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  • A ----------------------------E模块概览----------------------------E系列单个模块内集成了ADC或DAC、信号调理和信号连接功能,信号类型涵盖: 模拟电压、模拟电流、声音与振动、热电偶、热电阻、高速数字、编码器等。搭配RobustRIO平台,可为用户提供高性能的嵌入式控制和实时状 态监测系统;搭配FlexDAQ平台,可为用户提供高性能的嵌入式测量和数据记录系统。● 与RobustRIO和FlexDAQ搭配使用● 无缝兼容CompactRIO平台● 每个通道配有独立ADC或者DAC,通道完全同步,完全隔离● 可实现任意通道-通道、板卡-板卡同步,并编辑自定义触发模式----------------------------新模块发布----------------------------公司持续在E系列模块进行投入,不断丰富产品线。现隆重发布**E763、E790、E791、E792、E793模块.E763为差分编码器采集模块,可以广泛运用于速度、角度、位移测量的场合,提供了高信噪比的信号连接。搭配模拟输入模块,可完成力(矩)-位移,力(矩)-角度等同步测量和分析。E79X 系列全面丰富了E平台的工业协议通信功能。E790,E791实现了串口通信,可以和广泛的工业设备、传感器、分布节点进行互联和通信;E792, E793提供了I²C和SPI接口,广泛用于芯片测试,模组通信等场合。用户可以直接使用内嵌的FPGA API接口,无需二次开发。E734为高精度电流输出模块,实现了芯片级的电源管脚驱动和测量,可作为MEMS,传感器芯片测试的重要组成部分。以下E系列模块也将于近期发布,敬请期待:E713 为高速电压采集卡,实现了每通道1MHz的采样率。可用于瞬态信号捕捉,高速信号采集,数据流盘等应用场合。E794提供了2通道的高速CAN接口。可广泛应用于汽车电子功能测试,硬件在环仿真,分布式监测等应用领域。E系列模块全家福:E系列模块完全国产化,技术自主可控。全系备货充足,货期最快至24小时内发货。欢迎广大客户前来咨询和选购。----------------------欢迎来购----------------------想更多了解产品资讯,欢迎点击原文,来到我们的官方网站了解咨询,风里雨里,我们在这等你。实时测控平台,认准芒果树!正下方点击关注,不迷路!

  • A 一、简介随着物联网设备应用经验在全球范围内的增长,许多电子产品都采用了语音控制用户界面,这给音频及声学的功能测试带来了新的挑战。要求我们必须遵循新的产品引入计划,满足更广的测试覆盖需求以及通过多设备在线测试及修正来最大化高产量/高混合的生产测试吞吐。 二、应用需求1.全面的覆盖当下和未来的测试需求;2.在预期的周期内完成可靠测试操作;3.在生产计划内进行方案设计、开发和部署;4.在物理和可操作性方面适应生产过程; 三、芒果树的优势1.高效的软件工具减少开发周期,帮助加快新产品的引入;2.通过模块化的方法有效地满足新的变化需求;3.通过快速的测量速度及本地并行测试来增加测试吞吐;4.市场**的测量质量使得产品出错率最小化;5.更低的每通道数字声学测量成本; 四、芒果树解决方案芒果树提供了一套完整的测试平台,包含实时控制器,模块化的采集卡、应用开发软件等,来帮助用户开发和运行功能测试站。 图一 完整的工具及组件支持音频及声学测试 -RobustRIO实时控制平台及软件支持**和成熟的音频及声学测试需求,确保完整和准确的测试覆盖率;-FPGA和同步技术提高了高产量/高混合生产的测试吞吐;-LabVIEW软件集成了为音频测试而设计的工具包,为复杂测试步骤和序列的迅速开发提供保障; 图二 音频及声学功能测试系统 五、关键指标和硬件选择 1.