节日特供:神奇导电墨水笔和闪亮电子贺卡 点亮爱心 传递祝福 彰显创意

不会画画,也不会画电路图,一样可以制作一张闪亮电子贺卡!


自从月初我从东京 Maker Faire上败来了 BARECONDUCTIVE 这家公司的全套产品套装,就开始改画电路了!


拥有一支 BARE CONDUCTIVE 公司研发的导电墨水笔 BARE CONDUCTIVE ELECTRIC PAINT PEN,就可以轻松地画出电路, 像用画笔一样的画出电路。在卡纸上、在海报上、在墙上、木头上、甚至在布料上,画出创意图像,再搭配电池、发光二极管等组件,就能点亮一张卡纸、一副海报、一面墙、一根木头、或者一块纺织布艺!真正意义上的画电路!




为你所爱的人,做一张节日贺卡,点亮爱心,传递美好的祝福吧!



只需 3 步骤:


#1 在卡纸上插上电池和LED灯(注意正负极),

#2 任意画出两根线条把他们相连(留意接缝部位),

#3 等待15分钟后,墨水涂料自然风干,LED灯自动被点亮,创意作品完成了!




【适合人群】


这支神奇的导电墨水笔和套件,适用于所有年龄段的人,包括你的孩子!


相信你也可以创作,包括创意电子作品!


我们将在近期,在柴火创客空间举办工作坊,邀请大家来体验这款神奇的创作工具。届时将为大家带来这款产品的体验套装,并引导大家一起创作。


另外,Seeed正在招募爱好创作的小伙伴试用产品,有兴趣的且愿意记录自己创作过程的,请微信留言给我们。


【BARECONDUCTIVE 的团队和产品 】


BARECONDUCTIVE 是由4名英国皇家艺术学院学生组建的一家公司,他们结合学校的课题,研制了一种能够导电的墨水涂料,并将这个项目进行了商业化,在很多国家的电子店销售。如今,第二代导电墨水和相关产品已经在中国上市,包括导电墨水笔、闪亮贺卡套装、闪亮房子套装、闪亮机器人,帮助入门级创客,完成各种创意DIY作品的制作。


BARECONDUCTIVE 最近又研发了更为神奇的新产品,Touch Board,可以将任意表面变成“感应器”。用户可以借助与人体皮肤或其他任何电容表面的接触,激活几乎所有电路。BARECONDUCTIVE 希望让用户发扬“DIY”(即自己动手做)精神,将所有的表面都变成“感应器”。


BARECONDUCTIVE 已经在Kickstarter众筹平台上发起了一个融资项目,目前募集到的资金是原计划的4倍多。




【TVBS电视报道】


墨水可以用来导电,也能带来庞大商机,4 名英国学生研发出一种能够导电的墨水,画在墙上就能当做电灯开关,现在这4名学生把这神奇的导电墨水量产,在美国的连锁电子店贩售,原本只是学校作业,却为他们赚进大把钞票。


神奇的导电墨水是由4位英国皇家艺术学院的学生发明,能够突破实体电线的限制,附著在几乎所有不同材质的表面上。


导电墨水发明者 Matt Johnson:“我们把电灯开关画在这裡,当我碰一下这个墨水就能让电灯亮起来。”


墨水竟然能够用来导电,还能广泛应用在生活上,房屋模型涂上墨水,小灯泡发亮就像屋裡开了灯,还有这张海报。


Matt:“我们在这张海报上涂上了导电墨水,旁边连接上电路板,当我触摸墨水,你可以听到它发出声音了。”


Matt:“这是一种原料,就像是油漆能够应用在所有表面,像是纸张、木头或是墙上,甚至是布料上,当它乾掉了就能够导电。”


导电墨水发明者 Isabel Lizardi:“这是一个非常安全的材料,基本上已经把导电功能带离了工业的领域,让个人也能够使用,很多小孩和成人对导电墨水也有很高的兴趣。”


原本只是学校的研究计划,现在 4 人生意头脑也动得很快,让导电墨水量产开卖。现在,万能的淘宝上搜索“BARECONDUCTIVE”也都已经能够买的到


图示:BARECONDUCTIVE 团队照


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以上内容,源自微信公众号深圳湾(ID: ShenzhenWare)。从北京到深圳,让你了解你不曾了解的深圳,你会爱上深圳!

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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