センサーの5つの設計スキルと技術指標

地球の表面や周囲の空間にはセンサーが急速に普及し、世界にデータを提供しています。これらの手頃な価格のセンサーは、モノのインターネット（IoT）の発展や、社会が直面しているデジタル革命の原動力となっていますが、センサーからのデータに接続してアクセスすることは、必ずしも簡単ではありません。本稿では、センサーの技術指標、5つの設計スキル、およびOEM企業について紹介します。

まず、技術指標は製品の性能を客観的に評価するための基準です。技術指標を理解することで、製品の適切な選択と使用に役立ちます。センサーの技術指標は、静的指標と動的指標に分けられます。静的指標は、分解能、再現性、感度、直線性、戻り誤差、閾値、クリープ、安定性など、静的不変性の条件下でのセンサーの性能を主に評価します。動的指標は、周波数応答やステップ応答など、急激な変化の条件下でのセンサーの性能を主に評価します。

センサーの技術指標は多岐にわたるため、さまざまなデータや文献が異なる角度から記述されており、人によって理解が異なったり、誤解や曖昧さが生じたりすることがあります。そこで、センサーの主要な技術指標をいくつか以下に解説します。

1、決議と決議：

定義：分解能とは、センサーが検出できる最小の測定変化を指します。分解能は、分解能とフルスケール値の比率を指します。

解釈1：解像度はセンサーの最も基本的な指標です。これは、測定対象物を識別するセンサーの能力を表します。センサーのその他の技術仕様は、最小単位として解像度を用いて記述されます。

デジタル表示を備えたセンサーや計測器の場合、分解能によって表示される最小桁数が決まります。例えば、電子デジタルノギスの分解能は0.01mmで、指示誤差は±0.02mmです。

解釈2：分解能は単位付きの絶対値です。例えば、温度センサーの分解能は0.1℃、加速度センサーの分解能は0.1gなどです。

解釈3：解像度は、センサーの測定値に対する分解能を表す、関連性があり非常に類似した概念です。

主な違いは、分解能がセンサーの分解能に対するパーセンテージで表される点です。これは相対的な値であり、無次元です。例えば、温度センサーの分解能が0.1℃、フルレンジが500℃の場合、分解能は0.1/500=0.02%となります。

2. 再現性：

定義：センサーの再現性とは、同じ条件下で同じ方向に複数回測定を繰り返したときの測定結果の差の度合いを指します。繰り返し誤差、再現誤差などとも呼ばれます。

解釈1：センサーの再現性とは、同一条件下で得られた複数の測定値間の差の度合いを指します。測定条件が変化すると、測定結果の比較可能性が失われ、再現性を評価する根拠として使用できなくなります。

解釈2：センサーの再現性は、センサーの測定結果のばらつきとランダム性を表します。このようなばらつきとランダム性の原因は、センサーの内外に様々なランダムな外乱が必然的に存在するためであり、その結果、センサーの最終的な測定結果はランダム変数の特性を示します。

解釈3：確率変数の標準偏差は、再現可能な定量的表現として使用できる。

解釈4：複数回の繰り返し測定の場合、すべての測定値の平均を最終的な測定結果として採用すると、より高い測定精度が得られます。これは、平均の標準偏差が各測定値の標準偏差よりも大幅に小さいためです。

3. 線形性：

定義：直線性（Linearity）とは、センサーの入力曲線と出力曲線が理想的な直線からどれだけずれているかを示すものです。

解釈1：理想的なセンサーの入出力関係は線形であり、その入出力曲線は直線であるべきである（下図の赤線）。

しかし、実際のセンサーには多かれ少なかれ様々な誤差があり、実際の入出力曲線は理想的な直線ではなく曲線になります（下図の緑色の曲線）。

直線性とは、センサーの実際の特性曲線とオフラインの直線との差の度合いであり、非直線性または非直線誤差とも呼ばれます。

解釈2：センサーの実際の特性曲線と理想線との差は測定サイズによって異なるため、フルレンジ範囲では差の最大値とフルレンジ値の比率がよく使用されます。明らかに、直線性も相対的な量です。

解釈3：一般的な測定状況ではセンサーの理想的な直線が不明であるため、それを求めることはできません。そのため、センサーの測定結果を直接使用して理想的な直線に近い近似直線を計算するという妥協的な方法がしばしば採用されます。具体的な計算方法としては、終点直線法、最適直線法、最小二乗法などがあります。

4. 安定性：

定義：安定性とは、センサーが一定期間にわたってその性能を維持できる能力のことである。

解釈1：安定性は、センサーが一定時間内に安定して動作するかどうかを調査するための主要な指標です。センサーの不安定性を引き起こす要因は、主に温度ドリフトと内部応力解放です。したがって、温度補償とエージング処理を強化することで安定性を向上させることができます。

解釈2：安定性は、期間の長さに応じて短期安定性と長期安定性に分けられます。観測時間が短すぎると、安定性と再現性が近くなります。したがって、安定性指標は主に長期安定性を検証します。具体的な期間は、使用環境と要件に応じて決定されます。

