Como usar a fusão de sensores para aprimorar os processos de produção e a logística da Indústria 4.0

A fusão de sensores combina dados de vários sensores para fornecer uma compreensão mais detalhada e diferenciada da operação do sistema ou do ambiente. Em muitos casos, o ponto fraco de uma tecnologia de sensor pode ser superado com a adição (fusão) de informações de uma segunda tecnologia de sensor. A adição de inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML) pode aumentar o poder da fusão de sensores.

Há vários desafios a serem enfrentados ao implementar a fusão de sensores. Por exemplo, pode ser difícil desenvolver uma solução equilibrada e não "favorecer" uma das tecnologias em detrimento das outras. Isso pode resultar em falta de escalabilidade e desempenho reduzido. Uma maneira de enfrentar esse desafio é integrar várias tecnologias de sensores em um único invólucro. A fusão de sensores não se limita ao uso de vários sensores discretos.

Independentemente do nível de integração do sensor, a adição de IA ou ML pode melhorar o desempenho, mas o treinamento pode ser complexo e demorado. Em vez disso, os projetistas podem recorrer a sensores de autotreinamento com recursos incorporados de IA e ML.

Este artigo começa com a análise de uma implementação de fusão de sensores usando sensores discretos, uma MCU de 32 bits e software de ML. Em seguida, apresenta uma série de soluções integradas de fusão de sensores e exemplos de aplicações em instalações de logística, datacenters, automação de processos, manuseio de materiais e equipamentos agrícolas.

Para finalizar, ele analisa uma solução integrada de fusão de sensores ambientais com software de IA integrado. Durante a discussão, serão incluídos dispositivos exemplares da Renesas Electronics, Sensirion, TE Connectivity, ACEINNA, Bosch Sensortec e TDK InvenSense.

Os projetistas podem explorar as opções de fusão de sensores, usando uma placa de projeto de referência da Renesas. A placa é baseada em uma MCU de 32 bits com um núcleo Arm® Cortex®-M4 de 120 MHz, memória Flash de código de até 2 MB e SRAM de 640 KB, além de várias opções de interface e conectividade.

O kit de avaliação relacionado é otimizado para projetos com vários sensores e fusão de sensores. Ele inclui um sensor de qualidade do ar, um sensor de luz, um sensor de temperatura e umidade, uma unidade de medição inercial (IMU) de 6 eixos, um microfone e conectividade Bluetooth de baixa energia (BLE) (Figura 1). O projeto de referência também inclui uma plataforma de ML automatizada para dispositivos de borda e aplicações de fusão de sensores.

Figura 1: Placa de avaliação e desenvolvimento de fusão de sensores de IoT com software de desenvolvimento de ML automatizado e conectividade BLE. (Fonte da imagem: Renesas Electronics)

Estabilização dos sensores de inclinação

Os sensores de inclinação são IMUs especializadas, usadas em várias aplicações, incluindo máquinas agrícolas, veículos fora da estrada, manuseio de materiais e equipamentos de construção pesada. Às vezes, as normas de segurança exigem sensores de inclinação para garantir ambientes operacionais seguros. Os sensores de inclinação podem ser montados usando vários dispositivos discretos, o que pode ser complicado.

O núcleo da maioria dos projetos de sensores de inclinação é um sensor de giroscópio que mede a velocidade angular ou a taxa de rotação em torno de um eixo. Isso é ótimo se a plataforma estiver em movimento, mas se ela parar de se mover, por exemplo, inclinada em um ângulo de 20 graus, a saída do sensor será zero. Além disso, um giroscópio pode sofrer derivas significativas ao longo do tempo, com os erros se acumulando e, por fim, produzindo uma medição não mais precisa ou útil.

Para lidar com as limitações dos giroscópios, as soluções de sensores de inclinação dinâmica adicionam um acelerômetro para medir o movimento. Isso pode informar ao sistema quando ele parou de se mover e permitir que ele use a última saída do giroscópio para estimar o ângulo de inclinação. Uma última peça do quebra-cabeça é um sensor de temperatura que compensa os efeitos das variações de temperatura no giroscópio e no acelerômetro.

Os filtros de Kalman são usados com frequência para a fusão de sensores em sensores de inclinação. Um filtro Kalman padrão baseado em estimativa quadrática linear pode ser usado se os sensores estiverem sendo operados em uma região linear de desempenho. Os filtros de Kalman podem produzir estimativas de estado relativamente precisas, mesmo em sistemas como sensores de inclinação com incerteza inerente e erros de acumulação.

Os sensores de inclinação que operam em uma região não linear podem se beneficiar de um filtro de Kalman estendido que lineariza as estimativas, usando o valor médio e a covariância atuais.

