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센서의 5가지 설계 기술 및 기술적 지표

센서의 수는 지표면과 우리 주변의 공간에 확산되어 전 세계에 데이터를 제공하고 있습니다. 이러한 저렴한 센서는 우리 사회가 직면하고 있는 사물 인터넷과 디지털 혁명의 발전을 이끄는 원동력이면서도 동시에 서로 연결되어 있습니다. 센서에서 데이터에 액세스하는 것이 항상 정확하거나 쉬운 것은 아닙니다. 이 백서에서는 센서 기술 지표, 5가지 설계 기술 및 OEM 기업을 소개합니다.

우선, 기술 지표는 제품의 성능을 특성화하는 객관적인 기초입니다. 기술 지표를 이해하고 제품의 올바른 선택과 사용을 돕습니다. 센서의 기술 지표는 정적 지표와 동적 지표로 구분됩니다. 정적 표시기는 주로 분해능, 반복성, 감도, 선형성, 반환 오류, 임계값, 크리프, 안정성 등을 포함하여 정적 불변 조건에서 센서의 성능을 검사합니다. 동적 지수는 주로 해당 조건에서 센서의 성능을 검사합니다. 주파수 응답 및 단계 응답을 포함한 급격한 변화.

센서의 수많은 기술 지표로 인해 다양한 데이터와 문헌이 다른 각도에서 설명되므로 사람마다 이해도가 다르고 오해와 모호성이 있기도 합니다. 이를 위해 다음과 같은 센서에 대한 몇 가지 주요 기술 지표가 해석됩니다.

1, 해상도 및 해상도:

정의: 분해능은 센서가 감지할 수 있는 가장 작은 측정된 변화를 나타냅니다. 분해능은 전체 스케일 값에 대한 분해능의 비율을 나타냅니다.

해석 1: 해상도는 센서의 가장 기본적인 지표입니다. 측정 대상을 구별하는 센서의 능력을 나타냅니다. 센서의 다른 기술 사양은 최소 단위로 분해능으로 설명됩니다.

디지털 디스플레이가 있는 센서 및 기기의 경우 해상도는 표시할 최소 자릿수를 결정합니다. 예를 들어 전자 디지털 캘리퍼스의 해상도는 0.01mm이고 표시기 오류는 ±0.02mm입니다.

해석 2: 분해능은 단위가 있는 절대값입니다. 예를 들어 온도 센서의 분해능은 0.1℃, 가속도 센서의 분해능은 0.1g 등입니다.

해석 3: 분해능은 측정에 대한 센서의 분해능을 나타내는 분해능과 관련되고 매우 유사한 개념입니다.

주요 차이점은 해상도가 센서 해상도의 백분율로 표시된다는 것입니다. 상대적이며 차원이 없습니다. 예를 들어 온도 센서의 분해능은 0.1℃, 전체 범위는 500℃, 분해능은 0.1/500=0.02%입니다.

2. 반복성:

정의: 센서의 반복성은 동일한 조건에서 같은 방향으로 여러 번 측정을 반복했을 때 측정 결과의 차이 정도를 의미합니다. 반복 오차, 재현 오차 등이라고도 합니다.

해석 1: 센서의 반복성은 동일한 조건에서 얻은 여러 측정 간의 차이 정도여야 합니다. 측정 조건이 변경되면 측정 결과 간의 비교 가능성이 사라지므로 반복성을 평가하는 기준으로 사용할 수 없습니다.

해석 2: 센서의 반복성은 센서의 측정 결과의 분산과 임의성을 나타냅니다. 이러한 분산 및 임의성의 이유는 필연적으로 다양한 임의의 교란이 센서 내부와 외부에 존재하여 센서의 최종 측정 결과를 초래하기 때문입니다. 랜덤 변수의 특성을 보여줍니다.

해석 3: 확률변수의 표준편차는 재현 가능한 정량적 표현으로 사용할 수 있습니다.

해석 4: 다중 반복 측정의 경우 모든 측정의 평균을 최종 측정 결과로 취하면 더 높은 측정 정확도를 얻을 수 있습니다. 평균의 표준 편차가 각 측정의 표준 편차보다 훨씬 작기 때문입니다.

