Esineiden internet eli IoT avaa laitteille mahdollisuuden tehdä älykkäitä ratkaisuja, jotka helpottavat ihmisten elämää. Arkimaailmamme ei ole kuitenkaan digitaalinen. Nykyaikaiset järjestelmät nojaavat siihen, että anturit syöttävät takaisin informaatiota ympäristöstä ja sen avulla laitteet voivat tehdä päätöksiä. Kun suunnitellaan ”älykkäitä” laitteita, anturin valinta on keskeisessä osassa.
| Artikkelin kirjoittaja Cliff Ortmeyer vastaa Premier Farnellin ratkaisujen kehittämisestä. Ortmeyer tuli Farnellin palvelukseen vuonna 2011. Sitä ennen hän työskenteli STMicroelectronicsilla liiketoiminnan kehityksessä yli 13 vuotta. Ortmeyerillä on elektroniikkainsinöörin tutkinto Iowa State Universitystä. |
Kun katsotaan komponenttijakelijoiden kuten Farnell element 14:n tarjontaa, näkee heti, että tarjolla on valtava valikoima erilaisia antureita. Itse asiassa antureissa voidaan määritellä 19 pääkategoriaa sekä lisäkategorioita, joihin kuuluvat esimerkiksi ultraäänianturit ja enkooderit.
Laajasti ottaen anturit voidaan jakaa seuraaviin ryhmiin, joista jokainen aistii tai mittaa erilaisia fyysisiä parametreja ja joista jokainen sopii erilaisille markkinoille ja erilaisiin sovelluksiin:
Fyysisen sijainnin ja liikkeen anturit, mukaan lukien läheisyyttä mittaavat, lineaariset ja kulma-anturit, kiihtyvyysanturit liikkeen ja suunnan aistimiseen (esimerkiksi älypuhelimissa) sekä moottorinohjauksessa ja robotiikan sovelluksissa käytettävät sijaintianturit.
Valosensorit ja -skannerit, mikä kattaa laajan valikoiman sovelluksia valon päälläolon yksinkertaisesta aistimisesta rakennuksessa tai ajoneuvossa aina hienostuneisiin konenäköjärjestelmiin tehdasautomaatiossa.
Neste- ja kaasuanturit, kuten tason, paineen ja virtauksen kaltaisten parametrien mittaamiseen sekä mahdollisten vikatilanteiden havaitsemiseen tarkoitetut anturit teollisuuden prosessinohjausjärjestelmissä.
Lämpötila-anturit, joilla voidaan monitoroida ja ohjata prosesseja teollisuudessa, sekä lämmitys- ja ilmastointijärjestelmiä taloissa, ajoneuvoissa ja rakennusautomaatiojärjestelmissä.
Voimaa, iskuja ja tärinää mittaavat anturit – valikoima käyttökohteita teollisuuden monitorointi- ja ohjausjärjestelmissä, mutta myös autoteollisuuden ajoneuvotestauksessa, sekä kuljetus- ja avaruussovelluksissa.
Ultraäänianturit, joita usein käytetään etäisyyden mittaamiseen – robotiikan ollessa ilmainen sovellusalue.
Virta-anturit: näillä optimoidaan teholähdeyksiköiden tai moottorinohjausjärjestelmän hyötysuhde sekä havaitaan ongelmia moottoreissa ja moottorikäytöissä.
Magneettianturit: Hall-vaikutusta mittaavien antureiden kaltaisia laitteita, joilla saadaan tietää asema ja pyörimisliike autoteollisuuden ankarissa olosuhteissa.
Anturien valinta
Kun miettii anturin valintaa, pohdittavat tekijät vaihtelevat suuresti sovellusalueen mukaan. Monissa anturisovelluksissa avainparametrit voidaan koota yhteen näin:
Herkkyys: määriteltynä lähtökäyrän kaltevuutena, tai yleisemmin fyysisen parametrin minimisyötteenä, joka tuottaa havaittavan muutoksen lähtösignaalissa.
Herkkyysvirhe: luonteenomaisen käyrän ideaalisesta kaltevuudesta poikkeama.
Ala: käytetyn parametrin mitattavissa olevat maksimi- ja miniarvot.
Dynaaminen alue: anturin mittausalueen kokonaisuus.
Tarkkuus: mittauksen toistettavuuden aste.
Resoluutio: pienin havaittava muutos syöttöparametrissa, joka voidaan havaita lähtösignaalissa.
