Dwuosiowy inklinometr o dużej dokładności z wbudowaną jednostką uczenia maszynowego

Co to jest inklinometr?

Inklinometr to przyrząd, który może mierzyć kąt nachylenia obiektu w stosunku do wektora siły grawitacji (pionu). Historycznie rzecz biorąc, inklinometry miały różne kształty i rozmiary, które wykorzystywały różne mechanizmy pomiaru. Jedna z takich metod obejmuje kompas zawieszony w płynie, który przechylony przesuwał igłę w górę lub w dół. Inna metoda polega na zastosowaniu kątomierza i celownika o niewielkim ciężarze, ciężarek na sznurku wskazuje pion, a odczyt na kątomierzu określa pochylenie.

Nowoczesne inklinometry cyfrowe wykorzystują 2-osiowe akcelerometry, które umożliwiają pomiar nachylenia w dwóch płaszczyznach, a także są w stanie wykryć drgania i przeprowadzić kalibrację czujnika.

Co to jest uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe to zdolność systemu do rozpoznawania wzorców w danych w celu wygenerowania wyniku. Jednocześnie jest to nauka rozpoznawania i dostosowywanie, aby wydajność i dokładność oceny (detekcji) były jak największe. Uczenie maszynowe, często nazywane sztuczną inteligencją (AI), szybko staje się ważną umiejętnością nowoczesnej elektroniki, ponieważ pozwala na łatwe wykonywanie złożonych zadań bez konieczności programowania wszystkich możliwości. Klasycznym przykładem korzyści, jakie może przynieść uczenie maszynowe, jest rozpoznawanie mowy. Teoretycznie można by je zakodować za pomocą dużej liczby zdań testowych, które porównują każde słowo w zdaniu z każdym pojedynczym słowem w słowniku, wypowiadanym przez różne osoby (akcenty, płeć, wiek itp.). Wymagałoby to jednak zasobów wykraczających poza jakikolwiek system komputerowy, a jego przetworzenie zajęłoby wiele lat. Zamiast tego uczenie maszynowe umożliwia przeszkolenie sieci neuronowej w zakresie rozpoznawania wzorców, a zatem nie wymaga pełnych informacji do dokładnego określenia co zostało wypowiedziane. Za każdym razem, gdy algorytm uczenia maszynowego słyszy nowy sposób wypowiedzenia słowa, wprowadza niewielkie wewnętrzne poprawki, aby zapewnić, że po ponownym usłyszeniu tego samego słowa wytworzona zostanie poprawna odpowiedź. W związku z tym system uczenia maszynowego szukałby wzorców w fonetyce i zależnościach czasowych, zamiast porównywać dwa określone pliki audio 1:1.

IIS2ICLX

Podczas gdy wiele inklinometrów o dużej dokładności to urządzenia jednoosiowe, IIS2ICLX może wykrywać pochylenie względem płaszczyzny poziomej wzdłuż dwóch osi (pochylenie i przechylenie) lub łącząc dwie osie może mierzyć nachylenie z dużą powtarzalną dokładnością i rozdzielczością w odniesieniu do jednego kierunku płaszczyzny poziomej w zakresie ±180°. Wyjście cyfrowe I²C lub SPI dla danych upraszcza projektowanie systemu i zmniejsza koszt realizacji o wartość zewnętrznego przetwornika ADC oraz układu filtrowania.

IIS2ICLX pracuje w jednym z czterech zakresów pomiarowych: ±0,5, ±1, ±2, ±3 g i ma wbudowany układ kompensacji temperaturowej zapewniający dokładność do 0,075 mg/°C nawet przy ekstremalnych wahaniach temperatury otoczenia. Gęstość szumów także jest bardzo mała, na poziomie 15 μg/√Hz, co umożliwia wykrywanie nachylenia przy wysokiej rozdzielczości, jak również wykrywanie drgań o małym poziomie i niskiej częstotliwości, zgodnie z wymogami monitorowania stanu konstrukcji w budownictwie.

Element czujnikowy sensora jest wytwarzany przy użyciu specjalistycznego procesu mikroobróbki opracowanego przez STMicroelectronics do produkcji czujników bezwładnościowych i elementów wykonawczych (aktuatorów) typu MEMS na podłożach krzemowych. Część cyfrowa, w tym interfejs komunikacyjny, jest produkowana przy użyciu procesu CMOS, który umożliwia wysoki poziom integracji.

Połączenie dużej stabilności i powtarzalności, dokładności i dużej rozdzielczości sprawia, że inklinometr szczególnie nadaje się do zastosowań przemysłowych, takich jak ustawianie i monitorowanie anten, poziomowanie platform, w maszynach budowlanych, aparaturze do poziomowania, systemach śledzenia słońca w panelach słonecznych, a także w aplikacjach Przemysłu 4.0, takich jak roboty i autonomiczne pojazdy AGV.

