MikroElektronika Entwicklungstool HMI Touchpad 4 Click Kapazitiv-Touch, Gesten-Tracking Kapazitiver Berührungssensor,
- RS Best.-Nr.:
- 247-5684
- Herst. Teile-Nr.:
- MIKROE-4752
- Marke:
- MikroElektronika
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|---|---|
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- RS Best.-Nr.:
- 247-5684
- Herst. Teile-Nr.:
- MIKROE-4752
- Marke:
- MikroElektronika
Technische Daten
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Alle auswählen | Eigenschaft | Wert |
|---|---|---|
| Marke | MikroElektronika | |
| Vorgestelltes Gerät | Capacitive Touch Controller | |
| Kit-Klassifizierung | Kapazitiver Berührungssensor, Modul | |
| Benutzeroberfläche | Kapazitiv-Touch, Gesten-Tracking | |
| Kit-Name | Touchpad 4 Click | |
| Zum Einsatz mit | mikroBUS-Socket | |
| Alle auswählen | ||
|---|---|---|
Marke MikroElektronika | ||
Vorgestelltes Gerät Capacitive Touch Controller | ||
Kit-Klassifizierung Kapazitiver Berührungssensor, Modul | ||
Benutzeroberfläche Kapazitiv-Touch, Gesten-Tracking | ||
Kit-Name Touchpad 4 Click | ||
Zum Einsatz mit mikroBUS-Socket | ||
Touchpad 4 Click von MikroElektronika ist eine kompakte Aufsteckplatine, mit der sich die projizierte kapazitive Berührung leicht in die Anwendungen des Benutzers integrieren lässt. Dieses Board umfasst IQS7211A, einen winzigen kapazitiven Touch-Controller von Azoteq. Ein stromsparender, dedizierter Wake-up-Touch-Controller bietet eine komplette Touchscreen-Sensorlösung mit einer Trackpad-Abmessung von 25,4 x 29 mm und einer erstklassigen Empfindlichkeit und Leistungsaufnahme. Es zeichnet sich durch eine integrierte Gestenerkennung für einfache Gesten wie Tippen, Streichen und Halten sowie eine integrierte Geräuscherkennung und -filterung aus. Dieses Click Board eignet sich für Mensch-Maschine-Schnittstellen, Tastatur- oder Bildlauffunktionen, auf Einfingergesten basierende Schnittstellen und mehr.
Geringer Stromverbrauch
Hohe Auflösung
Schnelle Reaktion
Langfristige Aktivierung unterstützt durch Umgebungsverfolgung
Integrierte Gestenerkennung für einfache Gesten
Hohe Auflösung
Schnelle Reaktion
Langfristige Aktivierung unterstützt durch Umgebungsverfolgung
Integrierte Gestenerkennung für einfache Gesten