3. 선형성:

정의: 선형성(Linearity)은 이상적인 직선에서 센서 입력 및 출력 곡선의 편차를 나타냅니다.

해석 1: 이상적인 센서 입출력 관계는 선형이어야 하며 입출력 곡선은 직선이어야 합니다(아래 그림의 빨간색 선).

그러나 실제 센서에는 다소 다양한 오차가 있어 실제 입출력 곡선은 이상적인 직선이 아니라 곡선(아래 그림의 녹색 곡선)이 됩니다.

선형성은 센서의 실제 특성 곡선과 오프라인 라인 간의 차이 정도이며, 비선형성 또는 비선형 오류라고도 합니다.

해석 2: 센서의 실제 특성 곡선과 이상적인 선 사이의 차이가 측정 크기에 따라 다르기 때문에 전체 범위 값에 대한 차이의 최대값의 비율이 종종 전체 범위에서 사용됩니다. , 선형성도 상대적인 양입니다.

해석 3: 일반적인 측정 상황에서는 센서의 이상적인 선을 알 수 없기 때문에 얻을 수 없습니다. 이러한 이유로 절충법을 채택하는 경우가 많습니다. 즉, 센서의 측정 결과를 직접 사용하여 피팅 선을 계산하는 것입니다. 이상적인 선에 가깝습니다. 구체적인 계산 방법에는 종점 선법, 최적선법, 최소자승법 등이 있습니다.

4. 안정성:

정의: 안정성은 일정 기간 동안 성능을 유지하는 센서의 능력입니다.

해석 1: 안정성은 특정 시간 범위에서 센서가 안정적으로 작동하는지 여부를 조사하는 주요 지표입니다. 센서의 불안정성을 초래하는 요인에는 주로 온도 드리프트 및 내부 응력 해제가 포함됩니다. 따라서 온도 보상을 높이는 것이 도움이 됩니다. 및 에이징 처리로 안정성을 향상시킵니다.

해석 2: 안정성은 기간의 길이에 따라 단기 안정성과 장기 안정성으로 나눌 수 있습니다. 관찰 시간이 너무 짧으면 안정성과 반복성이 가깝습니다. 따라서 안정성 지수는 주로 긴 - 기간 안정성. 환경의 사용 및 요구 사항에 따라 특정 기간을 결정합니다.

해석 3: 절대 오차와 상대 오차 모두 안정성 지수의 정량적 표현에 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 변형 유형 힘 센서의 안정성은 0.02%/12h입니다.

5. 샘플링 주파수:

정의: 샘플 레이트는 단위 시간당 센서가 샘플링할 수 있는 측정 결과의 수를 나타냅니다.

해석 1: 샘플링 주파수는 센서의 빠른 응답 능력을 반영하는 센서의 동적 특성의 가장 중요한 지표입니다. 샘플링 주파수는 측정의 급격한 변화의 경우 충분히 고려해야 하는 기술적 지표 중 하나입니다. Shannon의 샘플링 법칙에 따르면 센서의 샘플링 주파수는 측정된 변경 주파수의 2배 이상이어야 합니다.

해석 2: 다른 주파수를 사용하면 센서의 정확도도 그에 따라 달라집니다. 일반적으로 샘플링 주파수가 높을수록 측정 정확도가 낮아집니다.

센서의 가장 높은 정확도는 종종 가장 낮은 샘플링 속도 또는 정적 조건에서도 얻을 수 있습니다. 따라서 센서 선택 시 정밀도와 속도를 고려해야 합니다.

센서를 위한 5가지 디자인 팁

1. 버스 도구로 시작

첫 번째 단계로 엔지니어는 먼저 버스 도구를 통해 센서를 연결하여 미지의 것을 제한하는 접근 방식을 취해야 합니다. 버스 도구는 개인용 컴퓨터(PC)를 연결한 다음 센서의 I2C, SPI 또는 이를 허용하는 기타 프로토콜에 연결합니다. 센서에서 "대화"합니다. 알려지지 않은 인증되지 않은 내장형 마이크로컨트롤러(MCU) 드라이버가 아닌 데이터를 송수신하기 위한 알려진 작동 소스를 제공하는 버스 도구와 관련된 PC 응용 프로그램입니다. 버스 유틸리티의 맥락에서 개발자는 임베디드 수준에서 작동을 시도하기 전에 섹션이 어떻게 작동하는지 이해하기 위해 메시지를 보내고 받을 수 있습니다.

