感測裝置、物聯網終端與能源管理

感測裝置

• 熱電偶與溫度感測器
  • 熱電偶(TC):
    • 一種不依賴激勵訊號工作的溫度感測裝置。
    • 塞貝克效應
      • 由兩種不同材料的導線在溫度量測點相遇組成，這兩種金屬之間會產生與溫度呈非線性關係的電壓差。
    • 簡單量測，適用於較寬的溫度範圍、長引線的遠距離量測，並常用於工業和高溫環境。
    • 精度可能受細微雜質和老化影響。
  • 電阻式溫度檢測器 (RTD):
    • 在很窄的溫度範圍內工作
    • 相比熱電偶具有更好的精確度（低於600攝氏度）。
    • 通常由非常細的鉑絲緊緊包裹在陶瓷或玻璃上形成
    • 電阻與溫度呈線性關係。
    • RTD 需要激勵電流操作，且有兩線、三線和四線封裝，其中四線模型用於高精度校準系統。
  • 熱敏電阻:
    • 基於電阻的關係型感測器, 但比RTD在給定溫度下產生更高幅度的變化。
    • 與溫度變化呈高度非線性關係，適用於溫度範圍小、需要高解析度的場合。
    • 熱敏電阻有兩種主要類型：NTC（電阻隨溫度升高而減小）和 PTC（電阻隨溫度升高而增大）。
    • 廣泛應用於醫療器械、科學設備、食品處理設備和家用電器。
• 霍爾效應感測器與電流感測器
  • 霍爾效應感測器:
    • 由一條有電流經過的金屬帶組成。
    • 當帶電粒子流通過磁場時，會使光束偏離直線，導致金屬帶正負極之間產生可量測的電壓差，這稱為「霍爾電壓」。
  • 電流感測器:
    • 利用霍爾效應量測交流和直流電流，分為開環和閉環兩種形式。
    • 典型應用包括位置感測、磁強計、高可靠性開關和水位檢測，並用於工業感測器量測機器和電機轉速。
    • 成本低廉且能承受惡劣環境條件。
• 光電感測器
  • 光敏電阻:
    • 由高電阻半導體製造，當吸收足夠光子時電阻減小。
    • 在黑暗中電阻很高，對波長敏感。
  • 光電二極體:
    • 是具有P-N結的半導體，透過產生電子-空穴對響應光照，形成電流。
    • 傳統太陽能電池即以此光伏模式工作。
• 熱電紅外 (PIR) 感測器：
  • 當熱體進入或離開其中一個區域時，感測器會產生訊號。
  • PIR感測器使用晶體材料，當受紅外輻射時產生電流，並由場效電晶體 (FET) 檢測電流變化。
  • PIR感測器在8～14微米的範圍內響應良好，這是人體的典型特徵。
  • 菲涅耳透鏡:
    • 通常位於PIR感測器頂部，形成兩個向外擴展的檢測區域。
    • 透過多個菲涅耳透鏡可以掃描更大的區域。
• 光達與主動感測系統
  • 主動感測系統：
    • 涉及廣播訊號，該訊號被用來量測空間或時間上的環境。
    • 主動感測器比無源感測器更複雜，需要更多功率、成本和使用面積。
  • 光達 (LiDAR)：
    • 透過量測雷射脈衝在目標上的反射來量測到目標的距離。
    • 與PIR感測器不同，光達能實際量測一個範圍。
    • 光達發射雷射能量，部分能量反射回發射器。
      • 常用波長為600～1000奈米，部分裝置使用1550奈米波長以防眼睛受傷。
    • 光達系統甚至可以從衛星進行遠距離掃描
      • 每秒產生15萬個脈衝，透過旋轉鏡建立環境的全面三維圖像。
      • 每個廣播波束代表一個角度、飛行時間 (ToF) 量測值和GPS位置。
    • 廣泛應用於農業、自動化和自動駕駛車輛、機器人、監控和環境研究。
    • 它也能分析任何穿過其路徑的物體，如氣體、大氣、雲的形成和成分、微粒、移動物體的速度等。
• 微機電系統 (MEMS) 感測器:
  • 包含與電子控制裝置相互作用的微型機械結構，通常在1～100微米的幾何尺寸範圍內。
  • MEMS機械結構可以旋轉、拉伸、彎曲、移動或改變形狀，進而影響電訊號。
  • MEMS裝置使用典型的矽製造工藝，透過薄層沉積和蝕刻建立三維結構。
  • MEMS加速度計和陀螺儀：
    • 常見於行動裝置（如計步器和健身追蹤器），主要用於定位和運動追蹤。
    • 加速度計:
      • 檢測線性運動的變化，透過彈簧固定的質心對加速度變化作出反應，並透過MEMS電路中的不同電容量測。
      • 通常合成用於多維度 (x, y, z)。
    • 陀螺儀:
      • 檢測旋轉運動，不依賴質心運動響應，而是依賴旋轉參考系的科里奧利效應。
      • 在MEMS裝置中，透過對矽襯底上的一系列MEMS組裝環施加諧振頻率來檢測科里奧利加速度。
  • MEMS麥克風:
    • 可用於聲音和振動檢測，常見於工業物聯網和預測性維護應用，如監測工業機器的健康和安全。
    • 需要具有足夠取樣頻率的模數轉換器 (ADC) 和放大器。
    • MEMS麥克風可以是類比或數位形式。數位麥克風的ADC靠近麥克風源，可避免訊號干擾。
    • 輸出可以是PDM (脈衝密度調變) 或 I2S 格式。
  • MEMS壓力感測器：
    • 用於各種物聯網部署，從智慧城市監控基礎設施到工業製造，通常用於量測流體和氣體壓力。
    • 核心是壓電電路，在壓電基板上的空腔上方或下方放置膜片，其形狀變化與材料電阻變化直接相關。
    • 依賴惠斯通電橋量測電阻變化導致的電壓變化。

