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嵌入式安全被认为是物联网(IoT)应用部署的一个重要属性。英飞凌科技股份公司(FSE代码:IFX / OTCQX代码:IFNNY)近日宣布,其新型PSOC™ Edge E8x MCU产品系列的设计达到嵌入式安全框架——平台安全架构认证(PSA Certified)计划中的最高认证级别。为了满足PSA 4级的认证要求,所有PSOC™ Edge E8x微控制器均采用具有安全启动、密钥存储和加密操作功能的片上硬件隔离飞地。

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PSOC™ Edge

英飞凌科技物联网、计算和无线业务高级产品安全总监Erik Wood表示:“获得这一强大的嵌入式安全认证,使可穿戴设备和智能家居应用等边缘应用的物联网设计人员能够确保其产品达到最高安全级别。此外,将硬件安全功能集成到MCU上还开辟了新的边缘计算市场,例如打印机和支付终端,这些产品以前需要使用单独的安全芯片。作为安全领域的领导者,我们致力于帮助设计人员在各种应用中实现最高安全级别。”

PSA认证是Arm与行业合作伙伴于2019年建立的一个安全框架。该认证通过第三方实验室提供设计指南和独立安全评估,旨在确保所有联网设备都建立在信任根的基础上。MCU获得的PSA认证可延伸至整个价值链,设备制造商和应用提供商可以在现场部署产品时重复使用该认证。

Arm安全设备生态系统高级总监David Maidment表示:“联网设备的安全性对于扩大物联网部署规模非常重要,Arm及其生态系统致力于通过PSA认证等举措持续提升联网设备的安全性。我们赞赏英飞凌通过努力使其新系列MCU达到PSA认证4iSE/SE标准,并不断致力于实现强大的设备安全性。

关于PSOC  Edge系列

英飞凌的新型PSOC Edge E81E83E84微控制器搭载高性能的Arm® Cortex®-M55内核,支持Arm® Helium™ DSP并搭配Arm® Ethos™-U55的神经网络处理器,以及Cortex®-M33内核搭配着英飞凌超低功耗NNLite NNLite是一种用于加速神经网络的专有硬件加速器。这些完全集成的系统级芯片针对在网络边缘互联系统上运行的机器学习应用进行了优化,使设计人员能够为物联网和消费级应用带来先进的AI功能。

与英飞凌的其他MCU一样,该系列产品由公司的ModusToolbox 软件开发平台提供支持。该平台提供的一系列开发工具、库和嵌入式运行环境可带来灵活且全面的开发体验。ModusToolbox™支持的应用案例十分广泛,涵盖了消费类物联网、工业、智能家居、可穿戴设备等领域。

关于英飞凌

英飞凌科技股份公司是全球功率系统和物联网领域的半导体领导者。英飞凌以其产品和解决方案推动低碳化和数字化进程。该公司在全球拥有约58,600名员工2023财年截至930的营收约为163亿欧元。英飞凌在法兰克福证券交易所上市(股票代码:IFX),在美国的OTCQX国际场外交易市场上市(股票代码:IFNNY)。

更多信息请访问www.infineon.com

更多新闻请登录英飞凌新闻中心https://www.infineon.com/cms/cn/about-infineon/press/market-news/

英飞凌中国

英飞凌科技股份公司于1995年正式进入中国大陆市场。自199510月在无锡建立第一家企业以来,英飞凌的业务取得非常迅速的增长,在中国拥有约3,000多名员工,已经成为英飞凌全球业务发展的重要推动力。英飞凌在中国建立了涵盖研发、生产、销售、市场、技术支持等在内的完整的产业链,并在销售、技术研发、人才培养等方面与国内领先的企业、高等院校开展了深入的合作。

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霍尼韦尔(纳斯达克代码:HON近日公布了2024年第一季度的业绩表现,各项指标均达到或超出公司的指导范围。公司还重申了全年销售额、部门利润率和调整后每股收益和现金流的指导范围。

公司报告中第一季度销售额为91亿美元,内生式销售额同比增长3%,其中航空航天科技集团取得又一季度的强劲增长,内生式销售额增长达到18%;能源与可持续技术集团内生式销售额增长为5%。此外,霍尼韦尔企业智联业务产品组合的销售额增长超过20%,其中以网络和建筑相关产品表现最为亮眼。主要得益于航空航天科技集团的业务增长,营业利润率增长130个基点至20.4%,部门利润率增长20个基点至22.2%。第一季度每股收益为2.23美元,同比增长8%,经调整后每股收益为2.25美元,同比增长9%。经营现金流为4亿美元,自由现金流为2亿美元。

“霍尼韦尔在2024年强势开局,商用航空业务以两位数的增长引领整体内生式增长。”霍尼韦尔首席执行官柯伟茂 (Vimal Kapur表示,“由于长周期客户需求持续保持强劲,我们的未交货订单额同比增长6%,并且取得环比增长。截至本季度末,未交货订单额创下320亿美元的历史新高。另外,我们的部分短周期业务也取得了复苏,在今年接下来的时间里伴随着渠道进一步正常化,预计将会有更多的短周期业务取得复苏。改善业务组合、持续关注卓越运营和提高生产力等措施,使公司利润率达到了指导范围的上限,调整后每股收益更是超出了指导范围上限。”

“同时,我们执行了资本部署战略,充分利用表现强劲的资产负债表,将16亿美元用于股息、股票回购和高回报资本支出。此外,我们还宣布拟收购Civitanavi Systems,这将进一步加强我们在航空航天领域的导航产品组合并扩大我们的欧洲业务。”

柯伟茂还表示:“凭借本季度的良好势头,霍尼韦尔将迎来又一个重大转型的年度,继续凭借有利条件兑现2024年业务承诺并实现加速增长。我们的业务组合与自动化、未来航空以及能源转型三大发展趋势同频共振,并且以我们强大的数字化能力作为支撑。展望未来,我对我们创造价值的能力仍然充满信心,因为我们将继续执行我们的并购策略,并利用我们差异化的加速器运营系统来释放我们最新收购的业务以及我们核心业务的全部价值。”

基于公司第一季度的业绩表现以及管理层对今年剩余三季度的展望,霍尼韦尔维持了全年销售额、部门利润率、调整后每股收益和现金流的指导范围。全年销售额预计为381亿美元至389亿美元,内生式销售额增长为4%至6%,部门利润率预计增长30至60个基点,达到23.0%至23.3%。调整后的每股收益预计为9.80美元至10.10美元,同比增长7%至10%。经营现金流预计在67亿至71亿美元之间,自由现金流预计在56亿至60亿美元之间。