关键指标 支持的DUT数字MEMS麦克风和PCBA,扬声器(包括智能扬声器),耳机(包括主动降噪),手机,可穿戴助听器等 音频/声学分析 电平&增益,频率响应,THD/THD+N,SNR,灵敏度,串扰,音阶测试,多频声测试,相位响应,主动降噪分析,背景噪声测量,阻抗曲线,STI/STIPA     音频/声学测试指标PDM输入数量:多达128DIO数字I/O逻辑电平:1.2V/1.5V/1.8V/2.5V/3.3V/5VPDM速率:512 kb/s/ch to 3.2Mb/s/ch 降采样率:8 to 50 kS/s 数字动态 > 120dBFS(i.e. Mic Spec AOP 130dB, SNR 74dB, Dynamic 110dBFS)AI 动态范围: 116dBFSAI THD+N: -106dBcAO动态范围: 110dBFSAO THD+N: -98dBcAI/AO同步:< 200ns测量范围:±10V硬件平台组件多功能DAQ,基于FPGA的DAQ,信号发生器,通讯组件等表一 关键指标 2.芒果树硬件RobustRIO实时控制平台,基于可重配置输入/输出(RIO)架构。提供4-15个数据采集槽位。搭配芒果树自研E系列模块,可满足用户多元化的实时控制、信号调理/采集、嵌入式检测等应用。表2列出了音频及声学功能测试相关的E系列模块,配合RobustRIO搭建实时功能测试平台。 动态加速度、速度、声音模块MTE7404通道,16bit,±5V,200kS/s/ch,同步MTE7414通道,24bit,±5V,128kS/s/ch,同步 静态电压、电流MTE7108通道差分输入,16bit,±10V/±5V,200kS/s/ch,同步MTE71116通道差分输入,16bit,±10V/±5V,200kS/s/ch,同步MTE7124通道,16bit,±25mA,180kS/s/ch,同步 温度MTE7208通道热电偶,B/E/J/K/N/R/S/TMTE7218通道热电阻,PT100/PT1000MTE72216通道热电偶,B/E/J/K/N/R/S/T 数字输入MTE76132通道漏极数字输入(触点闭合)MTE76232通道漏源极数字输入(触点闭合) 表二  E系列模块列举 表2中所列的E系列模块包括了模拟电压输入/输出,声音输入,数字DIO,数字DIO模块可用于接收PDM信号,模拟输出用于激励测试信号的输出,模拟/声音输入则可以采集音频信号。图三为8槽的RobustRIO控制器,搭配了8个不同类型的E系列模 图三 8槽RobustRIO控制器 实时测控平台,认准芒果树!正下方点击关注,不迷路!  

  • A 一、背景现如今,随着工业物联网(IIOT)地愈演愈热,企业将致力于利用工业制造领域的进步技术,并采取更大胆的措施来提高增长和运营效率。制造商正在寻求解决将所有生产系统(OT和IT数据、BI、质量管理和生产流程)整合到单一设局模型中的复杂问题,因为他们知道那些成功管理它的人可以在这个过程中击败竞争对手。因此,在接下来几年内物联网设备和服务的采用率将会快速增长。  图1工业物联网 预防性维护服务几乎是所有最近和即将召开的国际工业4.0会议的热门主题。采用现代技术进行机器健康状态监测可以帮助维护团队增加生产时间,制定更高效的备件管理策略,以进行定期的预防性维护。MangoTree机器健康监测技术可帮助工厂工程师将关键设备的数据共享给领域专家,以便他们进行机器振动分析,同时还可将这些数据连接到企业IT系统,以推动数字化转型,实现工业物联网I(IoT)或工业4.0。MangoTree资产状态监测解决方案还具有开放性和可定制性,可让您针对工厂的特定需求开展现代化的预测性维护和流程优化。 二、概览状态监测系统可用于确定机械设备在运行过程中的状态,帮助用户实时了解与分析被监测设备的健康状态,从而实现一些常见故障的预判。一般地,我们针对不同设备进行故障分析,确定其故障模式,再根据被监测设备的特定组件确定所需传感器类型,最后对传感器获取的数据进行处理分析,来判断组件是否存在异常以及是否会出现相应的故障。 三、用于状态监测应用的测量技术和传感器用于探测设备组件变化的传感器多种多样。其中振动传感器是监测旋转机械最常用的传感器。振动传感器的特点在于能够在故障发生前两个月左右感测到设备组件的机械性能退化(图2)。  图2机械组件的性能退化 其它设备状态监测感测技术包括电机电流、机油分析、热成像、动态压力以及速度等工作状态传感器(图3)。 图3状态监测传感技术 表1列出了用于状态监测的传感器类型及其一些信号调理需求。 