스마트 제조 세계의 물리적 AI 시스템을 위한 산업용 센서
소개
스마트 제조는 디지털 기술과 전통적인 제조 프로세스의 융합을 의미합니다. 이러한 변화의 핵심은 로봇 팔, 자동 운반 차량(AGV), 컴퓨터 수치 제어(CNC) 기계와 같은 물리적 시스템에 AI 알고리즘을 통합하는 물리적 인공 지능(AI)입니다. 이러한 시스템이 효과적으로 작동하려면 물리적 환경의 실시간 데이터가 필요한데, 이때 센서가 중요한 역할을 합니다. 눈과 귀 역할을 하는 산업용 센서는 기본적인 측정 장치에서 이산 및 공정 자동화의 다양한 측면을 감지하고 모니터링할 수 있는 정교한 시스템으로 진화하면서 현대 제조 및 자동화에서 없어서는 안 될 필수 요소로 자리 잡았습니다. 산업용 센서를 AI(비전 AI, 음향 AI 또는 물리적 AI)와 결합하면 제조 생산성, 안전, 디지털 트윈 및 분석을 개선하는 자가 학습 물리적 시스템을 구현할 수 있습니다.
2부로 구성된 이 블로그 시리즈는 설계 엔지니어가 AI 지원 산업용 애플리케이션에 적합한 센서 제품을 선택하는 데 도움을 주기 위해 마련되었습니다. 첫 번째 블로그에서는 다양한 유형의 센서와 애플리케이션을 살펴봅니다. 두 번째 블로그에서는 산업용 센서의 혁신과 물리적 AI 시스템 및 스마트 제조의 새로운 트렌드에 대해 다룰 예정입니다.
산업용 센서의 이해와 작동 방식
산업용 센서는 거리, 압력, 온도, 유량, 레벨, 동작, 속도, 가속도 등과 같은 물리적 파라미터를 감지하고 처리하는 장치입니다. 이러한 센서는 제조 공정을 모니터링하고 제어하는 데 필수적인 데이터를 수집합니다. 이 데이터는 디지털/아날로그 I/O 및 통신 모듈을 통해 PLC(프로그래머블 로직 컨트롤러) 또는 CNC로 전송됩니다.
일반적인 산업용 센서의 주요 구성 요소(그림 1 참조)에는 감지 소자, 전압 레퍼런스, 연산 증폭기(OpAmp), 아날로그-디지털 컨버터(ADC), 프로세서, 인터페이스 및 전원 관리가 포함됩니다. 감지 소자는 물리적 파라미터를 측정하여 전압, 전류, 저항 등과 같은 전기 신호로 변환합니다.
산업용 센서는 인체의 신경계와 마찬가지로 AI와 물리적 세계 사이의 인터페이스 역할을 합니다. 디지털 세계가 물리적 환경과 상호 작용해야 할 때는 이러한 아날로그 및 혼합 신호 센서가 필요합니다. 차세대 산업 자동화 시스템은 IT(정보 기술) 클라우드에 AI 기능을 포함할 뿐만 아니라 현장에 배치된 OT(운영 기술) 디바이스에도 AI를 내장합니다. 즉, 센서와 PLC/로봇의 엣지에서 AI 알고리즘을 사용하여 신속한 의사결정을 내리고 있습니다. 여기서는 산업 자동화에 사용되는 센서를 중심으로 살펴보겠습니다.
센서 유형
- 이미지(비전) 센서: 이미지 센서는 카메라를 사용하여 제조 중인 제품의 이미지와 비디오를 캡처하여 존재 여부, 방향 및 정확도를 파악합니다. 품질 관리 및 검사에 필수적입니다. 이러한 센서는 하나의 센서로 제품의 여러 지점을 감지하고 머신 비전을 지원할 수 있습니다. 온세미’의 이미지 센서와 단파 적외선 카메라는 낮은 전력 소비로 뛰어난 이미지 품질을 제공합니다. 높은 다이나믹 레인지와 저조도 성능을 제공하여 모든 스마트 팩토리 설정에서 최상의 결과를 얻을 수 있습니다.
- 위치 및 토크 센서: 홀 효과, 힘, 광학 센서가 모터 위치 제어에 사용되어 왔지만, 자석이나 정밀 저항기와 같은 감지 요소 또는 광학 인코더의 복잡한 제조가 포함된 전체 솔루션을 고려할 때 매우 비쌉니다. 새로운 추세는 모션 제어 및 로봇 공학과 관련된 애플리케이션에서 권선이 있는 PCB를 AFE 및 컨트롤러와 함께 감지 요소로 사용하는 유도성 위치 센서를 사용하는 것입니다. NCS32100과 NCV77320은 온도 허용 오차, 기계적 단순화, 오염 물질에 대한 내성 등 기존 위치 센서에 비해 고유한 장점을 가지고 있습니다.
