红外激光键盘的原理总结
红外遥控器工作原理
红外遥控器工作原理
红外遥控器是一种常见的设备，它通过发送红外信号来控制电子设备。
红外遥控器的工作原理主要有以下几个步骤：
1. 按键操作：当用户按下红外遥控器上的按钮时，按键电路会感应到按键动作，并向电路板发送指令。
2.编码和调制：电路板接收到指令后，会将指令转化为数字信号，并对其进行编码和调制。
编码和调制的目的是将数字信号转换为适合传输的红外信号。
3. 发射红外信号：编码和调制之后，红外发射二极管会根据信号的高低电平产生相应的红外光波。
红外信号的频率通常在30kHz至60kHz之间。
4.传输和接收：红外信号在空中传输，当它接近被控制的电子设备时，设备上的红外接收器会接收到信号。
5.译码和解调：被控制的电子设备中的红外接收器会对接收到的红外信号进行译码和解调。
这些信号包含控制设备的指令。
6.设备响应：一旦接收到正确的红外指令，被控制的电子设备便会执行相应的操作，比如开启/关闭、音量调节或频道切换等。
红外遥控器的工作原理基于红外线技术，红外线属于电磁波的一种，其波长较长，无法被人眼所察觉。
通过以上的步骤，红
外遥控器能够将用户的指令通过红外信号传输到被控制的电子设备，从而实现远程控制的功能。
红外遥控器的原理
红外遥控器的原理红外遥控器的硬件电路红外遥控发射器由键盘矩阵、遥控专用集成电路、激励器和红外发光二极管组成。
遥控专用集成电路(通常是四位单片机)是发射系统的核心部分，其内部由振荡电路、定时电路、扫描信号发生器、键输入编码、指令译码器、用户码转换器、数码调制电路以及缓冲放大器等组成。
它能产生键位扫描脉冲信号，并能译出按键的键码，再经遥控指令编码器得到某键位的遥控指令(遥控编码脉冲)，由38KHZ的载波进行脉冲幅度调制，载有遥控指令的调制信号激励红外二极管发出红外遥控信号。
红外遥控器发射硬件图当按下某个键时，发送电路就产生对应的编码，经过调制后，在输出端产生串行编码的脉冲。
这些脉冲经过驱动电路后由红外二极管发射出去。
当接收端接收到光信号后，先经过光放大器再经过专用解码芯片将其还原(解调)为串行编码脉冲，然后由接收电路按照编码解码的协议转换为相应的控制电平，最后由执行电路驱动开关等完成要求的操作。
遥控器里面是一个键盘编码器，每个按键对应一个编码，在把编码调制到一个高频信号上，其目的是为了降低发射的功率损耗;再把调制好的信号送给红外发光管把信号发送出去。
接收过程恰好与此相反，首先由红外接收管收到微弱的信号，经放大后解解调(把高频载波去掉)，再进行解码，就可得到遥控器发过来的数据。
红外遥控器的红外编码遥控系统中传输的数据是一串编码脉冲，也就是一组连续的串行二进制码，只是该脉冲是用调制过的载波表示的。
对于一般的遥控系统，此串行码由红外接收头解调后，作为微控制器的遥控输入信号，由其内部CPU完成对遥控指令的解码，设计人员通常利用红外编码解码专用芯片或者单片机研制各种红外遥控系统，对各种电气设备进行遥控。
目前市场上有成百上千的编码方式并存，没有一个统一的国际标准，只是各芯片厂商事实上的标准，在自己的遥控器中使用自己指定的标准。
但由于早期的生产遥控芯片的厂家较少，主要集中在欧洲和日本，他们所使用的编码标准成为后续很多厂家遵循或者模仿的标准，也就是说很多厂家生产出自己的遥控器，但只是在脉冲宽度、数据位的个数上有一些变化，在整个码型结构上还是遵循的老厂家的标准。
机械键盘光轴工作原理
机械键盘光轴工作原理
机械键盘光轴（Optical Switch）是一种利用光学传感器来检测按键触发的键盘技术。
其工作原理如下：
1. 结构：机械键盘光轴的按键结构主要由按键帽、按键轴和光学传感器组成。
2. 光学传感器：在按键轴的底部内置了一个光学传感器。
该传感器通常使用红外光或激光光源，以及配套的光敏二极管或光电二极管。
3. 空隙遮挡：按键轴底部的光学传感器与激光光源以及光敏二极管/光电二极管成对放置。
在未按下按键时，两者之间有一个空隙，激光光源照射到光敏二极管/光电二极管上。
4. 按键触发：当按键被按下时，按键轴会向下移动，使得底部的光学传感器的距离变短。
这导致光源的光无法通过空隙，被按键轴阻挡，而不会到达光敏二极管/光电二极管。
5. 光信号变化：当光源的光被阻挡时，光敏二极管/光电二极管接收不到光信号，电流变化，从而检测到按键被触发。
6. 信号处理：光学传感器将接收到的电流变化转化为数字信号，并发送给计算机或键盘控制器。
