测试设备校准中山-CNAS检测机构

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世通仪器关于高温微压力传感器校准实的研究

在航天领域，常常需要在恶劣环境下实时测量环境的各种相关参量，其中就包括微小压力测量。由于测试工作处于高温、高热流、强电磁干扰、剧烈振动等恶劣的条件下，并且待测压力微小，此外还要求小型化、低功耗，故而传统的硅微压力传感器已难以满足测试需求。

可燃气体检测仪要检知可燃气体信息，必须使得探测器和检测环境沟通，所以环境中的各种污染性气体和积尘进入探测器是无法避免的，其对探测器造成的工作条件的损坏是客观的存在，可燃性气体检测仪工作环境较为恶劣,有许多在室外，维护保养不善将会导致可燃气体报器探测出现误差或不探测。因而定期对可燃性气体检测仪进行清洗、保养是防止发生故障的一个重要工作。接地应定期检测，接地达不到标准要求，或根本未接地，也会使二氧化碳分析仪易受电磁干扰，造成故障。
相比之下光纤压力传感器有着无可比拟的优势:测量精度高、抗电磁干扰能力良好、绝缘性能好、性能稳定等，因此光纤压力传感器*接近测试需求。F-P光纤压力传感器更是以极高的测量灵敏度和精度、成熟的微压测量技术成为*，且只需在探头结构上辅以耐高温技术手段，使其能够适应高温环境，即能*终满足测试的要求。

高温微压力传感器基于F-P干涉敏感原理，使用耐高温材料外壳和支撑架，部件连接采用固体焊接等耐高温工艺，实现了在无引压管情况下对800℃高温介质微小压力的直接测量，并且通过对性敏感组件等易损件采取专门的限位、加固措施，提高了抗冲击、振动能力。
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探测头通过气体传感器对气体样品进行调理，通常包括滤除杂质和干扰气体、干燥或制冷仪表显示部分。现在市面上有各种各样的气体传感器。应用也相当广泛。气体传感器在民用、工业、环境检测等方面都有着广泛的应用。现如今，气体传感器的种类也越来越多，目前市场上出现的气体传感器就不下于五种，分别有半导气体传感器、固体电解质气体传感器、接触燃烧式气体传感器、电化学气体传感器、光学气体传感嚣等。在民用方面气体传感器的应用主要体现在厨房里检测天然气、 和城市 等民用燃气的泄漏，检测微波炉中食物烹调时产生的气体从而自动控制微波炉烹调食物；气体传感器在工业应用主要是应用在石化工业中检测二氧化碳、氮氧化合物、硫氧化物、 、 及等有害气体；半导体和微电子工业检测 和磷烷等剧气体；电力工业检测电力变压器油变质过程中产生的氢气等。
为了在地面实验室模拟传感器的实际测量环境，我们设计了一种适用于高温微压力传感器的仪器校准实验系统，通过高低温真空试验装置和人机软件的结合，为仪器校准了一个稳定可靠、安全便捷的实验。

1、传感器测量原理

(1) 微压力测量原理

高温微压力传感器采用的是F-P干涉敏感原理，根据Fabry-Perot共振效应，F-P共振腔反射光的波长变化与两反射面之间的距离呈函数关系。如图1所示，为传感器原理示意图，感压反射面及其支撑膜片和静止反射面就构成了一个完整的F-P共振式压力敏感结构。根据薄膜性形变原理，压力敏感膜片在外界压力的作用下发生形变，从而改变F-P腔腔长，引起干涉谱变化，通过测量干涉光谱，即可得到作用在压力敏感膜上的压力变化，从而达到测量压力的目的。该结构的特点是灵敏度极高，可感受两个镜面之间纳米级的位移变化，可满足500 Pa微小压力的测量需要。

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如果你把一个红外热像仪指向一堵墙，它会探测到墙的热量，它后面的热量就“鞭长莫及”了。如果墙里面的东西能够引起足够的温差，热像仪也是能够在墙的表面上感应到它的。比如：建筑维护专业人员经常使用热像仪来检测漏水或绝缘层缺失等问题，而无需拆墙来评估问题。墙内的螺柱（垂直线）比隔热层冷，导致墙表面的温差热成像能穿透烟雾吗？红外热像仪是可以穿透烟雾探测到热量的，虽然烟雾中的烟尘颗粒有效地阻挡了可见光，但却挡不住红外线辐射，目前红外热像仪就广泛应用到消防行业。

(2) 传感器的仪器校准原理

在传感器探头确定的情况下，参数k1,k的值可以通过公式直接计算求得，而温度敏感系数k2以及补偿修正常数C则需要通过校准实验才能确定。

将被校传感器与压力、温度标准具置于同一载荷环境，通过标准具得到压力、温度的标准量，通过解调模块得到传感器的输出值。将标准输人量与被校传感器的输出值绘制成传感器的校准曲线，再根据校准数据采用*小二乘法确定传感器的工作直线，用工作直线反映传感器的输人和输出之间的关系，从而确定k2及C的取值。通过校准曲线与工作直线的比较，可以计算得到被校传感器的静态基本性能指标。

测试设备校准中山-CNAS检测机构电路板缺陷检测包括两部分:焊点缺陷检测和元器件检测，传统的检测采用人工检测方法，容易漏检、检测速度慢、检测时间长、成本高，已经逐渐不能够满足生产需要。设计一种 搭载工业相机以取代人眼的机器视觉电路板检测系统，具有非常重要的现实意义。机器视觉检测技术是建立在图像算法的基础上，通过数字图像与模式识别的方法来实现，与传统的人工检测技术相比，提高了缺陷检测的效率和准确度。机器视觉系统一般采用CCD或CMOS工业相机摄取检测图像并转化为数字信号，再通过计算机软、硬件技术对图像数字信号进行，从而得到所需要的各种目标图像特征值，并由此实现零件识别或缺陷检测等多种功能。