Промышленные датчики для систем физического искусственного интеллекта в мире умного производства - часть 2
Ранее мы рассмотрели, как промышленные датчики работают в качестве нервной системы физических систем искусственного интеллекта в умном производстве. Они предоставляют данные, необходимые моделям машинного обучения для принятия автономных решений. Обратная связь в реальном времени, обеспечиваемая датчиками, позволяет машинам адаптироваться к изменяющимся условиям и оптимизировать производительность. В этом втором блоге мы рассмотрим, как промышленные датчики развивают и питают физический ИИ в умном производстве.
Тенденции развития Индустрии 4.0 и IoT привели к бурному росту числа интеллектуальных датчиков для повышения производительности, безопасности и предиктивного обслуживания, а также для получения данных, необходимых для принятия интеллектуальных решений по качеству, модернизации завода и прогнозированию производства. Вместо датчиков, которые просто измеряют и отправляют данные контроллеру для принятия решений, новые датчики могут быть направлены на улучшение задержки и пропускной способности завода. Кроме того, Индустрия 5.0 или "умное производство" значительно смещается в сторону человекоориентированного подхода, что способствует расширению применения датчиков безопасности для совместной работы людей и роботов, а также экологических датчиков, снижающих негативное влияние заводов на климат в обществе.
Сенсорные инновации
Для создания датчика разработчики системы используют готовые ИС для каждого из операционных усилителей (ОУ), опорного напряжения, аналого-цифрового преобразователя (АЦП), управления питанием, центрального процессора (ЦП), интерфейса и системных функций, которые работают с чувствительным элементом для оцифровки аналогового сигнала, обработки и подключения к модулям ввода/вывода для передачи данных в программируемый логический контроллер (ПЛК). В некоторых случаях для датчиков, применяемых в автоматизации технологических процессов, может потребоваться дополнительная гальваническая развязка между АЦП и ЦП, а также между ЦП и интерфейсом.
Производители интегральных схем объединили специфические для конкретного приложения блоки аналоговых и смешанных сигналов в один чип, включающий ОУ, опорное напряжение, АЦП и управление питанием, назвав его аналоговым передним фронтом датчика (AFE) (см. рисунок 1), чтобы обеспечить низкую задержку, более высокую точность, размер и простоту использования.
Рисунок 1 Эволюция от сенсорного интерфейса к сенсорному контроллеру
Новые сенсорные технологии, производительность и возможность принимать независимые решения по одному датчику и совместные решения по нескольким датчикам без использования контроллера обусловили потребность в более высокоточных AFE/ADC и микроконтроллерах в датчиках. Стремление обеспечить передачу питания и данных по одному проводу или беспроводным способом заставило OEM-производителей принять новые стандарты интерфейсов. Наконец, AI/ML открывает широкие возможности, в которых заинтересованы заказчики, но не знают, как их использовать.
Новые передовые технологии BCD (Bipolar CMOS DMOS) с нормами менее 90 нм, сочетающие в одной ИС высокоплотную и высокоскоростную цифровую логику, а также мощный и высокоточный аналог, открывают двери для полностью интегрированных контроллеров датчиков, выходящих за рамки AFE датчиков и даже интегрирующих процессоры в один чип. Платформа Treo является хорошим примером такого процесса. Переход к более низким геометриям полупроводниковых процессов приводит к снижению напряжения на затворе. В отличие от других производителей, использующих низкое напряжение 1,8 В для аналоговых блоков в техпроцессах 180 нм и ниже, которые требуют применения больших схем шуморазвязки на кристалле, что увеличивает размер корпуса ИС, компания onsemi намеренно разработала напряжение 3,3 В для аналоговых схем и 1,2 В для цифровых логических затворов, обеспечивая наилучшую плотность, производительность и точность для ИС смешанных сигналов, без шума и проблем с долгосрочной надежностью.
Будущие тенденции в области промышленных датчиков
Подобно тому, как Индустрия 4.0 добавила к датчикам цифровизацию, облачную аналитику и интеллект, Индустрия 5.0 - это взаимодействие людей и машин друг с другом на производстве, которое становится возможным благодаря датчикам с поддержкой ИИ. В отличие от датчиков машинного зрения, которым требуются внешние высокопроизводительные процессоры ИИ с 25 TOPS (Tera Operations Per Second), все остальные типы датчиков нуждаются во встроенных ускорителях ИИ и цифровой обработки сигналов (DSP) в микросхемах контроллеров датчиков.
Вот несколько примеров сенсорных контроллеров:
- NCS32100 Индуктивное положение: NCS32100 представляет собой полнофункциональный контроллер и интерфейс датчика для углового зондирования с высоким разрешением и высокой точностью в паре с сенсорным элементом на печатной плате. NCS32100 имеет гибкие возможности конфигурирования, позволяющие подключать различные схемы индуктивных датчиков, и предлагает различные форматы цифрового вывода. Индуктивные датчики обладают уникальными преимуществами по сравнению с традиционными датчиками положения, включая, помимо прочего, температурную устойчивость, механическое упрощение и невосприимчивость к загрязнениям. Этот контроллер индуктивного датчика положения обеспечивает высокое разрешение и высокую точность углового зондирования для энкодеров вращающихся двигателей благодаря использованию адаптивных алгоритмов обучения во встроенном DSP-движке, которые превосходят используемые в настоящее время оптические энкодеры. Он оснащен программируемыми измерениями индекса, температуры и заряда батареи и поддерживает подключение к внешнему драйверу RS-485. NCS32100 идеально подходит для промышленной автоматизации, робототехники, управления двигателями и сервоприводами.
- NCV75215 Ультразвуковой: Наши контроллеры ультразвуковых датчиков могут использоваться для обнаружения близости, присутствия, потока, концентрации, утечки, давления, температуры и уровня. Они обеспечивают бесконтактное обнаружение, высокое разрешение и возможность измерения в сложных условиях. Это возможно благодаря встроенному ускорителю. Контроллер также отлично справляется с очисткой датчиков (ультразвуковая очистка линз) и акустическим AI-сенсингом. Они идеально подходят для применения в промышленной автоматизации, навигации по окружающей среде, управлении технологическими процессами, медицине и неразрушающем контроле.
Промышленные датчики находятся в авангарде революции в области автоматизации производства, поскольку они способствуют повышению производительности и эффективности, поддерживая устойчивость, безопасность и качество в различных отраслях. Новые полупроводниковые процессы со смешанными сигналами, такие как платформа Onsemi Treo, позволяют интегрировать высокоскоростную цифровую обработку с высокопроизводительными аналоговыми функциями в одном чипе. Наши инновационные датчики, использующие индуктивные, ультразвуковые, изображения, давление, биохимические и другие технологии, - от датчиков AFE до контроллеров датчиков и контроллеров датчиков с поддержкой искусственного интеллекта - отвечают требованиям современных промышленных приложений, обеспечивая точные и надежные измерения и адаптируясь (AI/ML) к изменяющимся условиям эксплуатации.