传感器

设计使用触摸控件的产品是一个复杂的过程，需要做出许多决定，例如在产品结构使用哪种材料以及如何满足机械和电气方面的要求。此过程的关键在于实际传感器（特别是按钮、滑动条、滚轮和触摸屏）的设计，它们构成了与用户交互的接口......

TE Connectivity FX29压力称重传感器具有6V额定电源电压、3mA工作电流以及50MΩ绝缘电阻。FX29压力称重传感器设计紧凑，具有较高的过载能力，采用不锈钢外壳。与以前的称重传感器设计相比，这些称重传感器具有更精确的尺寸控制和更佳的性能。FX29压力称重传感器非常适合用于医用输液泵、电动工具、机器人和制造设备。

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<strong>产品小型化</strong>

这在消费市场早已成为一种普遍趋势，工业市场中是否同样如此呢？

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答案是肯定的。一如消费市场那样，工业市场终端产品的体积也越来越小，同时人们对新功能的需求不断增长，然而新功能便意味着必须在产品自身有限的空间内塞进更多元器件，「小」的重要性不言而喻。

要实现自主，机器人不仅仅只需要人工智能(AI)，还需要很多传感器、传感器融合以及边缘实时推理。由于深度卷积神经网络的优点已得到公认，激光雷达对更为先进的数据处理的需求正在把神经网络推向新的拓扑结构，以实现自主。

第一个机器人在20世纪50年代末、60年代初诞生，但严格意义上它不算机器人，只是一台“可编程的物品传送设备”，它被用于移动通用汽车公司生产线上压铸机周围的产品。1954年专利的第一句话强调了本发明的可编程性和通用性，并且表明可编程性要求传感器确保程序、期望轨迹或功能和实际运动之间的一致性。

时至今日，机器人并没有完全偏离最初的概念：如今的机器人是可以进行编程的。它们需要感知自身的环境，以确保所做的事情和被设定要做的事情是一致的。而且，它们需要在自身的环境中移动。过去50-60年来所发生的变化主要是在复杂性、速度以及应用这些基本概念的领域方面有所增加。

虽然第一批机器人主要用来移动压铸件，但机器人之父约瑟夫·恩格尔伯格（Joseph Engelberger）深受阿西莫夫机器人第一定律的影响——机器人不得伤害人类，或看到人类受到伤害而袖手旁观。他把机器人部署在可以保护人类的地方。保护人类也是传感器数量不断增加的驱动力，特别是在协作机器人（cobots）或自动导引车（AGVs）中。

贸泽电子（<a href="https://www.mouser.com/">Mouser Electronics</a>）即日起开始备货<a href="https://www.mouser.com/manufacturer/texas-instruments/">Texas Instruments</a>（TI）的<a href="https://www.mouser.com/ti-awr1843-automotive-radar-sensors/">AWR1843</a…。

本视频将向您介绍Maxim MAXREFDES101医疗保健传感器平台2.0的内容。

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贸泽电子（Mouser Electronics）即日起开始备货Molex的Contrinex感应和光电传感器。这些微型传感器适用于打包机、食品饮料业、灌装设备、纺织业、机床、物流等应用。

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Molex Contrinex感应和光电传感器是集成IO-Link 的一体式传感器，外壳紧凑小巧且坚固耐用。此系列传感器属于Molex 工业4.0解决方案系列，具有较大的监测范围，能适应恶劣环境，是空间受限应用的理想之选。

Contrinex感应传感器具有1 mm至40 mm的感应距离，可降低因物体距离过近造成传感器损坏的风险。此感应传感器采用折减系数为1的一体式钢铝外壳，防护等级为IP67和IP69K ，并具有良好的抗振动和抗冲击能力，非常适合恶劣与潮湿环境。

对于智能物联网世界的定义，不同的人会有不同的视角，但在一个观点上大家肯定是一致的，那就是——物联网世界是数据驱动的。因为只有通过精准和可靠的数据收集和分析，才能做出更智能的决策，这也是物联网世界运转的基石。而所有这些数据的起点，就是位于网络边缘的传感器。

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对于工业物联网（IIoT）来说，传感器的作用显得更为重要。因为IIoT的要义，就是基于遍布生产线和环境中的传感器，提供实时可靠的数据，工业现场设备据此做出更智能、更及时的响应，或者是让系统对设备运转情况做出预测性的分析，对可能出现故障或需要维修的部件提前预警，实现效率和效益的最大化。因此，无论是原有工业系统的升级，还是新产线的建设，传感器选型都是构建IIoT必不可少的一个技术要点。

传感器广泛应用于科学和日常生活的许多领域，从监控化工厂的上下游过程到控制自动门、计算机和自动驾驶车辆，几乎无处不在。可以肯定地说，传感器是日常生活不可或缺的一部分。为了提供更可靠的数据，需要提高传感器的精度和准确度。随着工业4.0的全面实施，制造业许多领域正朝着物联网（IoT）和大数据所支持的高度自动化迈进，进一步优化传感器精度和准确度的需求也变得越来越重要。

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半导体技术和能力的进步为工业应用（特别是状态监控解决方案）检测、测量、解读、分析数据提供了新的机会。基于MEMS技术的新一代传感器与诊断预测应用的先进算法相结合，扩大了测量各种机器和提高能力的机会，有助于高效监控设备，延长正常运行时间，增强过程质量，提升产量。

为了实现这些新能力并获得状态监控的益处，新解决方案必须准确、可靠、稳健，以便实时监控能够扩展到对潜在设备故障的基本检测之外，提供富有洞察力和可操作的信息。新一代技术的性能与系统级洞察力相结合，有助于人们更深入地了解解决这些挑战所需的应用和要求。

振动是机器诊断的关键要素之一，已被可靠地运用于监控各种工业应用中的最关键设备。有大量文献来支持实现高级振动监控解决方案所需的各种诊断和预测能力。但是，关于振动传感器性能参数（如带宽和噪声密度）与最终应用故障诊断能力之间关系的文献则不是很多。本文介绍工业自动化应用中的主要机器故障类型，并确定了与特定故障相关的振动传感器关键性能参数。

下面重点介绍几种常见故障类型及其特性，以便深入了解开发状态监控解决方案时必须考虑的一些关键系统要求。所述故障类型包括但不限于不平衡、未对准、齿轮故障和滚动轴承缺陷。