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FS-N11N 参数分析

2019-08-17 08:09    
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深圳市高科达电子有限公司
类    别
传感器
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详情描述

品牌:
KEYENCE/基恩士
加工定制:
种类:
光学
制作工艺:
集成
输出信号:
模拟型

基恩士(KEYENCE)优质供应商!价格更实惠!质保一年! 大量现货!!放心使用!!诚意推荐 致力于第一渠道供应!!价格更实惠!!!

传感器的工作原理 传感器(英文名称:transducer/sensor)是一种检测装置,能感受到被测量的信息,并能将感受到的信息,按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出,以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求。

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传感器的特点包括:微型化、数字化、智能化、多功能化、系统化、网络化。它是实现自动检测和自动控制的首要环节。传感器的存在和发展,让物体有了触觉、味觉和嗅觉等感官,让物体慢慢变得活了起来。通常根据其基本感知功能分为热敏元件、光敏元件、气敏元件、力敏元件、磁敏元件、湿敏元件、声敏元件、放射线敏感元件、色敏元件和味敏元件等十大类。激光传感器  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,它的优点是能实现无接触远距离测量,速度快,精度高,量程大,抗光、电干扰能力强等。

  激光传感器工作时,先由激光发射二极管对准目

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标发射激光脉冲。经目标反射后激光向各方向散射。部分散射光返回到传感器接收器,被光学系统接收后成像到雪崩光电二极管上。雪崩光电二极管是一种内部具有放大功能的光学传感器,因此它能检测极其微弱的光信号,并将其转化为相应的电信号。

  利用激光的高方向性、高单色性和高亮度等特点可实现无接触远距离测量。激光传感器常用于长度(ZLS-Px)、距离(LDM4x)、振动(ZLDS10X)、速度(LDM30x)、方位等物理量的测量,还可用于探伤和大气污染物的监测等。 温度传感器  1、室温管温传感器:

  室温传感器用于测量室内和室外的环境温度,管温传感器用于测量蒸发器和冷凝器的管壁温度。室温传感器和管温传感器的形状不同,但温度特性基本

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一致。按温度特性划分,目前美的使用的室温管温传感器有二种类型:1、常数B值为4100K±3%,基准电阻为25℃对应电阻10KΩ±3%。温度越高,阻值越小;温度越低,阻值越大。离25℃越远,对应电阻公差范围越大;在0℃和55℃对应电阻公差约为±7%;而0℃以下及55℃以上,对于不同的供应商,电阻公差会有一定的差别。温度越高,阻值越小;温度越低,阻值越大。离25℃越远,对应电阻公差范围越大。

  2、排气温度传感器:

  排气温度传感器用于测量压缩机顶部的排气温度,常数B值为3950K±3%,基准电阻为90℃对应电阻5KΩ±3%。

  3.、模块温度传感器:模块温度传感器用于测量变频模块(IGBT或IPM)的温度,目前用的感温头的型号是602F-3500F,基准电阻为25℃对应电阻6KΩ±1%。几个典型温度的对应阻值分别是:-10℃→(25.897─28.623)KΩ;0℃→(16.3248─17.7164)KΩ;50℃→(2.3262─2.5153)KΩ;90℃→(0.6671─0.7565)KΩ。

  温度传感器的种类很多,现在经常使用的有热

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电阻:PT100、PT1000、Cu50、Cu100;热电偶:B、E、J、K、S等。温度传感器不但种类繁多,而且组合形式多样,应根据不同的场所选用合适的产品。

  测温原理:根据电阻阻值、热电偶的电势随温度不同发生有规律的变化的原理,我们可以得到所需要测量的温度值。

  

传感器对自动驾驶的作用:

今天,我们就来谈谈自动驾驶系统中的一项重要核心技术图像语义分割(semantic image segmentation)。图像语义分割作为计算机视觉(computer vision)中图像理解(image understanding)的重要一环,不仅在工业界的需求日益凸显,同时语义分割也是当下学术界的研究热点之一。什么是图像语义分割?:图像语义分割可以说是图像理解的基石性技术,在自动驾驶系统(具体为街景识别与理解)、无人机应用(着陆点判断)以及穿戴

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式设备应用中举足轻重。

我们都知道,图像是由许多像素(pixel)组成,而语义分割顾名思义就是将像素按照图像中表达语义含义的不同进行分组(grouping)/分割(segmentation)。下图取自图像分割领域的标准数据集之一 PASCAL VOC。其中,左图为原始图像,右图为分割任务的真实标记(ground truth):红色区域表示语义为person的图像像素区域,蓝绿色代表motorbike语义区域,黑色表示background,白色(边)则表示未标记区域。

显然,在图像语义分割任务中,其输入为一张 H×W×3 的三通道图像,输出则是对应的一个 H × W 矩阵,矩阵的每一个元素表明了原图中对应位置像素所表示的语义类别(semantic label)。因此,图像语义分割也称为图像语义标注(image semantic labeling)、像素语义标注(semantic pixel labeling)或像素语义分组(semantic pixel grouping)。 

 

划分(graph partitioning)的语义分割方法中较著名的方法之一,于 2000 年 Jianbo Shi 和 Jitendra Malik 发表于相关领域**期刊 TPAMI。通常,传统基于图划分的语义分割方法都是将图像抽象为图(graph)的形式 G=(V,E) (V 为图节点,E 为图的边),然后借助图理论(graph theory)中的理论和算法进行图像的语义分割。

常用的方法为经典的较小割算法(min-cut algorithm)。不过,在边的权重计算时,经典 min-cut 算法只考虑了局部信息。如下图所示,以二分图为例(将 G 分为不相交的 , 两部分),若只考虑局部信息,那么分离出一个点显然是一个 min-cut,因此图划分的结果便是类似 或 这样离群点,而从全局来看,实际想分成的组却是左右两大部分。传感器对自动驾驶的作用:

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