点击此处参阅公司2024年第一季度业绩的详细情况。

关于霍尼韦尔

霍尼韦尔是一家《财富》全球500强的高科技企业,公司业务围绕自动化、未来航空和能源转型三大发展趋势,以霍尼韦尔加速器运营系统和霍尼韦尔企业智联集成软件平台为依托,在世界范围内为多个行业提供广泛的技术和服务。作为值得信赖的合作伙伴,霍尼韦尔通过航空航天科技集团、智能工业科技集团、智能建筑科技集团、能源与可持续技术集团帮助客户解决最棘手、最复杂的全球性挑战,提供切实可行的创新解决方案,让世界变得更加智能、安全和可持续。在中国,霍尼韦尔贯彻“东方服务东方”的战略,以本土创新推动业务发展。目前,霍尼韦尔所有业务集团均已落户中国,上海是霍尼韦尔亚太区总部。欲了解更多公司信息,请访问霍尼韦尔中国网站www.honeywell.com.cn,或关注霍尼韦尔官方微博官方微信

稿源:美通社

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近年来的,无刷直流电机(Brushless DC Motor, BLDC)在工业、汽车、家电、医疗器械等各个领域得到广泛应用。相对于传统有刷电机,BLDC电机具有以下优势:高效率、寿命长、低噪音、小型化和精确控制。这些优势使得BLDC电机从天上的无人机到地下的扫地机器人都在使用这种高效可靠的技术。

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不同于有刷电机的机械换向,无刷电机依靠功率器件的导通相位顺序实现换向,因此这些功率器件的驱动电路设计对于保障BLDC的可靠运行至关重要。

 新品介绍 

SCT55610是一款专为三相无刷直流电机而设计的高性能栅极驱动器,单片集成三路半桥驱动,可驱动6颗N沟道MOSFET。其丰富灵活的保护特性能极大提高系统可靠性,轻松满足不同应用场景需求。

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1 完整的保护功能

  • 输入/驱动/自举欠压保护

  • 过流保护

  • 短路保护

  • 热保护

  • 死区时间可调

  • 具有故障报警指示引脚

这些保护功能可保证直流无刷电机驱动从容应对各类失效,及时报警反馈以排除故障。除常规的各电压轨欠压保护和热保护外,SCT55610更具备了过流保护和短路保护。过流保护通过一颗低侧电流采样电阻对三相总电流进行监控和保护;短路保护单独检测每颗MOSFET的导通压降,用以判断是否存在短路瞬时大电流而实施保护关断。

2 超宽输入电压范围

SCT55610可支持5~60V的超宽范围输入电压,并基于此宽范围输入电压产生一路稳定的11V电源轨用于栅极驱动,从而省去了外部稳压调节器,简化了设计与布板。

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超宽的输入电压范围不仅提供了更高冗余度,有效应对电机各工况下的瞬态电压尖峰,并且只需略微改动外围器件参数,即可满足不同电压等级的应用需求。

3 专为电池类应用而优化

SCT55610非常适合两芯及以上的锂离子电池应用,不仅拥有优秀的静态功耗,更支持低功耗睡眠模式,拉低nSLEEP引脚时待机电流小于1uA,可显著延长电池使用寿命。此外,SCT55610还具有内部集成电流检测运放的版本供选择,进一步简化系统,提升效率。

4 紧凑的高集成度方案

SCT55610在集成三路半桥驱动器、驱动稳压调节器及各类保护电路的同时,采用了小型化的QFN-28L 4mm*4mm封装,最大程度地减小了PCB占用面积,因此同样适合空间紧凑,但功率较高需外置FET的电机驱动方案。

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典型应用 

SCT55610可广泛应用于各类三相无刷直流电机系统,例如泵和风扇,无人机,扫地机器人,电动工具及其他消费或工业应用。

无人机应用

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扫地机器人应用

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电动工具应用

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产品细节

○ 单片集成三路半桥驱动器

○ 超宽输入电压范围:5V~60V

○ 峰值驱动电流:1A

○ 死区时间可调节:30ns~5us

○ 支持100%占空比运行

○ 兼容3.3V或5V逻辑电平输入

○ 低功耗睡眠模式,待机电流<1uA

○ 完整且灵活配置的保护功能

○ 具有故障报警指示引脚

○ 具有集成高精度电流检测运放的版本供选择

○ 封装:QFN-28L(4mm*4mm)

SCT55610即将量产,如有需求可以提供样片测试,申请样片或订购可联系销售。

来源:SCT芯洲科技

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近日,比亚迪半导体股份有限公司旗下的全资子公司——广东比亚迪节能科技有限公司(以下简称"比亚迪半导体"),凭借其自主研发的四大系列车规级LED光源,顺利通过国际公认测试、检验与认证权威机构SGS(Société Générale de Surveillance)的AEC-Q102认证。这一里程碑式的认证,不仅见证了比亚迪半导体产品技术的顶尖实力,更昭示着其在全球汽车产业舞台上的崭新飞跃。

此次认证的产品阵容中,3.6W与10W两款陶瓷LED前大灯光源是核心亮点,它们不仅是SGS国内首款通过AEC-Q102标准的超大功率汽车光源产品,更是比亚迪半导体技术创新力与制造工艺精尖化的生动体现。此次认证的取得,有力地验证了比亚迪半导体车规LED光源在极端环境条件下的出色性能与严苛标准下的可靠性,通过SGS的权威认证,不仅巩固了其在国内市场的领先地位,更为其进军全球市场、服务国际一线汽车品牌提供了强有力的资质背书。

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SGS为比亚迪半导体颁发AEC-Q102认证证书

AEC-Q102是针对汽车电子中所有内外使用的分立光电半导体元器件的应力测试标准,为离散光电组件产品进入汽车市场提供了评估标准,同时也是当前针对车规级LED的最新国际标准,全面覆盖光电参数、可靠性测试以及各类极端条件下的性能考验,囊括数十项检测项目。SGS凭借其在汽车电子行业深耕多年所积淀的深厚专业知识与丰富实战经验,为比亚迪半导体提供了全方位支持服务,提供了从申请、测试、评估到最终认证的全方位指导和帮助。

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获得AEC-Q102认证的产品:BOS-3528SRC、BOS-2835-2WDZ、BOF-2016WD-DY15H-60、BOH-NWB3-60

比亚迪半导体此次获得认证的四大系列车规级LED光源,全方位覆盖汽车照明系统的关键部位:前大灯、昼行灯、转向灯与后尾灯,自0.1W至10W,精准满足各类车灯对光效、能效的需求,为客户提供了一站式车规级LED光源解决方案。其中,3.6W与10W两款陶瓷LED前大灯光源采用比亚迪半导体首创的双加热超薄金锡热压共晶技术,实现超小体积与大功率的完美融合,具有优秀的可靠性表现。此项技术革新不仅填补了国产超大功率车规LED市场的空白,更印证了比亚迪半导体在车规级半导体技术研发领域的领军地位。