测量传感器频率范围可能的信号调理需求振动加速度计>100HzIEPE、交流/直流耦合、±24V输入或交流耦合、抗混叠滤波器振动速度>20Hzto<2kHzIEPE、交流/直流耦合、±24V输入或交流耦合、抗混叠滤波器电机电流电流分流器电流钳高达50kHz±333mV或±5V温度RTD热电偶高达10Hz噪声抑制、激励、冷端补偿温度红外线相机每秒多帧基于以太网的GigEVision连接机油质量油珠粒径黏度、污染、微粒高达10HzmA电流输入、±10V输入、50/60Hz噪声抑制表1.测量、传感器、频率、信号调理 图4为不同传感器对应的故障模式示例。图4传感器对应故障图解 上述各种传感器可用于监测旋转机械设备内部机械和电子部件的健康状态。 -振动传感器用于检测滚子轴承的磨损、齿轮箱的磨损、轴倾斜、失衡和机械松动。-速度传感器与振动传感器结合可将振动与转速和轴角位置相关联。-电动电流传感器通常安装在电机控制中心,这些传感器可用于检测转子偏心、绕组松动、转子条退化和电力供应不平衡。-温度传感器通常用于感测摩擦引起的热量,它们经常与振动传感器搭配使用结合振动情况来探测健康退化。-热成像可检测相机视场范围内的数百个温度点。-超声波传感器可以检测电气问题,包括电晕、电弧和漏电痕迹。它们也可以用于检测滚子轴承磨损的早期迹象。 设备的故障类型及所需传感器确定之后,需要选择将传感器数字化的测量硬件。测量硬件的选择依据包括:传感器特性、频率范围、电压范围和信号调理需求等。根据测量频率范围的不同,有静态传感器和动态传感器两种。动态传感器可测的频率更宽,一般为1Hz或2Hz至15kHz或20kHz,超声波传感器的频率范围**可达100kHz或以上。静态传感器可测的频率为1Hz到10Hz或20Hz。电压范围和信号调理需求是传感器的另外两个特性。不同传感器生成电压不同,有的只有几毫伏,有的能够高达30V。还有些传感器需要IEPE激励或冷端补偿。 四、选择正确的硬件来支持感测需求基于MangoTreeRobustRIO实施控制平台,并搭配通用的动态输入模块MTE741,您可以轻松搭建一套状态监测系统。 分辨率24位Δ-ΣADC电压范围±5V总通道4通道同步最大采样率128kS/s/通道IEPE激励电流 2mA, 24V兼容接口类型BNC接口隔离60VrmsCATII通道接地隔离表2.MTE741测量模块特性 RobustRIO实施控制平台的设备节点可通过使用多个MTE741模块在单个机箱中实现多达60个通道。图5所示的RobustRIO实施控制平台搭配了15个MTE741模块。 图5配有15个MTE741模块的RobustRIO 许多静态测量可以使用0V~10V输出或4mA~20mA输出传感器实现。这些输出范围适用于常见的控制系统。这些“处理”传感器输出对于石油和天然气、化学处理和发电等工业过程应用来说是非常普遍的。MTE710模块提供八个±10V差分输入,MTE712模块提供4个±25mA输入,电压和毫安输入模块为包含各种处理传感器的RobustRIO监测系统提供了输入,包括表1中列出的传感器。表3列出了一些RobustRIO适用的模块。 动态加速度、速度、声音模块MTE7404通道,16bit,±5V,200kS/s/ch,同步MTE7414通道,24bit,±5V,128kS/s/ch,同步 静态电压、电流MTE7108通道差分输入,16bit,±10V/±5V,200kS/s/ch,同步MTE71116通道差分输入,16bit,±10V/±5V,200kS/s/ch,同步MTE7124通道,16bit,±25mA,180kS/s/ch,同步 温度MTE7208通道热电偶,B/E/J/K/N/R/S/TMTE7218通道热电阻,PT100/PT1000MTE72216通道热电偶,B/E/J/K/N/R/S/T 数字输入MTE76132通道漏极数字输入(触点闭合)MTE76232通道漏源极数字输入(触点闭合)表3.RobustRIO适用的MT测量模块 表3中列出的其他模块包括热电偶模块、RTD模块、隔离电压输入模块和触点闭合监测模块。热电偶模块提供冷端补偿和可选的噪声抑制。RTD模块提供传感器激励和可选的噪声抑制。数字输入模块可监测机器或过程控制中的触点闭合。 我们将于2021年8月6日上海国际智能维护技术及工程应用展览会现场以展台的形式集中呈现核心产品。   想更多了解产品资讯,欢迎点击原文,来到我们的官方网站了解咨询,风里雨里,我们在这等你。实时测控平台,认准芒果树!正下方点击关注,不迷路! 