7. 反弹和复位：一旦按键被释放，按键轴会弹回原位，空隙再次形成，光源的光重新照射到光敏二极管/光电二极管上，电流恢复正常。
通过光学传感器检测按键触发，机械键盘光轴能够提供更快的触发反应速度、更高的耐久性和更稳定的性能。
此外，光轴还可以实现防止按键冲突和支持多键无冲突等功能，提供更好的按键体验。
激光键盘的原理
激光键盘的原理
激光键盘是一种使用激光技术进行输入的虚拟键盘。
它的原理是利用激光技术的投影和感应原理，通过投射一个键盘的图像到用户需要的位置，然后在用户触碰到图像时进行感应并输入相应的字符。
具体来说，激光键盘通常由两个关键部分组成：激光投影器和感应器。
激光投影器负责产生一个键盘的图像，并将其投射到使用者需要的位置，通常是平面的表面，比如桌面或墙壁。
这样用户就可以看到一个完整的键盘图像。
感应器则是用来感知用户触碰到键盘图像的位置，并将其转化为相应的输入信号。
激光键盘通常使用红外线或激光束进行感应。
当用户手指触碰到键盘图像上的某个位置时，光束会被打断，感应器会通过光电效应感知到这个变化，并识别出用户手指所触碰的位置。
一些更高级的激光键盘还可以通过分析用户手指触碰的速度和时间来判断用户的输入意图，以提高输入的准确性和速度。
总的来说，激光键盘利用激光技术的投影和感应原理，通过投射键盘图像并感知用户的触碰，实现虚拟键盘的输入功能。
它的便携性和灵活性使得它成为一种新颖而受欢迎的输入方式。
红外线遥控器工作原理
红外线遥控器工作原理一、引言红外线遥控器在现代生活中起着重要的作用，它能够方便我们控制电子设备，如电视机、空调、音响等。
那么，红外线遥控器是如何工作的呢？本文将详细介绍红外线遥控器的工作原理。
二、红外线遥控器的组成部分红外线遥控器主要由以下几个部分组成：1. 发射器：负责产生红外线信号，并将信号向外发射；2. 键盘：用于用户输入指令，选择需要控制的设备和执行的功能；3. 控制电路：接收键盘输入的指令，并将指令传递给发射器；4. 电源：为红外线遥控器提供电能；5. 外壳：保护内部电路和部件，同时方便用户携带和操作。
三、红外线的特点红外线是位于可见光谱下方的一种电磁辐射，它的波长在0.75微米到1000微米之间。
与可见光相比，红外线在频率上更低，不可见于肉眼。
四、红外线遥控器的工作原理红外线遥控器的工作原理可以概括为以下几个步骤：1. 用户按下遥控器的键盘：当用户按下遥控器上的按钮时，键盘会产生电位变化信号，代表不同的按键被按下。
2. 控制电路接收信号：控制电路接收到键盘产生的电位变化信号，并将信号解码成对应的指令。
3. 发射器发射红外线信号：发射器根据解码后的指令，产生相应频率的红外线信号。
红外线发射器通常由发光二极管（LED）组成，当输入电流通过LED时，LED会发出红外线。
4. 红外线传输：红外线信号经过发射器发射后，沿着直线传播到需要控制的设备。
红外线具有直线传播、无线干扰的特点，因此它能够准确地传输到目标设备。
5. 接收器接收红外线信号：被控制的设备上装有红外线接收器，它能够接收到发射器发射的红外线信号。
接收器通常由红外线接收二极管组成，当红外线照射到接收二极管时，会产生电流。
6. 解码和执行指令：被控制的设备将接收到的红外线信号转换为相应的电信号，并传递给内部控制电路进行解码。
解码后的信号会被指令执行模块识别并执行相应的功能，如开关设备、调整音量等。
五、结论红外线遥控器通过发射器和接收器之间的红外线信号传输，使人们能够轻松控制各种电子设备。
8键红外遥控发射电路的原理
8键红外遥控发射电路的原理引言：红外遥控是一种常见的无线通信技术，广泛应用于家电、汽车、安防等领域。
其中，8键红外遥控发射电路是一种常见的红外遥控发射装置。
本文将介绍8键红外遥控发射电路的原理和工作过程。
一、红外遥控发射原理红外遥控发射电路的原理基于红外线通信技术。
红外线是电磁辐射的一种，它的频率高于可见光，人眼无法看到。
红外线可以通过电磁波的传播来实现遥控信号的传输。
二、8键红外遥控发射电路的组成8键红外遥控发射电路主要由以下几个部分组成：1. 按键模块：包括8个按键，用于用户输入指令。
2. 控制模块：负责接收按键输入，并将指令转化为红外遥控信号。
3. 红外发射模块：负责发射红外遥控信号。
4. 电源模块：为整个电路提供电源。
三、8键红外遥控发射电路的工作过程1. 用户按下按键：当用户按下其中一个按键时，按键模块会检测到按键输入信号，并将信号发送给控制模块。