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SGS为比亚迪半导体四款产品颁发AEC-Q102认证证书

SGS布局汽车电子产品领域检测认证多年,现已加入AEC-Q100、Q101、Q102、Q103、Q104、Q200分会参与标准制定工作。凭借专业的技术、丰富的经验、完善的设备和优质的服务,SGS半导体及可靠性实验室现已成为国内专业的测试实验室并得到了中国合格评定国家认可委员会(CNAS)及众多客户的认可。实验室拥有涵盖环境可靠性测试和失效分析类测试所需的行内知名品牌设备,可为企业提供各类测试服务。SGS半导体及可靠性实验室可完成MIL/ GJB/ IEC/ AEC/ JEDEC/ IPC等各类广泛应用于大多数国家及行业的测试标准,涵盖并满足各类产品测试需求。同时SGS还致力于为有特殊要求的企业及高端产品提供量身定制的测试方案、技术支持及各类培训服务,为企业产品顺利进驻国内外市场提供高效支持。

了解服务详细内容,敬请联络:cnszxrel@sgs.com

关于SGS

SGS是国际公认的测试、检验和认证机构,拥有着强大的国际认证网络,能够为半导体客户提供全面的测试(化学测试、可靠性测试)、失效分析、车规认证服务、功能安全评估等。SGS的多国认证服务区域涵盖:北美洲、欧洲、日本、韩国、新加坡、马来西亚、越南、澳大利亚、沙特阿拉伯、科威特、伊拉克库尔德地区以及坦桑尼亚、伊朗、尼日利亚、乌干达、阿尔及利亚以及部分南美国家等,是您值得信赖的合作伙伴。

关于比亚迪半导体

比亚迪半导体股份有限公司是国内领先的高效、智能、集成新型半导体企业。主要从事功率半导体、智能控制IC、智能传感器、光电半导体、制造及服务,产品广泛应用于汽车、能源、工业、通讯和消费电子等领域,具有广阔的市场前景。现车规级产品已基本覆盖新能源汽车核心应用领域,如电控系统、汽车照明系统、电池管理系统、热管理系统等。在光电半导体领域,比亚迪半导体自2003年起就致力于光电半导体产品的研发与生产,是国内少数能够量产的车规级LED光源的半导体厂商。

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2024年4月25日,"2024华为智能汽车解决方案新品发布会"在北京国际汽车展前召开。发布会期间,国际公认的测试、检验和认证机构SGS为HUAWEI xHUD颁发AR-HUD Premium Performance Mark。此认证为SGS性能认证中国最高级别认证,是对产品性能综合维度的评估,产业内仅有不到10%的顶尖品牌突破性产品才能获得。这是SGS在HUD领域颁发的首个Premium Performance Mark,这不仅代表着HUAWEI xHUD产品完全满足SGS制定的各项严格测试要求,也意味着其产品在功能性、稳定性以及体验感等方面都达到了业界一流水平。同时,SGS系统全面的AR-HUD测试认证方案也为业界高品质AR-HUD产品提供了衡量标准。 此次获得SGS AR-HUD Premium Performance Mark的HUAWEI xHUD产品已搭载在AITO问界M9车型。

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SGS中国区副总裁赵晖和华为智能车载光领域总裁陈双宝出席颁证仪式

AR-HUD通过显示驾驶时的必要仪表信息、安全提示信息以及贴合实景的AR导航信息等,在提升车主驾驶交互效率的同时,确保驾驶安全,已然成为增强驾驶体验不可或缺的一环,受到众多车主青睐。然而,现阶段市售车辆的AR-HUD在 产品功能及用户体验上仍存在不少痛点,如功能单一、视觉观感不理想、可靠性差、成本过高等。AITO问界M9所搭载的HUAWEI xHUD,根据车主痛点定向打造创新产品功能,增强软硬件性能,提升用户体验,旨在为车主带来更真实自然、更安全舒心的驾驶体验。

华为智能车载光领域总裁陈双宝表示:"AR-HUD为智能网联汽车带来了革命性的交互和显示体验。AR-HUD将虚拟信息投影到驾驶员的视野中,提供了更安全、更便捷的驾驶体验,成为智能网联汽车的主驾"第一屏"。华为始终坚持开放合作的理念,与SGS等产业伙伴携手共进,共同推动HUD产业健康发展。"

SGS 中国区副总裁赵晖表示:"光学性能再出色,如果不能实际应用于车辆,其车用价值也将归零,SGS率先在行业内提出了严苛的AR-HUD分级标准。这一标准基于车主的实际需求和产品关键性能参数进行深入分析,确保了每一项指标都能真实反映AR-HUD的实际表现。SGS专家团队制定了包含18项AR显示成像标准和42项车规级可靠性标准的严苛测试体系,确保每一款经过认证的AR-HUD产品都能达到卓越的品质标准。"

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SGS专家团队制定了包含18项AR显示成像标准和42项车规级可靠性标准的严苛测试体系,确保每一款经过认证的AR-HUD产品都能达到卓越的品质标准

此次SGS与华为合作,不仅带来了技术上的突破,更展现了双方对未来汽车市场的深刻洞察和共同期待;后续,双方将继续在智能汽车领域探索,共同推动我国智能汽车产业变革与发展,共创更安全、更美好、更互联互通的智能世界。

华为智能车载光领域创建于2019年,前身为光产品线光应用领域,于2024年并入华为智能汽车解决方案BU。华为智能车载光基于华为在光领域的深厚技术积累,将光芯片、光系统、光算法等关键技术应用于汽车行业,打造华为智能车载光解决方案。华为分别于2021年、2022年和2023年发布了AR-HUD、智能车灯模组、光场屏三款智能车载光产品。该系列产品和解决方案聚焦安全助驾、智能交互、极致体验等关键特征,助力汽车智能化、网联化的自主创新,满足消费者不断提升的驾乘需求。

关于SGS(官微:SGS官方/SGS质慧生活

SGS是国际公认的测试、检验和认证机构,被誉为可持续发展、质量和诚信的基准。SGS拥有 99,600多名员工分布在全球2,600 多个分支机构和实验室,服务覆盖互联与产品、营养与健康、工业与环境、自然资源、知识与管理、可持续发展、电商及数字化七大战略板块。SGS连续九年入选道琼斯可持续发展指数,连续第三年在摩根士丹利资本国际(MSCI)ESG评级中获得AAA评级,在Brand Finance 2023年全球最具价值商业服务品牌100强榜单上排名54位,蝉联TIC(测试、检验与认证机构)行业榜首。

SGS通标标准技术服务有限公司由SGS集团和隶属于国家市场监督管理总局系统的中国标准科技集团共同于1991年成立,在中国拥有16,000多名专业员工、90多个分支机构和200多个实验室组成的国内服务网络,为农产食品、消费品、矿产、石化、工业、能源、汽车、环境、生物医药、电子商务等行业提供测试、检验、认证、培训和校准等质量解决方案。

