4.5吋 彎曲度傳感器連模塊 (已焊接) | Arduino 智能手套/機械手必備
4.5吋 彎曲度傳感器連模塊 (已焊接) | Arduino 智能手套/機械手必備
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產品簡介
產品簡介
製作智能手套 (Smart Glove) 或機械臂必備感測器！這款4.5吋彎曲度傳感器 (Flex Sensor)完美解決了原廠引腳極易折斷的痛點。它已預先焊接至專用模塊，並加上熱縮管加固，壽命高達 100 萬次彎曲。支援 3.3V-5V 供電，同時提供模擬 (AO) 及數碼 (DO) 雙輸出，即插即用。唔識點樣寫 Code 讀取彎曲角度？新昌電腦 (Sun Cheong Computer)紮根深水埗 20 多年，實體店備有大量現貨。歡迎親臨門市！
主要功能
主要功能
- 已焊接加固模塊： 徹底解決裸裝傳感器引腳易斷的弊端，熱縮管加固，大幅提升耐用度。
- AO/DO 雙訊號輸出： 同時提供精準的模擬電壓輸出 (AO) 及可調較觸發點的數碼輸出 (DO)。
- 靈敏度可調： 內置比較閾值調節電位器，輕鬆自訂數碼訊號 (DO) 的觸發彎曲角度。
- 寬電壓兼容： 支援 3.3V 至 5V 供電，完美對應 Arduino、Raspberry Pi 及 ESP32 系統。
- 百萬次彎曲壽命： 採用高品質柔性物料，確保在穿戴式設備中能承受極高頻率的屈曲。
- 電源級聯接口： 模塊設計方便多組並排使用（例如製作 5 隻手指的智能手套），走線更企理。
完整產品描述
完整產品描述
輕鬆製作智能手套與機械臂
在進階的機械人專案中，精準偵測手指或關節的彎曲角度是核心技術。這款 4.5吋彎曲度傳感器模塊 的電阻值會隨著彎曲程度而改變：在筆直狀態下，電阻約為 10KΩ；當彎曲至 90 度時，電阻會飆升至 60KΩ - 110KΩ。這使它成為製作 VR 數據手套、仿生機械手以及復康監測儀器的完美感測器。
「已焊接模塊」完美解決斷腳痛點
如果您曾經使用過裸裝的彎曲傳感器，一定經歷過它的致命傷：末端引腳極度脆弱，稍微拉扯就會斷裂報廢。我們這款升級版模塊徹底解決了這個問題！傳感器已預先焊接在 PCB 底板上，並使用固定防護熱縮管進行加固。這大大提升了耐用性，讓傳感器能承受超過 100 萬次的連續彎曲而不損壞。
模擬 (AO) 與數碼 (DO) 雙輸出
這塊模塊為您的微控制器 (MCU) 提供了極大的靈活性。您可以使用 模擬輸出 (AO) 接駁 Arduino 的 ADC 引腳，精準讀取每一度的彎曲變化。或者，您可以利用底板上的 100KΩ 電位器 (十字掣) 設定一個觸發臨界值；當彎曲超過該角度時，數碼輸出 (DO) 就會輸出高低電平訊號，讓您無需編寫複雜代碼，即可直接觸發 LED、繼電器或警報器。
💡 新昌技術團隊實測/建議
「各位 Maker 同學請特別注意！這款傳感器是『單向彎曲』的！您只能向『印有文字的一面』彎曲。 如果向反方向彎曲，不但讀數會失效，更會永久損壞內部的碳膜！另外，千萬不要在靠近底板根部的位置強行折彎，以免造成死摺。
技術規格
技術規格
| 規格項目 | 詳細資料 |
|---|---|
| 傳感器類型 | 4.5吋 單向彎曲度傳感器 (Flex Sensor) |
| 供電電壓 (VCC) | DC 3.3V - 5V |
| 筆直狀態電阻 | 約 10KΩ (±30% 公差) |
| 彎曲電阻變化 | 60KΩ ~ 110KΩ |
| 輸出訊號 | 模擬電壓 (AO) 及 數碼高低電平 (DO) |
| 分壓電阻阻值 | 100KΩ (可調旋轉角度 260° ±20°) |
| 彎曲壽命 | > 100 萬次 |
| 工作溫度 | -35°C 至 +80°C |
| 傳感器尺寸 | 112.24 mm x 6.35 mm |
| 底板模塊尺寸 | 43.5 mm x 12.5 mm |
送貨方式
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常見問題
常見問題
- 傳感器可以向任何方向彎曲嗎？絕對不可以。 這款 Flex 傳感器是「單向彎曲」的。您必須向印有文字的一面彎曲。如果向另一面反向彎曲，傳感器不會產生任何可靠的數據，並且極有可能永久損壞內部的感測層。
- 點樣喺 Arduino 讀取準確嘅彎曲角度？由於每個傳感器都有 ±30% 的電阻公差，您必須在程式碼中進行校正 (Calibration)。首先，讀取傳感器在「完全筆直」時的 AO 數值；然後，將其彎曲至 90 度並記錄新的 AO 數值。最後，利用 Arduino 的 map() 函數，將這兩個數值映射到 0-90 度的角度範圍內。
- 底板上面個十字掣 (電位器) 有咩用？那個是比較閾值調節電位器，專門用來控制 DO (數碼輸出) 引腳的。您可以用小螺絲批扭動它，設定一個特定的彎曲角度。當傳感器彎曲超過這個角度時，DO 引腳就會輸出訊號，非常適合用來做簡單的開關觸發（例如手指一彎曲就著燈），無需寫複雜的 Analog 讀取代碼。
適用對象/場景
適用對象/場景
- 大專院校 STEM 學生： 用於畢業專題習作 (FYP)，製作能同步模仿人類手部動作的機械臂 (Robotic Hand)。
- VR 虛擬實境開發者： 自製低成本的數據手套 (Data Glove)，精準捕捉手指的屈曲動作並輸入到 Unity 或 Unreal 引擎中。
- 生物醫學工程愛好者： 開發物理復康監測儀器，量度病患關節的活動範圍及靈活度。