Täsmällisyys: todellisen (ensisijaisen tai hyvän toissijaisen standardin mukaan mitatun (arvon ja anturin lähtöarvon välinen maksimiero.
Poikkeama (Offset): olemassaoleva lähtöarvo, vaikka sen pitäisi pöa nolla, tai vaihtoehtoisesti todellisen lähtöarvon ja spesifioidun lähtöarvon ero tietyissä olosuhteissa.
Lineaarisuus: kuvaa sitä, miten todellinen anturin mitattu käyrä eroaa ideaalisesta käyrästä.
Hystereesi: kuvaa sitä, miten hyvin ultraäänianturi pystyy seuraamaan syöttöparametrin muutoksia riippumatta siitä, mihin suuntaan muutos tapahtuu.
Vasteaika: kuinka kauan anturin lähtösignaalilta vie aikaa siirtyä edellisestä tilasta lopulliseen asettuneeseen arvoon oikean uuden arvon toleranssialueen sisällä.
Dynaaminen lineaarisuus: mittaa anturin kykyä seurata nopeita muutoksia syöttöparametrissa.
Liittäminen
Muut keskeiset ominaisuudet anturinvalinnassa ovat kustannukset ja anturilähdön helppo liittäminen mittaus- ja ohjauselektroniikkaan – yleensä mikro-ohjaimeen. Anturin liittäminen IoT-sovelluksiin on suhteellisen suoraviivaista, koska on vain kolmentyyppisiä lähtösignaaleja: analogisia, moduloituja (käyttäen tekniikoita kuten pulssinleveysmodulaatio PWM) ja digitaalisia, joissa käytetään standardeja digitaalisia liitäntöjä kuten SPI tai I2C.
Analog Devicesin Blackfin-prosessori on suunniteltu vastaamaan nykyaikaisten teollisuuden sovellusten ankarimpiin vaatimuksiin. Se perustuu tehokkaaseen, skaalautuvaan, ohjelmoitavaan 16/32-bittiseen sulautettuun arkkitehtuuriin, joka on yhdistelmä mikro-ohjainta (MCU) ja digitaalista signaalinprosessointia (DSP) yhdellä ja samalla sirulla. Blackfin-prosessorit ovat ihanteellinen yhden prosessorin ratkaisu sovelluksiin, joissa kyvykkyyksien lähentyminen on välttämätöntä, kuten anturipohjaisissa mittaus- ja ohjaussovelluksissa.
Sovellusesimerkkejä
Alla on esitelty joitakin tyypillisiä sovellusskenaarioita, jotka kuvaavat miten yleisiä anturityyppejä voidaan käyttää reaalimaailman teollisuussovelluksissa.
Ultraäänivirtausmittarit
Ultraääneen perustuvia virtausmittareita käytetään mittaamaan nesteiden, kaasujen tai höyryjen virtausta. Niitä löytyy yleisesti öljy-, kaasu-, lääke- sekä elintarvike- ja juomateollisuudesta. Virtausmittarit käyttävät lentoajan mittaukseen tai Doppler-ilmiöön pohjaavia tekniikoita mitatakseen virtauksen määrää. ToF-mittauksessa (time-of-flight) käytetään anturipareja tai useita anturipareja. Ultraääniaaltojen kulkuaika mitataan molempiin suuntiin ja tästä informaatiosta voidaan laskea virtausarvo. Tämä menetelmä edellyttää tyypillisesti suhteellisen puhdasta ainetta ja alle 5 prosentin partikkelipitoisuutta. Menetelmällä voidaan kuitenkin päästä yhden prosentin mittaustarkkuuteen.
Doppler-mittauksessa ultraäänipaineaallot heijastuvat virtauksessa liikkuvista partikkeleista. Näiden partikkelien liikkumisnopeus luo Doppler-siirtymän kaikusignaalissa, mitä käytetään määrittelemään virtauksen voimakkuus. Tämän mittaustavan tarkkuus on tyypillisesti rajoitettu kolmeen prosenttiin reaalimaailman toteutuksissa.
Kuva 1. Ultraääneen perustuva virtausmittausprosessi.
Honeywell ja OMRON ovat kaksi johtavaa valmistajaa, jotka tarjoavat valikoimaa virtausantureita (https://uk.farnell.com/c/sensors-transducers/sensors/flow-sensors), joilla voidaan toteuttaa monenlaisten virtausmittarien anturiosa.