稿源:美通社

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作者:James Victory,安森美电源方案事业群 TD 建模和仿真方案研究员

在电力电子和电路仿真领域,精度至关重要。仿真结果的真实性取决于各个器件所采用模型的准确性。无论是 IGBT、碳化硅 (SiC) 还是硅 MOSFET,仿真预测的可靠性与模型的精度密切相关。老话说得好,“垃圾进,垃圾出”,即如果输入的是垃圾,那么输出的也是垃圾。

设计人员根据产品手册中在实验室环境下测量出的器件特性(如导通损耗、能量损耗和热阻等),构建系统级模型,大多数行业标准模型也都是如法炮制。然而,这些基于产品手册的模型是实验室配置和环境的产物,并不总能反映实际中遇到的各种条件。因此,不可想当然地认为这些来自产品手册的模型能够准确反映电力电子设计人员所面对的各种复杂寄生环境。事实上,制造商的实验环境与电力电子设计人员的应用环境完全一致的概率接近于零。实验环境与应用环境之间的明显差异,可能导致实际应用中的仿真结果出现重大误差,误差率往往高达 20-30% 甚至更高。要解决这个问题,就必须尽可能改进当前的做法。

安森美 (onsemi) 的 PLECS 模型自助生成工具 (SSPMG) 具超强开创性,用户可以在其中输入特定的寄生环境,创建定制的 PLECS 模型。打个比方,现成的西装不太可能完全合身,而 SSPMG 就像为您量身定做衣服的高级裁缝,可以根据具体应用来准确定制模型。

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1:Elite Power 仿真工具和 PLECS 模型自助生成工具

SSPMG 方法背后的核心思路其实很简单。它关注的重点不是安森美在实验室测得的结果,而是您环境中的具体应用。用户可以根据其各自的环境对模型进行微调,进而能够显著提高仿真的准确性。这种对定制性和准确性的重视不仅仅是一个理论概念,而是落实到了具体的解决方案上,能够输出切实可行的结果。业界纷纷意识到,通用模型存在明显的局限性,而针对不同需求采用定制化仿真有着巨大潜力。

安森美 SSPMG 仿真工具还支持用户根据电气偏压和温度条件定制数据密集的参数表。目标是确保表内数据点之间的插值准确,并尽可能地减少外推需求,因为外推常常会给系统仿真带来误差。

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图 2:SSPMG 的特性之一:数据密集的损耗参数表

安森美开发的 SSPMG 工具包含了代表电子产品不同制造条件的“边界模型”。其中,阈值电压、RDSon、击穿电压、电容等参数,会因晶圆厂内的物理特性不同而有所差异。这会显著影响被测器件的能量损耗、导通损耗和温度行为,因而捕获这些相关的参数差异非常重要,尤其是在系统层面。

为此,安森美引入了适用于硬开关和软开关的 PLECS 模型,此外还可用于同步整流操作,并且仅针对主开关操作。PLECS 工具可以仿真各种软开关应用,包括 DC-DC LLC 和 CLLC 谐振、双有源桥及相移全桥拓扑。

软开关和硬开关

在电力电子领域,明确区分软开关和硬开关非常重要。对于硬开关,可借助双脉冲测试 (DPT) 来准确计算损耗。但是软开关的性能受拓扑和工作模式影响较大,所以双脉冲测试无法准确计算其具体损耗。

为了解决这个问题,SSPMG 使用新型转换损耗测试仪来准确计算一系列拓扑的能量损耗,包括相移全桥、DC-DC LLC 和 CLLC 谐振拓扑。这种专为软开关而设计的方法提升了常被业界忽视的软开关模型精度。如此一来,工程师能够获得设计方案的准确表示,从而避免不兼容仿真条件所引起的误差。借助我们的集成功能,无论采用何种开关拓扑,设计人员都能够使用准确的模型,进而能够确保仿真的精度。

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图 3:SSPMG 的特性之一:软开关仿真

开关损耗测试

DPT 是测量半导体器件开关损耗的常用方法。该方法采用的特定步骤包括:首先,通过激活低边开关来引起电感电流,然后测量低边开关在某个电流点关断时的关断损耗。电感电流继续由高边二极管维持,由于压降很低且持续时间短,所以可认为电感电流保持恒定。最后,低边开关再次导通,故可使用与关断期间类似的电感电流来测量导通损耗。

无论设置中采用的是半桥还是四分之一桥,都会影响开关损耗,这主要是因为 SiC 肖特基二极管和 MOSFET 体二极管之间存在特性差异。这种配置称为“升压”型测试仪,会影响主开关损耗,因为高边开关/二极管中的反向恢复电流会影响导通时的低边开关损耗。

电感器的寄生电容和 PCB 漏感等外部因素会显著影响有源开关损耗。电感器的寄生电容会影响 Eon 和 Eoff,从而影响总体损耗。此外,PCB 漏感和用于减轻 EMI 的铁氧体磁珠等器件会改变开关环路的大小和性能,减慢电流爬坡并允许电压达到较低电平,从而影响损耗。

DPT 双脉冲测试仪可以有效测量损耗,甚至能为寄生元件影响非常小的电路提供高精度保障。虽然安森美的先进双脉冲测试仪可以出色地比较芯片尺寸和封装等组合要素,但必须注意的是,测试环境下的损耗与实际应用场景下的损耗可能并不一致。用户具体采用的寄生元件会大大影响实际损耗,因此为每个设计定制新的设置是不切实际的。

基于建模的仿真可以替代这种基于测量的资源密集、较为局限且复杂的方法。利用参数仿真和高度准确的仿真模型(如安森美的物理可扩展 SPICE 模型),电力电子设计人员能够快速生成准确的损耗模型。这些仿真支持在单次运行中评估多个场景,与费力的测量技术相比,可以更快速、更经济地提供有价值的信息。

安森美的 SSPMG 包含 30 多个参数,可以对双脉冲或转换损耗测试仪的仿真原理图进行微调,进而提取 SiC MOSFET 的分立和功率模块损耗。这款功能全面的工具整合了多种应用阶段和场景,并支持修改栅极驱动电压,所以电力电子设计人员能够针对特定应用高效地生成高度准确的 PLECS 损耗模型。

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图 4:双脉冲测试仪基本原理图

案例研究 - 直流快速充电桩

Elite Power 仿真工具和 SSPMG 拥有出色的功能,能够显著缩短产品开发周期,尤其适用于需要优化设计时间线的领域,例如直流快速充电 (DCFC)。25 kW 直流快速充电是电动汽车充电基础设施的重要组成部分,其中的工具部署就是一个典型的例子。在此例中,仿真工具有效地促进了第一代与第三代碳化硅半桥模块的比较研究,准确预测了二者的效率差异,与实验结果非常吻合。