解釈3：絶対誤差と相対誤差の両方を使用して、安定性指標を定量的に表現できます。たとえば、ひずみ型力センサの安定性は0.02%/12hです。

5. サンプリング周波数：

定義：サンプリングレートとは、センサーが単位時間あたりにサンプリングできる測定結果の数を指します。

解釈 1: サンプリング周波数は、センサーの動的特性の最も重要な指標であり、センサーの迅速な応答能力を反映しています。サンプリング周波数は、測定値が急速に変化する場合に十分に考慮しなければならない技術指標の 1 つです。シャノンのサンプリング法則によれば、センサーのサンプリング周波数は、測定対象の変化周波数の 2 倍以上でなければなりません。

解釈2：異なる周波数を使用すると、センサーの精度もそれに応じて変化します。一般的に、サンプリング周波数が高いほど、測定精度は低くなります。

センサーの最高の精度は、多くの場合、最低サンプリング速度、あるいは静止状態において得られます。したがって、センサーの選定においては、精度と速度の両方を考慮する必要があります。

センサーの設計に関する5つのヒント

1. バスツールから始めます

まず、エンジニアは未知の要素を制限するために、バスツールを介してセンサーを接続するというアプローチを取るべきです。バスツールは、パーソナルコンピュータ（PC）とセンサーのI2C、SPI、またはその他のプロトコルを接続し、センサーが「通信」できるようにします。バスツールに関連付けられたPCアプリケーションは、未知の認証されていない組み込みマイクロコントローラ（MCU）ドライバではなく、データの送受信を行うための既知で動作するソースを提供します。バスユーティリティのコンテキストでは、開発者はメッセージを送受信して、組み込みレベルでの操作を試みる前に、セクションがどのように動作するかを理解することができます。

2. Pythonで伝送インターフェースのコードを記述する

開発者がバスツールのセンサーの使用を試したら、次のステップはセンサー用のアプリケーションコードを書くことです。マイクロコントローラーコードに直接ジャンプするのではなく、Pythonでアプリケーションコードを記述します。多くのバスユーティリティは、スクリプトを作成する際にプラグインとサンプルコードを設定しますが、Pythonは通常、.NETで使用できる言語の1つです。Pythonでアプリケーションを作成するのは迅速かつ簡単で、組み込み環境でのテストほど複雑ではないアプリケーションでセンサーをテストする方法を提供します。高レベルのコードがあれば、組み込みソフトウェアエンジニアの注意を必要とせずに、組み込みエンジニア以外のエンジニアがセンサースクリプトとテストを簡単に調べることができます。

3. Micro Pythonでセンサーをテストする

Python で最初のアプリケーション コードを記述する利点の 1 つは、Bus-utility アプリケーション プログラミング インターフェイス (API) へのアプリケーション呼び出しを Micro Python を呼び出すことで簡単に置き換えることができる点です。Micro Python はリアルタイム組み込みソフトウェアで動作し、エンジニアがその価値を理解するための多くのセンサーを備えています。Micro Python は Cortex-M4 プロセッサ上で動作し、アプリケーション コードのデバッグに適した環境です。シンプルであるだけでなく、I2C や SPI ドライバは Micro Python の関数ライブラリに既に含まれているため、ここで記述する必要はありません。

4. センサーサプライヤーコードを使用する

センサーメーカーから「スクレイピング」できるサンプルコードがあったとしても、エンジニアはセンサーの動作原理を理解するために長い道のりを歩まなければなりません。残念ながら、多くのセンサーベンダーは組み込みソフトウェア設計の専門家ではないため、美しく洗練されたアーキテクチャを備えた製品版の例が見つかるとは期待しないでください。ベンダーのコードを使用し、その部分の動作原理を学び、組み込みソフトウェアにきれいに統合できるまでリファクタリングの苦労を繰り返すことになります。最初は「スパゲッティコード」のように見えるかもしれませんが、メーカーがセンサーの動作原理を理解していることを活用することで、製品発売前に無駄になる週末を減らすことができます。

5.センサー融合関数のライブラリを使用する

センサーの伝送インターフェースは、おそらく新しいものではなく、これまで行われたこともありません。多くのチップメーカーが提供する「センサーフュージョン機能ライブラリ」など、すべての機能の既知のライブラリは、開発者が迅速に学習するのに役立ち、さらに良いことに、製品アーキテクチャの再開発や大幅な変更のサイクルを回避できます。多くのセンサーは一般的なタイプまたはカテゴリに統合でき、これらのタイプまたはカテゴリにより、適切に処理すればほぼ普遍的または再利用性の低いドライバをスムーズに開発できます。これらのセンサーフュージョン機能ライブラリを見つけて、その長所と短所を学びましょう。

センサーを組み込みシステムに統合する場合、設計時間と使いやすさを向上させる方法は数多くあります。開発者は、設計の初期段階で、センサーを低レベルのシステムに統合する前に、高レベルの抽象化からセンサーの動作原理を学ぶことで、決して「失敗」することはありません。現在利用可能な多くのリソースは、開発者がゼロから始めることなく、すぐに開発に着手できるよう支援します。