ROHS 认证 —— 电子产品环保合规的必由之路


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    RoHS 认证,就像一位环保卫士,在规范电子电气产品生产、守护地球家园方面发挥着关键作用。今天,就让我们一同深入了解 RoHS 认证。

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    RoHS 认证,究竟是什么?

    RoHS,全称 Restriction of Hazardous Substances,即限制在电子电气设备中使用某些有害物质指令 。它由欧盟于 2003 年 2 月正式发布,并在 2006 年 7 月 1 日起强制实施。其核心要义在于,严格限制电子电气设备中铅(Pb)、汞(Hg)、镉(Cd)、六价铬(Cr6+)、多溴联苯(PBB)和多溴二苯醚(PBDE)这六种有害物质的使用 。后来,随着环保要求的不断提升,邻苯二甲酸二(2 - 乙基己基)酯(DEHP)、邻苯二甲酸丁苄酯(BBP)、邻苯二甲酸二丁酯(DBP)、邻苯二甲酸二异丁酯(DIBP)等四种有害物质也被纳入管控范畴。

    分割线

     RoHS 认证,为何如此重要?

    1.环境保护的迫切需求

    2.保障人类健康的关键举措

    3.企业发展的重要契机

    RoHS 认证流程是怎样的?

    提交申请:企业作为申请人,需向具备资质的认证机构提交ROHS认证申请

    产品测试:认证机构收到申请后,会对产品进行抽样

    审核与评估:认证机构根据产品测试结果,对产品进行全面审核与评估

    哪些需要ROHS认证呢?

  • 大型家用电器:冰箱、冰柜、空调、洗衣机、烘干机
  • 小型家用电器:电水壶、微波炉、吸尘器、烤箱、电动剃须刀
  • 信息技术和通讯设备:电脑主机、显示器、笔记本电脑、手机、路由器、交换机
  • 消费类设备:电视、音响、摄像机、数码相机
  • 照明设备:灯泡、LED 灯、荧光灯管、灯具镇流器
  • 电气电子工具:电钻、电锯、电烙铁
  • 玩具、休闲和运动设备:智能玩具机器人、电子游戏机、跑步机、动感单车、智能手环
  • 医疗设备:心电图仪、超声波诊断仪、透析设备
  • 监测和控制仪器:温度传感器、压力传感器、烟雾报警器、智能电表
  • 自动售卖机:各类饮料、零食及其他商品的自动售卖设备

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内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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