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图 5:系统板:PFC + DC-DC 机械草图

安森美分析并比较了 25kW 直流快充的实测数据与仿真结果。尽管仿真和实际测得的总模块损耗之间存在微小偏差,但显示出良好的相关性。SSPMG 派生模型纳入了布局寄生效应和电机绕组电容等复杂细节,可提高仿真结果的准确度,从而帮助 Elite Power 仿真工具提供更深入的分析。

与 SiC MOSFET 交织在一起的各种滤波器、放大器和栅极驱动器构成了充电桩的内部架构。通过利用不同的模块和拓扑,AC-DC 有源转换器和 DC-DC 转换器之间错综复杂的相互作用得以明晰,进而实现理想性能。评估显示损耗曲线在 ±10% 范围内波动,但仿真则给出了波动幅度为 ±5% 的复杂损耗曲线。

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图 6:测量结果

仿真和观测数据之间的动态交互关系表明,准确的建模和详尽的测量对于评估电力电子器件的性能至关重要。

新动态

Elite Power 仿真工具和 SSPMG 能够适应各种半导体技术。这两种工具最初专注于 SiC 产品,但最近已扩展到场截止第 7 代 (FS7) IGBT 产品。两款工具用途广泛,工程师可以灵活运用于不同器件,根据具体要求进行自定义仿真。

作者简介

James Victory 是安森美的研究员,主要从事电源技术建模和仿真研发工作。2008 年 6 月,他与其他人联合创办了 Sentinel IC Technologies 公司,致力于提供射频模拟和电源技术方面的专业设计服务。在此之前,他曾担任 Jazz Semiconductor 的设计支持部执行总监。1992 年,他在摩托罗拉开始了自己的职业生涯,主要负责射频模拟和电源技术领域的半导体器件建模工作。他分别于 1990 年、1992 年和 1994 年获得美国亚利桑那州立大学电气工程学士学位、硕士学位和博士学位。他发表了 50 多篇文章,包括特邀论文和研讨会教程等,而且拥有 6 项半导体器件建模和仿真相关专利。

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时隔四年,备受瞩目的2024北京国际汽车展览会在4月25日拉开了帷幕,作为全球汽车行业的重大盛会和风向标,以“新时代、新汽车”为主题聚集了千余家企业同台竞技,首发各种新汽车、新技术,共赴浩浩汤汤的汽车新时代。

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作为致力于为智能驾驶、自主机器提供高质量图像的科技创新公司,深圳森云智能科技有限公司(以下简称森云)在近日宣传推出了行业首款基于最新OmniVision 8M传感器OX08D10的车载摄像头模组,可有效解决高级驾驶辅助系统(ADAS)和自动驾驶(AD)对更高的分辨率和图像质量的需求,助力汽车行业的智能化升级。

OmniVision 最新800万像素图像传感器

OX08D10是首款采用OmniVision全新2.1微米TheiaCel™技术的800万像素CMOS图像传感器,利用下一代横向溢出集成电容器(LOFIC)和OmniVision的DCG™高动态范围(HDR)技术,可在各种驾驶条件下准确捕捉LED灯光,消除闪烁伪影。

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图片来源:OmniVision官网

凭借TheiaCel™技术,OX08D10能够实现200米范围内的HDR图像捕捉,在SNR1和动态范围之间取得最佳平衡。此外,OX08D10还具有业界领先的弱光性能和低功耗,体积更是比同类传感器小50%。

采用OX08D10图像传感器的摄像头模组,凭借OmniVision先进的TheiaCel技术,提供了在弱光灵敏度、动态范围(HDR)和LED闪烁抑制(LFM)等方面的优势,这些优势特别适用于汽车摄像头应用,尤其是在高级驾驶辅助系统(ADAS)和自动驾驶(AD)领域。

01优秀的低光性能

采用了OX08D10图像传感器的摄像头模组在低照度下也能提供优秀的图像质量,让摄像头在夜间或其他低光场景中也能有效捕捉画面,尤其适用于智能驾驶中的低照度场景下摄像头对物体的精准识别。

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图片来源:OmniVision官网

02广泛的高动态范围(HDR)

采用OX08D10图像传感器的摄像头模组,其HDR效果得到显著的提升,可在极亮或极暗的场景中捕捉到细节丰富的图像,确保了在明暗变化的隧道场景中仍然能够提供优秀的图像质量,可满足自动驾驶应用下对高质量图像的要求。

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图片来源:OmniVision官网

03出色的闪烁抑制(LFM)性能

采用了OX08D10图像传感器的摄像头模组,其出色的LED闪烁抑制功能可以有效消除LED光源引起的闪烁,大大提高图像的准确性和可靠性,改善自动控制系统对LED指示路牌、红绿灯的有效识别,有效地获取识别路面交通信息。

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图片来源:OmniVision官网

森云800万像素 OX08D10摄像头模组

森云凭借自身在高质量成像上的全栈式技术能力与丰富的量产经验,结合公司在智能驾驶、感知成像上的行业优势,目前已成功开发了基于OmniVision 800万像素传感器OX08D10的系列摄像头模组产品——SG8S-OX08DC-G2A。

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这款产品基于OX08D10 CMOS图像传感器,具备了1/1.73 英寸传感器面积和2.1um像素尺寸,采用了GMSL2串行器MAX9295A,可实现140dB动态范围,支持3840x2160分辨率、800万高像素,这也意味着摄像头可捕捉到细节丰富的高质量画面,可有效满足摄像头在复杂多变的行车场景画面中获取高清晰度视频流的需求,以及远距离障碍物的有效识别需求。

在外观上,森云SG8S-OX08DC-G2A摄像头模组整体尺寸仅为30mm*30mm*22.5mm,重约80g,外观小巧且易于安装,产品可达车规防护等级,特别适用于车载、无人小车等自动驾驶、辅助驾驶的场景。此外,为了满足客户的更多需求,森云还推出了可适配各类串行器方案和接口协议的摄像头系列产品可供选择。

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基于NVIDIA的OX08D10摄像头开发套件

森云作为NVIDIA的合作伙伴,依托 DRIVE AGX Orin和Jetson AGX Orin上的软件驱动技术,将这款全新的8M OX08D10车载摄像头模组与DRIVE AGX Orin和Jetson AGX Orin平台都进行深度集成并成功适配,将让更多开发者可以更高效地开发各种适合自己的应用,并进行学习和研究。

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基于 DRIVE AGX Orin开发平台,森云不仅将为自动驾驶汽车的开发者提供丰富而成熟的800万像素 OX08D10车载摄像头模组产品,还为开发者提供摄像头的驱动程序来支持测试环境搭建,并且还有专业的ISP团队可以服务NVIDIA平台的ISP调优,让开发人员可以更简单、高效使用该开发评估套件。