Sensores de inclinação como o AXISENSE-G-700 da TE Connectivity e o MTLT305D da ACEINNA têm seis graus de liberdade (6 DoF) na detecção de movimento, três do giroscópio e três do acelerômetro, e empregam técnicas de filtragem de Kalman para fusão de sensores (Figura 2).

Figura 2: O sensor de inclinação AXISENSE-G-700 combina dados de sensores de aceleração, rotação e temperatura para fornecer informações precisas sobre a inclinação em ambientes dinâmicos. (Fonte da imagem: TE Connectivity)

Fusão de nove em um

Embora 6 DoF sejam suficientes em muitos casos, algumas aplicações de rastreamento de movimento, como drones, veículos e dispositivos de realidade virtual, podem se beneficiar das informações adicionais fornecidas pelo uso de 9 DoF.

O módulo OPENIMU300RI da ACEINNA foi projetado para uso em veículos automotivos, de construção e agrícolas de 12 V e 24 V. Além de um giroscópio e acelerômetro, essa IMU tem um magnetômetro anisotrópico magneto-resistivo (AMR) de 3 DoF.

Um processador ARM coleta os dados do sensor e implementa o OpenIMU, uma pilha de código aberto para desenvolvimento de IMU, sistema de posicionamento global (GPS) e sistema de navegação inercial (INS). A pilha inclui um filtro Kalman personalizável para fusão de sensores.

A TDK InvenSense também oferece um dispositivo de rastreamento de movimento de 9 eixos. O modelo ICM-20948 tem uma faixa de temperatura operacional de -40°C a 85°C, o que o torna adequado para várias aplicações em ambientes desafiadores, como automação industrial e sistemas autônomos. Ele inclui um giroscópio de três eixos baseado em sistema microeletromecânico (MEMS), um acelerômetro de três eixos baseado em MEMS e um magnetômetro/bússola de três eixos baseado em MEMS.

Além dos sensores de movimento de 9 DoF, o ICM-20948 tem conversores analógico-digitais (ADCs) independentes para cada sensor, circuitos de condicionamento de sinal e um processador de movimento digital (DMP) (Figura 3).

Figura 3: Essa plataforma de sensor integrada suporta 9 DoF, usando um giroscópio de três eixos e um acelerômetro de três eixos (lado superior esquerdo), além de um magnetômetro/bússola de três eixos (canto inferior direito). (Fonte da imagem: TDK InvenSense)

Alguns detalhes do ICM-20948 incluem:

Três giroscópios de taxa MEMS vibratórios independentes. Se os giroscópios forem girados em qualquer um dos três eixos, o efeito Coriolis causará uma vibração detectada por um captador capacitivo. A saída do captador é processada para produzir uma tensão que é proporcional à taxa angular.

O acelerômetro MEMS de 3 eixos tem massas separadas para cada eixo. A aceleração ao longo de um eixo desloca a massa correspondente, que é detectada por um captador capacitivo. Quando o ICM-20948 for colocado em uma superfície plana, ele medirá 0g nos eixos X e Y e +1g no eixo Z.

O magnetômetro é baseado na tecnologia de sensor Hall. Ele detecta o magnetismo terrestre nos eixos X, Y e Z. A saída do sensor é gerada com um circuito de acionamento do sensor, um amplificador, um ADC de 16 bits e um circuito aritmético para processar o sinal resultante. Cada eixo tem uma faixa de escala total de ±4900 µT.

O DMP no ICM-20948 é um diferencial. Alguns de seus recursos e benefícios incluem:

• O alívio da computação dos algoritmos de processamento de movimento, oriundos do processador host, minimiza o consumo de energia e simplifica a temporização e a arquitetura do software. O DMP garante que os algoritmos de processamento de movimento possam ser executados em uma taxa alta, em torno de 200 Hz, para fornecer resultados precisos com baixa latência. Recomenda-se a operação a 200 Hz, mesmo que a aplicação atualize muito mais lentamente, como 5 Hz. O desacoplamento da taxa de processamento do DMP com a taxa de atualização da aplicação garante um desempenho mais robusto do sistema.
• O DMP permite um tempo de execução de baixíssima potência e a calibração em segundo plano dos sensores. A calibração é necessária para manter o desempenho ideal dos sensores individuais e dos processos de fusão de sensores, durante a vida útil do dispositivo.
• O DMP simplifica a arquitetura do software e agiliza o desenvolvimento do software, resultando em um tempo de comercialização mais rápido.

