红外探测器的原理及特点人体都有恒定的体温,一般在37度左右,会发出特定波长10μm左右的红外线,被动红外探测器就是靠探测人体发射的10μm左右的红外线而进行工作的。人体发射的10μm左右的红外线通过菲涅尔滤光片增强后聚集到红外感应源上。红外感应源通常采用热释电元件,这种元件在接收到人体红外辐射温度发生变化时就会失去电荷平衡,向外释放电荷,后续电路经检测处理后就能产生报警信号。1.被动红外探测器是以探测人体辐射为目标的,所以热释电元件对波长为10μm左右的红外辐射必须非常敏感。2.为了**对人体的红外辐射敏感,在它的辐射照面通常覆盖有特殊的菲涅尔滤光片,使环境的干扰受到明显的控制作用。其传感器包含两个互相串联或并联的热释电元件。而且制成的两个电极化方向正好相反,环境背景辐射对两个热释元件几乎具有相同的作用,使其产生释电效应相互抵消,于是探测器无信号输出。4.一旦人侵入探测区域内,人体红外辐射通过部分镜面聚焦,并被热释电元接收,但是两片热释电元接收到的热量不同,热释电也不同不能抵消,经信号处理而报警。被动红外深测器优缺点优点:本身不发任何类型辐射,器件功耗很小,隐蔽性较好,价格低廉。 红外线穿透pc生产厂家对射感应穿透塑胶原料定制遥控器红外线塑料。浙江改性塑料红外线穿透塑料作用原理

苯乙烯丙烯腈共聚体(AS或SAN)性能:比聚苯乙烯有更高的冲击强度和优良的耐热性,耐油性,耐化学腐蚀性。如它能很好地耐某些使聚苯乙烯应力开裂的烃类。而弹性模量是现有热塑性塑料中较高的一种。用途:***用于制作耐油、耐热、耐化学药品的工业制品,以及仪表板、仪表框、罩壳、电池盒、接线盒、多种开关及按规等。苯乙烯-丁二烯-丙烯腈共聚物(ABS)性能:ABS是具有"坚韧、质硬、刚性"的材料。具有较高冲击韧性和力学强度,尺寸稳定,耐化学性能及电性能良好、易于成形和机械加工等特点。此外,表面还可镀铬,成为塑料涂金属的一种常用材料。另外,ABS与#372有机玻璃接性良好,可作双色成形塑件。用途:在机械工业系统中用来制造凸轮、齿轮、泵叶轮,轴承,电机外壳、仪表表壳,蓄电池槽,水箱外壳,手柄,冰箱衬里等,汽车工业中用来制造驾驶盘,热空气调节,管加热器等,还可供电视机晶体管收音机制造外壳。聚丙烯(PP)性能:聚丙烯的主要特点是密度小,它的力学性能优于低压聚乙烯,并有很突出的刚性,耐热性较好。可在100℃以上使用。基本上不吸水,并且有较好的化学稳定性,除对浓***、浓硝酸外,几乎都很稳定。高频电性能优良,且不受温度影响,成形容易。 江苏塑料机器人面罩外壳红外线穿透塑料用途PC沙伯基础 红外线穿透 121R-21051 半透 穿透性强 透过红外辐射。

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塑料光学特征有两类:
一类为光的转换特性,包括光的吸收、光热、光化、光电及光致变色等。
另一类为传递特性,包括光的透过、反射、散射及折射等。
常用可表征光的传递特性指标有透光率、雾度、折射率、双折射及色散等。
在上述讲的指标中,透光率和雾度两个指标主要表征材料的透光性,而双折射、折射率及色散三个指标主要用于表征材料的透光质量。好的透明性材料,要求上述性能指标均衡且优异。
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二、红外热成像技术在国民经济个领域中的应用1、热成像技术在工业上的应用热成像技术实际上是作为一种高级测温技术应用于工业中的,这种设备我们成为热像仪。过去的红外测温仪大都是点测温仪,点测温仪与热像仪比较,虽具有成本低、携带方便、传感器不需制冷等优点,但它有如下缺点:(1)只能测量一个点(小区)的温度,不能测量表面的温度分布,不能提供图像,故难以证实仪器是否对准了被测点;(2)使用距离常常受仪器视场的限制;(3)目标的反常(不规则)反射难以同目标的真实温度变化区分开;(4)对环境温度起伏敏感。所以,在远距离快速测量目标表红外热成像技术的应用及其发展以前工业上使用的热像仪多用低温制冷的单元探测器的光机扫描系统,但这种系统成本高,结构复杂,使用不便。近年来,随着像增强和图像处理系统中采用数字电路的情况日愈增多,热释电摄像管系统和热电制冷探测器线列以及两维焦平面探测器列阵系统已成为民用热像仪的主要发展类型。热像仪在工业上的应用主要是检测工业设备、监查运行故障及控制产品质量。检测人员利用热像仪显示被查目标的热像和提供表面热分布的信息,找出即将发生和已发生的故障及其位置,以便及时采取措施予以消除。 跨境780nm红外滤光片 防红暴摄像头滤光片 红外视窗镜片滤光片。江苏塑料机器人面罩外壳红外线穿透塑料用途
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一、近红外光谱的工作原理
有机物以及部分无机物分子中各种含氢基团在受到近红外线照射时,被激发产生共振,同时吸收一部分光的能量,测量其对光的吸收情况,可以得到极为复杂的红外图谱,这种图谱表示被测物质的特征。不同物质在近红外区域有丰富的吸收光谱,每种成分都有特定的吸收特征。因此,NIR能反映物质的组成和结构信息,从而可以作为获取信息的一种有效载体。
二、近红外光谱仪的应用
NIR分析技术的测量过程分为校正和预测两部分,(1)校正:①选择校正样品集,②对校正样品集分别测得其光谱数据和理化基础数据,③将光谱数据和基础数据,用适当的化学计量方法建立校正模型;(2)预测:采集未知样品的光谱数据,与校正模型相对应,计算出样品的组分。由此可知,建立一个准确的校正模型是近红外光谱分析技术应用中的重中之重。
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