2025 年 8 月 26日,Littelfuse公司宣布推出两款基于TMR的新型磁角度传感器 LF53466 和 LF53464 ,可以在恶劣环境中以最小的热漂移提供高精度的0-360°角测量。
两款传感器均采用隧道 磁阻(TMR)技术,双推挽式惠斯通电桥配置,各有四个高灵敏度传感元件,可沿X轴和Y轴进行精确的角度检测。这些传感器具有卓越的热稳定性、广泛的电源电压兼容性和更高的测量精度,是霍尔效应器件的有力替代选项。
LF53466采用标准TSSOP8封装,提供精密角度感应,在200-800 Gs磁场范围内误差小于0.8°。该产品非常适合机械焊点坚固且易于检查的工业和汽车应用,例如方向盘角度传感器、踏板位置传感器和非接触式电位器。
LF53464采用紧凑型LGA8L封装,可在0.6°以下实现更大的精度角误差,并且具有更大的感应距离,因此可以兼容体积更小、成本更低的磁铁。同时也非常适合空间有限的应用,如旋转编码器、旋钮和阀门位置感应,以及消费类设备,包括电动工具和电器。
主要功能与特色
传感器全球产品经理Julius Venckus表示:“这些新型TMR全极传感器打开了通往更广阔工业、移动和消费市场的大门,显著扩展了Littelfuse磁传感产品组合。“LF53466 和 LF53464 结合了高精度、热稳定性和封装灵活性,增强了需要速度控制和角度检测的应用。”
目标市场和应用
供货情况
该产品以卷带形式提供,LF53466 起订量为 3,000 件,LF53464 起订量为 4,000 件。通过全球授权的Littelfuse经销商接受样品请求。
好文章,需要你的鼓励
微软与三星达成合作,将Copilot人工智能助手集成到三星的智能电视和显示器产品中。用户可以通过语音或遥控器直接与Copilot交互,获得智能问答、内容推荐、设备控制等服务。这一合作标志着AI助手从传统计算设备向家庭娱乐设备的进一步扩展,为用户提供更加智能化的观看体验。
成均馆大学团队开发出选择性对比学习新方法,让机器通过观察人类交互场景学会识别物体功能部位。该技术突破传统局限,采用动态学习策略,能根据信息质量调整学习方式,在多个数据集上显著超越现有方法,为机器人、自动驾驶等领域的智能交互应用奠定重要基础。
在全球经济不确定性增加的背景下,AI创新竞赛正在加速进行。但许多企业仍缺乏执行工具:Gartner预测到2027年,60%的组织将因数据治理问题而无法实现AI用例的价值。企业需要统一的数据平台支持所有数据模型,建立可靠的AI就绪数据管道,并通过主权AI工厂标准化AI流水线。通过集成向量数据库、嵌入管道和模型服务,企业可将生产就绪应用的部署时间从数月缩短至数小时,实现完整的数据主权和治理。
新加坡南洋理工大学研究团队开发出EgoTwin系统,这是首个能够根据文字描述同时生成第一人称视频和匹配人体动作的AI框架。该系统通过创新的头部中心动作表示方法和因果交互机制,解决了视角对齐和动作画面同步的核心难题,在17万样本的真实数据集上实现了显著性能提升,为VR内容创作、影视制作等领域提供了新的技术可能。