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◆合金钢材料，镀镍,S型结构，胶封，拉向或压向承载
◆防护等级IP67
◆适用于吊钩秤、机改秤、料斗秤等各类电子称重设备
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技术
当前传感器技术在应用是还有诸多问题需要解决。比如说有些物理限制对工程师也构成了挑战：模块的体积不可能无止尽的缩小，但市场对低功耗和高性能的需求却增加29048704。供应商也被迫需要在这些系统中嵌入越来越多的AI功能以满足用户需求，为实现这一目标，需要跨多个产品平台，这无疑增加了传统传感器企业的技术投入负担。
物联网行业的碎片化
在传感器市场，MEMS传感器大部分收入来自智能shou机市场，每年销售超过10亿部智能shou机，而每部智能shou机至少包含一个MEMS传感器。智能shou机零件制造商设定了设备的规格，类似于博世等供应商就相应地定义了他们的MEMS传感器的型号。
物联网领域是不同的，它是是竞争技术平台的高度分散的结构。每个技术平台对传感器，微控制器和执行器的传感器子系统的要求都不相同。因此，博世等供应商需要创建集成硬件和软件的跨平台解决方案，并提供特定于应用程序的软件。通过利用软件和应用程序专有技术，供应商可以帮助客户解决特定问题，而无需为每个应用程序定制硬件解决方案。
物联网系统的复杂性
物联网系统本身就很复杂，OEM厂商仅供应组件已经不能够满足供应商的需求了，还需要特定的解决方案或参考设计。
一些*的供应商通过集成智能传感器解决方案满足这些要求，通过将越来越多的系统处理能力集成到单个模块化设备中，从而大大降低了解决方案的复杂性。由于没有一家公司能够提供*的完整解决方案，供应商还必须与第三方密切合作并形成合作伙伴关系。
物联网传感器信息层次结构
物联网信息结构由多个层次组成, 一般的应用程序, 是按以下顺序排列:传感器信息层次结构
原始数据运动检测活动监测情境感知
意向预测
虽然原始数据可以被过滤、补偿和校正，但在大多数情况下，用户可以用这些数据来做什么却有明确的限制。在随后的层次上，通过识别模式和应用算法，数据可以被解释为提供运动检测信息。
在现代普通计算环境中，一个设备与其他设备的交互、适应环境噪声和光条件、网络状态等设备的情境感知能力要求较高。这就有了更复杂的任务，例如基于时间和行为模式加权评估来进行预测决策。
在这一点，将传感器系统处理数据的方法与人脑的功能相关联来理解。人类大脑有两个主要系统来处理数据：认知和边缘。认知水平对应云计算，云计算具备高处理能力和大内存，但会出现信息延迟。相反，边缘系统是原始的、反应性的和反射性的，这对应于传感器系统中的局部处理，即边缘计算。