2. Python으로 전송 인터페이스 코드 작성

개발자가 버스 도구의 센서를 사용해 본 후 다음 단계는 센서용 애플리케이션 코드를 작성하는 것입니다. 마이크로컨트롤러 코드로 직접 이동하는 대신 Python으로 애플리케이션 코드를 작성하십시오. 많은 버스 유틸리티는 작성 시 플러그인 및 샘플 코드를 구성합니다. Python은 일반적으로 .NET에서 사용 가능한 언어 중 하나를 따릅니다. Python에서 응용 프로그램을 작성하는 것은 빠르고 쉬우며 임베디드 환경에서 테스트하는 것만큼 복잡하지 않은 응용 프로그램에서 센서를 테스트하는 방법을 제공합니다. -레벨 코드를 사용하면 비 임베디드 엔지니어가 임베디드 소프트웨어 엔지니어의 관심 없이 센서 스크립트 및 테스트를 쉽게 마이닝할 수 있습니다.

3. Micro Python으로 센서 테스트

Python으로 첫 번째 응용 프로그램 코드를 작성할 때의 장점 중 하나는 버스 유틸리티 응용 프로그램 API(프로그래밍 인터페이스)에 대한 응용 프로그램 호출이 Micro Python을 호출하여 쉽게 교체될 수 있다는 것입니다. 엔지니어가 그 가치를 이해할 수 있는 센서. Micro Python은 Cortex-M4 프로세서에서 실행되며 애플리케이션 코드를 디버그하기에 좋은 환경입니다. 간단할 뿐만 아니라 Micro Python의 기능에서 이미 다루었기 때문에 여기에 I2C 또는 SPI 드라이버를 작성할 필요가 없습니다. 도서관.

4. 센서 공급업체 코드 사용

센서 제조업체에서 "스크래핑"할 수 있는 샘플 코드는 엔지니어가 센서 작동 방식을 이해하기 위해 먼 길을 가야 합니다. 불행히도 많은 센서 공급업체는 임베디드 소프트웨어 설계 전문가가 아니므로 다음을 찾을 것으로 기대하지 마십시오. 아름다운 아키텍처와 우아함의 생산 준비가 된 예입니다. 벤더 코드를 사용하고 이 부분이 어떻게 작동하는지 배우면 임베디드 소프트웨어에 완전히 통합될 수 있을 때까지 리팩토링에 대한 좌절감이 생길 것입니다. "스파게티"로 시작할 수 있지만 제조업체를 활용합니다. ' 그들의 센서가 어떻게 작동하는지 이해하면 제품이 출시되기 전에 많은 주말을 망쳐놓는 시간을 줄이는 데 도움이 될 것입니다.

5. 센서 융합 기능 라이브러리 사용

센서의 전송 인터페이스는 새로운 것이 아니며 이전에 수행된 적도 없습니다. 많은 칩 제조업체에서 제공하는 "센서 융합 기능 라이브러리"와 같은 모든 기능의 알려진 라이브러리는 개발자가 더 빨리 또는 더 나은 방법으로 학습할 수 있도록 하고 제품 아키텍처를 재개발하거나 대폭 수정하는 주기입니다. 많은 센서를 일반 유형 또는 범주에 통합할 수 있으며 이러한 유형 또는 범주를 사용하면 적절하게 처리될 경우 거의 보편적이거나 재사용 가능성이 낮은 드라이버를 원활하게 개발할 수 있습니다. 다음 라이브러리 찾기 센서 융합 기능을 배우고 장단점을 학습합니다.

센서가 임베디드 시스템에 통합되면 설계 시간과 사용 편의성을 개선하는 데 도움이 되는 여러 가지 방법이 있습니다. 개발자는 설계 초기와 통합 전에 높은 수준의 추상화에서 센서가 작동하는 방식을 학습함으로써 결코 "잘못" 될 수 없습니다. 현재 사용 가능한 많은 리소스는 개발자가 처음부터 시작하지 않고도 "기본적으로 실행"하는 데 도움이 됩니다.


게시 시간: 2021년 8월 16일