Utiliser la fusion de capteurs pour améliorer les processus de production et la logistique de l'Industrie 4.0

La fusion de capteurs combine les données de plusieurs capteurs pour fournir une compréhension plus détaillée et nuancée du fonctionnement d'un système ou de l'environnement. Dans de nombreux cas, la faiblesse d'une technologie de capteur peut être surmontée en ajoutant (fusionnant) des informations provenant d'une deuxième technologie de capteur. L'ajout de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (ML) peut renforcer la puissance de la fusion de capteurs.

Il existe plusieurs défis à relever lors de l'implémentation de la fusion de capteurs. Par exemple, il peut être difficile de développer une solution équilibrée, sans « favoriser » l'une des technologies par rapport aux autres. Il peut en résulter un manque d'évolutivité et des performances réduites. Un moyen de relever ce défi est d'intégrer plusieurs technologies de capteurs dans un seul boîtier. La fusion de capteurs ne se limite pas à l'utilisation de plusieurs capteurs discrets.

Quel que soit le niveau d'intégration du capteur, l'ajout d'IA ou de ML peut améliorer les performances, mais l'entraînement peut être complexe et prendre du temps. Les concepteurs peuvent se tourner vers des capteurs à auto-apprentissage dotés de capacités IA et ML embarquées.

Cet article débute par l'examen d'une implémentation de fusion de capteurs utilisant des capteurs discrets, un microcontrôleur 32 bits et un logiciel ML. Il présente ensuite une série de solutions de fusion de capteurs intégrées et des exemples d'application dans les installations logistiques, les data centers, l'automatisation des processus, la manutention et les équipements agricoles.

Il se termine par l'examen d'une solution intégrée de fusion de capteurs environnementaux avec un logiciel d'IA intégré. Tout au long de la discussion, des dispositifs de Renesas Electronics, Sensirion, TE Connectivity, ACEINNA, Bosch Sensortec et TDK InvenSense seront présentés.

Les concepteurs peuvent explorer les options de fusion de capteurs à l'aide d'une carte de conception de référence de Renesas. La carte est basée sur un microcontrôleur 32 bits avec un cœur Arm® Cortex®-M4 120 MHz, jusqu'à 2 Mo de mémoire Flash code et 640 Ko de SRAM, et de nombreuses options d'interface et de connectivité.

Le kit d'évaluation associé est optimisé pour les conceptions multi-capteurs et de fusion de capteurs. Il inclut un capteur de qualité de l'air, un capteur de lumière, un capteur de température et d'humidité, une unité de mesure inertielle (IMU) à 6 axes, un microphone et une connectivité Bluetooth Low Energy (BLE) (Figure 1). La conception de référence comprend également une plateforme ML automatisée pour les périphériques et les applications de fusion de capteurs.

Figure 1 : Carte d'évaluation et de développement de fusion de capteurs IoT avec logiciel de développement ML automatisé et connectivité BLE. (Source de l'image : Renesas Electronics)

Stabilisation des capteurs d'inclinaison

Les capteurs d'inclinaison sont des IMU spécialisées utilisées dans diverses applications, notamment les machines agricoles, les véhicules tout-terrain, les équipements de manutention et les équipements de construction à usage intensif. Les normes de sécurité exigent parfois des capteurs d'inclinaison pour garantir des environnements de fonctionnement sûrs. Les capteurs d'inclinaison peuvent être assemblés à l'aide de plusieurs dispositifs discrets, ce qui peut s'avérer compliqué.

Le cœur de la plupart des conceptions de capteurs d'inclinaison est un gyroscope qui mesure la vitesse angulaire ou la vitesse de rotation autour d'un axe. C'est une bonne chose si la plateforme est en mouvement, mais si elle s'arrête de bouger, par exemple inclinée à un angle de 20 degrés, la sortie du capteur passe à zéro. De plus, un gyroscope peut connaître une dérive importante au fil du temps, les erreurs s'accumulant et finissant par produire une mesure qui n'est plus précise ni utile.

Pour répondre aux limites des gyroscopes, les solutions de capteurs d'inclinaison dynamiques ajoutent un accéléromètre pour mesurer le mouvement. Celui-ci peut indiquer au système quand il a arrêté de bouger et lui permettre d'utiliser la dernière sortie du gyroscope pour estimer l'angle d'inclinaison. La dernière pièce du puzzle est un capteur de température qui compense les effets des variations de température sur le gyroscope et l'accéléromètre.

Des filtres de Kalman sont souvent utilisés pour la fusion de capteurs dans les capteurs d'inclinaison. Un filtre de Kalman standard basé sur une estimation quadratique linéaire peut être utilisé si les capteurs fonctionnent dans une zone linéaire de performances. Les filtres de Kalman peuvent produire des estimations d'état relativement précises, même dans des systèmes tels que des capteurs d'inclinaison présentant une incertitude inhérente et des erreurs d'accumulation.

