智慧製造2019.06.13

關於感測器的兩三事

飛飛

物聯網 雲端服務 創新

 

感測收集的資料囊括類比、數位兩種訊號輸出。一般自然界的連續波都屬於類比訊號,包括:風速、太陽幅射、光強度、聲波、電波等;由於數位時代電子儀錶的蓬勃發展,許多感測器均已能轉化類比訊號為數位訊號,方便數位資料處理。隨著科學研發成果進展愈發豐碩,人類對環境中的基本物質愈發瞭解,透過物理特性(如:聲波回傳測距、幅射能反應為熱感指標等)、化學變化(如:特殊物質遇特定氣體產生濃氣味或色變的氣體偵測等)等感測指標也已愈發多元又精密,還能以不同感測數據交叉比對,滿足高精準度要求的感測結果。

 

Sensor Fusion

感測融合原先是基於手機濃縮愈多功能於一身的發展趨勢,從而研發的感測概念。從方向、重力、電流、溫度到光學鏡頭的影像感測等各種感測,透過感測晶片實體整合所有感測訊號,加上演算處理,如:Kalman filter 演算法即用以過濾雜訊;自然界開闊環境並無界限,經感測補捉的訊號原料,實際上伴隨許多無關或如雜毛般的訊號雜質,此時即需以演算法去除常態性雜訊。當我們觀察一個現象時,如:是否會下雨?我們不會只透過眼觀雲的多寡來判定,還會感受到空氣中的溼度、溫度是否特別高升等多元資訊來判定,再加上如季節、時段,更進一步判定應該是雷陣雨,有打雷可能。除了演算法,感測融合還可以看作是這樣綜合判斷的資訊整合處。如此的多元綜合指標,當然比過往由人遂一讀取個別感測器的讀數後,再透過經驗或人工處理大量資料,來得有效率又更為數據化精凖。

 

MEMS

微機電系統 Micro Electro Mechanical Systems。MEMS 乃結合微電子與機械致動兩者功能;其中微電子包括目前電子化感測裝置,因此頗適合應用於物聯網的感測功能。例如:將 MEMS 結合 RFID ,即可成為智慧資料讀取感應裝置,並以其微米級體積,裝設於隨身物件;或是將 MEMS 結合物理原理的 3 軸陀羅儀,即可感測 3 度正向量空間中的動態。目前 MEMS 已跨入奈米級演進,未來可見更多應用於生物感測,像是必要侵入性檢查,深入人體深處探測生理實境;以其精微體積,可減少病患的不適感,也能取得更精準的實境描寫。MEMS 的另一好處還在於其微小構造所可實現的低耗能。

 

Sensor Hub

這可以看作是物聯網 OT - CT - IT 結構下,OT 終端 Nodes 中的感測功能結點,綜理所有感測資訊流及相關後續處理。目前一般用既有的 MCU 技術作為硬體。感測 MCU 能夠分擔如 IoT 閘道器的邊緣運算負擔,直接在 MCU 透過感測晶片進行 Sensor Fusion 相關演算,並整合各個感測裝置的頻率、層面等,提升感測功效;現在市場也已經出現可程式的感測 MCU,讓使用者能隨時依情況輕鬆變更,相當方便 。此外,未來 5G 體系下,Sensor Hub 還能結合不同的高頻、低頻 5G 通訊,用於實時智動化 工業機器人作業;也能同時回傳如環境測值等資料紀錄,上於大數據資料庫。

 

要達到擬人化的 AI 智慧,首先是如實感知環境變化。感測功能作為物聯網的前線偵察兵,其感測蒐集的原始資料關乎後續決策憑據,可謂牽一髮動全身。我們人類能同時耳聽四方、眼觀八方,綜合判斷環境變化於一瞬間,實為造物者神奇之處。現在,Sensor Hub 即致力於此一遠景。雖然目前一切仍顯得笨拙,然而未來更為精進之時,那麼不僅可能瞬間即判,還能更精準於數據呈現。

延伸討論

智慧製造

感測器怎麼裝?

飛飛
時間不回頭,感測回報的數據也沒有重來的機會。精準度當然是毫無疑問的考量。然而,感測器的裝設還牽涉成本,這其中除了裝置的初始成本,還必須考量維護成本、耗能成本等。因此,感測器的裝設看似簡單概念,實行起來倒像是裝置藝術了。這話怎麼說呢?
智慧製造

晶片所面對的 5G 物聯網新需求

飛飛
晶片的設計與製造,始終都是效能、耗能與體積三角點之間的完美平衡。過往,資料處理具備像是電腦、行動裝置等獨立專用裝置,無非強調運算速率提升、記憶體存取速度加快等規格優越性,如今資料處理體系走出專用裝置,結合種種用途各異的電子物件,還有供新型雲端體系所承載巨量資料流處理的共享伺服器新興市場,再加上迎接 5G 所帶來全新通訊技術與規格的通訊功能,晶片產品進入了另一階段的新技術考量及挑戰。
智慧製造

從 CPU Architecture 談起 晶片 於物聯網時代的再進化

飛飛
智慧物聯網已經進入了風起雲湧的初期市場爭奪大戰階段。從電信設備到相對應 5G 智慧手機都緊鑼密鼓,各自紛紛就定位,少數已上市,多數也已經排定陸續上市。相對於過往從 2G 語音到 4G 影音以獨立裝置為應用發展環境,物聯網的概念更顯得具無限延伸特性。 在此之中,核心運算舞台 ─ CPU 成了往後應用擴展機會的基石。