IOTE物聯網展,西人馬再度引爆現場

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        日期:2021-10-27 13:49:57    來源:榕城網    

        最近行業展會扎堆排布,物聯網人都在馬不停蹄地趕場中。作為物聯網屆的新貴,西人馬最近可是忙到不行,也火到不行,在剛剛結束的北京國際風能大會上,短短3天的展期,西人馬展臺聚集了來自全國各地的客戶及行業同仁,甚至一度人滿為患,讓其他展臺的小伙伴羨慕至極。在23日開幕的IOTE 2021第十六屆國際物聯網展·深圳站上,西人馬展臺再度讓展會現場沸騰起來。快來看看西人馬究竟帶來哪些寶貝讓行業同仁愛不釋手。

        △觀眾參觀西人馬展臺

        西人馬傳感器

        首先最醒目的展品還是各種高科技的傳感器。西人馬是一家IDM芯片供應商,擁有先進的MEMS\ASIC\SoC等硅基芯片以及各類非硅基芯片的設計、制造、封測能力。本次展會上西人馬展出了MCU芯片、AI SoC芯片、加速度傳感器、壓力傳感器、滑油品質傳感器以及光學/紅外傳感器等,為工業物聯網提供了最前端強大的感知能力。

        △西人馬展出的常溫壓力芯片

        MCU芯片

        西人馬自主研發的MCU芯片CU0801A是基于RISC-V架構的32位高性能低功耗通用微控制器。RISC-V處理器適用于低能耗、小面積的嵌入式應用,具有簡單的動態分支預測、指令預取緩沖區和本地內存等多種高效微架構特點。CU0801A提供高達256kB的嵌入式Flash存儲器用作程序/數據存儲,高達96kB的嵌入式SRAM存儲器用作系統操作和應用程序運用,具有多種外設,如14 bit SAR ADC、I2C、UART、SPI、IWDT、RTC等。CU0801A專為智能傳感器應用、PLC、電源監控、報警系統、手持式設備、數據記錄應用、馬達控制和PC外圍設備等多種工業、消費類應用場景,適合傳感器、工業控制、電源監控等微小信號采集的應用場景。

        AI SoC芯片

        西人馬于近期推出了AI SoC芯片——FT1700,這款芯片基于異構多核處理器架構,集成了4個CPU和4個DSP,即8個核心處理器,同時還集成了一個實時處理器,可用于實時系統控制;視覺AI DSP可用于高性能機器視覺計算陣列,另外還有4K圖像/視頻編解碼,以及高性能有線/無線數據接口可用于傳輸實時音頻/視頻流。FT1700參考平臺包含系統核心板(SOM)和定制化開發平臺(CDP)兩大部分。SOM是FT1700的最小系統核心板,提供高穩定性算力評估環境、豐富的外設接口驗證能力,尤其適合市場推廣期的平臺評估、強調快速迭代的整機原型產品驗證開發。客戶可以聚焦具體業務接口設計,不再拘泥于繁雜的SOC硬件最小系統設計細節,以便加速項目開發進度。SOM包含4x16 bit DDR4 4Gb、8GB eMMC,CDP支持千兆以太網、USB3.0、Type C、HDMI串口、3.5mm耳機接口等。FT1700芯片可提供0.5~1T的算力,可用于工業檢測、邊緣計算、機器視覺、智能制造、自動數據采集系統(ADAS)、工業機器人控制、行業無人機等多種AI應用場景。

        加速度傳感器

        加速度傳感器是工業領域中應用較多的一類傳感器,西人馬在加速度傳感器方面有深厚的技術積淀,目前已形成豐富的產品線。加速度傳感器主要依據量程(靈敏度)、頻響范圍、使用溫度、使用環境工況進行選型。為了匹配客戶的多樣化需求,西人馬研發出多種類型的加速度傳感器,包括壓電式和電容式在內的60余款加速度傳感器產品。

        △西人馬壓電式加速度傳感器

        西人馬的壓電式加速度傳感器為客戶提供了常溫、中溫、高溫、超高溫的溫度選擇,極低頻、低頻、高頻的頻率選擇,以及單軸、雙軸、三軸的軸數選擇,現有50余款性能和參數的不同組合產品,能夠滿足客戶的大部分需求,對一些行業的特殊需求還可進行快速定制、快速量產。西人馬壓電式加速度傳感器具有優異的頻響特性,可測更寬的頻率范圍;極佳的信噪比有利于捕捉細微的信號;出色的結構設計和穩定的工藝,超長的平均故障間隔時間(MTBF);雙層屏蔽,具備極佳的抗干擾性能。

        由于工業應用場景中的工作環境惡劣,加速度傳感器需要適應極低溫及超高溫的大范圍溫度環境。為滿足這一需求求,西人馬開發了一系列高溫壓電式加速度傳感器,采用自主研發的高可靠性高溫壓電陶瓷為核心敏感元件,依據航空標準設計,具有優異的頻響特性,可測更寬的頻率范圍;全溫區高絕緣阻抗,低溫漂;結構設計出色、工藝穩定,能在-55~482℃環境下長時間測量,超長MTBF。

