确性和可重复性而在结构化场景中的定量测量方面表现出色。例如，在一条生产线上，机器视觉系统可以每分钟检查数百甚至数千个零件。同时，以正确的相机分辨率和光学系统为基础的机器视觉系统可以轻松地检查无法被人眼看见的物体细节。 机器视觉的组成 机器视觉系统的主要组件包括照明，镜头，图像传感器，视觉处理和通信。照明照亮了要检查的零件，使其特征突出，因此相机可以清晰地看到它们。镜头捕获图像并将其以光的形式呈现给传感器。机器视觉相机中的传感器将这些光转换为数字图像，然后将其发送到处理器进行分析。 视觉处理步骤利用的算法可检查图像并提取所需信息，进行必要的检查并做出决定。最后，通信通常通过离散I / O信号或通过串行连接发送到正在记录信息或将其用于某些后续操作的设备的数据来完成。

咸鱼Micropython—PyEd 外接LED 例程1：点亮8MMLED 例程2：pwm调节灯光亮度 板载的传感器还有好多功能等待小伙伴们发觉，我就不一一介绍了。本次小案例使用了接线比较少的8MMled发光模块。来练下手吧~ 点击此处查看三轴加速传感器原理 加速传感器制作平衡仪 目标：外接传感器，了解简单的接线。初步了解一下引脚，PWM。 “新手玩家”要注意看接线说明哦~要不就 基础接线 传感器上含有“VCC”字样的一般接到开发板的3.3V，5V或者12V。（看传感器参数，如下图VCC可接3.3V或者5V。12V不要接回烧坏传感器的） 传感器上含有"GND"字样的直接接到开发板的GND即可 其他引脚接线看说明即可例如： 传感器上Trig和Echo引脚在编程中的设置如下 说明Trig在板子上对应的引脚为A13，Echo在板子上对应的引脚为A14~ 注意：一般程序开头都会做一个引脚定义，看懂会接即可 GPIO（引脚）使用方法： 点击查看MicroPython引脚使用方法 传感器：8mmLED发光模块 引脚说明 引脚 说明 G GND V 3.3~5V s 输出 例程1：点亮8MMLED 引用变量 点击【引脚】选择 引脚说明V为输出引脚，点击下拉三角选择引脚和输出方式即可 点击【引脚】选择 完整代码 上传到板子看可以看到LED亮了 例程2：pwm调节灯光亮度 什么是PWM

手机摄像头的组成结构和工作原理 手机摄像头由： PCB板、镜头、固定器和滤色片、DSP(CCD用)、传感器等部件组成。 工作原理为： 拍摄景物通过镜头，将生成的光学图像投射到传感器上，然后光学图像被转换成电信号，电信号再经过模数转换变为数字信号，数字信号经过DSP加工处理，再被送到手机处理器中进行处理，最终转换成手机屏幕上能够看到的图像。 PCB板 摄像头中用到的印刷电路板，分为硬板、软板、软硬结合板三种 镜头 镜头是将拍摄景物在传感器上成像的器件，它通常由由几片透镜组成。从材质上看，摄像头的镜头可分为塑胶透镜和玻璃透镜。 镜头有两个较为重要的参数：光圈和焦距。 光圈是安装在镜头上控制通过镜头到达传感器的光线多少的装置，除了控制通光量，光圈还具有控制景深的功能，光圈越大，景深越小，平时在拍人像时背景朦胧效果就是小景深的一种体现。 景深是指在摄影机镜头前能够取得清晰图像的成像所测定的被摄物体前后距离范围。 数值越小，光圈越大，进光量越多，画面比较亮，焦平面越窄，主体背景虚化越大； 值越大，光圈越小，进光量越少，画面比较暗，焦平面越宽，主体前后越清晰。 焦距 焦距是从镜头的中心点到传感器平面上所形成的清晰影像之间的距离。根据成像原理，镜头的焦距决定了该镜头拍摄的物体在传感器上所形成影像的大小。比如在拍摄同一物体时，焦距越长，就能拍到该物体越大的影像。长焦距类似于望远镜。 固定器和滤色片

“对潜通信” 泛指水面以上目标与水下目标之间的通信。 传统的对潜通信 采用 超长波射频 通信方式，需要庞大的天线设备且通信速率极低（一般在数百bps以下）， 仅能传输简单的指令信息，一般应用在军事上 ； 随着 海洋研究、探测、监测、开发和保护 等活动的不断增多，大量自容式传感器或传感网络布放在水下。传统手段一般通过派遣母船或水下航行器到目标区域附近进行数据采集，时间和经济成本较高； 如何高效地采集水下传感器节点数据成为亟待解决的问题 。 徐敬研究团队提出了结合无人机等空中平台和 蓝绿激光通信 技术实现指定水域水下数据的高速采集，该方式灵活、快捷、经济。 来源： https://www.cnblogs.com/weinapang/p/12155470.html

