在轨道交通、工业过程控制等SIL(安全完整性等级)要求的系统中,IEC 61508标准是软件设计的红线。仅仅“跑得快”是不够的,必须保证单点故障不导致系统失效。本文将探讨在该标准下,如何通过软件冗余与看门狗逻辑,构建符合SIL2/SIL3等级的嵌入式安全架构。
在工业4.0场景中,将AI推理推向边缘端(Edge)已成为趋势。相比云端处理,边缘视觉检测能显著降低延迟、减少带宽占用。本文将探讨如何在基于ARM架构的工业网关上,利用Docker容器化技术,快速部署轻量级AI模型(如MobileNet-SSD),实现产线上的实时缺陷检测。
我构建这个项目是为了更深入地了解 USB 通信和 PCB 设计,于是自己制作了一个 USB 到 UART 的转换板。USB 到 UART 模块常用于微控制器编程、串行调试以及嵌入式系统与计算机之间的通信,所以我想从零开始设计一个这样的模块,而不是使用现成的模块。在开始 PCB 设计之前,我首先研究了 USB 到 UART 转换器的工作原理,并查阅了 CP2102N 数据表和参考电路。我的目标是设计一个紧凑且可靠的 USB Type-C 到 UART 转换器,用于嵌入式系统的编程和串行通信。
这是一款为 ELEC 553 课程的期末项目而开发的自主车道保持遥控汽车。它采用了车道保持流程,能够在蓝色车道间行驶,并在红色标记处停车,还具备使用 Ultralytics YOLO 进行物体识别的功能,以检测周围物体。
如今,穿孔卡片已几乎被人遗忘,使用这种卡片的最后一批机器早在 80 年代就已退役。不过也有一些例外情况,一些工业设备至今仍得以保留,并且在小范围内仍在使用这种卡片。
该项目使用了一款定制训练的 DeepLabv3+ 语义分割模型来检测摄像头画面中的路面坑洼。该模型会生成一个像素级别的掩码:一类用于背景,一类用于坑洼。您可以在 Jupyter 笔记本中对图像进行推理操作,或者在配备 AI 相机的树莓派上实时运行该模型。训练、转换和运行该模型所需的所有代码都在教程笔记本和配套的 aicamera 脚本中。
随着基于语音的工作流程逐渐成为主流,我想要打造一款小巧且具有前瞻性的语音键盘,以顺应这一趋势。Vibe 编程近来发展迅猛,使得自然语言编程比以往任何时候都更加普及易用。
如果在您外出时,厨房、车库或仓库发生火灾,那么每一秒钟都至关重要。此项目会在您已拥有的监控系统基础上,再增加一对由人工智能驱动的监控摄像头,它们会实时监控画面,并在一旦出现火情时立即向您的手机发送推送警报——而且只要火势还在燃烧,每隔 10 秒就会持续发送警报,以免您错过任何情况。
对于既失明又失聪的人来说,他们对世界的感知几乎完全依赖于触觉。传统的盲文学习工具通常依靠声音提示来补充触觉反馈,这使得失聪失明的学习者处于劣势。我的项目是作为我 EDES 301 课程的一部分而开发的,旨在填补这一差距,通过创建一个交互式、以触觉为主的系统来辅助失聪失明者通过直接的物理互动来学习盲文。
如果你曾尝试使用标准的 Arduino 或业余爱好者使用的 LoRa 板来构建工业物联网传感器节点,那你一定深有体会其中的困难。现实中的工业传感器,比如土壤氮磷钾监测器、流量计或气象站,很少使用简单的 I2C 或 SPI 通信方式。它们通常采用 RS485(Modbus RTU)或 0-10V 模拟信号进行通信。
电机驱动系统作为工业设备、新能源汽车、智能装备的核心动力单元,其调试质量与效率直接决定设备的性能、可靠性及量产周期。当前,随着电机控制技术向矢量控制(FOC)、无传感器控制等高端方向演进,调试过程涉及电路、算法、机械等多领域协同,传统依赖经验的调试模式已难以满足高效开发需求。
在全球制造业向数字化、智能化转型的浪潮中,RFID(射频识别)技术凭借非接触式自动识别、数据实时传输、环境适应性强等核心优势,打破了传统制造的信息壁垒,成为推动智能制造落地的关键支撑技术。作为一种无需接触即可完成数据读取与交互的无线通信技术,RFID系统由标签、读写器、中间件及后端系统构成,可实现对生产要素的全程精准追踪、数据自动采集与智能调度,重构生产与管理范式。据智研咨询数据,2024年中国工业制造RFID市场规模达72.45亿元,同比增长10.11%,预计到2030年将突破150亿元,彰显出其在智能制造领域的广阔应用前景。
在低栅压NMOS(栅源阈值电压Vgs(th)通常低于3V)的电路设计中,栅极电阻(RG)与泄放电阻(RGS)的摆放位置并非简单的“就近布置”,而是直接决定电路稳定性、开关特性和抗干扰能力的关键环节。低栅压NMOS因驱动阈值低,对栅极电压波动、寄生参数更为敏感,不合理的电阻布局会导致器件误触发、开关损耗增大、EMI干扰超标等问题,甚至烧毁器件。
工业机器人是现代制造业的核心装备,从汽车焊接、精密装配到航空航天部件加工,机器人的身影无处不在。然而,一个看似简单的问题却长期困扰着工程师:机器人如何知道自己“走到哪里了”?如何确保机械臂末端能够精确到达目标位置,误差控制在微米级别?答案藏在控制理论的核心思想之中——负反馈。正是负反馈机制的引入,使得工业机器人从开环控制的“盲人摸象”进化为闭环伺服系统的“精准执行者”,实现了高精度运动与复杂的协同作业能力。
一家全国性的家具店(英国家具店)也曾考虑过采用 WREN 技术,旨在为其电动躺椅和家庭影院椅增添必要的家庭自动化功能。但这一计划在 2020 年该公司倒闭后就搁浅了。