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边缘计算传感器设计
形状
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边缘计算感应器是数据的来源,它的设计与生成的数据质量和算法的有效性密切相关。

当前,边缘计算传感器设计正逐步向新工艺、新材料、直接集成处理等方向发展。对于人脸识别、虚拟现实/增强现实等新视觉相关应用的需求,推动了高性能Globalshutter(GS)传感器的需求。大部分商业GS传感器都有严重的漏光现象和低的快门效率。一种采用后向照射TSMC(backsideillumination,BSI)CMOS工艺制造的GS图像传感器,在GS操作过程中,功耗大大降低,图像质量得到了改善。此外,动态视觉传感器(DVS)也开始出现。DVS不同于主流CMOS图像传感器,它是由事件驱动而非时序帧采样的数据生成。因其数据密度低等特点,在对功耗要求特别高的IoT应用中逐渐得到青睐。

除视觉信号外,音频信号在语音识别、声纹解锁等应用中也占有重要地位。悬振薄膜是现代声学传感器的基础。但是,大尺寸薄膜机械谐振腔的实现还面临着一些挑战。边缘计算开发了一种简单且可重复的方法,用于转移由石墨烯和聚合物薄膜构成的毫米级圆形和方形薄膜,从而提高谐振性能。

智能制造和智慧农业的兴起给对客观物理环境的感知带来了新的机遇。边缘计算开发了一种基于纳米金属氧化物半导体的挥发性化合物传感器系统,通过对净化系统中污水流出物典型微生物足迹的连续定性观测,以监测不正常的工业排放和确定其空间位置。CMOS红外发射器在低功率、非分散红外(nondispersiveinfrared,NDIR)基础二氧化碳传感器中的应用,具有以下优点:速度更快,更小,耗电更少,而且可以与电路集成。

近几年来,边缘计算的电子嗅觉传感器(电子鼻)的应用越来越广泛。基于金属氧化物半导体设计的电子鼻(E-Nose),用于监测成熟过程中水果中挥发性有机物产生的变化。应力-压力传感器是近年来研究的热点之一,是智能、柔性电子产品中的关键元件。一种制备超灵敏石墨烯异质结构薄膜的方法。用这种方法制作的传感器灵敏度达到5.64kPa-1,响应频率为10kHz,其反射分辨率超过了人体皮肤的灵敏度。这一研究为未来集成的柔性人工感觉神经奠定了基础。

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