  • A 芒果树**发布的RobustRIO实时控制平台,基于可重配置输入/输出(Redefinable-IO)架构。平台提供4槽、8槽、15槽的模块插槽版本,坚固耐用。搭配芒果树自研E系列模块,可满足用户多元化的实时控制、信号调理/采集、嵌入式监测等应用。 RobustRIO内置高性能Intel 2.4G四核处理器,Xilinx Spartan-LX75/LX150 FPGA和高速DMA总线, 可作为高性能嵌入式控制器或者边缘计算协处理器。用户可添加本地人机界面以及编程、部署和调试软件,从而简化应用程序开发。采用无风扇固态硬盘设计,可用于环境恶劣、条件苛刻的工业或军工现场。<应用场景>- 工业IOT数据采集和边缘计算-  控制器原型仿真- 控制器硬件在环(HIL)测试- 分布式状态监测(桥梁,地震,楼宇等)- 多通道协议收发模块(MIPI, SENT, 数字麦克风PDM等) <平台特性>- 模块化基座,可任意拓展和组合信号采集模块-  可实现任意通道-通道、板卡-板卡同步,并编辑自定义触发模式-  支持芒果树E系列和NI C系列模块混合使用-  支持菊花链机箱级联-  操作系统支持Windows, Linux RT或者Parplap RT- 支持LabVIEW Desktop, LabVIEW Real-timeLabVIEW FPGA Module编程,无缝移植现有LabVIEW代码 订购联系:sales@mangotree.cn订购信息:  实时测控平台,认准芒果树!正下方点击关注,不迷路! 

  • A 在数字时代,人工智能(AI)即将引起新一轮的科技革命。全球AI市场将呈现迅猛的增长。推动它快速发展的动力来源于技术的不断突破、强劲的政策支持和充沛的资金投入。如何寻找AI行业切入点和投资机会是众多决策者关注的重要问题。随着AI黄金时代的到来,我们是否能乘风破浪,发挥它的最大价值?十年后,AI市场规模将会超过万亿美元  AI多年来一直是新技术革命的热点。虽然AI的热潮经历了几次波动,但是越来越多的实际落地应用使投资者和企业始终保持热情。  尽管处于萌芽阶段,AI市场预计将在未来十年呈现指数级的增长。我们预计AI市场的年增长率将达到64%,在2027年超过1万亿美元。AI的发展驱动力是什么?  AI技术和市场的蓬勃发展受技术的不断进步与成熟、政府政策的鼓励和资金的大量投入等众多力量的推动。  深度学习算法、AI芯片和大数据的可获性与可用性推动AI技术的创新  AI技术的快速发展,使其从学术阶段发展到实际应用阶段,结合**进的技术和系统,突破了传统计算技术的极限。云存储和计算技术的成熟为处理大量图像、文本和其他类型的数据奠定了基础。通过大数据,AI可以让企业实现以往都无法想象的转变。  不断改进的AI算法,助力AI技术能实现突破性的创新。自2012年以来,音频和图像识别的准确性得到了显著提高,已经超越人类的基本能力。  开源框架,降低了开发深度学习算法的障碍。大数据的可用性为深度学习算法提供了充足的学习材料。到2020年,全球每月上传的在线视频总长度预计为500万年,即每分钟在线上传100万分钟的视频。  硬件的成熟为深度学习算法提供了足够的计算能力。采用图形处理器GPU、现场可编程门阵列FPGA、专用集成电路ASIC(TPU和NPU是ASIC芯片的主要代表)等AI芯片,大大提高了AI训练和推理的计算效率。毫无疑问,创新技术将继续推动AI革命。  政府的积极引导,加快AI的发展  AI对于国家来说战略意义重大,全球主要国家政府纷纷启动AI发展计划。  中国于2018年1月发布了人工智能标准化白皮书。这是指导中国人工智能产业高水平发展的重要战略。