Plataforma de formación en tecnología de aplicación de sensores industriales DYGYZ-GC

1. Descripción general de funciones

El dispositivo combina orgánicamente sensores industriales y modelos industriales , y es adecuado para la capacitación práctica y la enseñanza de cursos como "Principios de sensores", "Tecnología de detección no eléctrica" e "Instrumentación y control de automatización industrial" en varias escuelas vocacionales. El dispositivo también agrega sensores de Internet de las cosas, sensores visuales, etc., y adopta completamente un diseño basado en modelos, lo que permite a los estudiantes comprender de manera más integral la aplicación de varios sensores industriales e integra estrechamente las últimas tecnologías en tecnología de sensores y detección;

2. Configuración del dispositivo

(1) Fuente de alimentación y caja para colgar instrumentos.

1. Fuente de alimentación CA AC220V, con protector de fugas

2. Fuente de alimentación regulada por CC: +24 V/1 A, ±12 V/1 A, ±5 V

3. Voltímetro digital de CC: rango 0 ~ 20 V, dividido en tres niveles: 200 mV, 2 V, 20 V, nivel de precisión 0,5

4. Frecuencia/tacómetro: rango de medición de frecuencia 1~9999 Hz, rango de medición de velocidad 1 ~ 9999 rpm

(2) Caja colgante de interfaz y procesamiento de señal

1. Circuito de conversión de señal del sensor

2. Circuito de accionamiento del motor /válvula solenoide

(3) Caja colgante del transmisor

1. Amplificador de carga

Rango de medición: 102 piezas, 103 piezas ajustables en dos niveles, voltaje máximo de salida: 10 V/5 mA, utilizado con sensor de aceleración piezoeléctrico.

2. Transmisor de desplazamiento axial

Rango de medición: -4~6 mm, salida de corriente: 4~20 mA, precisión: ±0,5 % (25 ℃).

3. Instrumento de presión

Usando un convertidor A/D de 24 bits, pantalla LED roja doble de alto brillo de 5 bits, precisión de medición: ±0.2%FS±1 palabra, con comunicación RS232, usado junto con un sensor de presión de tensión tipo S

(4) Modelo de clasificación de materiales

1. Motor reductor de CC, velocidad: 20 rpm/min, fuente de alimentación DC24V

2. Válvula solenoide: dos posiciones y cinco vías.

3. Sensor de interruptor fotoeléctrico de barrera: distancia de detección de 5 m, tipo normalmente abierto, salida de transistor NPN.

4. Sensor de interruptor de proximidad Hall, distancia de detección de 10 mm, puede detectar imanes permanentes, tipo normalmente abierto, salida de transistor NPN.

5. Sensor de interruptor de proximidad inductivo: distancia de detección de 4 mm, tipo normalmente abierto, salida de transistor NPN.

6. Sensor de interruptor de proximidad capacitivo, distancia de detección de 2 mm, tipo normalmente abierto, salida de transistor NPN.

7. Sensor de marca de color: distancia focal 12,5 mm ± 2 mm, fuentes de luz roja, azul y verde, configuración de botón para seleccionar automáticamente la fuente de luz adecuada.

8. Sensor de cortina de luz de seguridad: distancia de detección: 0,3 ~ 4 m, salida de relé

(5) Modelo de rotor multifuncional

1. Motor CC: velocidad 3000 rpm/min, potencia 15 W, fuente de alimentación DC24V

2. Sensor de interruptor fotoeléctrico: estructura de ranura, ancho de ranura 30 mm, corriente de salida <300 mA.

3. Sensor de velocidad de marcha: rango de medición 0 ~ 20 kHz, señal de salida de pulso.

4. Sensor de corrientes de Foucault: rango -4~6 mm, sensibilidad 8 mA/mm

5. Sensor de aceleración piezoeléctrico: rango de medición 50000 ms-2, sensibilidad de carga 1,47 pC/ms-2, relación de sensibilidad lateral máxima <5% FS.

(6) Modelo de control dual de alarma regional y sonido y luz

1. Sensor de interruptor piroeléctrico: distancia de detección: 8 m, tiempo de retardo: 40 ~ 60 s, condición de conmutación: iluminación <6Lux

2. Sensor de interruptor de control de luz y sonido: sensibilidad de control de sonido 70dB, tiempo de retardo: 40~60s, condición de conmutación: iluminación <6Lux

3. Sensor de cable piezoeléctrico y controlador piezoeléctrico: rango de medición 2 kg, salida de conmutación.

(7) Modelo de control de nivel/flujo/temperatura de líquido

1. Bomba de agua CC: altura: 0,6 m, flujo: 600 l/h, potencia 30 W

2. Sensor ultrasónico de nivel de líquido: rango: 1 m, zona ciega: 0,06 m, salida: 4~20 mA.

3. Sensor de flujo de turbina: rango: 0,1~0,6 m3/h, precisión 1%, salida de pulso.

4. Sensor de temperatura PT100 (0-120 ℃), error más o menos 1 ℃ equipado con sistema de calefacción e instrumento de control de temperatura con pantalla digital inteligente.

(8) Modelo a escala electrónica

Sensor de presión de tensión tipo S: rango: 20 kg, sensibilidad de salida: 2,0 ± 0,005 mV/V, linealidad: 0,03 % FS.

(9) Modelo de detección de espesor

Sensor y amplificador de desplazamiento de fibra óptica: rango de medición: 0 ~ 10 mm, salida: 1 ~ 5 V, ganancia del amplificador continuamente ajustable.