        另外,針對部分場景對小尺寸物體測量、進行各種模態實驗的需求,西人馬還有相應的微型壓電式加速度傳感器,可大大減少對測量物體的影響。西人馬的超微壓電式加速度傳感器是?款基于MEMS加工工藝和精密制造技術、采用環形剪切結構的壓電傳感器,具有優異的頻響特性,可測更寬的頻率范圍;尺寸小、質量輕、可靠性高、抗振動沖擊力強;可作為電子元器件集成于電路中,還可表貼、內嵌于被檢測部件,損傷小,具有極強的兼容性。

        除了壓電式傳感器,西人馬還可為客戶提供多種類型的電容式加速度傳感器,不同尺寸、不同外形、不同性能也能較好地匹配到各種應用場景中。西人馬電容加速度傳感器,基于MEMC VC技術,可以實現零頻率響應;低功耗、體積小;高溫穩定,耐沖擊能力強;擁有優異的信噪比以及更寬的頻率測量范圍。

        壓力傳感器

        西人馬研發的壓力傳感器分為壓電式及壓阻式,體積小,采用全封閉封裝。具有卓越的靜、動態性能,靈敏度高,可監測微小壓力變化,并已取得CE認證。

        滑油品質傳感器

        滑油傳感器是一種通過監測滑油品質判斷軸承磨損程度的傳感器,根據電磁感應原理及光學散射原理,能夠精準檢測顆粒物大小,通過監測軸承脫落的鐵屑的流量判斷滑油品質,從而得知軸承的磨損程度,及時進行維護更換。西人馬的滑油品質傳感器可直接安裝在主滑油管路內,即時檢測油質中的鐵磁性及非鐵磁性顆粒。產品采用全密封設計,能夠耐受200℃高溫測量環境。可在33mm的流通口徑下,檢測直徑小于100μm的金屬顆粒,能夠便捷接入油路,有較高的精度和分辨率。

        △西人馬的滑油品質傳感器

        紅外傳感器

        西人馬SGXV02系列紅外傳感器具有非接觸表面溫度測量、5.5um紅外濾光片、快速響應時間以及寬測量溫度范圍的產品特性,靈敏度可達500Mv.1000mV(24±1℃,黑體溫度35±1℃,電壓放大1000倍),測溫分辨率最低0.1℃(35~41℃)。

        西人馬AIoT系統

        由于掌握了先進的核心技術,西人馬既可以單獨給客戶提供高品質的芯片和傳感器產品,也可以提供相應的模組和解決方案,利用西人馬先進的傳感器、邊緣計算產品和相應的開發套件幫助客戶快速地搭建起具有監測與控制功能的AIoT系統。

        西人馬邊緣計算

        西人馬數據采集和邊緣計算系統可實現多路、多類型的模擬量和數字量的采集。邊緣計算模塊采用高性能多核異構處理器,同時嵌入多種工業領域算法模型,可實時處理復雜算法,也可接入工藝、控制等過程量數據,真正實現了“測控一體”。模塊化的設計讓系統易擴展、易維護。用戶只需要一套邊緣計算設備,通過擴展采集模塊的方式實現各種不同狀態感知數據的接入,避免了重復投入,大大降低了后期擴展成本。用戶還可以根據需要對西人馬數據采集和邊緣計算系統進行二次開發,讓產品更加貼合自己的使用場景與需求,發揮更大的價值。

        西人馬云化工具套件

        西人馬自主研發的云化工具套件——塔斯云是采集層和匯聚層的驅動引擎,是基于全面感知的智能大腦,通過監測端側海量時序時空數據,形成多維信息融合的智能決策圖譜。可以幫助客戶實現基于拖拉拽的無代碼的SaaS應用開發。塔斯云通過開源、合作的方式,應用學術界和各類行業界的前沿技術,配合工具化、模塊化、行業套件化的產品設計,并借助豐富的模型庫、傳感器庫、知識庫、算法庫和前端組件庫,助力各垂直領域快速上線、賦能增效和產業升級。

        西人馬解決方案

        基于自身智能硬件和物聯網云平臺技術,西人馬可以為不同應用場景打造一站式智能化解決方案,助力合作伙伴快速構建全面感知、智能處理、智慧決策的物聯網系統。目前西人馬的AIoT系統已廣泛應用于機械、工業、能源等多個行業。

        西人馬推出的梯聯網系統能夠對電梯運行、開關門、轎廂搖晃、未準確平層等狀態進行精準監測,通過定位檢修人員,實現維修訂單就近自動派發和視頻通話等功能,提高了電梯維保質量和效率。

        △梯聯網系統

        在工業領域,設備種類多、數量大,檢修和管理成本高。西人馬推出的工業智能化解決方案,實現了設備遠程集中狀態監測和健康管理,助力設備管理效率提升。

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        △工業智能解決方案

        在風電領域,風場分散、風機數量多、現場檢修難度高。西人馬推出的智慧風電系統,實現了風機多狀態精準感知和遠程實時監測預警,助力風電智慧運營和管理轉型升級。

        △智慧風電系統

        基于芯片、傳感器、邊緣計算以及塔斯云,西人馬構建起具有監測與控制功能的AIoT系統,以技術賦能傳統行業,帶來智能化、數字化的全新革新。期待西人馬能夠與更多合作伙伴牽手,共同實現物聯網時代新夢想。

        免責聲明:市場有風險,選擇需謹慎!此文僅供參考,不作買賣依據。

        關鍵詞: 人馬 再度 引爆

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