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安森美赋予汽车和工业市场的产品介绍
2022-09-28 11:04:00
越来越多的芯片被应用于汽车和工业市场,底层技术的升级促使着这些终端行业发生变革。反之,终端市场需求的变化也为芯片市场带来了无限的想象空间。将智能赋予汽车和工业市场,由智能电源和智能感知创造的新世界,让安森美(onsemi)开启了一个全新时代。作为这个时代的推动者之一,安森美也正在通过源源不断的产品创新为应用市场提供新的价值。
高分辨率车规级图像传感器AR0820AT
830万像素CMOS 数字图像传感器AR0820AT专为汽车应用设计,提供高动态范围(HDR)、增强的微光性能、实时功能安全机制和故障检测等功能,提高道路安全,并最终赋能新一代具有基本360度视觉的全自主车辆。
AR0820AT能在各种不良照明条件下提供高分辨率和HDR,在所有条件下的感知能力是人眼视觉的100倍,支持在长达185米的距离内检测和识别较小的物体及其他危险,有助于增强先进驾驶辅助系统(ADAS)和更先进的自动驾驶系统,从而提升道路安全。晶圆堆栈技术实现紧凑的相机设计,针对微光和具挑战性的HDR场景进行了优化,具有2.1 μm DR-Pix 背照式(BSI)像素和片上140 dB HDR捕获能力。
AR0820AT的先进故障检测功能和嵌入式数据是实现符合汽车安全完整性等级B级(ASIL B)标准的摄像头的关键,这对更高级别的自动驾驶至关重要。它将故障检测的责任从主处理器转移到传感器本身,可节省大量的处理功耗,任何故障或问题都能更快地被检测出来,使视觉系统在潜在的危险事件发生之前就能恢复到安全状态。内置的网络安全确保了可靠和安全的工作。
汽车主驱碳化硅功率模块VE-Trac Direct SiC
VE-Trac Direct SiC系列是单面水冷SiC功率模块,具有行业标准的尺寸,适用于电动/混动车主驱逆变应用。它集成了安森美的第二代900 V SiC MOSFET技术,采用6-Pack架构,导通电阻低 (仅1.7 mΩ),在性能、能效和质量方面达到了新的水平。基于SiC的功率模块使电动车的续航里程更长、能效更高、加速更快。
VE-Trac Direct SiC的关键技术小tips:
集成第二代900 V SiC MOSFET,6-Pack架构
烧结技术用于裸片连接以提高可靠性和热性能
压铸模工艺实现强固的封装
NCN26010多点工业以太网控制器
NCN26010多点工业以太网控制器适用于工业自动化、传感器接口、家居/楼宇控制、安防和现场仪表等应用场景。该产品为工业环境提供可靠的多点通信,在一条双绞线上实现了40多个节点,超过了IEEE 802.3cg标准节点数量要求的五倍,安装成本降低80%,并降低设置复杂度。NCN26010还含专有的增强抗噪功能,这对在电噪声工业环境中的安装至关重要。
NCN26010的关键技术小tips:
PHY + MAC控制器,支持10BASE-T1S
专有的增强抗噪能力,在嘈杂的工业环境中实现 "同类最佳 "的误码率性能
在线路引脚上的电容比现有的T1S方案更低,从而支持在单个网络上实现更多节点
NCP1681高功率图腾柱PFC控制器
NCP1681高功率图腾柱PFC控制器,主要为超高密度大功率离线电源,包括服务器电源、高性能计算机电源、通讯电源、工业电源和OLED电视电源等应用而推出。NCP1681专用于无桥图腾柱功率因数校正(TP PFC)拓扑结构,工作在通用电源输入电压(90 - 265 Vac),将非数字类控制TP PFC设计的优势扩展到kW功率。满足具有挑战性的能效标准,如 “80Plus ”或 “CoC Tier 2”等在宽负载范围都需要达到高能效标准的应用场合提供有效解决方案,同时减少设计时间和成本,使方案能更快地交付给市场。在高压输入下,NCP1681 TP PFC方案的效率将达近99%。
NCP1681的关键技术小tips:
用于无桥图腾柱功率因数校正(TP PFC)拓扑,省去了传统PFC电路输入端的整流桥堆,因而显著提高主功率部分能效
新颖的限流结构和输入电网电压相位检测机制,无需采用霍尔效应传感器即可实现逐周期限电流,简化了无桥TP PFC的设计
安全的RSL15无线微控制器
安森美的RSL15面向工业自动化应用,包括互联资产跟踪、智慧零售和物联网(IoT)边缘节点等市场。RSL15是业内首创的具备智能感知功能的低功耗蓝牙单芯片,采用Arm Cortex-M33处理器支持TrustZone生命周期管理,以及CryptoCell-312多种加密算法提供更高级别的系统安全性能以及数据处理能力,在维持超低功耗的同时解决了互联网工业应用对数据安全日益增长的需求。
RSL15的关键技术小tips:
采用Arm Cortex-M33处理器支持TrustZone生命周期管理
CryptoCell-312多种加密算法提供更高安全性及数据处理能力
审核编辑:汤梓红
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