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在无任何原理图状况下要对一块比较陌生的电路板进行维修,以往的所谓“经验”就难有作为,尽管硬件功底深厚的人对维修充满信心,但如果方法不当,工作起来照样事倍功半。那么,怎样做才能提高维修效呢?根据我公司进口设备维修中心统计出来的资料,应遵循以下几个步骤、按顺序有条不紊的进行。
方法一:先看后量
使用工具:万用表、放大镜
当手拿一块待修的电路板,良好的习惯首先是应对其进行目测,必要时还要借助放大镜,看什么呢?
主要看:
1、是否有断线;
2、分力元件如电阻、电解电容、电感、二极管、三极管等时候存在断开现象;
3、电路板上的印制板连接线是否存在断裂、粘连等;
4、是否有人修过?动过哪些元器件?是否存在虚焊、漏焊、插反等操作方面的失误;
在确定了被修无上述状况后,首先用万用表测量电路板电源和地之间的阻值,通常电路板的阻值都在70-80?以上,若阻值太小,才几个或十几个欧姆,说明电路板上有元器件被击穿或部分击穿,就必须采取措施将被击穿的元器件找出来。具体办法是给被修板供电,用手去摸电路板上各器件的
温度,烫手的讲师重点怀疑对象。若阻值正常,用万用表测量板上的阻、二极管、三极管、场效应管、拨段开关等分力元件,其目的就是首先要确保测量过的元件是正常的,我们的理由是,能用万用表解决的问题,就不要把它复杂化。
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正因为感知层和传输层的革命性进步,最终迎来物联网应用层的飞跃。
需要注意,IoT时代,数据通道越来越重要,甚至成为处理前哨,但过去算力匮乏,企业只能依靠自身单维度线性感知、联网、计算,当AI释放计算力,网络化的计算智能大幅提升计算速度,人工智能加持IoT,行业才可能实现数据感知到数据认知的飞跃。
阿基米德曾说过一句名言:“给我一个支点,我就能撬起地球” ,从这一点看,AI技术正是IoT的支点,有了这一支点,AI、云和大数据构建的数字孪生,用户得以在数字空间提升机器智能化,让覆盖全球物联网数据从“原石”转化为可用的“珍贵矿产,驱动知识生产革命跟进一步。
目前来看,感知层、传输层、应用层的技术经历过底层技术的漫长发展,有更深的积淀,必然也会迎来更长更有力的爆发期。
根据Markets and Markets报告显示,全球数字化转型市场规模将将从2021年的5215亿美元增长到2026年的1.2万亿美元,复合年增长率高达19.1%。
基础设施搭建日益完善,市场需求已然升温,物联网还在快速生长、连接,物信融合正在进行中。
显然,此时,正是进入AIoT行业的时期。从传统安防企业到互联网巨头、AI公司,陆续进入到这个行业。
以一向低调的安防圈为例,近些年,纷纷明确提出AIoT的战略,这既是由于在AIoT上技术能力的积累不断成熟,也是因为其业务已经从传统的安防走向了更广的智能物联业务,故而从安防公司向AIoT公司进化成为一件水到渠成的事。
海康威视CEO胡扬忠曾表示,如果说过去20年,海康威视成为全球最大的安防厂商,未来10年,海康威视将成为全球最大的AIoT厂商之一。
不像互联网行业追求“唯快不破”,每一家进入AIoT行业的企业必须明了并接受的前提是:这是一个有广阔前景的大行业,但却是一个慢赛道。
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