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Desenvolvimento e Maker
M5Stack (Kits ESP32)
HAT
096-8080
M5Stack HAT NCIR - Módulo sensor de temperatura infrarrojo (MLX90614) para M5StickC
Este módulo infrarrojo, compatible con M5StickC, utiliza el sensor MLX90614 para medir la temperatura de la superficie de objetos sin contacto. Ofrece un campo de visión de 90 grados, mide la temperatura del objeto entre -70°C y 382,2°C y la temperatura ambiente entre -40°C y 125°C, con una precisión de ±0,5°C. Funciona con una tensión entre 4,5 y 5,5V y se comunica mediante I2C con la dirección 0x5A. Compatible con Arduino y UIFlow (Blockly, Python) para aplicaciones de monitorización sin contacto.
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096-8080
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DETALLES
NCIR_HAT es un sensor infrarrojo compatible con M5StickC. Al igual que el M5Unit NCIR, este módulo stickc HAT integra el MLX90614, que puede usarse para medir la temperatura de la superficie de un cuerpo humano u otro objeto.
A diferencia de la mayoría de los sensores de temperatura, este sensor mide la luz infrarroja reflejada en objetos remotos para que pueda detectar la temperatura sin necesidad de tocarlos físicamente. Solo tienes que apuntar el sensor a lo que deseas medir y detectará la temperatura absorbiendo las ondas infrarrojas emitidas. Como no es necesario tocar el objeto que se está midiendo, puede detectar un rango de temperaturas más amplio que la mayoría de los sensores digitales. Realiza la medición en un campo de visión de 90 grados para que pueda ser útil para determinar la temperatura media de una zona.
El MLX90614 está calibrado de fábrica en amplios rangos de temperatura: -40 a 125 ° C para la temperatura ambiente y -70 a 382,2 ° C para la temperatura del objeto. T
Conéctalo al M5StickC mediante GOIO 0/26 (I2C add: 0x5A).
Características:
- Compatible con M5StickC
- Tensión de funcionamiento: 4,5 a 5,5V
- Rango de temperatura del objeto de medición: -70 ° C ~ 382,2 ° C
- Rango de temperatura ambiente de medición: -40 a 125 ° C
- Precisión de la medición a temperatura ambiente: ± 0,5 ° C
- Campo de visión: 90 °
- Plataforma de desarrollo de software: Arduino, UIFlow (Blockly, Python)