基于Jetson AGX Orin开发平台,森云后续也将推出这款摄像头模组的开发套件,为开发者提供完整的环境搭建支持,从自主研发的摄像头模组、转接板产品,到驱动安装点亮等技术支持,全栈式的技术支持与服务来帮助客户快速搭建起可专注于物联网监控、工业视觉及自主机器系统算法的完整环境。

结语

森云作为一家致力于为智能驾驶、自主机器提供高质量图像的科技创新公司,目前围绕自动驾驶图像技术已推出了多款具有竞争优势的产品,并与国内主流自动驾驶公司合作,在市场上获得客户广泛认可。

此次森云将推出的SG8S-OX08D10-G2A摄像头模组及系列适配方案产品,为客户提供了一种更高性价比和高质量的成像解决方案,未来森云也将携手更多自动驾驶领域的合作伙伴共同助推智能驾驶持续向新发展。

来源:森云智能SENSING

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在智能空间管理的实际应用中,人体移动感应区别于卧室、客厅、办公室等需要实现长时间静止人体存在探测的场景,其通常适用于走廊过道、楼梯/电梯间、仓库厂房等人体移动幅度大、短暂停留或经过的场景。

常见的人体移动传感器分为微波人体移动传感器和PIR人体移动传感器两大类。考虑到安装及维护成本,在环境因素相对稳定或者对穿透性要求不高的场景中,PIR人体移动传感器是更具性价比的解决方案。

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为兼顾高精度的人体移动检测需求与更节约成本的移动感应解决方案,迈睿科技推出PIR高空/低空移动传感器系列产品。在传统红外移动传感器的基础上进行算法升级及造型改进,实现了更高精度的人体移动检测效果,进一步丰富空间智能控制的应用场景。

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来源:迈睿科技

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电容传感器技术,以其高精度和低功耗的特性,已成为诸多高科技领域精密工程项目的首选。该技术适合应用于各种对测量精度有极高需求的场景之中。电容传感器的核心优势在于传感器可以在不接触被测物的条件下进行操作,这使得它们在测量脆弱或易损物体时尤为有价值,比如在工业类或医疗类应用中。

然而,电容传感技术的复杂性在很大程度上限制了其更广泛的应用。设计合适的电容传感器不仅需要精密的硬件配置,还需要对电磁理论有深入的理解。此外,电容值的准确测量与解算依赖于高精度的电路设计和算法开发,这些算法必须能够将电容变化准确转换为具体的物理量,如距离、位置、液位或含水率。

不仅如此,在实际应用中,工程师和设计师面临的挑战还包括环境因素对传感器性能的干扰。例如,温度、湿度以及附近物体的电磁干扰都可能影响电容传感器的准确性。因此,开发适应各种环境条件的电容传感器需要深入的环境测试和调校,以确保设备在实际操作中的稳定性和可靠性。这一过程不仅技术密集,时间成本消耗巨大,增加了产品开发的复杂度和成本。

2024年4月,作为国内电容传感器芯片行业的领导者,敏源传感面向国内外消费、工业、环境、和医疗应用,正式发布其最新研发的MCP61高频差分电容传感微处理器芯片。该芯片融合了先进的电容感测技术与高效的微处理器单元,为市场带来了前所未有的成本效益解决方案,特别适用于需要成本效益高且性能优越的电容传感应用。MCP61芯片,内置32位Arm® Cortex®-M0微处理器,为各类电容传感应用提供了强大的嵌入式处理能力。

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高效集成与增强兼容性

MCP61芯片是将高精度电容传感与高性能微处理器核心整合于单一芯片的产品,这种一体化设计显著提高了产品的可靠性和效率,同时降低了系统的总成本和复杂性。其32位微处理器核心支持多种编程和控制功能,能够直接处理复杂的算法和传感数据,这使得MCP61不仅适合于工业自动化、智能家居系统,也适用于更广泛的商业和消费类电子产品。

集成微处理器的主要好处之一是其能够在芯片内部执行复杂的电容解算算法,这样的设计不仅极大地降低了工程师在传感系统开发上的难度,而且有效减少了对高级编程和电磁理论深入了解的需求。通过将这些复杂的计算任务内嵌到芯片中,MCP61能自动进行数据的采集、处理和转换,从而释放了工程师的工作负担,使他们能够更加专注于产品的功能和应用开发上。

此外,这种集成方案还显著降低了技术门槛,使得即便是不具备深厚电子或软件背景的开发人员也能轻松利用电容传感技术。这一点对于加速产品的开发周期尤为重要,因为它减少了从原型到最终产品的迭代次数,简化了测试和验证过程。通过这种方式,敏源传感的客户可以更快地响应市场需求,快速推出新的技术产品。

在资源分配上,集成微处理器使得客户可以将更多的开发资源投入到具体的应用创新中,而非消耗在底层技术难题上。这种资源的优化配置不仅提高了研发效率,也有助于降低整体的研发成本,从而提升企业在激烈的市场竞争中的竞争力。

创新电容测量技术

凭借多年在电容传感技术领域的深入研究与开发,敏源传感已成为国际上在该领域技术能力领先的企业之一。我们不断追求技术革新,并成功将最新的电容测量技术融入了新一代MCP61电容传感微处理器芯片中。MCP61采用了先进的电容检测技术,支持1pF至1000pF的广泛测量范围,并且激励频率可以灵活调整从0.1MHz至20MHz,确保该芯片在不同应用场景下都能展现出卓越的性能和极高的测量精度。

为了进一步提高其在苛刻环境下的表现,MCP61还具备了高级的温度补偿功能,这一功能可以有效减少环境温度变化对测量结果的影响。这种温度补偿技术是通过内置的温度传感器来实现的,它可以自动调整电容测量值,保证输出数据的精确性,从而在各种温度条件下都保持稳定性和可靠性。

通过这些创新技术的集成,MCP61不仅提高了电容传感的灵活性和应用广泛性,同时也降低了工程师在复杂环境下开发和部署传感解决方案的难度。敏源传感通过MCP61芯片,为客户提供了一个高效、可靠且成本效益高的电容测量解决方案,满足了市场上对高精度电容传感技术的日益增长的需求。

节能与低功耗优势

在设计MCP61芯片时,敏源传感特别注重芯片的能效和成本效应。MCP61不仅支持低功耗工作模式,还集成了微处理器和高效的电源管理功能,使其成为适用于电池驱动的便携设备的理想选择。这些低功耗模式包括但不限于睡眠、待机和深度休眠状态,极大地延长了设备在单次充电后的使用时长。

