检测深度的传感器_智能传感器渗透率测试标准

IEEE1451.2标准

IEEE1451.2是智能传感器接口模块标准。它提供了将传感器和变送器连接到网络的接口标准，主要用于实现传感器的网络化。IEEE1451.2标准采用通用的A/D或D/A转换装置作为传感器的I/O接口，将各种传感器模拟量转换成标准规定格式的数据，连同一个小存储器—传感器电子数据表TEDS（Transducer Electronic Data Sheet），与标准规定的处理器目标模型—网络适配器NCAP（Network Capable Application Process）连接。如此，数据可以按网络规定的协议接入网络。该标准结构模型提供了一个连接智能变送器的接口模型STIM（Smart Transducer Interface Module）NCAP的10线标准接口—变送独立接口TII（Transducer Independence Interface）。

中考成绩不好能复读吗？

可以。

每年中考都会有学生因为某些原因而导致中考成绩不理想，中考成绩不理想是可以复读的。但是一般来讲不可以在公立学校（九年义务教育体制内）复读的，可以选择私立学校。

复读生要正确认识“自信”。要正确评价自己的能力，把每天小小的进步都看成是一种成功，源源不断给自己动力。

复读生要正确认识“感恩”。要学会感谢父母的付出，感谢所有帮助过自己的人，甚至感谢竞争对手。树立了这样的价值观，正确评价周围的人，很多问题都可以迎刃而解。

传感器的技术与运用有哪些？

传感器的定义：能感受规定的被测量件并按照一定的规律转换成可用信号的器件或装置，通常由敏感元件和转换元件组成。

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，它不仅促进了传统产业的改造和更新换代，而且还可能建立新型工业，从而成为21世纪新的经济增长点。

1）在智慧农业中的运用

由于环境的特殊性，农业项目大多都在田间进行，校正操作非常的不方便，人工成本也非常高，因此对传感器数据稳定性的要求非常高，智能传感器是最有效的一种传感器。

2）在工业自动化中的应用

在现代工业生产尤其是自动化生产过程中，要用各种传感器来监视和控制生产过程中的各个参数，使设备工作在正常状态或最佳状态，并使产品达到最好的质量。可以说，没有了优良的智能传感器，工业自动化也就无从谈起。

3）在机器人中的应用

如今的机器人已具有类似人一样的肢体及感官功能，有一定程度的智能，动作程序灵活，在工作时可以不依赖人的操纵，而这一切都少不了传感器的功劳，传感器是机器人感知外界的重要帮手。

4）在智慧医疗中的应用

随着智能传感器的发展，医学智能传感器作为拾取生命体征信息的五官，它的作用日益显著，并得到广泛应用。如：在图像处理、临床化学检验、生命体征参数的监护监测、呼吸、神经、心血管疾病的诊断与治疗等方面，智能传感器的作用不可替代，未来它在现代医学仪器设备中几乎无所不在。

5）在智能家电中的应用

智能家居是未来的一大趋势，而智能家电将是很多家庭的必备产品，智能传感器未来在很多家电中均可应用，如电视剧、风扇、空调、洗衣机、晾衣机、冰箱、衣柜等，它是实现人与家电交流的基本器件，也是构成家居物联网的基础。

三次方校准类型

3立方米传感器标定舱的量程标定，可以是相当容易或非常复杂，这取决于该气体的种类和浓度的范围。按照原则，为了达到满意的精度，目标气体与背景环境气体的平衡混合物是最好的标定气体。下面，小编对3立方米传感器标定舱量程的标定做个简单的介绍。

试验设备：3立方传感器标定舱

测试产品：传感器

传感器标定舱量程标定的方法：

1.预混合标定气体法

传感器的标定，使高压气体从高压气瓶中流出，在操作中，瓶中的高压仅仅降低几个psi ，同时提供定量的气体通过限流孔。流量的速率通常在600-1000 cc/min。

2.渗透设备法

渗透设备是一个密封容器，装有气液相均衡的化学物质。气体分子通过渗透容器的边缘或顶盖进行渗透。渗透率是长周期稳定的。与渗透化学物质混合形成的恒定的标定气体，在给出温度后就知道其渗透率。

3.交叉标定法

利用交叉标定方法，主要是每个传感器都遭受其他气体的干扰。例如，要标定100% LEL的乙烷气体，通常用50% ELE的甲烷气体来代替实际的乙烷气体。这是因为乙烷在室温时是液态具有低蒸汽压。因此说使用精确的混合气并保持它在高压力下是很困难的。

4.气体混合法

不是所有的标定气体都可用。即使它可用，也有可能在一定的浓度或固定的背景混合气下，该标定气体不可用。然而，许多混合气可通过稀释后，对低浓度量程的气体监视器进行标定。

以上4个传感器标定舱的量程标定方法，是现实实验上常用的标定方法，由于篇幅有限，小编就不展开阐述，如需了解，可以直接访问“环仪仪器”官网，咨询我们的技术人员。

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智能汽车系统-ADAS测试标准

目前没有统一的ADAS测试评价标准。因此很难评估哪家ADAS功能好，只能从用户体验来讲。同整车开发过程中分为虚拟验证和实车验证相类似，ADAS测试的手段也差不多。

ADAS常规的测试一般分为两个阶段：在算法库测试，库中包含了各类工况下收集的行车场景视频，通过用库中的场景视频跑分，测试算法识别率。ADAS算法的场景识别率和识别时间是重点，目前测试库由各家自采自测，因为采集所用的传感器不同，不同企业间的测试单看结果没有可比性。由德国卡尔斯鲁厄理工学院和芝加哥丰田技术研究所联合创办的KITTI，是国际上权威性较高的机动车辅助驾驶应用技术评估的算法评测平台。目前有部分公司在该网站测试算法，结果公开可查。不同公司跑分的用时存在差异，因此在看结果排名时，也不能忽略多个参数比较。

在实车测试阶段，将产品DEMO安装到车上测试，根据漏报、误报判断算法可靠性，对发现问题进行反复调试。现阶段高质量的实车测试大多由主机厂和零部件供应商掌握，准确测量需要借助激光雷达等设备，在相互校验的过程中完成测量，成本略高，检测周期也略长。业内人士表示，测试产品能力70-90分的区分更多使用算法库测试，区别90-95分，甚至是95-98分时，必须进行实车定量测试。而目前ADAS各家拉开差距正是在于将90分提高到99分。想做到这点必须要通过大量的实际道路测试打底，并对算法的准确性和鲁棒性不断打磨。因此从某种程度上来说，经历过主机厂、Tier1严苛训练的方案提供商，产品可靠性更高，前装经验会成为下一次合作洽谈的资本。目前企业对外宣称衡量算法能力的“识别率”指标不能说完全没有参考价值。前提是谈论所谓的识别率要把产品放在不同复杂场景下评估，并且单独讲识别率指标没有意义，需要把它和其他指标放在一起考量。产品必须确保在不同的路况、天气、车型，对不同姿态的人、不同的车道线，算法都能稳定工作（鲁棒性）。

可以看出，目前ADAS确实出了初级阶段，但随着各厂家的不断研发和测试，ADAS会迭代的特别迅速，很多OEM未来都将是硬件先上，部分接口保留，等技术成熟后，迅速刷新软件，当然，这部分其实是互联网企业的强项，所以现在业内均预测在未来肯定会出现一个智能汽车的巨头企业，但到底是现有几个企业企业顺利转型还是由IT企业来打造，那只能说都有机会，拭目以待。