2. 控制模块解析指令：控制模块接收到按键输入信号后，会根据预设的编码规则解析指令，将按键对应的指令转化为二进制码。
3. 编码转换：控制模块将解析得到的二进制码转化为红外遥控信号的编码格式，通常采用NEC编码或者RC-5编码。
4. 红外发射：转换完成后，控制模块将编码后的红外遥控信号发送给红外发射模块。
5. 红外信号发射：红外发射模块接收到红外遥控信号后，通过红外LED发射红外信号。
红外信号经过空气传播到达接收器。
6. 接收器接收信号：接收器接收到红外信号后，通过红外接收模块将红外信号转化为电信号，并传输给待控制设备。
7. 待控制设备执行指令：待控制设备接收到电信号后，根据指令执行相应操作，比如调节音量、切换频道等。
四、红外遥控发射电路的特点1. 无线传输：红外遥控发射电路通过红外线进行无线传输，无需直接连接设备。
2. 高效可靠：红外遥控发射电路的传输速度快，可靠性高，信号准确。
3. 成本低廉：红外遥控发射电路的组件成本较低，制作和使用成本相对较低。
激光键盘原理
激光键盘原理激光键盘是一种新型的输入设备，它采用激光投影技术，将键盘投影在桌面或其他平面上，用户可以通过在投影的键盘上敲击按键来输入文字和命令。
激光键盘的原理是通过激光投影仪将虚拟的键盘投影到使用者的工作表面上，然后通过红外线或摄像头等技术实现对按键的识别和输入。
激光键盘的原理虽然看似简单，但其中涉及的技术原理却颇为复杂。
首先，激光键盘的核心技术是激光投影技术。
激光投影技术是利用激光器产生的激光束，通过光学元件将激光束聚焦成一束细小的光点，然后投影到需要的表面上，形成一个清晰的图像。
在激光键盘中，激光投影技术被用来投影出一个完整的键盘布局，包括字母、数字、符号等按键，用户可以通过在投影的键盘上进行敲击来输入文字和命令。
其次，激光键盘还需要借助红外线或摄像头等技术实现对按键的识别和输入。
在用户敲击投影的键盘时，激光键盘会通过内置的传感器或摄像头实时捕捉用户的手指位置和动作，然后将这些信息转化为相应的输入信号，从而实现对按键的识别和输入。
这一过程需要高速的数据处理和精准的算法支持，以确保用户的输入能够准确地被识别和记录。
除此之外，激光键盘还需要考虑到环境光线、投影面的材质和平整度等因素对投影效果和识别精度的影响。
在强光照射下，激光投影的效果可能会受到影响，用户的输入也可能会出现误差。
而投影面的材质和平整度不同，也会对投影效果和按键识别造成一定的影响，因此激光键盘需要在设计和制造时考虑到这些因素，以提高用户的使用体验。
综上所述，激光键盘的原理是通过激光投影技术将虚拟的键盘投影到使用者的工作表面上，然后通过红外线或摄像头等技术实现对按键的识别和输入。
在实现这一原理的过程中，涉及到激光投影技术、数据处理和算法、环境因素等多个方面的技术和工程问题。
随着科技的不断进步，激光键盘技术也在不断完善和发展，相信在不久的将来，激光键盘将会成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
红外键盘原理
红外键盘原理
红外键盘是一种基于红外技术的输入设备，其原理是利用红外线传感器和反射原理来实现按键输入。
红外键盘通常由两部分组成：红外发射器和红外接收器。
红外发射器负责产生红外光信号，而红外接收器则用于接收光信号并进行解码。
当用户按下键盘上的按键时，红外发射器会发射一束红外光。
这束光会被按键的表面反射回到红外接收器上。
红外接收器接收到光信号后，会将其解码成相应的键码，并将该键码传输给计算机或其他设备。
红外键盘的工作原理基于反射光信号的强度变化。
每个按键都有一个特定的反射光模式，也就是按键上不同表面的结构和材质会导致反射光信号的变化。
这些变化被红外接收器捕捉到并转换为键码，从而实现按键输入。
由于红外键盘采用无线传输方式，因此具有一定的距离限制。
一般情况下，用户需要将红外接收器放置在与键盘在同一平面上，并确保键盘与接收器之间没有障碍物，以保证信号的稳定传输。
红外键盘具有许多优点，如无线传输、防水防尘、低功耗等。
它在某些场景下可以提供更加便捷和灵活的输入方式，例如家居娱乐控制、智能设备操作等领域。
综上所述，红外键盘通过红外光信号的发射和接收实现按键输入。
它利用反射原理和光信号的强度变化来识别不同按键，从而实现输入功能。
激光键盘原理
激光键盘原理