在此之前,国务院于2017年7月发布了下一代人工智能发展计划,制定了人工智能发展的总体思路、战略目标、主要任务和配套措施,努力到2030年把中国打造成****的人工智能创新中心。  美国于2016年12月发布了“人工智能、自动化和经济”报告,重点关注人工智能驱动的自动化经济学和推荐的政策反应。 2016年6月,网络与信息技术研究与发展小组委员会(NITRD)制定了国家人工智能研究与发展战略计划,为联邦政府资助的人工智能研究制定了一系列目标。  类似的,日本政府颁布了第五个科学技术基本计划(2016-2020),进一步推动AI、边缘计算和高速处理设备技术的发展,作为构建超智能社会服务平台所必需的基础技术。  大量的资金投入,是AI从实验室走向应用的基础  持续的资本投入促进了全球AI产业的发展。 2017年,AI初创公司获得了152亿美元投入,其中近48%是种子或天使轮融资。 此外,谷歌和百度等互联网巨头在2017年在AI领域投入了约300至400亿美元,其中90%用于研发,10%用于收购。战略和财务投资者都在大力寻找AI行业的优质资产。 AI是如何工作的?  AI是指给机器提供“思考”的能力。通常,AI由3层架构组成:底层硬件与服务、算法与框架、以及垂直应用。底层硬件与服务  AI的底层基础设施是扩展、加速、自动化管理大量数据处理的重要基础。AI数据的编程和存储是AI技术落地最大的挑战之一,尤其是随着数据量飞速的增长,需要通过AI芯片的强大的计算能力支持基础架构环境建立,为AI提供充足的算力。AI主要包括各种不同的算法与技术。其中机器学习是一种统计学习方法,旨在训练具有大量数据的模型。该模型从已知数据“学习”“规则”并自动更新模型中的相关参数。经过训练的“规则”和“模型”可用于预测现实世界中的未知数据。  深度学习是机器学习的一个子领域。它广泛用于图像识别,语音识别等领域。深度学习可实现无监督学习——无需人工提取规则或功能。卷积神经网络(CNN)是一种典型的深度学习算法,经证明在图像识别和分类等领域非常有效。CNN通过分层多个(通常为4~5层或更多层)非线性函数来模拟人类神经系统的工作过程。AI框架的核心竞争力在于计算能力和训练效率。数据并行性和模型并行性是提升算力与效率的两种方式。在数据并行性中,数据被放置在并行计算环境中的多个处理器上,不同的机器具有完整的模型副本。每台机器只需获取不同部分的数据并训练数据。其关键在于整合不同机器的结果,达到快速收敛。  在模型并行性中,分布式系统中的不同机器负责单个网络的不同部分中的计算——例如,神经网络中的每个层可以被分配给不同的机器。模型并行的优点是可以通过使用多台机器同时更新多个参数来加速算法。  垂直应用  AI的商业价值最终仍需要在垂直领域的应用中体现。成功的应用需要结合AI和特定行业的专业知识,将AI产品转化为最终用户的定制解决方案/服务。 AI目前已应用于医疗保健,工业,安全,金融科技等众多行业。  AI能实现什么?  通过监督学习、无监督学习和强化学习等手段,机器可以利用统计模型,达到一定的“思考”能力。  图像识别和人类语音识别已成为目前AI最重要的两大应用。AI的准确性已达到满足日常生活与工作需求的水平。当数据在未来变得更加结构化和准确时,其应用将会变得更加广泛。  机器学习结合其他技术支持各种应用。例如聊天机器人使用机器学习来解释用户响应并确定后续查询。特定于某种服务的语音命令即将成熟。使用语音识别可以在法庭上检测情绪和谎言。内部数据分析,例如通过机器学习可以实现协助起草文件,如简报和语言优化动作。  对于企业来说,AI可以提升运营效率、推动创新,并降低员工的劳动强度。  AI的应用存在哪些挑战?  数据可获得性、实施的复杂性、业务价值的开发是AI应用推广所面临的挑战。  数据可获得性:训练模型用的数据集的数量和质量在许多案例中都成为了AI应用的瓶颈。