传感器这五大技术在2017年突破加速IOT进程

  2017年,各类有关传感器获得新突破的讯息,其中有新型生物传感器实现即时检测,智能手机搭载小型化分子光谱传感器以及芬兰成功研发世界首款高光谱移动传感器等喜讯。传感器是实现自动检测和自动控制的首要环节,突破一芬兰成功研发世界首款高光谱移动传感器芬兰VTT国家技术研究中心通过将iPhone摄像机转换为新型光学传感器,成功开发出世界上第一个高光谱移动设备,这将为低成本高光谱成像的消费应用带来新的前景,例如消费者将能够使用移动电话进行食品质量检测或健康监测。

  光谱成像广泛用于各种物体感测和材料属性分析。高光谱成像对图像中每个像素点进行光谱分析,可实现宽范围测量。高光谱相机已经用于苛刻环境条件下的医疗、工业、空间和环境感测,但价格昂贵。

  VTT开发的高光谱移动设备,通过将可调节的微小MEMS(微光机电系统)滤波器与iPhone的摄像机镜头集成,并令其调节功能与摄像机的图像捕获系统同步,将智能传感器与互联网结合,使得利用具有成本效益的光学MEMS光谱技术开发新的移动应用成为可能,如利用车辆和无人机进行环境观测、健康监测和食品分析等消费应用。

  突破二世界首个搭载小型化分子光谱传感器智能手机发布近日,长虹公司发布全球首款分子识别手机—长虹H2,这是世界上第一个搭载小型化分子光谱传感器的智能手机,可实现果蔬糖分、水分,药品真伪,皮肤年龄,酒类品质等检测,成为随身携带的个性化健康管理集成终端。

  据了解,长虹将实验室级别光谱仪的能力和精度整合进可供人们日常携带和使用的手机中,有效提高用户的日常生活质量。例如在检测食品是否安全方面也有很大帮助,H2手机向所搭载的小型化高分辨率近红外光谱传感器发出指令对被测物体进行“近红外吸收光谱”的数据采集,并将光谱数据传输至云平台进行分析、计算、处理,得出定性、定量分析结果,手机将数据化和图形化的结果呈现给用户,并向用户给出相应建议及推荐,H2手机即可直接识别到物质的分子属性。

  这样就能对食物的安全性能做出鉴别,起到保障安全的作用。突破三纳米传感器把原子级别药物输入细胞哈工大研制纳米机器人把原子级别药物输入细胞。纳米传感器操作引发了人们的关注,可以在极微小尺度下完成传统机器人无法实现的各种观测、表征和操控作业,堪称“无微不至”。

  通过改纳米技术,可将原子级别的药物输入细胞中,观察这些药物对细胞的效果。纳米操作机器人具备位置检测传感器,可实现自动可编程运动,并具备多种功能强大的附加模块。与传统机器人相比,纳米操作机器人具有超级灵敏、超高精确等特点,可以在极微小尺度下完成传统机器人无法实现的各种观测、表征和操控作业,堪称“无微不至”。

  突破四新型光学生物传感器可在几秒钟内识别感染性疾病近期,俄罗斯科学家开发出了一种新的激光技术,用于制造新颖的光学生物传感器,这种传感器能够在几秒钟内识别感染性疾病。该装置通过红外光来显示有害的细菌和病毒,可以在大型的交通枢纽,如机场等需要不断监测大量的客流的环境下得到广泛应用。这种快速分析可能被广泛应用于大型交通枢纽,如机场这种需要不断对流通乘客进行健康监测的环境下。

  目前,这种还是通过热成像摄像机跟踪体温来实现。一个发烧的乘客可能是一个潜在的感染源。在这种情况下,一个清晰的分析是必要的,要辨别出来该人是否实际上是生病了,还是什么别的原因。利用现有的方法调查生物材料,如聚合酶链式反应方法要需要几天。与之相反的是,这种新技术可以立即提供出检测的结果。突破五全球首款晶圆级传感器芯片或掀起光谱仪应用革命2017年1月17日,领先的高性能传感器解决方案和模拟IC供应商艾迈斯半导体公司(amsAG)宣布推出全球首款高性价比的多通道光谱片上传感器解决方案,为消费和工业应用实现新一代光谱分析仪开辟了道路。

  多光谱传感器采用新的制造技术,使纳米光干涉滤波器极其精确地直接附着在CMOS硅晶圆上。该传感器使用的干涉滤波器技术具有极高的精确性和稳定性,不受使用时间及温度的影响,比如今常用于各类光谱分析仪器的组件尺寸更小、更具性价比。

时间: 2024-10-18 11:03:15

传感器这五大技术在2017年突破加速IOT进程的相关文章

第4章 传感器相关的技术

传感器相应技术 4.1 传感器 4.1.1感知能力与传感器的发展 人的感知能力 眼.耳.鼻.舌.皮肤是人类感知外部物理世界的重要感官.我们用手接触物体来知道物体时热是凉:用手提起一个物体来判断出他大概有多重:用眼睛可以快速的从教室的很多学生中找出班长:用舌头可以尝出实物的酸甜苦辣:用鼻子可以闻出各种气味.人类史通过视觉.味觉.听觉.嗅觉.触觉五大感官来感知周围的环境,这是人类认识世界的基本途径.人类具有非常智慧的感知能力.我们可以综合视觉.味觉.听觉.嗅觉.触觉等多种手段感知的信息,来判断我们周