激光键盘是一种先进的输入设备，它采用激光投影技术，将键盘投影在桌面或其他平面上，用户可以通过触摸投影的键位来输入文字和命令。
激光键盘的原理是基于激光和光学传感器的技术，通过激光投影和光学识别来实现键盘输入的功能。
首先，激光键盘通过激光投影技术将键盘的图案投影在使用者需要的位置上。
激光投影技术利用激光器和微镜头来投射出键盘的图案，用户可以在投影的键盘图案上进行按键操作。
激光投影技术可以实现高清晰度的投影，并且可以在不同的平面上进行投影，使得激光键盘可以在不同的环境中使用。
其次，激光键盘还采用了光学传感器技术来实现按键的识别和输入。
光学传感器可以通过扫描投影的键盘图案，识别用户的按键动作，并将按键信息传输到计算机或移动设备上。
光学传感器可以实现对按键动作的高精度识别，用户可以通过触摸投影的键盘图案来进行输入操作，实现与传统物理键盘相似的输入体验。
除此之外，激光键盘还可以通过虚拟按键的方式来实现更多的功能。
虚拟按键可以通过软件的方式进行定义和配置，用户可以根据自己的需求设置不同的按键功能，实现个性化的按键布局和功能设置。
虚拟按键的方式可以大大扩展了激光键盘的功能，使得用户可以根据自己的需求来进行定制化的操作。
总的来说，激光键盘通过激光投影和光学传感器技术，实现了高清晰度的键盘投影和精准的按键识别，同时通过虚拟按键的方式扩展了键盘的功能，为用户提供了更加灵活和便捷的输入方式。
激光键盘的原理和技术将为未来的输入设备发展带来更多的可能性，为用户带来更好的使用体验。
21键红外遥控原理
21键红外遥控原理
红外遥控原理是利用红外线进行信息传递和控制的一种方式。
红外线波长在～μm之间，比红光波长还长，位于可见光红光之外。
人眼无法察觉红外光的存在。
红外遥控具有抗干扰、电路简单、易于编码和解码、功耗小和成本低等优点。
在红外遥控系统中，主要部分包括调制、发射和接收。
调制是指将数据与一定频率的载波进行“与”操作，这样既可以提高发射效率又可以降低电源功耗。
调制载波频率一般在30～60kHz之间，大多数使用的是38kHz，这是由发射端所使用的455kHz晶振决定的。
发射系统有很多种芯片可以实现红外发射，可以根据需求发出不同种类的编码。
红外遥控器利用一个红外发光二极管，以红外光为载体来将按键信息传递给接收端的设备。
以上内容仅供参考，如需更多信息，建议查阅相关文献或咨询电子工程专家。
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而且现在有了强大的opencv图像处理库，实现这样的虚拟激光投射键盘变得易如反掌。
投影键盘的基本原理。
键盘由三个主要部件组成：摄像头、键盘图案投射器、一字线性感应激光头。
见下图：图上从上到下分别是键盘图案投射器、摄像头、一字线性感应激光头。
当然，摄像头放在键盘图案投射器上面也是可以的，比如。
1. 键盘图案投射器在平坦的桌面投出清晰键盘图案2. 最底下的一字线性激光（一般采用红外线的，这样眼睛不可见）发出一字型激光，平行于桌面射出，这样如果手指有按键活动，会在手指上形成激光光斑3. 摄像头捕获激光光斑，对应于键盘图案映射的位置，就可以知道哪些键被按下OK，原理很简单，剩下的关键就是摄像头的图像处理算法了，而且现在有了opencv，实现也不是难事。
这里说一下实现方法。
由于人眼对激光的反应不一样，780nm-808nm的激光人眼不敏感，可看到微弱的一丝红光。
850nm至1064nm波长人眼不可见，通过红外感光仪器等专业设备可以看到，其中808-850nm通过摄像头可以看到。
980-1064nm通过倍频片可以看到。
所以我在网上买了一个808nm-810nm 红外一字线激光器。
这样配上滤光片，可以滤去绝大多数其他波长的杂光，只剩下红外激光的光斑。
这样做的好处是减少干扰，增加键盘的可靠性，而且使算法处理更加简单有效。
加上前面的650nm虚拟键盘激光组件，总共也就花了100块钱左右。
25mw 808nm-810nm 红外一字线激光器激光头直径18mm可见光截止400-750nm滤光片，800-1000nm高透在摄像头上看到的红外激光光斑投射到手指的图像如下图：对于光斑的跟踪我找了个现成的opencv扩展库cvblob，具体可以参考它的文档和例子，google code上有这个项目的托管。
待会儿会奉上代码。
cvblob可以跟踪多个光斑，所以很容易就可以实现ctrl+alt+delete之类的组合键。
