ここ数十年、コンピュータ、ソフトウェア、コンピューティング技術の世界では劇的な変化が起こっています。 エンジニアとして、膨大な計算能力を誇る時代の一員であることは魅力的なことです。 代表的なものは、パーソナルコンピューター、ラップトップ、スマートフォンやスマートウォッチなどの携帯端末です。
コンピューターの腕前の助けを借りずに生活を送ることは、想像もつかないほど不可能になってきています。 742>
コンピューティング テクノロジーを新しいレベルに引き上げ、「スマート」という言葉を再定義した Internet-of-Things (IoT) の出現により (「スマート シティはパンデミック後の世界の構築に役立つか」)、その興奮はまだ始まったばかりだと言ってもよいでしょう。
この記事では、「センサーはどのように感知するのか」という疑問に答えることを目的とし、センサーの動作の物理学に焦点を当てます。
モノのインターネット（IoT）とは何か？ IoT という用語も同様です。
その名前が示すように、IoT はあらゆる種類のデバイスを包括するものです。 それらは、システムに組み込まれているか、または個々の実体として存在しています。 いずれにせよ、重要なのは、インターネットを介して互いに通信（または会話）することです。 しかし、すべての IoT システムが同じではなく、すべてのアプリケーションに適しているわけではありません。 実のところ、それらは私たち人間に似ている。 すべての個人は、何かにおいて偉大である。 俳優が航空機を操縦し、パイロットが映画で演技をすることは期待できません。 同じように、1つのIoTシステム（およびデバイス）にすべてを期待することはできません。 したがって、エンジニアは、可能な限り最高の結果を提供するために、異なるタスクを実行する異なるシステムを設計します。
現代のビジネスでは、顧客が王であり、これはすべての業界にわたって当てはまります。 したがって、システム設計者は常にシームレスなユーザー体験を提供するために、IoT システムを設計、生産、出荷しています。 IoTハードウェアの製品開発。 Vera Kozyr による How-To では、ハードウェア製品の観点から、エンドツーエンドのプラグアンドプレイ スタイルのシステムを作成するために、すべての関係者が費やした時間と労力を改めて説明しています。 したがって、デバイスはシステムの一部であり、その逆は真ではありません。
IoT システムのコンポーネント
どのシステムも、共通の目標達成に向けて集合的に働く複数の個々のコンポーネント (およびサブコンポーネント) から構成されています。 また、システム（チーム）の一員であることは、より高い生産性を保証し、より良い結果を達成することになる。 IoTシステムの主な構成要素は以下の通りです。
- 物理量を感知するセンサー
- センサーや他のコンポーネントが行うすべてのアクションを制御するオンサイトの中央マイクロコントローラー
- クラウド
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- センサーとマイクロコントローラーの間の通信。 受信したデータを解析・処理するデータ解析・処理＜1043＞＜3478＞異なるセンサー、センサーとマイコン、インターネットを介して中央クラウドサーバーとの通信を確立する送受信機＜1043＞＜3478＞ユーザーとの通信やユーザーからの指示による作業を行うユーザーインターフェース＜1043＞＜8572＞＜1046＞IoTセンサー
- 周囲の温度を感知する温度センサー、ユーザーの声を感知するマイク、および通話中にユーザーとの距離を感知してロックする近接センサー。
スマートフォンのアプリケーションによって、さまざまなセンサーが使用されています。 例えば、Google Mapsは、GPSモジュールと対話し、位置座標を収集するためのユーザー・インターフェース（アプリ）を持っています。
Battery Management System (BMS) は、複数のセンサーを使用する IoT システムのもう 1 つの例です。 BMSは、バッテリーを保護し、動作を管理する電子システムです。 要するに、バッテリーの個人的な管理人である。 スマートフォンのBMSの機能については、energyio.techの記事-Battery Management System in Smartphones-で説明しました。
センサーは、コンピューティング世界と現実世界の間のゲートウェイのような役割を果たします。 その結果、センサーは、現実の世界で感知したものを、コンピューティング マシンが理解できる特別な何かに変換する必要があります。
ありがたいことに、2 つの世界の間の共通のリンクは電気エネルギーです！
したがって、センサーの技術的定義にたどり着きます。IoT システムのセンサーは、目的の物理量を感知し、それを、直接または現場マイクロコントローラーを介して中央クラウド ベース サーバーに送信する電気信号に変換します。
IoTセンサーとは、つまり、IoTシステムで使用されるセンサーのことです。
MEMS（微小電気機械システム）とIoTセンサーのセンシング機構
Micro-electromechanical Systems（MEMS）は、シリコンなどマイクロメートルサイズの半導体材料で構成された微小システム技術（MST）のひとつです。
すべてではないにせよ、機械的エネルギーを検出するほとんどのセンサーは、何らかの形でMEMS技術を使用しています。 加速度計は非常に一般的な例です。 MEMS技術の製造材料は半導体であるため、主な利点は集積回路（IC）に組み込むことができることです。 IC には、センサーから受け取ったデータを処理する他のコンピューティング コンポーネント (これも半導体材料でできています) が含まれています。 MEMS ベースの加速度センサは、文字通り、₹250 (3.34 ドル) 未満で購入することができます。 また、MEMS ベースのセンサーは高い感度を誇り、以前のものでは想像もできなかったような微細な変化を検出します。
Types of Sensing Mechanisms and Working Principle
アプリケーションによっては、システムは、異なる物理量を感知する 1 つまたは複数のセンサーからなり、それによって独自の感知メカニズムを持つことができます。 物理的な変化を電気信号に変換する MEMS 技術において最も一般的なセンシング機構は、