Les capteurs d'inclinaison fonctionnant dans une zone non linéaire peuvent bénéficier d'un filtre de Kalman étendu qui linéarise les estimations en utilisant la valeur moyenne et la covariance observées.

Les capteurs d'inclinaison comme l'AXISENSE-G-700 de TE Connectivity et le MTLT305D d'ACEINNA ont six degrés de liberté (6 DoF) de détection de mouvement, trois du gyroscope et trois de l'accéléromètre, et utilisent des techniques de filtrage de Kalman pour la fusion des capteurs (Figure 2).

Figure 2 : Le capteur d'inclinaison AXISENSE-G-700 fusionne les données des capteurs d'accélération, de rotation et de température pour fournir des informations d'inclinaison précises dans les environnements dynamiques. (Source de l'image : TE Connectivity)

Fusionner neuf-en-un

Bien que 6 DoF soient suffisants dans de nombreux cas, certaines applications de suivi de mouvement comme les drones, les véhicules et les dispositifs de réalité virtuelle peuvent bénéficier des informations supplémentaires fournies par l'utilisation de 9 DoF.

Le module OPENIMU300RI d'ACEINNA est destiné à une utilisation dans les véhicules de construction, agricoles et automobiles de 12 V et 24 V. En plus d'un gyroscope et d'un accéléromètre, cette IMU dispose d'un magnétomètre magnétorésistif anisotrope (AMR) de 3 DoF.

Un processeur ARM collecte les données des capteurs et implémente OpenIMU, une pile open-source pour le développement d'IMU, de système de positionnement mondial (GPS) et de système de navigation inertielle (INS). La pile inclut un filtre de Kalman personnalisable pour la fusion de capteurs.

TDK InvenSense propose également un dispositif de suivi de mouvement à 9 axes. Le modèle ICM-20948 offre une plage de températures de fonctionnement de -40°C à +85°C, ce qui le rend adapté à diverses applications en environnements difficiles, comme l'automatisation industrielle et les systèmes autonomes. Il inclut un gyroscope à trois axes basé sur un microsystème électromécanique (MEMS), un accéléromètre à trois axes basé MEMS et un compas/magnétomètre à trois axes basé MEMS.

En plus des capteurs de mouvement 9 DoF, l'ICM-20948 est doté de convertisseurs analogique-numérique (CAN) indépendants pour chaque capteur, de circuits de mise en forme des signaux et d'un processeur de mouvement numérique (DMP) (Figure 3).

Figure 3 : Cette plateforme de capteurs intégrée prend en charge 9 DoF à l'aide d'un gyroscope à trois axes et d'un accéléromètre à trois axes (côté gauche) et d'un compas/magnétomètre à trois axes (en bas à droite). (Source de l'image : TDK InvenSense)

Certains détails de l'ICM-20948 incluent :

Trois gyroscopes MEMS vibrationnels indépendants. Si les gyroscopes tournent autour de l'un des trois axes, l'effet de Coriolis provoque une vibration détectée par un capteur capacitif. La sortie du capteur est traitée pour produire une tension proportionnelle à la vitesse angulaire.

L'accéléromètre MEMS à 3 axes a des masses séparées pour chaque axe. L'accélération le long d'un axe déplace la masse correspondante, qu'un capteur capacitif détecte. Lorsque l'ICM-20948 est placé sur une surface plane, il mesurera 0 g sur les axes X et Y et +1 g sur l'axe Z.

Le magnétomètre est basé sur la technologie des capteur à effet Hall. Il détecte le magnétisme terrestre dans les axes X, Y et Z. La sortie du capteur est générée avec un circuit d'attaque de capteur, un amplificateur, un CAN 16 bits et un circuit arithmétique pour le traitement du signal résultant. Chaque axe dispose d'une plage pleine échelle de ±4900 µT.

Le DMP dans l'ICM-20948 est un différenciateur. Ses caractéristiques et avantages incluent notamment :

• La décharge de calcul des algorithmes de traitement de mouvement du processeur hôte minimise la consommation d'énergie et simplifie la temporisation et l'architecture logicielle. Le DMP garantit que les algorithmes de traitement de mouvement peuvent être exécutés à une fréquence élevée, environ 200 Hz, pour fournir des résultats précis avec une faible latence. Un fonctionnement à 200 Hz est recommandé, même si la mise à jour de l'application est beaucoup plus lente, comme 5 Hz. Le découplage du taux de traitement DMP du taux de mise à jour de l'application garantit des performances système plus robustes.
• Le DMP permet un temps d'exécution ultrabasse consommation et un étalonnage en arrière-plan des capteurs. L'étalonnage est nécessaire pour maintenir les performances optimales des capteurs individuels et des processus de fusion de capteurs pendant toute la durée de vie du dispositif.
• Le DMP simplifie l'architecture logicielle et accélère le développement logiciel, ce qui traduit par une mise sur le marché plus rapide.

