- 根据业内预计,至2015年,中国物联网产业规模将达到7500亿元,年复合增长率将超过30%。物联网产业政策和发展专项资金的推出、关键技术的突破,对物联网新兴产业构成极大利好。物联网应用已进入实际应用阶段,传感器处于物联网产业链的上游,将是整个物联网产业中需求量最大和最基础的环节。
传感器行业应用广泛,在各个领域都有着不可替代的作用,现在的传感器市场已经有了自己的发展模式和盈利点。
传感器产业的八大趋势:
一、传感器产业化发展模式:要加速形成从传感器研究开发到大生产一条龙的
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传感器 物联网
- 好的传感器的设计是经验加技术的结晶。一般理解传感器是将一种物理量经过电路转换成一种能以另外一种直观的...
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传感器 工作原理 灵敏度
- 日前,全球领先的汽车及工业市场领导级厂商Melexis迈来芯公司正式签约中国本土优秀分销企业世强,正式授权后者负责其全线产品在中国区的分销代理业务。
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Melexis 世强 传感器
- 为全世界汽车制造商和OEM厂商提供图像传感器和成像解决方案的全球供应商Aptina宣布,现已推出ASX350AT系统级芯片(system-on-chip,SOC)和AR0140AT图像传感器。这类新产品增强了Aptina业界领先的产品组合,以更好地满足范围广泛的汽车场景观察应用需求。
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Aptina 传感器 ASX350AT
- 随着人们对能源使用、环境保护的观念越来越强,对人性化、个性化产品的需求越来越多,节能、环保、智能逐步成为了消费者对白家电产品新的诉求。如何为白家电提供更有效的电源管理、更精准的电机控制及更便捷的人机交互,成为了白家电厂商新的努力目标。
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安森美 驱动器 BLDC 传感器 LCD
- 半导体硅一直为电子器件的主要原材料。如今,半导体硅已不能完全满足需求,而石墨烯似乎是接替硅的最佳材料:不仅是已知材料中最薄的一种,还非常牢固坚硬;作为单质,它在室温下传递电子的速度比已知导体都快......
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石墨烯 传感器
- “智能工厂”是指在数字化工厂的基础上,利用的技术和设备监控技术加强信息管理和服务;清楚掌握产销流程、提高生产过程的可控性、减少生产线上人工的干预、即时正确地采集生产线数据,以及合理的生产计画编排与生产进度。智能工厂可实现的技术包括无线感测、控制系统网路化和工业无线化等。
对某些产品质量指标(例如,黏度、硬度、表面光洁度、成分、颜色及味道等)进行快速直接测量并在线控制。而融合智能技术的将可以很好的解决上述问题。
传感器应用非常广泛,工业生产各个组成环节都需要传感器进行
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物联网 传感器
- 最近苹果为iWatch开发小组集结了保健、医疗以及医疗器械方面的人才,对此业界认为苹果这款智能手表将具有多项与检测人体健康以及保健相关的功能,其中包括心率的监测以及血糖的检测等。那么苹果将会使用哪种心率监测传感器呢?
根据《国际电子商情》首席分析师孙昌旭爆料,她从供应链中获得消息,iWatch从图纸上看使用的是光电式传感器。该分析师表示,目前医疗行业有两种的主要心率/测量技术。一种是利用光反射的测量,一种是利用电式的测量。光电式可以实现单手测量,从而现实主动测量与远程监控,这也与苹果要做的有关健
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iWatch 传感器
- 1.概述磁场测量在工业领域具有广泛的应用,在磁场的脉冲量,开关量以及线性量的测量中,使用最为广泛的是霍尔传...
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巨磁电阻 传感器 磁场线性测量
- 从屏幕旋转、运动检测、数字罗盘和3D游戏,到增强实境(AR)、数码影像防抖技术、定位服务(LBS)、室内及多楼层盲区导航功能,以加速度计、陀螺仪、气压计为代表的传感器正在智能互联时代扮演着重要的角色。因此,对智能手机设计者而言,一个显而易见的挑战是,如何管理手机中迅速增加的传感器?
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FPGA 传感器 MCU 智能手机 Lattice
- 摘要:本文提出了一种基于低成本FPGA的高清低码流安防摄像机SoC实现方式,该设计已经完全实现,开创了高清低码流安防摄像机SoC的先河。
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FPGA SoC ASIC 摄像机 传感器
- 近几年,随着全球物联网(IOT)的高速发展,传感器产业也随之迎来了发展黄金期。如今,这种芯片被广泛的应用到工业、农业、军事、安防、医疗、交通等领域,将现实生活中收集来的信息数字化。不管你信不信,IOT已成为全球最热门话题,传感器市场(业界预测,到2015年,我国传感器市场规模有望突破1200亿元大关)亦在其带动下如火如荼。
“野百合”也有春天 传感器市场前景大好
目前,根据勘测对象,传感器主要用作收集三类信息:用户信息、环境信息以及产品信息。
信息
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传感器 无线电
- 随着微电子技术的广泛普及、计算机技术的快速发展,现场信息实时采集系统的性能越来越受到大量关注。从测试系统和科研领域产生的动态信息中提取有用数据进行现场实时采集并存储显得尤为重要。
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PCI FPGA 传感器 转换器 采集信号
- 图像在采集过程中不可避免地会受到传感器灵敏度、噪声干扰以及模数转化时量化问题等因素影响而导致图像无法达到人眼的视觉效果,为了实现人眼观察或者机器自动分析的目的,对原始图像所做的改善行为,就被称作图像增强技术。
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