在智能工厂里，机器和设备将具有提升的自我优化和自主决策的能力。这与今日运行固定程序操作的情况形成了鲜明的对比。 下面一起从传感器、工业以太网、工业软件、工业机器人和智能物流五方面分析认识。 上游行业-传感器 近年来，传感器正处于传统型向新型传感器转型的发展阶段。新型传感器的特点是微型化、数字化、智能化、多功能化、系统化、网络化，它不仅促进了传统产业的改造，而且可导致建立新型工业，是21世纪新的经济增长点。 不管“工业4.0”还是“中国制造2025”，其实最本质的变化是智能化生产，而在谷荣祥看来，传感器是整个智能化的关键。因为“工业4.0”和“中国制造2025”最核心的方面是智能制造，不管网络化还是数字化，最前端都将是智能化，但所有的这些都将离不开传感器。 传感器产业作为国内外公认的具有发展前途的高技术产业，以其技术含量高、经济效益好、渗透能力强、市场前景广等特点为世人瞩目。 在国家大力加强传感器的开发和应用的一系列政策引导和支持下，我国传感器行业面临良好的发展前景，未来成长空间可期。 上游行业-工业以太网 工业以太网作为一种高效的局域网络，从诞生之初，就担负着传感器数据传输、生产设备控制等功能，是现代工业自动化生产体系中的重要组成部分和工厂信息化的基础。它的构建也就成为智能工厂建设的核心。 工业以太网，互联互通、实时控制，进而实现安全、节能将是智能工厂的核心技术。 具体而言

更多详细产品请登陆 鼎星在线 HL20气象站 几十年的成熟技术，2000多套监测系统的成功使用，Jauntering生产供应的全套气象和水文系统，包括数据采集器，各种传感器和通讯设备等为广大用户提供了很好的监测数据。配有中文软件与说明书。 参数 HL20 数据采集器 a. 20组单端或8组差动输入 b. 6组控制输出 c. 可外接数据储存器 d. 多功能,低耗电 e. 窗口中文版支持软件 HL10数据采集器 a. 10组单端或5组差动输入 b. 4组控制输出 c. 可外接数据储存器 d. 多功能,低耗电 e. 窗口中文版支持软件 DT12数据采集器 a. 12组单端或6组差动输入 b. 多功能,低耗电 c. 窗口中文版支持软件 窗口中文版数据处理器支持软件 CEM416A扩展板 a. 可扩充至32支差动组 b. 48组单端组 c. 16组全桥式 d. 其它类型传感器 风车型风向风速传感器 a. 风速: 测量范围: 0–60 m / s 精确度: ± 0.3 m / s b. 风向: 测量范围: 0–360° 精确度: ± 3° c. 信号输出: 原始信号: 0–1 VDC (0–5 VDC), 4–20 mA等 小型风向风速传感器 a. 风速: 测量范围: 0–50m/s 精确度: ± 0.2m/s b. 风向: 测量范围: 0–360° 精确度: ± 3° c. 信耗输出:

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 精度是所有测量器件都需要考虑的因素之一，在选择 传感器 的时候精度是必须要考虑的，以测力传感器为例说明传感器的精度是什么? 　　测力传感器可用作测力计量元件或作敏感元件进而进行自动控制。特别对前一用途，对它提出比较高的精度要求。由于用半导体芯片制成的压力传感器的精度受温度的影响，因此应注意传感器的使用温度范围。静态精度是指某一特定温度下应达到的精度。可以分为四档:0.01-0.1%FS为超高精度;0.1-1%FS为高精度;1-2%FS为普通精度;2-10%FS为低精度。 　　全温度范围精度是指测力传感器在整个使用温度范围内都应达到的精度。同样可以分为四档:0.01-011%FS;0.1-1%FS;1-2%FS;2-10%FS。静态精度达到0.1-1%FS，也许全温度范围精度只够1-2%FS，甚至只够2-10%FS。 　　对使用者来说，往往希望测力传感器的精度越高越好。但是传感器达到高精度时，必然在制作过程中增添了许多附加工艺以及校淮过程和补偿技术，相应成本提高了，当然其售价也随之大幅度增加。因此应根据测力传感器实际应用场合和要求，提出合理的精度要求及相应的温度范围。www.hypersen.com 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4426601/blog