Sensores ambientais integrados

O monitoramento ambiental é essencial no processamento e armazenamento de alimentos, fábricas de produtos químicos, operações de logística, datacenters, produção de culturas em estufas, sistemas de aquecimento, ventilação e ar condicionado (HVAC) e outras áreas. As medições de umidade relativa (UR) e temperatura podem ser combinadas para calcular o ponto de orvalho.

A série SHTC3 da Sensirion é composta por sensores digitais de umidade e temperatura otimizados para aplicações acionadas por bateria na borda e em produtos eletrônicos de consumo de grande escala. A plataforma do sensor CMOS inclui um sensor de umidade capacitivo, um sensor de temperatura de banda proibida, processamento de sinal analógico e digital, conversor A/D, memória de dados de calibração e uma interface de comunicação de modo rápido I²C.

O pequeno invólucro DFN de 2 x 2 x 0,75 mm suporta aplicações com restrições de espaço. A ampla tensão de alimentação de 1,62 V a 3,6 V e um balanço de energia abaixo de 1 μJ por medição, tornam o SHTC3 adequado para dispositivos móveis ou sem fio alimentados por bateria (Figura 4). Por exemplo, o número de peça SHTC3-TR-10KS é fornecido em quantidades de 10.000 em Digi-Reel, fita e carretel, ou fita cortada. Os projetistas podem usar a placa de avaliação SHTC3 para agilizar o desenvolvimento do sistema.

Figura 4: Este dispositivo de monitoramento ambiental inclui sensores digitais de umidade e temperatura. (Fonte da imagem: Sensirion)

Adição de pressão barométrica

O reconhecimento do contexto e da localização é cada vez mais importante em controles de automação residencial, sistemas HVAC, equipamentos de ginástica e aplicações de navegação em ambientes fechados. Os projetos desses sistemas podem se beneficiar do uso da unidade ambiental integrada BME280 da Bosch Sensortec, que adiciona um sensor de pressão barométrica com sensores de umidade e temperatura.

Os sensores são projetos de pouco ruído que oferecem alta precisão e resolução. O sensor de pressão mede a pressão barométrica absoluta. A temperatura integrada é otimizada para trabalhar com o sensor de umidade a fim de determinar a UR e o ponto de orvalho. Também é usada para fornecer compensação de temperatura para o barômetro. Uma placa de desenvolvimento está disponível para agilizar o processo de projeto e integração do sistema.

IA para detecção ambiental

A Bosch Sensortec também oferece um sensor ambiental 4 em 1 com IA incorporada. O BME688 inclui um sensor de gás e sensores de pressão, umidade e temperatura de alta linearidade e alta precisão. Ele é fornecido em um invólucro robusto de 3,0 mm x 3,0 mm x 0,9 mm, adequado para aplicações móveis e outras aplicações com restrições de espaço (Figura 5).

Figura 5: O BME688 da Bosch Sensortec inclui um sensor de gás e sensores de pressão, umidade e temperatura, todos com suporte de IA integrada. (Fonte da imagem: Bosch Sensortec)

O sensor de gás pode detectar compostos orgânicos voláteis (VOCs), compostos de enxofre voláteis (VSCs) e outros gases, como monóxido de carbono e hidrogênio, na faixa de partes por bilhão (ppb). O BME688 inclui uma função de scanner de gás que pode ser personalizada em termos de sensibilidade, seletividade, taxa de dados e consumo de energia.

O software BME AI-Studio também otimiza o sensor de gás para outras misturas de gás e aplicações. A placa de avaliação BME688 pode ser configurada com o software BME AI-Studio. O BME AI-Studio oferece suporte à configuração de sensores, análise e rotulagem de dados, treinamento e otimização de soluções de aplicações para fábricas, instalações de logística, casas inteligentes e dispositivos de IoT.

A amostragem de gases e o treinamento do sistema no campo, em vez de no laboratório, permitem o projeto de algoritmos mais realistas que apresentam melhor desempenho e níveis mais altos de confiabilidade em condições reais de operação. Aproveitando a capacidade do BME688 de medir simultaneamente a umidade, a temperatura e a pressão barométrica, além dos gases, é possível desenvolver modelos de IA mais abrangentes e precisos.

Conclusão

Os sistemas de fusão de sensores para a Indústria 4.0, logística e outras aplicações podem ser desenvolvidos usando uma série de sensores discretos ou uma solução integrada que inclui vários sensores em um único invólucro. Os dispositivos integrados podem produzir soluções menores e de baixo consumo de energia para aplicações móveis e de borda. Seja usando sensores discretos ou um conjunto de sensores integrados, o desempenho pode ser aprimorado com a adição de IA e ML.