智慧製造2019.05.30

物聯網時代 Minions 小小兵_MCUs 微控制器

飛飛

物聯網 硬體 創新

 

MCU 微縮一台電腦於隨身碟尺寸大小的單一晶片上,創造了物聯無限可能。過往微控制器著重於 8 bits 規格,廣泛應用於冷氣機、洗衣機、微調燈光、音響等,輕鬆達成簡單如開關、定時功能與環境調控,如今 MCU 融合物聯概念,規格升級,更加強於 32 bits 等級,能夠擴增更多指令控制,應付更為多元、複雜的情境,甚至已足以處理影像辨識等級的 AI 智慧演算

 

Sensor reading

感測器本身功能在於利用化學、物理特性,補捉環境變化,提供實境數據。感測器測值還需傳輸於 IT 系統資料流裡,才得以記錄、儲存以至演算。MCU 尺寸迷你又平價,實務上特別適用於將來可預見大量感測器的裝設需求,更重要的是其內嵌絕佳位置,極優勢於低延遲需求,實時記錄感測器讀值、運算應變環境變化。

 

Edge Computing

除了 IoT 閘道器 的批次處理,隨著 MCU 效能提升,微控制器也具備邊緣運算的理想部署條件。在多層次運算處理上,雲做為大數據運算與終極資料所在,將擔負統匯所有從行銷銷售、原物料管理直到地端的感測記錄、稼動率等內部資料,加上如社群網站、新聞報導、輿論蒐集、技術新訊等外部資料,經統計分析、人為確認後,不時擬定現時最適運算模式;做為地端邊緣運算的 IoT閘道器(批次)、MCU(單點)即能據以「執行」地端所需的實時運算。以影像辨識為例:影像演算 DNN雲運算可以根據最新技術修正演算模型,或是更多新增及修正後的資料庫或因應業務變動面向等訓練 AI 後,將已經內含智慧演算模式的 Trained DNN 傳送至地端邊緣運算;如此,當地端蒐集更多新面孔、實務辨識成功率或失敗案例等資料並傳送予雲時,雲會持續修正、優化演算模型與數據基礎資料庫,再回傳最新演算核心智慧予地端,實現持續性自動化優化資料處理的物聯網核心理念

 

智動化工廠為例,影像辨識應用於品管時, MCU 即很適合用於單一作業點,如尺寸規格影像辨識邊緣運算(單部攝影機); IoT閘道器則負責整個流程安全監控的影像辨識邊緣運算(多部攝影機),雲運算則提供辨識法則。

 

Communication

微控制器本身如同電腦具備 I / O 介面,因此在物聯通訊上也能銜接無線通訊。目前普遍使用 WiFi /Bluetooth,也能用於 EtherCAT 工控系統。迎接 5G 時代,sub-GHz 也將是未來的其一選項。

 

Customization

Microcontroller 的另一特性還有高度客製化。地端智能系統的環境千變萬化,可能是工廠零售賣場醫療院所,也可能是室外的農田、高山或海洋,物聯所在物件主體更是五花八門,從路燈自駕、從工業機器人監控攝影機;譬如:手術室內的感測記錄與傳送就可能高頻到每隔數秒連續性數據;室外物件則注重耗能,就需精準於如何預設切換休眠與啟動模式之間;至於交通公共運輸,週邊連接數量高,同時 GPS 顯得優先,還有強固抗惡劣環境必要考量。 MCU 嵌入式系統可以滿足因地、因物制宜的個別需求。

 

微控制器 MCU 應用於簡單控制時,可採行預設程式,具成本經濟、節能速行效益;用於物聯等級時,則已趨向目前的 Software defined 軟體定義潮流,可隨實務使用時,因應需求變化及優化而輕鬆變更修正。這些物聯網時代的小小兵,將站在地端最前線,成為自動化數據側寫現場實境的重要哨兵;也將是基於雲運算所得智慧核心所在,自動因應環境變化調適現場物件機制而不可或缺的尖兵。

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