再来两张键盘图：顺便说一句，本文中的摄像头放的位置只能捕捉到部分键盘图像，所以demo只是演示了部分键盘的按键。
不过丝毫不影响原理介绍。
如果要获得全部键盘图像，或者去买一个广角的摄像头，或者把这个摄像头位置提高，不是什么难事。
时间有限，不想折腾了。
代码：#include <iostream>#include <iomanip>#include "opencv/cv.h"#include "opencv/highgui.h"#include "cvblob.h"using namespace cvb;typedef struct key {char c;int x0;int y0;int x1;int y1;};key g_keymap[] = {{'4',525,350,588,419}, {'5',442,345,504,414}, {'6',360,339,422,408}, {'7',277,332,342,404}, {'8',198,327,259,399}, {'9',121,320,174,389}, {'0',41, 318,94, 383}, {'E',528,274,590,337}, {'R',443,267,507,332}, {'T',359,263,428,327}, {'Y',280,259,344,321}, {'U',199,251,261,315},{'I',119,246,179,307},{'O',41, 240,96, 301},{'D',504,203,567,259},{'F',424,199,489,257},{'G',348,194,410,251},{'H',266,187,329,245},{'J',192,183,251,241},{'K',117,178,171,236},{'L',42 ,174,92, 229},{'X',543,144,605,197},{'C',467,139,530,191},{'V',392,135,457,190},{'B',316,128,377,181},{'N',242,124,299,176},{'M',171,118,225,172},{'<',98, 114,149,166},{'>',26, 108,73, 159},{'_',182,62, 531,127},};int g_key_num = sizeof(g_keymap)/sizeof(key);int main(){CvTracks tracks;cvNamedWindow("red_object_tracking", CV_WINDOW_AUTOSIZE); CvCapture *capture = cvCaptureFromCAM(0);cvGrabFrame(capture);IplImage *img = cvRetrieveFrame(capture);CvSize imgSize = cvGetSize(img);IplImage *frame = cvCreateImage(imgSize, img->depth, img->nChannels); IplConvKernel* morphKernel = cvCreateStructuringElementEx(5, 5, 1, 1, CV_SHAPE_RECT, NULL);//unsigned int frameNumber = 0;unsigned int blobNumber = 0;bool quit = false;while (!quit&&cvGrabFrame(capture)){IplImage *img = cvRetrieveFrame(capture);cvConvertScale(img, frame, 1, 0);IplImage *segmentated = cvCreateImage(imgSize, 8, 1);// Detecting red pixels:// (This is very slow, use direct access better...)for (unsigned int j=0; j<imgSize.height; j++)for (unsigned int i=0; i<imgSize.width; i++){CvScalar c = cvGet2D(frame, j, i);double