- 초음파 센서: 초음파를 이용해 거리를 측정하는 센서입니다. 광 센서와 달리 투명한 물체를 감지하는 데 이상적이며 먼지나 오염의 영향을 받지 않습니다. 근접 센서의 좋은 예는 다음과 같습니다. 온세미’의 NCV75215는 25cm에서 4.5m까지 물체를 감지할 수 있습니다. 자율 이동 로봇에서 초음파 센서는 내비게이션과 장애물 회피에 사용됩니다. 초음파 감지 기술은 공정 자동화 애플리케이션에서 유체의 유량 및 레벨 감지와 완제품의 품질 검사에서 결함/균열을 감지하는 데에도 사용할 수 있습니다.
- 광전 센서: 이 센서는 빛을 사용하여 물체를 감지합니다. 투과형, 역반사형, 확산 반사형으로 분류되며 각각 고유한 특징과 용도가 있습니다. 광전 센서는 비접촉식 감지, 거의 모든 물질을 감지할 수 있는 기능, 가시거리에서 긴 감지 거리를 지원하는 것으로 유명합니다. 적외선 및 레이저 기술을 사용합니다. 좋은 반사 센서의 예로는 표면 실장 및 스루홀 패키지에 호환 가능한 실리콘 포토 트랜지스터를 나란히 탑재한 940nm 적외선 이미터인 onsemi의 간단한 QR1113이 있습니다.
- 근접 센서: 이 센서는 전자기 유도 원리를 사용하여 물리적 접촉 없이 금속 물체를 감지합니다. 먼지나 기름과 같은 환경적 요인에 대한 내성이 뛰어납니다. 비금속 물체에는 초음파 및 광전 기술이 선호됩니다.
- 압력 센서: 압력 센서는 공압, 유압 또는 클린룸 환경에서 최적의 작동 조건을 유지하고 편차를 경고하는 데 사용됩니다. 일반적으로 스트레인 게이지 또는 휘트스톤 브리지 구성으로 구성된 힘 저항기를 기반으로 하여 오류를 상쇄하고 작은 전압으로 압력을 측정합니다.
- 온도 센서: 온도 센서는 식품 가공에서 기계 작동에 이르기까지 다양한 산업 분야에서 온도를 모니터링하고 조절합니다. 열전대와 저항 온도 감지기(RTD)는 일반적으로 다음과 같은 반도체 온도 센서와 함께 사용됩니다. 온세미’의 ADM1023.
- 환경 센서: 가스 및 화학 센서와 같은 환경 센서는 경계가 필요한 환경에서 특정 독성 또는 인화성 가스를 모니터링합니다. 이러한 센서는 안전 시스템에 통합되는 경우가 많습니다. 원래 자동차 애플리케이션용으로 설계된 NCV76124와 같은 비 및 조명 센서는 광 다이오드를 사용하여 반사광을 전송하고 측정하여 환경의 미립자 물질을 식별할 수 있습니다. 또는 연속 포도당 모니터링(CGM)에 사용되는 CEM102 전기 화학 센서 아날로그 프론트 엔드와 RSL15 Bluetooth® 5.2 지원 마이크로 컨트롤러는 매우 낮은 시스템 전력 소비로 작동하면서 화학 전류의 미세한 변화를 측정할 수 있습니다.
주요 센서 고려 사항
스마트 제조에서 물리적 AI 시스템을 개선하기 위해 올바른 센서를 선택할 때 고려해야 할 5가지 주요 사항은 다음과 같습니다:
- 애플리케이션별 정확도 및 속도: 센서는 실시간 품질 검사, 예측 유지보수, 로봇 제어 등 특정 AI 작업의 정밀도와 속도 요구 사항을 충족해야 합니다.
- 데이터 품질 및 안정성: 센서는 시간이 지남에 따라 방대한 양의 데이터를 생성하며, AI는 이를 분석하여 패턴을 발견할 수 있습니다. 반복적으로 신뢰할 수 있는 데이터를 제공하는 센서는 제조 에코시스템 전반에서 민첩한 의사 결정을 지원하기 위해 AI 모델을 학습하고 실행하는 데 매우 중요합니다.
- 상호 운용성 및 통합: 센서는 기존 제조 시스템과 원활하게 통합되고 표준 필드 버스 및 통신 프로토콜을 지원해야 합니다. 즉, 새로운 AI 지원 센서는 소형이어야 하며 상호 운용이 가능해야 합니다.
- 사이버 보안 및 데이터 개인정보 보호: 네트워크에 연결된 센서가 증가함에 따라 사이버 위협의 위험과 OT 및 IT 보안에 대한 요구도 증가하고 있습니다. 특히 AI 시스템이 의사 결정을 위해 센서의 민감한 운영 데이터에 의존하는 경우 엣지에서 안전한 데이터 전송을 보장하는 것이 중요합니다. 이는 위협을 감지하고 격리할 수 있는 자체 보정 및 이중화 센서를 통해 달성할 수 있습니다.
- 지속 가능성 및 에너지 효율성: 물리적 AI를 위한 센서의 수를 늘리면서도 운영자는 여전히 전력 예산에 맞춰야 하며, 낮은 작동 전류에서 작동하는 센서는 확장성에 이점을 제공합니다.