【AI】【计算机】【中国人工智能学会通讯】【学会通讯2019年第01期】直面五大技术挑战 推动人工智能突破性发展

封面: 直面五大技术挑战 推动人工智能突破性发展 原作者: 芮 勇 去年,我在<中国人工智能学会通讯>上发表的一篇文章中提到,人工智能遇到了发展的“芳华年代”.技术的突破,资本的支持,政策的扶持,产业的需求,这一切都让人工智能迎来了大发展的时代.2018 年已经过去了,回望 2018 的人工智能发展,可以看到,与 2017 年相比,大家对人工智能多了一些冷静和理性,少了很多浮躁和喧嚣.一方面,人工智能技术一直在向前推进:另一方面,智能 +,即人工智能与垂直行业的结合也越来越紧密,正在更加深刻地

技术人员本身的技术发展瓶颈的突破

http://jandan.net/2014/03/23/programming-languages.html在知乎看到一个问题,相当有代表意义,即技术人员本身的技术发展瓶颈的突破问题. 具体问题如下,通常情况下,技术人员在某一领域工作3-5年后,会成为团队内或者公司里的核心技术骨干,这个时候他们也会面临几个问题: 技术学习的困惑:当达到一个瓶颈时,可以学习的参考系越来越少,首先是因为高端技术人才呈现倒金字塔形态,身边缺少能引领你的人生导师:其次,业内的技术交流,大多数在做科普以及刷存在感,到达

技术发展瓶颈的突破

http://kb.cnblogs.com/page/539205/ 作者: 人月神话  发布时间: 2016-06-13 08:06  阅读: 2244 次  推荐: 12   原文链接   [收藏] 在知乎看到一个问题,相当有代表意义,即技术人员本身的技术发展瓶颈的突破问题. 具体问题如下,通常情况下,技术人员在某一领域工作3-5年后,会成为团队内或者公司里的核心技术骨干,这个时候他们也会面临几个问题: 技术学习的困惑:当达到一个瓶颈时,可以学习的参考系越来越少,首先是因为高端技术人才呈现倒

Visual Studio 2017 调试器的工作进程(msvsmon.exe)意外退出 调试将终止

原文:Visual Studio 2017 调试器的工作进程(msvsmon.exe)意外退出 调试将终止 开发环境: Windows 10 in Parallels Desktop Visual Studio 15.6 场景还原: 使用 Visual Studio 15.6 (即 Visual Studio 2017) 新建 ASP.NET Core MVC 项目,启动调试,提示: 调试器的工作进程(msvsmon.exe)意外退出.调试将终止 其实这个问题曾经多次遇到过,但是都没做记录,导致

分布式技术追踪 2017年第三十四期

分布式系统实践 1. Linearizability 一致性验证 http://dwz.cn/6pPYpb 摘要: 一致性是分布式系统很常见的特性, Jepsen是验证分布式系统一致性的有力工具. 这篇文件中介绍了Jepsen的原理, 文章有点深奥, 不太容易懂. 2. 深入浅出阿里云新一代关系型数据库 PolarDB http://dwz.cn/6pqPIC 摘要: 本文通过描述关系型数据库发展的背景以及云计算的时代特征,分享了数据库计算力的螺旋式上升的进化理念.并且结合阿里云 RDS 产品的

分布式技术追踪 2017年第十八期

分布式系统实践 1. 一文读懂大数据计算框架与平台 http://dwz.cn/5SgDC5 摘要: 这篇文章从批处理模型, 流式计算模型和交互式分析模型三个角度总结了开源大数据框架的特点, 对于大家了解大数据平台的全貌有一定的帮助. 2. 美团的大数据平台架构实践 http://dwz.cn/5TGZoW 摘要: 本文分享了美团构建大数据平台的方法,以及各种各样的技术应用,希望能给大家一些关于大数据方面的启迪. 微服务技术 1. 今日头条Go建千亿级微服务的实践 http://dwz.cn/5

分布式技术追踪 2017年第六期

p.p1 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 31.2px "Helvetica Neue"; color: #111111 } p.p2 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 17.3px "Helvetica Neue"; color: #222222 } p.p3 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 17.3px "

分布式技术追踪 2017年第二十三期

分布式系统实践 1. 比较Apache Hadoop 生态系统中不同的文件格式和存储引擎的性能 http://dwz.cn/63s0D7 摘要: 这篇文章提出了在Apache Hadoop 生态系统中对比一些当前流行的数据格式和可用的存储引擎的性能:Apache Avro, Apache Parquet, Apache HBase 和 Apache Kudu 空间效率, 提取性能, 分析扫描以及随机数据查找等领域.这有助于理解它们中的每一个如何(何时)改善你的大数据工作负载的处理能力. 2. 谈