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传感器与人工智能融合改变智能制造时代

2023-10-27 14:40:16 Majeed Ahmad 阅读:
工业4.0涵盖了汽车和多个电子行业智能制造的广泛需求。在此,工业4.0解决方案可通过基于传感器的系统支持自动化生产线监控,为所有制造过程提供实时监控和可操作性。

德国元器件供应商博世将其位于德累斯顿的新半导体工厂称为智能工厂,该工厂拥有高度自动化、完全互联的机器和集成流程,并与人工智能(AI)和物联网(IoT)技术相结合,以促进数据驱动的制造。凭借自行思考的机器和内置摄像头的眼镜,该工厂的维护工作可以在9,000km外进行。ZJsednc

毫不奇怪,博世将这座工厂视为工业4.0的体现,这意味着生产单元具有智能处理能力,无需人工辅助即可进行通信,同时连接物理世界和虚拟世界。ZJsednc

“在人工智能的帮助下,我们将把半导体制造提升到一个新的水平。”罗伯特·博世有限公司董事会主席Volkmar Denner表示。ZJsednc

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图1:人工智能算法支持的智能流程甚至可以检测半导体晶圆中最微小的异常情况。(图片来源:博世)ZJsednc

工业4.0涵盖了汽车和多个电子行业智能制造的广泛需求。在此,工业4.0解决方案可通过基于传感器的系统支持自动化生产线监控,为所有制造过程提供实时监控和可操作性。ZJsednc

还需要注意的是,工业4.0的概念大约在十年前出现,随着嵌入式系统、互联网连接和数据分析的发展而不断发展。在工业4.0领域,基于传感器的设备正在不断重塑工业、汽车和机器人领域;其中包括工业压力变送器、暖通空调(HVAC)传感器、体重秤、工厂自动化设备和智能仪表。ZJsednc

智能制造的演变

然而,在深入研究智能传感器在工业4.0中的作用之前,有必要先看看该行业是如何达到这一拐点的。ZJsednc

这一切都始于20世纪80年代,当时很多公司都开始将计算机连接到控制设备,并使用机器人进行自动化物料搬运。工厂自动化也紧随其后,实现了材料运输等重复制造流程的自动化。ZJsednc

随后出现了智能制造的理念,它开始将物联网、数据驱动分析和人工智能技术相结合。如果做得有效,可以实现流程优化、灵活生产、缩短交货时间、提高人力质量和提高效率。ZJsednc

但这也需要更强的计算能力、先进的电机控制算法、可靠的连接和稳定的图像识别。同样,智能传感器是制造流程转型的关键因素。智能传感器从物理环境获取模拟输入,并采用专门的技术来调节这些数据,以便在数字世界中使用。ZJsednc

以面向智能制造的无人车为例,它使用导航算法与飞行时间(ToF)传感器相结合,可以自由移动而不会造成碰撞。它还采用人工智能和机器视觉技术来识别特定颜色的物体,拾取它们,并使用具有磁场定向控制(FOC)的机械臂将它们放入相应的篮子中。ZJsednc

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图2:智能传感器已成为人工智能驱动的工业4.0应用的关键要素。(图片来源:意法半导体)ZJsednc

传感器技术演进

信号调节器对于主要处理非常小的非线性信号的智能传感器仍然至关重要,这些传感器需要用专门的技术将传感器信号转换为线性化输出。信号调节器通过提供可编程、高精度、宽增益和量化功能以及强大的高阶数字校正和线性化算法来增强传感器接口。ZJsednc

然后是图像传感器。虽然这不是一项新技术,但它们通过促进高性能工业检测自动化,在智能制造应用中发挥着关键作用。先进的CMOS图像传感器现已成为智能制造环境中常用的3D机器视觉和光谱分析的主要产品。ZJsednc

除了这些久经考验的传感器构建模块之外,新技术不断涌现,以满足智能制造领域更苛刻的应用。以工业操作中常用来捕获3D图像的ToF传感器为例,此类传感器可在机器人、工业4.0和汽车工厂中实现机器视觉和预测性维护。ZJsednc

另一项值得注意的技术包括高度小型化的MEMS扫描仪,它们越来越多地用于工业制造中的图像扫描。这些器件(一维和二维微型扫描仪)具有大扫描角度和高扫描频率,可在制造环境中创建高度可靠的控制系统。ZJsednc

AI与MEMS传感器结合

小型化、智能和网络化的传感器和执行器构成了物联网、工业4.0和采用人工智能功能的智能制造应用的基础。这些智能传感器越来越多地在工业和物联网边缘应用中找到一席之地。ZJsednc

一个典型的例子是意法半导体(ST)在其智能传感器处理单元(ISPU)中增加了传感计算能力。它将适合运行AI算法的DSP和MEMS传感器集成在同一芯片上。传感器和人工智能的融合将电子决策置于边缘,同时使智能传感器能够感知、处理和采取行动,从而架起了技术与物理世界融合的桥梁。ZJsednc

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图3:智能传感器处理单元(右)通过将DSP驱动的AI与MEMS传感器相结合来补充传感功能。(图片来源:意法半导体)ZJsednc

ST还通过添加AI加速、时间敏感网络(TSN)支持以及PCIe、USB 3.0和CAN-FD外设,为其STM32处理器做好工业和物联网边缘应用的准备。ST执行副总裁兼通用微控制器子集团总经理Ricardo De Sa Earp表示,这些人工智能处理器已做好迎接工业4.0、物联网和丰富用户界面应用领域的新兴机遇的准备。ZJsednc

上述示例展示了制造业如何在智能传感器和大量计算与人工智能和神经网络相结合的时代不断发展。智能传感器构成了工业4.0的支柱,并越来越多地应用于智能工厂环境。它们已与人工智能、云计算和工业物联网一起成为工业4.0的关键要素。ZJsednc

原文标题:ZJsednc

(原文刊登于EDN姊妹网站EE Times,参考链接:Sensor Fusion with AI Transforms the Smart Manufacturing Era,由Franklin Zhao编译。)ZJsednc

本文为《电子技术设计》2023年10月刊杂志文章,版权所有,禁止转载。免费杂志订阅申请点击这里ZJsednc

责编:Franklin
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