Inklinometry są też podstawą oceny stanu konstrukcji budowlanych, takich jak wysokie wieże, maszty i infrastruktury (mosty lub tunele). Niedrogie i zasilane bateryjnie czujniki przechyłu klasy IoT z użyciem IIS2ICLX umożliwiają monitorowanie znacznie większej liczby konstrukcji pod kątem bezpieczeństwa, niż było to opłacalne ekonomicznie przy użyciu wcześniejszych, droższych technologii.

Co robi rdzeń uczenia maszynowego?

Wewnętrzny rdzeń uczenia maszynowego w IIS2ICLX to system rozpoznawania wzorców, który pozwala na zaprogramowanie zestawu z góry określonych klas użytkowników i obserwowanie ich w odczytach danych z czujnika inklinometru. Na przykład nominalne działanie elementu spowodowałoby powstanie określonego wzoru wibracji, który zostałby zignorowany przez czujnik (klasa normalne działanie). Gdyby jednak monitorowany sprzęt zaczął się psuć (np. miał luz w łożysku), czujnik wibracji generowałby inne odczyty, uruchamiając w ten sposób rdzeń uczący się czujnika i dający wynik w przykładowej klasie "pojawiły się nietypowe wibracje". Rdzeń uczenia maszynowego w IIS2ICLX może natychmiast uruchomić do 8 przepływów, przy czym każdy z nich ma do 256 możliwych wyników.

 

Rys. 1. Inklinometr zawiera rdzeń (jednostkę wewnętrzną) do przetwarzania danych w procesie uczenia maszynowego, umożliwiając przeniesienie niektórych algorytmów działających w procesorze aplikacyjnym do wnętrza czujnika MEMS

IIS2ICLX można skonfigurować tak, aby generował sygnały przerwania dla mikrokontrolera przez wzorce ruchu zdefiniowane przez użytkownika. Co więcej, do układu można dołączyć czujniki zewnętrzne, takie jak akcelerometry, żyroskopy i czujniki ciśnienia. Dane pochodzące z wszystkich sensorów mogą być dalej wykorzystywane jako informacje wejściowe do 16 programów we wbudowanej maszynie stanów skończonych (finite state machine), z których wszystkie 16 są niezależne, a każdy z nich ma swój własny obszar pamięci i jest niezależnie wykonywany. Przerwanie jest generowane po osiągnięciu stanu końcowego lub wykonaniu określonej komendy (rys. 1).

Specjalizowany rdzeń do przetwarzania danych w ramach uczenia maszynowego zapewnia elastyczność tworzenia systemu pomiarowego, umożliwiając przeniesienie niektórych algorytmów działających w procesorze aplikacyjnym do pamięci czujnika MEMS. Pozwala na znaczne zmniejszenie zużycia energii w aplikacjach zasilanych z baterii (IoT). Podstawowa logika uczenia maszynowego zapewnia możliwość określenia, czy wzorzec danych (na przykład ruch, zmiana ciśnienia, temperatury, rozkładu pola magnetycznego) pasuje do zestawu klas zdefiniowanych przez użytkownika. Typowymi przykładami zastosowań mogą być rozpoznawanie anormalnych wibracji, identyfikacji typowego ruchu lub stanu oraz wykrywanie aktywności. Rdzeń uczenia maszynowego IIS2ICLX działa na wzorcach danych pochodzących z akcelerometru, ale możliwe jest również podłączenie i przetwarzanie danych z czujników zewnętrznych (z żyroskopu lub dodatkowego zewnętrznego inklinometru/akcelerometru, czujników temperatury lub ciśnienia) za pomocą funkcji koncentratora czujników. Wyniki przetwarzania uczenia maszynowego są dostępne w rejestrach wyjściowych, które można w każdej chwili odczytać z poziomu procesora aplikacji.

 

Rys. 2. Struktura logiczna czujnika IIS2ICLX

Czujnik umożliwia zaprogramowanie zarówno górnoprzepustowego, jak i dolnoprzepustowego filtru cyfrowego, wykorzystanie wewnętrznej maszyny skończonej, wdrażanie procedur uczenia maszynowego i pozwala na przechowywanie do 3 KB danych wewnętrznych w buforze FIFO.

W celu ułatwienia tworzenia aplikacji wykorzystujących IIS2ICLX, ST Microelectronics dostarcza specyficzne biblioteki oprogramowania do obsługi kalibracji czujnika i obliczania kąta nachylenia w czasie rzeczywistym. Te biblioteki oprogramowania są częścią pakietu oprogramowania rozszerzającego X-CUBE-MEMS1 dla STM32Cube.

IIS2ICLX jest wytwarzany w obudowie LGA o wymiarach 5×5×1,7 mm i pracuje w zakresie temperatur roboczych od –40 do +105°C. Jest zasilany napięciem 1,7–3,6 V i pobiera w stanie aktywnym typ. 0,42 mA. Orientacyjna cena to 15 dolarów (rys. 2).

ST Microelectronics
www.st.com