MCP61的电源管理功能是通过一个高度灵活的电源控制模块来实现的,该模块允许设备根据当前的操作需求动态调整能耗。例如,当芯片处于低负载或待机状态时,电源管理模块可以自动降低处理器的工作频率或关闭非关键系统资源,从而进一步降低功耗。这种智能的电源管理不仅减少了能源消耗,也减轻了设备对电池的依赖,这对于需要长时间运行的远程监控和小型化设备尤为重要。

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市场领先的应用支持

敏源传感为MCP61提供全面的技术支持和客户服务,确保客户能够最大限度地利用这款芯片的高性能和高灵活性。公司还提供广泛的开发工具和文档,帮助客户简化设计流程,缩短产品上市时间。此外,MCP61的高度集成性显著降低了所需的外围电路数量,这不仅减轻了设计和开发的难度,同时也降低了生产成本。

MCP61芯片的集成设计使得其外围电路极其简化,客户可以实现更加紧凑的电路板布局。这种简化的布线需求允许使用更小的PCB尺寸,从而减少了材料用量和整体设备体积,这对于要求设备迷你化和便携化的应用尤为重要。通过减少电路板的尺寸和复杂性,MCP61不仅帮助客户降低了硬件成本,还提高了装配效率和产品的可靠性。

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MCP61现已开始批量生产,并通过敏源传感及其全球分销网络提供。

敏源通过这种全方位的支持结合成本效益的设计优化,使得MCP61成为市场上极具竞争力的电容传感解决方案。无论是在快速变化的消费电子市场,还是在需要高度可靠性的工业应用中,MCP61都能够提供符合客户需求的高效解决方案,同时助力客户实现更快的创新周期和更优的市场表现。

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应用案例

01

电子水尺 :

基于MCP61芯片的非接触式液位测量解决方案

在非金属水箱的液位测量应用中,敏源传感的MCP61芯片通过其先进的电容传感技术提供了一种高效的非接触式解决方案。传统的电阻式传感器需要其电极直接接触液体,这不仅限制了使用的材料类型,还常常因为长期接触腐蚀性或污染性液体而很快损毁。相比之下,基于MCP61芯片的电容式传感器设计避免了与液体的直接接触,显著提高了设备的耐久度和降低了维护成本。下图是两款应用电容传感式液位检测的产品,可以看到电子水尺安装在壳体的外侧,极大地简化了结构设计,降低了产品成本。

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02

电容式水浸传感器 : 

基于MCP61芯片的高灵敏度和精确控制

电容式水浸传感器是一种高效的传感设备,广泛应用于环境监控、洪水预警系统、家庭和工业设施的防水保护中。电容式传感器的一个关键优势是它们可以非接触式地测量液位,这意味着它们可以不直接接触液体而进行测量。这使得电容式传感器特别适合于需要保持卫生条件或处理腐蚀性、有毒或高温液体的应用。敏源传感的MCP61芯片在这一应用中表现出色,其高灵敏度和准确性为水浸检测提供了可靠的技术支持。

MCP61芯片通过其先进的电容检测技术,提供了1pF至1000pF的宽广测量范围和0.1MHz至20MHz的调整频率,使得传感器能够非常灵敏和准确地响应介质的微小变化。这一特性特别适用于需要高灵敏度和准确性的水浸检测应用,如精密的环境监控和安全系统。

MCP61的高度集成性不仅简化了水浸传感器的设计,减少了所需的外围电路和组件,还使得整体解决方案更加经济。传统的水浸传感器可能需要复杂的电路和高性能材料来达到所需的灵敏度和可靠性,而MCP61芯片则通过内置的高性能处理能力和灵活的电源管理功能,大幅降低了这些要求。这种设计的简化和成本的降低使得MCP61非常适合在多种商业和工业环境中大规模部署。

如下是应用敏源传感芯片的的一些水浸传感器使用场景。

地下井盖积水监测

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电力机房水浸检测

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地暖泄露检测

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03

管道气泡传感器:

基于MCP61芯片的高灵敏度监控气泡

在管道输送系统中,无论是在工业、医疗还是消费类设备中,监测和控制气泡的存在对于保证流体的连续性和安全性都是非常关键的。气泡的存在可能导致测量误差,影响设备的效率,甚至造成严重的安全事故。敏源传感的MCP61芯片以其高灵敏度的电容检测能力,为精确监测管道中的气泡提供了有效的技术手段。

MCP61芯片利用其先进的电容检测技术,可以准确地感知介质中微小的变化,如气泡的形成和运动。电容检测原理是基于介质电容值的变化来监测流体和气泡的界面。当气泡通过电极时,介质的介电常数会发生变化,导致电容值变化,MCP61芯片可以灵敏地捕捉这些变化,即使是极小的气泡也不例外。并且内置算法,方便调整检测阈值,灵活调整对于不同大小气泡的检测灵敏度。

MCP61芯片的高度集成和小尺寸,使得它可以轻松集成到现有的管道系统中,而不需要大规模改动或额外的空间。这一特性特别适合于那些空间受限或需要精细控制的应用环境。此外,MCP61的低功耗设计确保了即使在连续监控的需求下,也能保持较低的能耗,减少运营成本。

如下是应用敏源传感芯片的一些气泡传感器使用场景。

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来源:敏源传感科技有限公司

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来源:意法半导体博客

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业界应如何看待边缘人工智能?ST授权合作伙伴MathWorks公司的合作伙伴团队与ST 共同讨论了对边缘机器学习的看法,并与 STM32 社区分享了他们的设计经验。

MathWorks MATLAB® Simulink® 软件闻名业界。MATLAB®软件工具可让科学家分析数据,开发算法,创建模型;Simulink®软件可以创建模型化设计,仿真测试动态系统,支持 STM32 MCU,开发、部署和优化在 STM32 MCU上运行的应用。MathWorks 为开发者提供MCU AI开发部署工具,业务范围涵盖许多领域,包括控制设计、信号处理和嵌入式系统设计,以及许多专用附加产品。公司不仅在学术界享有盛誉,在航空航天、汽车和工业市场也具有很大的影响力。

正是因为 MathWorks 拥有如此强大且常用的工具包,我们才决定与他们深入讨论边缘机器学习。 虽然这个话题已经讨论了很多年,但我们认为,像 MathWorks 这样的合作伙伴提出的建议有助于业界换个角度看待边缘机器学习,并解决业界面临的一些挑战。因此,我们采访了 MathWorks 嵌入式合作伙伴经理 John Kluza 和战略合作伙伴专家 Reed Axman

有关边缘机器学习的思考……

现状

我们是否已经大规模采用边缘机器学习?

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“在边缘机器学习被广泛应用和部署之前仍有很多工作要做”

MathWorks合作伙伴团队还没有,在边缘机器学习被广泛应用和部署之前还有很多工作要做。业界仍在追赶STM32微控制器等边缘设备的能力,但它也在努力应对一些基本挑战,如能效和安全标准。

我们是否已达到能效临界点?