AI模型训练需要基于充分的历史或参考数据。而在很多情况下,企业缺乏有效的数据跟踪与访问的系统,甚至可能没有数据的访问权限。在另一些情况下,可能面临的问题包括可用的数据不足、现有数据格式无法进行模型训练等。  实施的复杂性:在某些领域(例如语音识别,安防监控,图像阅读),AI可以当做平台被使用(AI-as-a-platform)。但在大多数情况下,要开发一套行业统一的AI解决方案,更不用说跨行业的解决方案。AI的实施需要大量的定制化工作和行业专业知识的支持。  业务价值的开发:AI的应用必须以给行业带来真正的价值为基础,无论是为了创收还是节约成本,或是赋予公司切实的竞争优势。我们预测AI会首先应用于能产生直接利益的领域,如:  提升营收:基于客户特定的定制化推荐  节省成本:提高工作效率,预测异常情况  有形竞争优势:如用AI赋予成像设备,金融投资决策等  企业应该为AI时代的到来做些什么准备?  首先,企业的管理层应明确发挥AI技术优势的方式与方法,他们应评估AI应用的会带来的短期和长期的价值以及相应的财务影响。  其次,公司应有效评估其内部IT能力和基础设施。通常,不同行业企业的能力和资源会有非常大的差异,很多传统行业企业或小规模企业通过依靠自身投入很难有效地达成技术升级。此时企业应该仔细评估是否需要引入外部合作伙伴,如云服务平台,AI解决方案提供商和AI系统集成商。  最后,关键的利益相关者应共同制定明确的AI实施路线图以及绩效跟踪机制。管理层应强调AI项目对企业的重要性,并分配足够的资源以确保达成预期的结果和按时交付。                                                                                                                 来源:网络

  • A 众所周知,不同的材料对光的反射成程度不一样,例如产品后盖或者金属表面反光等。目前对光比较敏感的摄影,基本通过调节柔光箱的亮度及角度来规避画面的曝光或反光。补光也是同样如此工业现场,光源的强弱及角度变化对视觉图像处理的效果也是有着非常大的影响。如果测试的产品本身有一定的反光(如产品后盖或者金属表面),我们就需要调整光源来得到较好的画面一致性,使得图像处理更加有效和迅速。SuperEye二代集成内置光源,可以对不同环境进行补光,并且将光源分为3环,12路可控。在拍摄过程中,为了避免画面中出现亮斑、反光。可以对12路灯光进行调整。比如控制单路灯光的亮灭,或调整单路灯光的明暗程度。SuperEye单路灯光的可调亮度范围为:0~100,光源的明暗越细化,对画面的的控制就越细节,图像效果就越好。 对于工厂流水线,拍摄运动的产品,曝光时间越短,运动对于拍摄的影响就越小。SuperEye内置光源完全配合SuperEye拍摄,我们可以根据现实状况调整相机的曝光和增益、调整灯光的多少和明暗以及频率。使灯光亮度符合拍摄环境要求,并契合相机曝光频率。更好的获取图像。当然图像的获取,少不了图像距离的预判断、画面定位指示、以及镜头的影响。预知获取图像的更多内容,记得持续关注我们哦!工业相关开发,认准MangoTree!正下方点击关注,不迷路!

  • A 开展时间2019年2月26号~3月1日地点:国家会展中心(上海虹桥)3-F73用于全自动扫码、视觉测量和视觉检测领域的高速实时工业相机了更加便捷,更好的用户体验,我们更新了界面,包括条码类型,自动亮度,ROI,区域选择,手动二值化,自动二值化,网络等等,并且!并且!可以连接手机显示画面哦支持拓扑结构!更多视觉应用,认准芒果树技术!正下方点击关注,不迷路!

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