(10) Plataforma de formación para el desarrollo de sensores de visión artificial

1. Una cámara industrial

2. Interfaz USB2.0 de alta velocidad, hasta 480 Mb/s; sensor de imagen de escaneo progresivo CMOS de área grande; admite captura de imágenes estática y dinámica; puede controlar cualquier posición de la velocidad de transmisión de imágenes hasta 15 f/s 1280 × 1024; tiempo de exposición: ajustable arbitrariamente; datos de imagen originales sin comprimir de 0,8 bits, el software realiza la instalación plug-and-play de la conversión de color de Bayer y es compatible con el sistema operativo Windows 2000/XP/Vista/Win7/Win8; Los indicadores de desempeño han sido rigurosamente probados durante mucho tiempo.

3． Una lente de enfoque ajustable

4. Una luz de relleno

5. Un banco de pruebas

6. módulo de destino

1)Cuadrados de colores

2) Disposición de cables

3)Otros

4) Un conjunto de plataformas de software de desarrollo (código fuente de Labview)

5) Software (más de diez funciones)

(11) Plataforma de formación de sensores de Internet de las cosas

La capacitación incluye equipos de hardware y rutinas experimentales. El equipo de hardware incluye 1 placa base zigbee STM32W108, 9 nodos zigbee STM32W108, programador de depuración en línea J-link y sensores de temperatura, temperatura y humedad, fotosensibles, de sonido, ultrasónicos y de humo, que pueden realizar la arquitectura de red de Internet de las cosas y el entorno en tiempo real. seguimiento de datos. Las rutinas experimentales incluyen experimentos básicos basados en zigbee STM32W108 y experimentos de mejora intermedia basados en la recopilación de control de datos en tiempo real de sensores de múltiples nodos y la construcción de redes de Internet de las cosas. A través de experimentos básicos e intermedios, se ayuda a los estudiantes a familiarizarse y dominar los principios y aplicaciones prácticas de las tecnologías relacionadas con Internet de las cosas, para mejorar simultáneamente sus habilidades teóricas y prácticas.

3. Proyectos de formación práctica

(1) Proyectos de formación básica

1. Utilice sensores de interruptor fotoeléctrico de haz pasante para realizar el recuento de materiales.

2. Utilice sensores de interruptor de proximidad Hall para clasificar materiales magnéticos

3. Utilice sensores de interruptor de proximidad inductivos para clasificar materiales metálicos.

4. Utilice sensores de interruptor de proximidad capacitivos para clasificar materiales plásticos.

5. Utilice sensores de marcas de color para clasificar materiales de colores (negros)

6. Utilice sensores de cortina de luz de seguridad para controlar el motor.

7. Utilice un sensor de interruptor fotoeléctrico en forma de U para detectar la rotación del motor.

8. Utilice el sensor de velocidad del engranaje para detectar la rotación del motor.

9. Utilice sensores y transmisores de corrientes parásitas para detectar la trayectoria del eje.    

10. Utilice sensores y transmisores de aceleración piezoeléctricos para detectar vibraciones.

11. Utilice sensores de interruptor piroeléctrico para implementar alarmas regionales

12. Utilice sensores de interruptor de luz y sonido para realizar alarmas regionales.

13. Utilice sensores y transmisores de cable piezoeléctrico para implementar alarmas regionales.

14. Utilice sensores y transmisores ultrasónicos de nivel de líquido para lograr la detección del nivel de líquido.

15. Utilice sensores y transmisores de flujo para lograr la detección de flujo.

16.Utilice un sensor y transmisor de presión de tracción tipo S para realizar el diseño de báscula electrónica

17. Utilice sensores y transmisores de desplazamiento de fibra óptica para lograr la detección de espesor.

18. Experimento inteligente de control de temperatura.

(2) Proyecto de formación sobre sensores de visión artificial

1. Análisis de vídeo en tiempo real: FFT, histograma, escala de grises, etc.

2. Control de rotación de vídeo

3． Boceto rápido de imágenes para capturar la acción de las imágenes.

4. Medición del tamaño objetivo

5. extracción de objetivos

6. seguimiento de bordes

7． Pantalla de objetivo en movimiento

8. Compartir vídeo por LAN

9. reconocimiento de color

10． Identificar y controlar

(3) Proyecto de formación de sensores de Internet de las cosas

1. Instalación de software de depuración y controlador J-link

2. Experimento IO general STM32W108

3． Basado en el experimento de interrupción STM32W108

4. Experimento de comunicación en serie del nodo sensor inalámbrico

5. experimento del timbre

6. Experimento de comunicación del CII

7．Experimento de recopilación de datos del sensor de temperatura.

8. Experimento de recopilación de datos del sensor de humedad.

9. Experimento de recopilación de datos de sensores ultrasónicos.

10． Experimento de recopilación de datos del sensor de humo.

11. Experimento de recopilación de datos de sensores de sonido.

12. Experimento de recopilación de datos de sensores fotosensibles.

13． Experimento de visualización de pantalla LCD  

14. Experimento de trasplante basado en STM32W uCOS 

15. Experimento basado en la pila de protocolos Zigbee Mac

dieciséis. Experimento de redes multipunto de nodos sensores inalámbricos

17. Experimento de comunicación de dos puntos con nodo sensor inalámbrico

18． Experimento de comunicación multipunto con nodos sensores inalámbricos

19. Experimento de monitoreo de temperatura de IoT

20. Experimento de monitoreo de humedad de Internet de las cosas

veintiuno. Experimento de recopilación de datos de sensores ultrasónicos.

Veintidós. Experimento de recopilación de datos del sensor de humo.

veintitrés. Experimento de recopilación de datos de sensores de sonido.

veinticuatro. Experimento de recopilación de datos de sensores fotosensibles.

25． Experimento de bajo consumo de energía de múltiples nodos en Internet de las cosas

26． Experimento de posicionamiento de nodos de red de sensores inalámbricos

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