Feron Датчик движения руки 30W 6-24V 1- 15 см с кабелем (200+25 см) SEN31 32225
- Светотехника
- Комплектующие для светильников
- Датчики
- Feron Датчик движения руки 30W 6-24V 1- 15 см с кабелем (200+25 см) SEN31 32225
Feron Датчик движения руки 30W 6-24V 1- 15 см с кабелем (200+25 см) SEN31 32225
- Описание
- Характеристики
- Отзывы (0)
- Доставка
Feron Датчик движения руки 30W 6-24V 1- 15 см с кабелем (200+25 см) SEN31 32225
Товар – Feron Датчик движения руки 30W 6-24V 1- 15 см с кабелем (200+25 см) SEN31 32225 производителя FERON знаком многим.
Продукция поступила на рынок достаточно давно и уже смогла собрать много положительных отзывов. Полную информацию о характеристиках и способе применения можно получить на официальном сайте производителя. Доставка при самовывозе и отправка по России осуществляется в течении 1-3 рабочих дней.
Артикул
677956
Наименование товара
Feron Датчик движения руки 30W 6-24V 1- 15 см с кабелем (200+25 см) SEN31 32225
Нет отзывов об этом товаре.Написать отзыв
Ваше имя:
Достоинства:
Недостатки:
Ваш отзыв
Внимание: HTML не поддерживается! Используйте обычный текст!
Рейтинг
12345
Я прочитал Условия соглашения и согласен с условиями
Наша компания предоставляет несколько вариантов доставки:
Самовывоз: доставка от 1 до 3 рабочих дней.
(пункт выдачи г. Чебоксары пр-т. Тракторостроителей дом 72)
Доставка по РФ и странам СНГ: Отправка заказа осуществляется в течении 1-3 рабочих дней. Доставка выполняется транспортной компанией Boxberry и CDEK. Сроки доставки заказа расчитывается при оформлении заказа.
Способы оплаты:
- Оплата онлайн на сайте
- Оплата при получении
- Безналичный расчет (для юридических лиц и ИП)
Расчёт стоимости доставки:
Выберите странуАзербайджанАрменияБеларусьГрузияКазахстанКыргызстанМолдоваРоссийская ФедерацияТаджикистанТуркменистанУзбекистанУкраинаНет данных Узнать стоимость доставки
Датчик движения руки 6-24V 30W 1-15 см с кабелем (200+25 см) SEN31, артикул 32225 32225 цена 1 035 руб.
Описание
Датчик движения руки 6-24V 30W 1-15 см с кабелем (200+25 см) SEN31, артикул 32225 артикул: 32225
| Мощность | max 30W |
| Цвет | серебро |
| Рабочая температура | от -25 до +60С |
| напряжение | 6-24V |
| Производитель | Feron |
| Тип монтажа | врезной |
| Расстояние обнаружения | 1-15 см |
| Потребление мощности в режиме ожидания | 0,25W |
| Внутренний диаметр датчика | 10 мм |
| Материал | пластик |
| Размер | 13х13х11мм |
Умная перчатка использует технологию определения растяжения для точного захвата жестов рук
Наука
Посмотреть 3 изображения
Посмотреть галерею – 3 изображения Точное изображение реальных физических движений в цифровом мире остается сложной задачей для программистов и инженеров, но недавно разработанная перчатка обещает значительно продвинуть технологию.
Для этого исследователи создали силиконовый состав, содержащий 44 встроенных датчика растяжения, объединив его со слоем мягкой ткани. Устройство ввода требует очень небольшого обучения и использует специально сконструированный набор алгоритмов для обработки данных датчика, поступающих с руки в перчатке.
Эта комбинация аппаратного и программного обеспечения позволяет фиксировать высокоточные движения рук и пальцев в режиме реального времени. Для записи движений не требуются внешние камеры или датчики, а сами перчатки можно производить по низкой цене. Они, по-видимому, легкие и удобные в носке.
«Это уже хорошо изученная проблема, но мы нашли новые способы ее решения с точки зрения датчиков, используемых в нашей конструкции, и нашей модели, управляемой данными», — сказал Оливер Глаузер из ETH Zurich в Швейцарии в заявлении для прессы.
“Что также интересно в этой работе, так это междисциплинарный характер работы над этой проблемой.
Она требовала знаний из различных областей, включая материаловедение, производство, электротехнику, компьютерную графику и машинное обучение.”
Перчатка по-прежнему способна фиксировать движения, даже когда рука что-то держит, говорят исследователи, а благодаря конфигурации ее датчиков она может работать в любых условиях освещения — без задействования камер перчатка не работает. не обязательно должны быть хорошо освещены или находиться в пределах прямой видимости.
Перчатка может распознавать жесты рук при слабом освещении и даже когда рука держит объектETH Zurich
Помимо повышения точности вашего следующего приключения в виртуальной реальности, перчатка может найти применение в робототехнике, биомедицинской промышленности и дополненной реальности (где сцены реального мира дополняются компьютерной графикой).
Исследовательская группа сравнила свои усилия с двумя имеющимися в продаже перчатками, Manus VR и CyberGlove II, и обнаружила, что во время тестирования новая перчатка показала самый низкий уровень ошибок из трех во всех позах, кроме одной.
Множество других компаний и исследовательских групп работают над концепцией умных перчаток не только для точного преобразования движений реального мира в цифровой эквивалент, но и для передачи тактильной обратной связи из виртуального мира обратно в реальную плоть и кровь — так что вы действительно может протянуть руку и коснуться чего-либо в виртуальной реальности.