Capteurs environnementaux intégrés

La surveillance environnementale est essentielle dans la transformation et le stockage alimentaires, les usines chimiques, les opérations logistiques, les data centers, les cultures sous serre, les systèmes de chauffage, de ventilation et de climatisation (CVC) et d'autres domaines. Les mesures d'humidité relative (HR) et de température peuvent être fusionnées pour calculer le point de rosée.

La série SHTC3 de Sensirion présente des capteurs d'humidité et de température numériques, optimisés pour les applications alimentées par batterie en périphérie et dans l'électronique grand public à haut volume. La plateforme de capteurs CMOS inclut un capteur d'humidité capacitif, un capteur de température à bande interdite, le traitement des signaux analogiques et numériques, un convertisseur A/N, une mémoire de données d'étalonnage et une interface de communication I²C Fast-Mode.

Le boîtier DFN compact de 2 mm x 2 mm x 0,75 mm convient aux applications à espace restreint. Grâce à la large plage de tensions d'alimentation de 1,62 V à 3,6 V et à un bilan énergétique inférieur à 1 μJ par mesure, le SHTC3 est adapté aux dispositifs mobiles ou sans fil alimentés par batterie (Figure 4). Par exemple, la référence SHTC3-TR-10KS est fournie en quantités de 10 000 pièces sur Digi-Reel, bande et bobine, ou bande coupée. Les concepteurs peuvent utiliser la carte d'évaluation SHTC3 pour accélérer le développement système.

Figure 4 : Ce dispositif de surveillance environnementale inclut des capteurs d'humidité et de température numériques. (Source de l'image : Sensirion)

Mesure de la pression barométrique

La connaissance du contexte et de la localisation est de plus en plus importante dans les commandes domotiques, les systèmes CVC, les équipements de fitness et les applications de navigation intérieure. La conception de ces systèmes peut bénéficier de l'utilisation de l'unité environnementale intégrée BME280 de Bosch Sensortec qui ajoute un capteur de pression barométrique ainsi que des capteurs d'humidité et de température.

Les capteurs sont des conceptions à faible bruit qui offrent une précision et une résolution élevées. Le capteur de pression mesure la pression barométrique absolue. Le capteur de température intégré est optimisé pour fonctionner avec le capteur d'humidité afin de déterminer l'humidité relative et le point de rosée. Il est également utilisé pour fournir une compensation de température au baromètre. Une carte de développement est disponible pour accélérer le processus de conception et d'intégration du système.

L'IA au service de la détection environnementale

Bosch Sensortec propose également un capteur environnemental 4-en-1 avec IA embarquée. Le BME688 inclut un capteur de gaz et des capteurs de pression, d'humidité et de température haute linéarité et haute précision. Il est fourni en boîtier renforcé de 3,0 mm x 3,0 mm x 0,9 mm adapté aux applications mobiles et à d'autres applications à espace restreint (Figure 5).

Figure 5 : Le BME688 de Bosch Sensortec inclut un capteur de gaz ainsi que des capteurs de pression, d'humidité et de température, tous pris en charge par l'IA intégrée. (Source de l'image : Bosch Sensortec)

Le capteur de gaz peut détecter les composés organiques volatils (COV), les composés sulfurés volatils (CSV) et d'autres gaz comme le monoxyde de carbone et l'hydrogène dans la plage des parties par milliard (ppb). Le BME688 inclut une fonction de scanner de gaz qui peut être personnalisée en termes de sensibilité, de sélectivité, de débit de données et de consommation d'énergie.

Le logiciel BME AI-Studio optimise également le capteur de gaz pour d'autres applications et mélanges de gaz. La carte d'évaluation BME688 peut être configurée avec le logiciel BME AI-Studio. BME AI-Studio prend en charge la configuration des capteurs, l'analyse et l'étiquetage des données, l'entraînement et l'optimisation des solutions d'application pour les usines, les installations logistiques, la maison intelligente et les dispositifs IoT.

L'échantillonnage des gaz et l'entraînement du système sur le terrain plutôt qu'en laboratoire permettent de concevoir des algorithmes plus réalistes qui fonctionnent mieux et offrent des niveaux de fiabilité plus élevés en conditions de fonctionnement réelles. La capacité du BME688 à mesurer simultanément l'humidité, la température et la pression barométrique, en plus des gaz, permet de développer des modèles d'IA plus complets et plus précis.

Conclusion

Les systèmes de fusion de capteurs pour l'Industrie 4.0, la logistique et d'autres applications peuvent être développés à l'aide d'une série de capteurs discrets ou d'une solution intégrée incluant plusieurs capteurs dans un seul boîtier. Les dispositifs intégrés peuvent offrir des solutions plus petites et à plus basse consommation d'énergie pour les applications mobiles et périphériques. Que l'on utilise des capteurs discrets ou une suite intégrée de capteurs, les performances peuvent être améliorées par l'ajout de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique.