激光束可用于精确测量物体的位置或速度。然而，通常情况下，需要对这个物体有一个清晰、通畅的视野——而且这个先决条件并不总是得到满足。例如，在生物医学中，检查嵌入在不规则、复杂环境中的结构。在那里，激光束被偏转、散射和折射，通常无法从测量中获得有用的数据。 然而，研究人员现在已经能够证明，即使在如此复杂的环境中也可以获得有意义的结果。事实上，有一种方法可以专门修改激光束，使其即使在复杂、无序的环境中也能准确地传递所需的信息——而且不仅仅是近似地，而是以物理上最佳的方式。自然不允许使用相干激光获得更高的精度。新技术可以用于非常不同的应用领域，甚至可以用于不同类型的波浪。 “您总是希望获得尽可能好

布法罗大学的研究人员报告了一种化学传感芯片的进步，该芯片可能会导致手持设备检测微量化学物质——从非法药物到污染的一切——就像呼气测醉器识别酒精一样快。 该芯片还可用于食品安全监测、防伪等微量化学品分析领域。 这项工作建立在甘乔强教授实验室之前的研究基础上，该研究涉及创建一种在金和银纳米颗粒边缘捕获光的芯片。当生物或化学分子落在芯片表面时，一些捕获的光与分子相互作用并被“散射”成新能量的光。这种效应以可识别的模式发生，这些模式作为化学或生物分子的指纹，揭示了有关化合物存在的信息。 由于所有化学物质都有独特的光散射特征，该技术最终可以集成到手持设备中，用于检测血液、呼吸、尿液和其他生物样本中

随着 LED 取代传统照明系统，它们为日常照明带来更多智能功能。虽然您可能会使用智能手机来调暗家里的 LED 照明，但研究人员通过利用动态控制的 LED 为 3D 成像创建了一个简单的照明系统，进一步实现了这一目标。 研究人员已经证明，可以使用手机和 LED 进行 3D 光学成像，而不需要任何复杂的手动过程来使相机与照明同步。 “在室内区域部署智能照明系统允许房间内的任何摄像头使用光线并从周围环境中检索 3D 信息，”Emma Le Francois 说。 “正在探索 LED 用于各种不同的应用，例如光通信、可见光定位和成像。有一天，用于照明室内区域的 LED 智能照明系统可能会同时用于所

普渡大学的研究人员开发了一种传感器，用于实时监测供暖、通风、空调和制冷系统的油循环比 (OCR)。油循环比提供了整个系统的健康和功能数据。 “我们的技术是必要的，因为越来越多的企业正在使用变速 HVAC 系统，”高级研究工程师 Orkan Kurtulus 说。 “测量 OCR 的能力对于确保系统使用正确数量的油以实现有效性和效率至关重要。我们的传感器允许企业检查油循环，而无需中断系统或需要以前用于监控循环的繁琐过程。” 越来越多的企业正在使用 HVAC&R 系统中的容量控制，因为当系统不需要满负荷运行时，它通过降低速度和能量水平来提高效率并降低成本。 该团队的 OCR 量化方法允许通

工业物联网 (IIoT) 技术可以显着提高生产质量和吞吐量，但它们通常不是制造业中许多公司所期望的即插即用解决方案。为了从 IIoT 解决方案中获得最大价值，制造商需要彻底了解其运营的性质，并投资于强大的实时追溯系统，以主动和系统的方式收集相关数据。 可追溯系统利用条形码和射频识别 (RFID) 等识别方法来收集和分析整个工厂和供应链中在制品和成品移动的数据。可追溯性曾经是一种相对简单的产品和组件跟踪方法，现在已发展成为一种强大的策略，可通过将产品与工艺参数和原材料输入联系起来，在制造运营中优化生产力、质量和品牌声誉。 从简单的产品跟踪到全面的流程可见性 随着时间的推移，可追溯性的转变—

该设施现在被称为兰利研究中心，于 1917 年在 NASA 的前身——国家航空咨询委员会 (NACA) 的领导下成立，使其成为美国第一个民用航空实验室。当年晚些时候，在弗吉尼亚州汉普顿附近的兰利球场开始施工。 1931 年，当时世界上最大的风洞竣工，该风洞有一个 30 × 60 英尺的测试段，被称为兰利全尺寸隧道。该隧道可以研究当时的整个全尺寸飞机，并且有助于为二战时期几乎所有美国战斗机设计进行阻力清理研究。全尺寸隧道继续测试水星太空舱、月球着陆器测试飞行器、F-16、超音速运输概念和航天飞机。 兰利的国家跨音速设施使用液氮更密切地模拟飞行条件，并提供一些世界上最准确的风洞数据。该隧道自

加州大学圣地亚哥分校的 Ying Shirley Meng 教授和她的团队开发了一种柔性氧化银锌电池的工作原型，其面积能量密度至少是典型锂离子电池的十倍。它可以在正常的房间环境中使用标准的丝网印刷技术制造。 技术简介：您是如何想到这个项目的？ 孟： 自 2008 年以来，我有一个独立的小组致力于锂离子电池。一些使用电池的人开始询问我们是否可以制造灵活、可拉伸的高能电池。一直存在对锂离子难以使用的应用的需求。而且一直存在与锂离子化学有关的问题。 我的同事 Joseph Wong 教授是一名可印刷电子学专家，我们开始认为这两个学科可以合作研究如何制造任何形状、可拉伸和灵活的电池。物联网

在一个越来越依赖无线通信的世界里，有线世界似乎已经过时了。然而，在工业物联网 (IIoT) 中，电线仍然是常态。在工业环境中保持有线连接有几个原因，包括射频干扰、拥挤的无线电频段、许可要求和简单的响应。 传统上，工业应用一直是 Profibus、Modbus、CAN 等旧现场总线技术的目标。这些技术通常基于双绞线布线，通常在 1 Mbps 或更低的性能级别。在工业世界中，成本就是一切。因此，传感器和执行器的接线需要便宜且使用寿命长。因此，单双绞线是常态。 尽管如此，我们正在看到第四次工业革命的扩张，也称为工业 4.0 (I4)。 I4 的特点是使用大规模机器对机器 (M2M) 通信和部署物

当我想到集成建筑系统时，我会跳到商业建筑。但我突然想到，医疗设施可能是一个非常重要的应用。为了调查这一点，我采访了 Igor, Inc.（爱荷华州西得梅因）的创始人兼首席技术官 Dwight Stewart。 Igor 的旗舰产品 Nexos 是一个基于 PoE 的物联网智能楼宇平台，它整合了硬件、软件和云分析组件，形成了数字楼宇“骨干”。 技术简介 ： 哪些类型的设施适合集成建筑系统？ 德怀特·斯图尔特： 尽管我们看到办公楼不断向前发展，但我们肯定看到医疗保健业务有所增长。 技术简介 ： 您能描述一下您的系统吗？ 德怀特·斯图尔特： 图 1 说明了我们的系统架构。 Nexos

汽车行业正在超越小型电动通勤车，现在提供各种车型以满足越来越多的需求，从家庭交通到运动和娱乐。这些车辆通常比早期的 EV 车型更大，因此也更重。这些需要更大的电动机，而电动机又会消耗更多的功率。无论车辆是全电动、插电式混合动力还是轻度混合动力，所涉及的电压和电流水平都相当可观。在大多数情况下，电池必须提供数百伏的电压才能获得将电动汽车提升到新性能水平所需的驾驶体验。正因为如此，密切监控流向电机的电流量正成为汽车制造商的一项至关重要的功能。 电动汽车环境中准确电流测量的挑战 从内燃机向电动传动系统的转变为来自多个学科的工程师带来了许多新的挑战。对于系统工程师来说，挑战在于平衡功率重量比，而电

质量控制是每个行业的基础，但在制造业中却非常关键。不稳定的市场需求、高昂的材料和生产成本以及最终产品的关键任务性质，促使制造商只追求一流的质量和最低的废品率。随着物联网 (IoT) 逐渐在制造业中大踏步前进，质量管理是一个充满变革机遇的领域。 质量管理挑战概览 有效的质量管理依赖于持续监测和控制影响产品质量的大量机器和工艺参数的能力。为确保产品性能一致且符合标准，随着生产线中的工艺漂移和其他变化的出现，不断地进行设备重新校准。然而，随着工装系统和制造工艺的日益复杂，由于庞大的有线网络的限制，许多工艺变量无人看管。 虽然是高吞吐量、对时间敏感的自动化任务的理想选择，但有线通信缺乏在大规模和机

为了了解有关自动驾驶系统传感器的最新信息，我采访了 TDK/Invensense（加利福尼亚州圣何塞）产品营销总监 Alberto Marinoni。 常用术语高级驾驶辅助系统 (ADAS) 本质上是指 SAE 2 级 (L2)，即部分驾驶自动化。在那个级别，司机必须在车里并且必须保持警惕——例如，他们不能看书——这需要 3 级或更高级别。 （最高级别 - 5 - 是一种完全自动化的车辆，甚至根本不需要我们一个人在车内。） 在 2 级中，汽车可以根据应用进行纵向（加速/减速）或横向（转向）自动控制。但是，驾驶员必须在场，密切关注街道，并保持警惕，以便在需要时进行控制。相比之下，Level

掺铒 (Er) 的磷酸盐玻璃表现出许多有益的特性，这导致近年来对 Er:glass 激光器的需求增加，其应用范围广泛，如激光测距、长距离通信、皮肤病学和激光诱导击穿光谱（图书馆）。铒光纤放大器可在香港和洛杉矶之间的跨太平洋电缆中实现快速的全球通信，铒：玻璃激光测距仪越来越多地用于国防应用和侦察，而铒：玻璃美容激光器在去除疤痕甚至治疗脱发方面正获得牵引力由雄激素性脱发引起。 这些不断增长的应用领域需要具有严格尺寸公差的高精度激光玻璃和高功率激光涂层。严格的公差使系统集成商相信组件可以轻松地放入他们的系统中，而无需耗时的对齐，但这些规格对激光玻璃制造商提出了挑战。激光玻璃制造商需要过程控制和对计

今天在美国销售的大多数新车都包括配备行人自动紧急制动 (PAEB) 作为标准或可选功能的高级驾驶员辅助系统 (ADAS)。虽然最先进的 ADAS 改善了高速公路和高速驾驶，但缓解与行人和骑自行车者碰撞的基本需求大部分仍未得到解决。 据美国国家公路交通安全管理局 (NHTSA) 报道，美国每年有超过 6000 名行人在交通事故中丧生。州长公路安全协会的一份报告指出，这些死亡事件中有 75% 发生在夜间。事实证明，利用基于摄像头和雷达技术的 ADAS 不足以应对这一挑战。 NHTSA 和美国汽车协会 (AAA) 进行的独立测试表明，PAEB 系统经常无法在黑暗条件下保护行人。 在黑暗条件下测试

高光谱成像结合了成像和光谱学。有许多不同的光学架构可用于制作高光谱系统，但最终目标是相同的——制作一幅图像，其中图像中的每个像素都包含来自许多光谱带（许多不同的颜色或波长）的信息。 制作好的高光谱系统并不容易，但是，如果您只考虑质量，那么您的最高优先级应该是每个像素的光谱保真度——即一个像素捕获的光谱是该特定像素成像的场景的实际物理表示.有许多关键质量参数会影响高光谱系统的光谱保真度。不同的关键质量参数对频谱保真度的影响取决于许多因素，但总的来说，最重要的参数是： 空间配准 光谱失准 杂散光 F# 光谱响应函数 探测器参数 环境稳定性 为了评估

特拉维夫大学正在开发的机器人“听到”电信号，这要归功于一种天然传感器：一只死蝗虫的耳朵。 到目前为止，蝗虫耳机器人实现的呼叫和响应是基本的。当研究人员拍手时，蝗虫的耳朵会听到声音，机器人就会向前移动。当研究人员拍两下时，机器人会向后移动。 然而，该项目的首席研究员、Iby 和 Aladar Fleischman 工程学院教授 Ben M. Mauz 博士表示，结合机器人平台和生物元素的演示为一系列令人兴奋的新应用打开了大门。和 Sagol 神经科学学院。 “您可以想象今天使用动物传感器的各种任务，这些任务都可以被此类机器人取代。例如，闻毒品和爆炸物，”Moaz 博士告诉 Tech Bri

今天的车辆越来越复杂。事实上，有些汽车拥有 100 多个电子控制单元 (ECU)，以支持高级驾驶员辅助系统 (ADAS) 功能和其他依赖传感器输入的功能，例如停车辅助和动力转向。 更复杂的是，当今的车辆配备了多条通信总线，直接连接传感器、执行器、灯和控制装置。 过去，车辆软件的定义和设计更简单。该软件通常在单台计算机上运行，​​通过专用线直接连接到传感器和执行器。 IBM 人工智能应用全球汽车主管 Brett Hillhouse 本月表示，如今车辆中发生的大部分变化都是通过软件实现的。 “现在所有软件都在这些网络上进行交互，所有内容都在共享，”Hillhouse 在现场技术简报中说道

复杂的传感器确实存在——这种传感器可以告诉您您正在晒伤、您的心率有点过高，甚至您有与 COVID-19 相关的症状。 但是你愿意把它们放在你的身上吗？用粘在手臂上的传感器在房子里走来走去？你会在嘴里放一个传感器吗？ 在我们的这一集中这是一个想法 播客系列，我们与正在构建各种可穿戴设备的研究人员交谈。有些传感器比其他传感器融合得更多。 我们与制作全身健康追踪器的工程师交谈；在海滩炎热的日子里使用紫外线监测器；以及保持紧密的 3D 打印传感器。 在此处通过您首选的播客提供商订阅或收听。 剧集亮点： (1:19) 伊利诺伊大学的 Hananeh Esmailbeigi 开发了一种辅

机器人研究人员正在使用复杂的人工智能 (A.I.) 技术开发能够自行行走的外骨骼腿。有朝一日，自我控制的腿可能会支持老年人和身体残疾的人的运动。 该系统由滑铁卢大学的研究人员构建和测试，结合了计算机视觉和深度学习人工智能。模仿人类的步态。系统从围绕环境的一组样本中“学习”，根据其感知的环境调整其动作。 “我们正在为机器人外骨骼提供视觉，以便它们能够控制自己，”Brokoslaw Laschowski 说 ，系统设计工程博士生，领导滑铁卢大学的一项名为 ExoNet 的研究项目 . 由人工智能支持的 ExoNet 系统从团队收集的训练数据中提取。 Laschowski 和他的研究人员将

本月的这是一个想法 情节突出了一些身体传感器。例如，宾夕法尼亚州立大学教授 Larry Cheng 找到了一种直接在皮肤上 3D 打印传感器的方法（如上图所示 )，因此即使佩戴者积极移动，也可以更准确地进行需要密切接触的测量，例如心脏信号读数。打印出来的传感器可以在温水中使用几天，但在热水淋浴中很容易去除。 同样，来自斯坦福大学的 Yasser Khan 和他的团队创造了类似纹身的“BodyNet”传感器，可以附着在皮肤上，跟踪健康指标，并将读数发送到人衣服上的接收器。 （收听播客节目以了解更多信息。） 本周的问题：你会佩戴贴身传感器吗？