И это новое изобретение, скорее всего, нужно будет использовать в сочетании с другими технологиями, чтобы обеспечить законченное решение. По крайней мере, на данный момент он не может отслеживать руку в трехмерном пространстве, только движения пальцев, поэтому, хотя он и знает, что вы указываете, он не знает, в каком направлении вы указываете.0003
опыты будущего.Исследовательская группа продемонстрирует технологию на SIGGRAPH 2019 в Лос-Анджелесе с 28 июля. Документ о разработке доступен в Интернете. Вы можете увидеть видео перчатки в действии ниже.
Интерактивная оценка положения руки с использованием мягкой перчатки, чувствительной к растяжению (SIGGRAPH 2019)
Источник: Association for Computing Machinery
Посмотреть галерею – 3 изображенияДэвид Нилд
Дэйв — внештатный технический журналист из Великобритании, который пишет о приложениях, гаджетах и Интернете более десяти лет.
Спрей Smart Skin считывает набор текста и жесты рук
Новая схема обучения ИИ в сочетании с напыляемой смарт-кожей может расшифровывать движения человеческих рук, распознавать набор текста, язык жестов и даже форму простых знакомых объектов.
По словам разработчиков, технология быстро распознает и интерпретирует движения рук с ограниченными данными и минимальным обучением и должна работать для всех пользователей.
Помимо использования в играх и виртуальной реальности, новая технология распознавания рук может позволить людям общаться с другими людьми и с машинами с помощью жестов. Другие приложения, которые предполагают технологи, включают хирургов, дистанционно управляющих медицинскими устройствами, а также новый способ роботов и протезов для распознавания объектов и движений.
Разработанная до сих пор технология распознавания жестов основывалась на громоздких браслетах, измеряющих электрические сигналы, производимые мышцами, или на перчатках с датчиками деформации на каждом суставе. Другие подходы включают камеры, которые отслеживают движения человека и интерпретируют их с помощью машинного обучения. Для этих систем камер с захватом движения требуются изображения, снятые с нескольких окружающих углов, а это означает, что для одной системы распознавания жестов требуется несколько камер.
Эти многокамерные системы также страдают от ограничений, присущих датчикам на основе зрения, говорит Сунхо Джо, профессор школы вычислительной техники в Корейском передовом институте науки и технологий. К таким ограничениям относятся области рабочего пространства, не охваченные несколькими камерами, а также ошибки, которые неизбежно возникают, когда рука или другой объект перекрывается из поля зрения.
Используемое до сих пор программное обеспечение также было громоздким. Исследователи обычно полагались на модели машинного обучения, основанные на контролируемых алгоритмах обучения, требующих больших вычислительных ресурсов. Они требуют, чтобы для каждого нового пользователя и задачи собирался большой объем данных, и все они требуют маркировки людьми.
Чтобы сделать систему распознавания движения более упорядоченной, Джо и ее коллеги из Сеульского национального университета и Стэнфордского университета сосредоточились на повышении эффективности как датчиков, так и алгоритмов.
«Мы попытались создать систему распознавания жестов, которая была бы достаточно простой по форме и достаточно адаптируемой, чтобы работать практически с любым пользователем и задачами с ограниченным объемом данных», — говорит он.
Есть две ключевые части новой системы, о которых команда сообщила в журнале Nature Electronics . Один представляет собой сетку, состоящую из миллионов нанопроволок серебра, покрытых золотом, которые встроены в полиуретановое пластиковое покрытие. По его словам, сетка прочная и эластичная, а также помогает сенсору прилипать к коже. «Он точно повторяет морщины и складки каждого пальца человека, который его носит», — говорит Джо.
Сетка может быть напечатана непосредственно на коже с помощью портативной машины, она настолько тонкая и легкая, что почти незаметна, говорит он. Он также добавляет, что материал биосовместим и воздухопроницаем, и выдерживает несколько дней ежедневного использования, включая мытье рук, если его не стереть водой с мылом.
Команда напечатала сетку непосредственно на тыльной стороне руки пользователя, спускаясь по указательному пальцу. Сеть нанопроводов улавливает крошечные изменения электрического сопротивления, когда кожа под ними растягивается. Когда рука движется, нанометки создают уникальные шаблоны сигналов, которые по беспроводной сети отправляются через легкое устройство Bluetooth на компьютер для обработки.
Кьюн Кью «Ричард» Ким/Стэнфордский университет
Здесь в дело вступает искусственный интеллект. Система машинного обучения сопоставляет изменения электропроводности с конкретными физическими задачами и жестами. Исследователи сначала используют случайные движения рук и пальцев от трех разных пользователей, чтобы помочь ИИ изучить общую корреляцию между движениями.
Затем, основываясь на этом предварительном знании, исследователи обучают систему различать образцы сигналов, генерируемые при определенных задачах, таких как набор текста на телефоне, набор текста двумя руками на клавиатуре, удерживание и взаимодействие с шестью объектами различной формы.
. Каждый пользователь выполнял отдельные жесты, связанные с задачами, пять раз, чтобы создать небольшой набор данных, на котором исследователи обучали модель. Алгоритм учится распознавать, например, когда пользователь набирает определенную букву на клавиатуре или обводит наклонную поверхность пирамиды. В ходе тестов система смогла распознавать объекты, которые держит в руках, и предложения, набираемые на виртуальной клавиатуре новым пользователем.
«Наша схема обучения не только гораздо более эффективна в вычислительном отношении, но и универсальна, поскольку может быстро адаптироваться к различным пользователям и задачам с небольшим количеством демонстраций», — говорит Джо.
Джо добавляет, что теперь они планируют попробовать разместить устройства наносетки на нескольких пальцах, чтобы фиксировать большее количество движений рук. По его словам, большее количество датчиков приведет к большему объему данных для анализа, поэтому исследователям необходимо будет тщательно продумать баланс между точностью и разумными вычислительными нагрузками для системы ИИ.