还没有。虽然在过去五年里,业界已经显著提高了神经网络算法在微控制器上的运行能效,但在边缘机器学习得到大规模应用前,仍然需要设法提高系统能效,降低模型的部署难度。边缘AI技术已经进入许多细分市场,但在进入主流市场之前还有很长的路要走。

展望

如何做才能提高边缘人工智能的能效?

能够在嵌入式系统运行系统代码以及多个神经网络,是在机器学习发展道路上取得的一个重要的里程碑。目前,微控制器能够顺畅地运行一个神经网络,但是,运行两个或更多网络以及系统代码,同时保持功耗在预算范围内,仍然是一个不小的挑战。同时,确保适合的安全机制到位也很重要。

人工智能中的安全性是什么意思?(笑问)机器人会攻击人类吗?

()不会,没有那样的事情,在科幻小说中经常会出现这样的情节。人工智能的安全性是指工作可靠性,这意味着避免算法发生意外行为,确保AI有容错、故障安全操作和数据保护功能。

开发人员如何创建更安全的AI应用?

这个问题不好回答,这也是 MathWorks 提供神经网络测试验证工具的初衷。简而言之,设计团队可以用MathWorks工具验证机器学习算法的行为,并在现场部署前创建冗余机制。用户还可以模拟传感器数据的中断或变化,以更好地预测现实世界的情况。

创建边缘机器学习

高效的数据学分析方法

对于一家致力于边缘机器学习的初创公司,你有哪些忠告?

首先,弄清楚用例的具体要求,实时处理是否是首要需求?数据隐私是否是大家都很关心的问题?算力和功率有哪些限制? 一旦确定了硬件规格,团队就可以专注开发推理速度、存储器占用和预测准确性均衡的人工智能模型。在这个方面,利用现有工具和模型库可以最大限度地提高开发效率,缩短产品上市时间。我还建议创建一个数据安全处理计划,预测连接问题(如果有联网组件),并确定系统扩展计划。 一旦想清楚了这几点,设计人员就可以更好地决定是否聘请数据科学家来开发机器学习算法。

那么聘请数据科学家并不是第一步,甚至不是必须的?

在某些情况下,第一步要做的是聘请数据科学家。但是,用 MATLAB 创建高准确度模型,不一定非是数据科学家或 AI 专家不可。工程师深刻理解他们的数据,深知他们要解决的问题,而数据科学家在某种程度上通常不具备这些知识。例如,团队可以先构思一个人工智能的系统设计,甚至尝试从模型库导入神经网络,然后,再聘请昂贵且稀有的数据科学人才。这样做将有助于更好地确定要解决的问题。此外,MathWorks的现有工具让系统工程师能够在独立解决人工智能问题上取得重大进展。

公司应如何开始研发机器学习算法?

借助 MATLAB Simulink 等工具,用户可以简化算法开发和在嵌入式设备上部署模型。我们在 TinyML登录页面讨论了将高效 AI 网络部署到 MCU 的流程,还有相关的方法视频和研讨会活动。

MATLAB 会取代数据科学家吗?

显然不会,然而,MATLAB的功能,及其与 PyTorch TensorFlow 等其他深度学习平台的协同操作功能,可以促进团队成员之间的协作,并有助于加快在边缘上实现机器学习。

理性看待AI

可以向我们展示边缘机器学习解决问题的示例吗?

当然! 借助 MathWorks STM32 MCU,边缘人工智能可以提高产品功能,有时还能降低系统成本。我们还提供用户案例库,展示企业如何用 MATLAB Simulink 开发机器学习深度学习,包括虚拟温度传感器、压力传感器、激光雷达分类器和心电图分析。

如果想了解计算机视觉和机器学习的示例,请查看MPCamMPTherm:在STM32MP1上开发计算机视觉的多合一解决方案

什么情况下最好避免边缘机器学习?

如果传统方法能够控制系统,而且计算资源需求比神经网络低,就不必用边缘机器学习。例如,可以用卡尔曼滤波器构建系统,求解大型线性代数问题,在某些情况下可以提供令人满意的效果。

如果没有这类专业知识或资源,怎么办?

这时候就是就该边缘机器学习登场了。有时,企业缺乏开发准确模型所需的专业知识。同样,如果系统的非线性或时变性非常明显,那么使用传统方法创建运算模型可能无法实现,或者没有优势。在这些情况下,解决相同的问题,边缘机器学习方法就变得更经济划算了,如果团队精简压缩神经网络算法,优化机器学习模型,物料成本可能会变得更低!

训练和优化哪个更重要?

两者的作用都很重要。然而,如果你有大量的训练数据和强大的神经网络,但在边缘设备上实现模型的能力很弱,那么一切都是枉然。因此,模型优化至关重要。低功耗系统和较小的存储器占用率,以及性能良好的神经网络,可以让团队快速地发布新产品。当团队已经优化了底层代码时,长期改进模型性能就会比较容易。

ST MathWorks 生态系统

MathWorks ST 的合作会给业界带来哪些影响?

MathWorks 为开发人员提供了许多跨硬件平台移植应用的功能,因为开发者可能与多家 MCU 厂商合作。此外,MathWorks 还提供一个完整开发流程,涵盖从数据学分析、神经网络创建,到优化、仿真和部署这些神经网络的整个开发过程。另一方面,STM32Cube.AIST软件支持为STM32 MCU生成C代码,STM32Cube.AI Developer Cloud新增了网络基准测试和模型库。

STM32Cube.AI MathWorks工具是如何相互配合的?

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MathWorks的 Simulink软件支持 STM32硬件

STM32Cube.AI MathWorks 工具配合使用,为开发者提供了一个完整的开发流程。例如,工程师可以从 ST Model Zoo模型库、TensorFlowPyTorch MATLAB 开始创建神经网络,然后用 STM32Cube.AI Developer Cloud进行初步基准测试。因此,可以帮助开发人员选择成本、性能和推理时间全面均衡的目标模型。然后,团队可以将模型集成到 Simulink 中,进行系统级的模型测试。STM32硬件支持包和嵌入式编码器可以执行处理器在环(PIL)测试和快速原型设计,使工程师能够评估AI模型和配套的控制逻辑,以及整体性能,看看它是否符合预期。

开发者需要注意些什么?

除了 STM32Cube.AI 提供的代码生成外,还需要考虑原型设计问题。例如,借助 STM32Cube.AI Developer Cloud,在多个 Nucleo 开发板上做同一个基准测试,可以帮助团队为每个项目快速选定最佳器件。

STM32开发者现在应做些什么?

我们建议他们查看MCU上部署 AI所需的 MathWorks 工具,并详细了解STM32 NUCLEO技术支持 。在开始开发的时候,他们可以在这里观看视频,研究示例,阅读文档。

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