高性能物聯網終端

• 視覺系統
  • 比簡單感測器複雜得多，需要大量硬體、光學元件和成像矽。
  • 從觀察場景的透鏡開始，透鏡提供聚焦功能和光飽和度。
  • 使用兩種感測元件之一：電荷耦合裝置 (CCD) 或 互補金屬氧化物半導體 (CMOS) 裝置。
    • CCD 將電電荷從感測器傳輸到晶片邊緣，按順序通過模數轉換器取樣，能產生高解析度和低雜訊影像，但功耗較高且製造工藝特殊。
    • CMOS 單個像素包含電晶體來取樣電荷，允許單獨讀取每個像素，功耗小但更容易受雜訊影響。
    • 目前市場上大多數感測器都是用CMOS製造的。
  • CMOS感測器集成到矽晶片中，顯示為二維電晶體陣列。每個感測器有微透鏡將光線聚焦到電晶體元件上。
  • 影像訊號處理器 (ISP) 管道：
    • 對影像進行一系列步驟來過濾、規範化和轉換，使其成為可用的數位影像。
    • ISP 管道的功能塊職責包括：
      • 類比轉數位轉換器 (ADC)：將感測器訊號放大後轉換成數位形式。
      • 黑電平校正 (Black Level Correction)：消除感測器黑電平引起的偏置效應。
      • 白平衡 (White Balance)：類比不同色溫下眼睛的色度顯示。
      • 壞點校正 (Dead Pixel Correction)：識別壞點並使用插值補償其損失。
      • Debayer濾波 (Debayer Filtering)：分離RGB數據，並創建影像的平面格式。
      • 雜訊降低 (Noise Reduction)：透過中值濾波器去除影像捕獲中引入的白雜訊和相干雜訊。
      • 銳化 (Sharpening)：使用矩陣乘法對影像進行模糊處理，然後將模糊與內容區域中的細節相結合。
      • 顏色空間轉換 (Color Space Conversion)：將RGB數據轉換為RGB特定處理。
      • 伽馬校正 (Gamma Correction)：校正CMOS影像感測器對不同輻照度下RGB數據的非線性響應。
      • Y’CbCr轉換 (Y’CbCr Conversion)：從RGB到Y’CbCr格式的附加顏色空間轉換，YCC格式允許更高的解析度而不會損失視覺品質。
      • 色調映射 (Tone Mapping)：校正影像以類比其他介質，如膠片。
      • JPEG壓縮 (JPEG Compression)：標準JPEG壓縮演算法。
• 感測器融合:
  • 感測器融合是將幾種不同類型的感測器數據結合起來，以揭示比單個感測器所能提供的更多情景資訊的過程。
  • 結合來自附近其他感測器（如PIR運動檢測和光照強度）的數據，物聯網系統可以識別情景
    • 例如，在陽光明媚時，大量的人聚集在某個區域，然後決定增加智慧建築內的空氣流通。
    • 單個熱感測器不知道是什麼導致溫度快速變化。
  • 感測器融合有兩種模式：將原始數據傳輸並聚合到中央服務（例如，基於雲的融合），或在感測器處進行數據關聯。
  • 數學方法包括卡爾曼濾波和貝葉斯網路。
• 輸出裝置:
  • 物聯網生態圈中的輸出裝置幾乎可以是任何東西，從簡單的LED到完整的視頻系統。
  • 其他類型包括執行器、步進馬達、揚聲器、音頻系統和工業閥門。
  • 大多數控制和處理需要位於邊緣或靠近設備（而不是在雲中完全控制）。
  • 輸出系統通常需要大量能量轉換為機械運動、熱能或光。
• 功能範例:
  • 在感測器收集到的數據被傳輸、處理或採取行動之前，這些感測器數據本身並沒有多大價值。
    • 系統的建構需要更多的硬體。
  • TI SensorTag CC2650
    • 它整合了多種感測器，包括環境光感測器、紅外溫度感測器、環境溫度感測器、加速度計、陀螺儀、磁強計、高度計/壓力感測器、濕度感測器、MEMS麥克風和磁感測器。
    • 輸出裝置包括蜂鳴器/揚聲器和兩個發光二極管。
    • 支援低功耗藍牙、Zigbee和6LoWPAN等通訊協議。
    • 由CR2032扣式電池供電。
    • 使用小型Cortex M3 CPU（128 KB快閃記憶體和20 KB SRAM）。
    • M0核心管理無線電傳輸。
    • 由於資源限制，這類感測器裝置通常需要網關、路由器、手機或其他智慧設備來實現更高要求的應用程式。
• 感測器到控制器:
  • 許多感測元件的訊號在到達任何地方之前都需要放大、濾波和校準。
  • 硬體通常需要一個具有一定解析度的模數轉換器。
  • 輸出可以是原始脈衝調變數據，或串行介面，如I2C、SPI或UART到微控制器或數位訊號處理器。
  • TI TMP007紅外熱電堆感測器是一個非接觸式MEMS溫度感測器，它吸收紅外波長並將其轉換為參考電壓。

能源與電源管理

• 電源管理:
  • 物聯網架構師必須為邊緣裝置建立功率預算:
    • 包括有源感測器電源、數據收集頻率、無線電通訊強度和功率、通訊頻率、微處理器/微控制器功率、無源組件電源、漏電損耗和驅動器/馬達的功率儲備。
  • 電池隨時間的功率行為是非線性的，放電時電壓會迅速下降，可能導致無線通訊系統或微處理器關機。
  • 以TI SensorTag C2650為例，其待機模式功耗為0.24毫安，所有感測器以100毫秒/取樣數據速率運行並廣播時功耗為12.08毫安。使用CR2032電池，預計最長壽命約為44小時。
  • 常見的電源管理實踐:
    • 包括不使用的時鐘門控組件、降低處理器時鐘速率、調整感測頻率和廣播頻率、降低通訊強度以及各種睡眠模式。
    • 新技術包括近似計算和機率設計，
    • 這兩種方案都依賴於在邊緣運行的感測器環境中。這些技術可以將門的數量和功率減少到指數級下降的水平。
• 能量收集:
  • 將任何表示狀態變化的系統（例如，從熱到冷、無線電訊號、光）的能量形式轉換為電能。
  • 一些設備將其作為唯一的能源形式，另一些則是混合系統，利用收集來增加或延長電池壽命。
  • 需要先進的電源管理，以有效捕捉和儲存能量，並防止功能完全喪失。
  • 能量收集系統的能量潛力低，轉換效率低。
    • 架構師應考慮在有大量未開發的廢棄能源供應（如工業環境）的情況下收集能量。
  • 常見於智慧城市和遠端通訊的物聯網產品。
  • 收集太陽能：來自光的能量可以被捕獲並用作能源。太陽能電池陣列的發電能力是面積的函數，效率受日照量和入射角影響。
  • 壓電機械收集：機械應變（運動、振動、聲音）可以轉化為能量。
    • 這些收集器可用於智慧道路和基礎設施，產生毫瓦量級電流，適用於非常小的系統。
    • 可使用MEMS壓電機械設備、靜電和電磁系統執行。
  • 射頻能量收集：從廣播傳輸中獲取能量，但射頻訊號的能量密度在所有採集技術中是最小的。
  • 熱回收：
    • 熱能可以透過兩個基本過程轉化為電能：
      • 熱電效應 (塞貝克效應)（將熱能直接轉化為電能，例如熱電偶堆）
      • 熱離子發射（電子從被加熱的電極中噴射出來，然後插入冷的電極中）。
        • 熱電偶堆的能量轉換效率低（不足10%），但體積小、易於製造、成本低、壽命長。
• 儲能
  • 物聯網感測器的典型儲存是電池或超級電容器。
  • 考量因素包括電源子系統的體積、電池能量容量、可獲得性、重量、充電頻率、可再生能源的持續性、電池功率特性和熱約束環境。
  • 能量和功率模型：電池容量以安培小時為單位。
  • Peukert效應 描述了當放電增加時，電池的容量以不同的速率減少的非線性現象。
  • Ragone圖 描述了儲能系統在能量密度（Wh/kg）與功率密度（W/kg）之間的關係。
  • 電池：
    • 鋰離子 (Li-ion) 電池由於能量密集，是行動設備中的標準電源形式。
      • 鋰離子電池會受到記憶效應、自放電和溫度影響，且在充電末期電壓會急劇下降。
  • 超級電容器：
    • 儲能容量明顯高於普通電容器 (1～10瓦特小時/千克)，更接近電池的能量密度 (200瓦特小時/千克)。能量以靜電方式儲存。
    • 優點是幾秒鐘內充滿電，且不會被過度充電。
    • 有兩種形式：
      • 電雙層電容器 (EDLC) :
        • 超級電容器在預測剩餘電力可用時間方面具有優勢，但存在漏電流和成本問題。
        • 常與普通電池一起用於混合動力解決方案。
      • 偽電容器
  • 放射性電源：
    • 高能量密度，但對物聯網部署中的低功耗感測器不實用，需要重鉛屏蔽。
    • 常用於太空飛行器。