b = ((double)c.val[0])/255.;double g = ((double)c.val[1])/255.;double r = ((double)c.val[2])/255.;// unsigned char f = 255*((r>0.2+g)&&(r>0.2+b));// cvSet2D(segmentated, j, i, CV_RGB(f, f, f));if(b>0.4 || g>0.4 || r>0.4)cvSet2D(segmentated, j, i, CV_RGB(255, 255, 255));elsecvSet2D(segmentated, j, i, CV_RGB(0, 0, 0));}cvMorphologyEx(segmentated, segmentated, NULL, morphKernel, CV_MOP_OPEN, 1); cvShowImage("segmentated", segmentated);IplImage *labelImg = cvCreateImage(cvGetSize(frame), IPL_DEPTH_LABEL, 1);CvBlobs blobs;unsigned int result = cvLabel(segmentated, labelImg, blobs);cvFilterByArea(blobs, 500, 1000000);cvRenderBlobs(labelImg, blobs, frame, frame, CV_BLOB_RENDER_BOUNDING_BOX); cvUpdateTracks(blobs, tracks, 200., 5);cvRenderTracks(tracks, frame, frame,CV_TRACK_RENDER_ID|CV_TRACK_RENDER_BOUNDING_BOX);cvShowImage("red_object_tracking", frame);// print keyfor (CvTracks::const_iterator it=tracks.begin(); it!=tracks.end(); ++it){int xx = (int)it->second->centroid.x;int yy = (int)it->second->centroid.y;//std::cout << xx << ',' << yy << std::endl;for(int i=0; i<g_key_num; i++){if(xx > g_keymap.x0 &&xx < g_keymap[i].x1 &&yy > g_keymap[i].y0 &&yy < g_keymap[i].y1){std::cout << g_keymap[i].c << std::endl;break;}}}cvReleaseImage(&labelImg);cvReleaseImage(&segmentated);char k = cvWaitKey(10)&0xff;switch (k){case 27:case 'q':case 'Q':quit = true;break;case 's':case 'S':for (CvBlobs::const_iterator it=blobs.begin(); it!=blobs.end(); ++it) {std::stringstream filename;filename << "redobject_blob_" << std::setw(5) << std::setfill('0') << blobNumber << ".png"; cvSaveImageBlob(filename.str().c_str(), img, it->second);blobNumber++;std::cout << filename.str() << " saved!" << std::endl;}break;}cvReleaseBlobs(blobs);//frameNumber++;}cvReleaseStructuringElement(&morphKernel);cvReleaseImage(&frame);cvDestroyWindow("red_object_tracking");return 0;}。