Cómo utilizar la fusión de sensores para mejorar los procesos de producción y la logística de la Industria 4.0

La fusión de sensores combina datos de múltiples sensores para proporcionar una comprensión más detallada y matizada del funcionamiento del sistema o del entorno. En muchos casos, la debilidad de una tecnología de sensor puede superarse añadiendo (fusionando) información de una segunda tecnología de sensor. Añadir inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (AM) puede aumentar la potencia de la fusión de sensores.

La fusión de sensores plantea varios retos. Por ejemplo, puede resultar difícil desarrollar una solución equilibrada y no "favorecer" a una de las tecnologías en detrimento de las demás. El resultado puede ser una falta de escalabilidad y un rendimiento reducido. Una forma de afrontar este reto es integrar varias tecnologías de sensores en un solo paquete. La fusión de sensores no se limita al uso de múltiples sensores discretos.

Independientemente del nivel de integración de los sensores, añadir IA o ML puede mejorar el rendimiento, pero el entrenamiento puede ser complejo y llevar mucho tiempo. En su lugar, los diseñadores pueden recurrir a sensores de autoaprendizaje con capacidades de IA y ML integradas.

Este artículo comienza revisando una implementación de fusión de sensores utilizando sensores discretos, una unidad de microcontrolador de 32 bits y software ML. A continuación, presenta una serie de soluciones integradas de fusión de sensores y ejemplos de aplicación en instalaciones logísticas, centros de datos, automatización de procesos, manipulación de materiales y equipos agrícolas.

Por último, examina una solución integrada de fusión de sensores ambientales con software de inteligencia artificial integrado. A lo largo del debate, se incluirán dispositivos ejemplares de Renesas Electronics, Sensirion, TE Connectivity, ACEINNA, Bosch Sensortec y TDK InvenSense.

Los diseñadores pueden explorar las opciones de fusión de sensores utilizando una placa de diseño de referencia de Renesas. La placa se basa en una unidad de microcontrolador de 32 bits con núcleo Arm® Cortex®-M4 a 120 MHz, memoria Flash de hasta 2 MB de código y SRAM de 640 KB, además de numerosas opciones de interfaz y conectividad.

El kit de evaluación relacionado está optimizado para diseños multisensor y de fusión de sensores. Incluye un sensor de calidad del aire, un sensor de luz, un sensor de temperatura y humedad, una unidad de medición inercial (IMU) de 6 ejes, un micrófono y conectividad bluetooth de baja energía (BLE) (figura 1). El diseño de referencia también incluye una plataforma ML automatizada para dispositivos de borde y aplicaciones de fusión de sensores.

Figura 1: placa de desarrollo y evaluación de fusión de sensores IoT con software de desarrollo ML automatizado y conectividad BLE. (Fuente de la imagen: Renesas Electronics)

Sensores de inclinación estabilizadores

Los sensores de inclinación son IMU especializadas que se utilizan en diversas aplicaciones, como maquinaria agrícola, vehículos todoterreno, manipulación de materiales y equipos de construcción pesados. En ocasiones, las normas de seguridad exigen sensores de inclinación para garantizar entornos operativos seguros. Los sensores de inclinación pueden ensamblarse utilizando varios dispositivos discretos, lo que puede resultar complicado.

El núcleo de la mayoría de los diseños de sensores de inclinación es un sensor giroscopio (giroscopio) que mide la velocidad angular o el índice de rotación alrededor de un eje. Eso está muy bien si la plataforma está en movimiento, pero si deja de moverse, por ejemplo inclinada en un ángulo de 20 grados, la salida del sensor pasa a cero. Además, un giroscopio puede experimentar una deriva significativa con el tiempo, acumulándose los errores y produciendo finalmente una medición que ya no es precisa ni útil.

Para hacer frente a las limitaciones de los giroscopios, las soluciones de sensores de inclinación dinámicos añaden un acelerómetro para medir el movimiento. Eso puede indicar al sistema cuándo ha dejado de moverse y permitirle utilizar la última salida del giroscopio para estimar el ángulo de inclinación. Una última pieza del rompecabezas es un sensor de temperatura que compensa los efectos de las variaciones de temperatura en el giroscopio y el acelerómetro.

Los filtros Kalman se utilizan a menudo para la fusión de sensores en sensores de inclinación. Puede utilizarse un filtro Kalman estándar basado en una estimación lineal cuadrática si los sensores funcionan en una región lineal de rendimiento. Los filtros Kalman pueden producir estimaciones de estado relativamente precisas incluso en sistemas como los sensores de inclinación con incertidumbre inherente y errores de acumulación.

Los sensores de inclinación que funcionan en una región no lineal pueden beneficiarse de un filtro de Kalman ampliado que linealiza las estimaciones utilizando el valor medio y la covarianza actuales.

Los sensores de inclinación como el AXISENSE-G-700 de TE Connectivity y el MTLT305D de ACEINNA tienen seis grados de libertad (6 DoF) de detección del movimiento, tres del giroscopio y tres del acelerómetro, y emplean técnicas de filtrado de Kalman para la fusión de sensores (Figura 2).

Figura 2: El sensor de inclinación AXISENSE-G-700 fusiona datos de sensores de aceleración, rotación y temperatura para proporcionar información precisa sobre la inclinación en entornos dinámicos. (Fuente de la imagen: TE Connectivity)

Fusible nueve en uno

Aunque 6 DoF son suficientes en muchos casos, algunas aplicaciones de seguimiento del movimiento como drones, vehículos y dispositivos de realidad virtual pueden beneficiarse de la información adicional que proporciona el uso de 9 DoF.

El módulo OPENIMU300RI de ACEINNA está diseñado para su uso en vehículos de automoción, construcción y agrícolas de 12 V y 24 V. Además de un giroscopio y un acelerómetro, esta IMU tiene un magnetómetro anisotrópico magnetorresistivo (AMR) de 3 DoF.

Un procesador ARM recoge los datos de los sensores e implementa OpenIMU, una pila de código abierto para el desarrollo de IMU, sistemas de posicionamiento global (GPS) y sistemas de navegación inercial (INS). La pila incluye un filtro Kalman personalizable para la fusión de sensores.

TDK InvenSense también ofrece un dispositivo de seguimiento del movimiento de 9 ejes. El modelo ICM-20948 tiene un rango de temperatura de funcionamiento de -40 °C a 85 °C, lo que lo hace adecuado para diversas aplicaciones en entornos difíciles, como la automatización industrial y los sistemas autónomos. Incluye un giroscopio de tres ejes basado en un sistema microelectromecánico (MEMS), un acelerómetro de tres ejes basado en MEMS y un magnetómetro/brújula de tres ejes basado en MEMS.

Además de los sensores de movimiento de 9 DoF, el ICM-20948 dispone de convertidores de analógico a digital (ADC) independientes para cada sensor, circuitos de acondicionamiento de señales y un procesador de movimiento digital (DMP) (Figura 3).

Figura 3: Esta plataforma de sensores integrada admite 9 DoF mediante un giroscopio de tres ejes y un acelerómetro triaxial (lado del ascensor), además de un magnetómetro/brújula de tres ejes (parte inferior derecha). (Fuente de la imagen: TDK InvenSense)

Algunos detalles de ICM-20948 incluyen:

Tres giroscopios de velocidad MEMS vibratorios independientes. Si los giroscopios giran alrededor de cualquiera de los tres ejes, el efecto Coriolis provoca una vibración detectada por un captador capacitivo. La salida de la pastilla se procesa para producir un voltaje proporcional a la velocidad angular.

El acelerómetro MEMS de 3 ejes tiene masas independientes para cada eje. La aceleración a lo largo de un eje desplaza la masa correspondiente, que detecta un captador capacitivo. Cuando el ICM-20948 se coloca sobre una superficie plana, medirá 0g en los ejes X e Y y +1g en el eje Z.

El magnetómetro se basa en la tecnología de sensores Hall. Detecta el magnetismo terrestre en los ejes X, Y y Z. La salida del sensor se genera con un circuito controlador del sensor, un amplificador, un ADC de 16 bits y un circuito aritmético para procesar la señal resultante. Cada eje tiene un rango de escala completa de ±4900 µT.

El DMP del ICM-20948 es un elemento diferenciador. Algunas de sus características y ventajas son:

• Al descargar del procesador central el cálculo de los algoritmos de procesamiento del movimiento, se minimiza el consumo de energía y se simplifican la temporización y la arquitectura del software. El DMP garantiza que los algoritmos de procesamiento del movimiento puedan ejecutarse a una velocidad elevada, en torno a 200 Hz, para ofrecer resultados precisos con baja latencia. Se recomienda trabajar a 200 Hz, aunque la aplicación se actualice mucho más despacio, como a 5 Hz. Desacoplar la velocidad de procesamiento del DMP de la velocidad de actualización de las aplicaciones garantiza un rendimiento más sólido del sistema.
• El DMP permite un tiempo de funcionamiento de consumo ultrabajo y la calibración en segundo plano de los sensores. La calibración es necesaria para mantener un rendimiento óptimo de los sensores individuales y los procesos de fusión de sensores durante la vida útil del dispositivo.
• El DMP simplifica la arquitectura del software y acelera su desarrollo, lo que permite acelerar la comercialización.

Sensores medioambientales integrados

La vigilancia medioambiental es esencial en el procesamiento y almacenamiento de alimentos, plantas químicas, operaciones logísticas, centros de datos, producción de cultivos en invernaderos, sistemas de calefacción, ventilación y aire acondicionado (HVAC) y otras áreas. Las mediciones de humedad relativa (HR) y temperatura pueden fusionarse para calcular el punto de rocío.

La serie SHTC3 de Sensirion son sensores digitales de humedad y temperatura optimizados para aplicaciones con batería en el borde y en electrónica de consumo de gran volumen. La plataforma de sensores CMOS incluye un sensor de humedad capacitivo, un sensor de temperatura de banda prohibida, procesamiento de datos analógicos y digitales, un convertidor A/D, memoria de datos de calibración y una Interfaz de comunicación I²C de modo rápido.

El pequeño encapsulado DFN de 2 x 2 x 0.75 mm admite aplicaciones con limitaciones de espacio. La amplia tensión de alimentación de 1.62 V a 3.6 V y un balance energético inferior a 1 μJ por medición hacen que el SHTC3 sea adecuado para dispositivos móviles o inalámbricos alimentados por batería (figura 4). Por ejemplo, la referencia SHTC3-TR-10KS se suministra en cantidades de 10,000 unidades en Digi-Reel, cinta y carrete o cinta cortada. Los diseñadores pueden utilizar la placa de evaluación SHTC3 para acelerar el desarrollo de sistemas.

Figura 4: Este dispositivo de vigilancia ambiental incluye sensores digitales de humedad y temperatura. (Fuente de la imagen: Sensirion)

Aumento de la presión barométrica

El conocimiento del contexto y la ubicación son cada vez más importantes en los controles de automatización del hogar, los sistemas de climatización, los equipos de fitness y las aplicaciones de navegación en interiores. Los diseños de esos sistemas pueden beneficiarse del uso de la unidad ambiental integrada BME280 de Bosch Sensortec que añade un sensor de presión barométrica junto con sensores de humedad y temperatura.

Los sensores son diseños de bajo ruido que proporcionan alta precisión y resolución. El sensor de presión mide la presión barométrica absoluta. La temperatura integrada está optimizada para trabajar con el sensor de humedad para determinar la HR y el punto de rocío. También se utiliza para compensar la temperatura del barómetro. Existe una placa de desarrollo para acelerar el proceso de diseño e integración del sistema.

Inteligencia artificial para la detección medioambiental

Bosch Sensortec también ofrece un sensor ambiental 4 en 1 con IA integrada. El BME688 incluye un sensor de gas y sensores de presión, humedad y temperatura de alta linealidad y precisión. Se presenta en un robusto encapsulado de 3.0 mm x 3.0 mm x 0.9 mm adecuado para aplicaciones móviles y otras aplicaciones con limitaciones de espacio (Figura 5).

Figura 5: El BME688 de Bosch Sensortec incluye un sensor de gas y sensores de presión, humedad y temperatura, todos ellos con IA integrada. (Fuente de la imagen: Bosch Sensortec)

El sensor de gas puede detectar compuestos orgánicos volátiles (COV), compuestos de azufre volátiles (CSV) y otros gases como monóxido de carbono e hidrógeno en el rango de partes por mil millones (ppb). BME688 incluye una función de escáner de gas que puede personalizarse en función de la sensibilidad, selectividad, velocidad de datos y consumo de energía.

El software AI-Studio de BME también optimiza el sensor de gas para otras mezclas de gases y aplicaciones. La placa de evaluación BME688 puede configurarse con el software AI-Studio de BME. AI-Studio de BME admite la configuración de sensores, el análisis y etiquetado de datos, la formación y la optimización de soluciones de aplicaciones para fábricas, instalaciones logísticas, hogares inteligentes y dispositivos IoT.

La toma de muestras de gases y el entrenamiento del sistema sobre el terreno, en lugar de en el laboratorio, permiten diseñar algoritmos más realistas que funcionan mejor y ofrecen mayores niveles de fiabilidad en condiciones de funcionamiento reales. Aprovechando la capacidad del BME688 para medir simultáneamente la humedad, la temperatura y la presión barométrica, además de los gases, se pueden desarrollar modelos de IA más completos y precisos.

Conclusión:

Los sistemas de fusión de sensores para Industria 4.0, logística y otras aplicaciones pueden desarrollarse utilizando una serie de sensores discretos o una solución integrada que incluya múltiples sensores en un solo paquete. Los dispositivos integrados pueden producir soluciones más pequeñas y de menor consumo para aplicaciones móviles y periféricas. Tanto si se utilizan sensores discretos como un conjunto de sensores integrados, el rendimiento puede mejorarse añadiendo IA y ML.