- 抵抗ベースのセンシング
- 容量ベースのセンシング
両タイプのセンシング機構には、物理量のあらゆる変化がセンサーに使用されている材料の電気抵抗または容量の変化によりとらえられる、という単純な原理が採用されています。 したがって、物理量の変化が大きければ大きいほど、材料の抵抗や静電容量の変化も大きくなり、その逆もまた然りです。 抵抗ベースのセンシングシステムは抵抗を使用し、容量ベースのセンシングシステムはコンデンサを使用します。
この記事を書く前に抵抗とコンデンサを知らなくても心配はありません。 両者の違いを読み解くことができます。 この2つの部品は、それぞれの特徴を持った2人の人間だと思ってください。
抵抗ベースのセンシング機構（MEMS技術の利用）
私たちは1世紀以上にわたって、抵抗器を用いてさまざまな物理量を測定、分析、制御、観測してきました。 先に述べたように、物理量（圧力など）が変化すると、電気抵抗の変化量によって、物理量がどれだけ変化したかが決まります。
電気抵抗の変化は、光伝導効果、半導体の熱抵抗効果、ピエゾ抵抗効果などの物理原理によって支配されています。
- 物理的形状の変化で感知 – 材料の電気抵抗は材料の形状や長さや断面積によって決まります。
- ピエゾ抵抗効果 – ピエゾ抵抗材料は、押したり、引いたり、絞ったりといった機械的変形を経験すると電気抵抗が変化する特殊な材料である。
Other Resistive Based Sensing Mechanism Used in IoT Sensors
MEMS-based IoT sensors are extremely effective for mechanical, physical quantities, but resistive-sensors’ operation detected non-mechanical quantities like light and temperature is not the same.そのため圧力、振動、および加速度を測る IoT センサーには通常圧電性材料が使われます。 そのため、センシングの仕組みが変わってくる。
- Light Sensing – 光を検出するためには、特殊な感光材料が必要である。 植物は光受容体と呼ばれる特殊な分子の助けを借りて光を感知している。 同様に、光を感知するセンサーには、フォトレジスターという、光の強さが増すと電気抵抗が減少する材料が使われます。 光依存抵抗器（一般にLDRとして知られている）は、光を検出するために使用される非常に一般的なIoTセンサーです。
- 温度感知 – 光感知と同様に、温度感知も周囲温度の変化を受容する材料が必要です。 ほとんどの温度センサは、サーミスタ（温度の上昇に伴い電気抵抗が減少する材料）で構成されています。 例えば、現代のリチウムイオン電池の過充電を防ぐために使用されるパラメータの1つは、サーミスタの助けを借りて電池の温度を検出することです。
- 化学センサ – これらのセンサは、特定の化学物質を検出するために使用されます。 このセンサには、化学物質と反応するたびに抵抗値が変化する材料で構成された検出層が含まれています。 例えば、多くのIoTシステムは、MQシリーズ（MQ9、MQ2、MQ7など）のガスセンサーを使用しています。 1043>
Fig 1 – 抵抗ベース センサー 電気信号への変換
おそらく、2番目に人気の高い科学方程式、オームの法則 (V = IR) によって、電流、電圧、抵抗間の直接的関係が確立されています。 この法則の優れた点は、抵抗のどんな小さな変化も、すぐに電気信号 (電圧または電流) に変換できることです。
図 2 – 抵抗センシングにおける物理変化の電気信号への変換 したがって、すべての抵抗ベースの IoT センサー (MEMS 技術を含む) で直接的または間接的にオームの法則を使用しています。
IoT センサーにおける容量ベースのセンシング機構
容量ベースのセンシング機構は、材料の容量を変更することで物理量の変化を捉え、抵抗同様、材料の物理形状に依存する。
しかし、ほとんどすべての容量ベースのセンシング システムでは、物理ジオメトリの変化、つまり、面積、距離、および、格納できる電荷量によって記述される材料の容量性能力に主に依存しています。 スマートフォンでは、多数のタッチセンサーで構成されるタッチスクリーンが使用されている。
物理的なタッチによって画面が刺激されると、発揮された圧力によって面積または/および距離が変化し、画面の下の静電容量の値の変化を誘発します。
この静電容量の変化は、電気信号を次のステージに駆動する電気スイッチのように動作します。 図 3 は、タッチ センサーの働きを示しています。
Fig 3 – 2D and 3D Working of a Capacitive Touch Sensor オームの法則を使用する抵抗ベースのセンシング システムに類似して、容量ベースのシステムには電気容量の変化を電圧と電流にマッピングする独自の関係があります。 残念ながら、その数学的方程式はこの記事の範囲外です。
Capacitive vs. Resistive Sensing
抵抗センシングでは、光や温度など一部の物理量には、特殊なタイプの材料が必要です。 これは利点であると同時に欠点でもあります。 一方では、抵抗値の変化が測定される量に固有であることです。 しかしもう一方では、この独自性により、まったく異なる測定/センシング手順が必要になります。
その代わりに、ほとんどの静電容量式センシングシステムでは、変化が主に物理的な形状の変化によるものなので、均一なセンシング手順が維持されます。 さらに、静電容量式は抵抗式に比べて比較的新しく、現在は MEMS テクノロジーを使用した機械システムのセンシングに限定されています。
Conclusion
IoT システムでよく使用されるいくつかのセンサーの動作について説明できたと思います。 さらに、センサーの設計製作はIoTの一部分に過ぎない。
現状では、IoT センサーは製造業に浸透し、ほとんどの手動操作を自動化して、産業用 IoT (IIOT) と呼ばれるまったく新しい分野に発展しています。 それまでは、IoT のエコシステム全体が進化し続ける必要があります。
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