MEMS-pohjaiset liikeanturit
MEMS-tekniikkaa (Micro-Electro-Mechanical Systems) on käytetty autoteollisuudessa noin 20 vuoden ajan esimerkiksi ilmatyynyissä ja ajoneuvojen paineantureissa, mutta tarvittiin Nintendo Wiin ja Applen iPhonen kaltaiset liikkeen aistimiseen perustuvat käyttöliittymät, jotta liikeanturien kyvykkyydet tulivat laajempaan tietoisuuteen.
Kun katsotaan, mikä on tulossa mahdolliseksi viidessä liikkeentunnistuksen luokassa - kiihdytys (mukaan lukien sijainti ja asento), tärinä, isku, kääntyminen ja pyöriminen – tämän päivän MEMS-sovellusten mahdollisuudet laajenevat suuresti.
Esimerkiksi monimutkaiset ohjaimet ja fyysiset napit korvataan elekäyttöliittymillä, joita ohjataan sormen napautuksin. Joissakin tapauksissa lopputuotteiden toiminta tarkentuu, kuten esimerkiksi kompassissa, jossa toimintaa voidaan kompensoida käyttäjän käden asennon perusteella.
On olemassa joukko anturikehityspaketteja (https://uk.farnell.com/c/development-boards-evaluation-tools/sensing-development-kits), jotka auttavat liikkeentunnistukseen perustuvien sovellusten suunnittelua.
Lopuksi
Antureita on joka lähtöön ja ne vaikuttavat elektroniikan sovellusten koko kirjoon raskasteollisuudesta uusimpiin kulutus- ja tietoliikennelaitteisiin. Esineiden internetin evoluution myötä anturit vaikuttavat ihmisten elämään monin eri tavoin. Kun yhä useammilla antureilla on nyt digitaalinen liitäntä, niiden suunnittelu on helpompaa kuin koskaan aikaisemmin. Sen myötä voimme kehittää yhä enemmän uusia sovelluksia.
Autoteollisuus on siirtymässä yhä monimutkaisempiin ohjelmistopohjaisiin järjestelmiin, joissa virheetön ohjelmisto on elintärkeää turvallisuuden ja suorituskyvyn varmistamiseksi. Ohjelmiston laatu ja luotettavuus eivät ole enää vain valinnaisia ominaisuuksia, vaan kriittisiä vaatimuksia erityisesti autonomisessa ajamisessa, kehittyneissä kuljettajaa avustavissa järjestelmissä (ADAS) ja yhdistetyissä ajoneuvojärjestelmissä.
Kestävä digitaalinen infrastruktuuri on kriittinen, jotta tietoliikenneverkot voidaan tehokkaasti valjastaa tekoälyinnovaatioiden ja pilvipohjaisten palveluiden tarpeisiin. Tekoälyyn liittyvien datarikkaiden sovellusten lisääntyvä kysyntä edellyttää tietoliikenneverkkoa, joka kykenee käsittelemään suuria tietomääriä alhaisella viiveellä, kirjoittaa Orange Businessin kumppaniratkaisuista vastaava Carl Hansson.
Euroopan unioni ottaa merkittävän askeleen avaruusteknologian kehittämisessä allekirjoittamalla sopimuksen uuden IRIS²-satelliittijärjestelmän toteuttamisesta. Tämä 290 satelliitin verkko on suunniteltu vahvistamaan Euroopan itsenäisyyttä ja turvallista yhteydenpitoa.
Jotta voidaan vastata uuden teknologian vaatimuksiin ja pitää järjestelmät toimimassa ”kellon tavoin”, on aika harkita ajoitusratkaisuja uudelleen. Tässä kaksiosaisessa "Precision Timing" -artikkelissa opit, miksi mikroelektromekaanisiin järjestelmiin eli MEMS-komponentteihin perustuvat piiajoituslaitteet päihittävät kvartsin elektroniikkasuunnittelun uudella aikakaudella. 
Matalatehoisten langattomien ratkaisujen asiantuntija Nordic Semiconductor ja eSIM-ratkaisuja kehittävä Kigen ovat julkistaneet yhteistyön, joka sujuvoittaa massiivisten IoT-verkkojen käyttöönottoa. Yhdessä he esittelevät CES 2025 -messuilla ratkaisun, joka yhdistää Nordic Semiconductorin nRF9151-moduulin ja Kigenin SGP.32 IoT eSIM-teknologian sekä laitteiden hallinta-alustan.
