임베디드
STMicroelectronics의 새로운 고정밀 저전력 2축 디지털 경사계에는 센서 자체에 AI 알고리즘을 통합하고 전력 소비를 줄이고 클라우드로의 데이터 전송을 줄이기 위해 프로그래밍 가능한 기계 학습 코어가 내장되어 있습니다.
많은 고정밀 경사계가 단일 축 장치인 반면, 새로운 2축 IIS2ICLX 가속도계는 두 축(피치 및 롤)을 따라 수평면에 대한 기울기를 감지하거나 두 축을 결합하여 높은 기울기로 기울기를 측정할 수 있습니다. ±180° 범위에서 수평면의 단일 방향에 대한 반복 가능한 정확도 및 분해능. 디지털 출력은 시스템 설계를 단순화하고 외부 디지털-아날로그 변환 또는 필터링을 저장하여 BOM(Bill-of-Materials) 비용을 줄입니다.
MEMS 가속도계 기술을 사용하는 IIS2ICLX 경사계는 ±0.5/±1/±2/±3g의 선택 가능한 전체 스케일을 가지며 I 2 이상의 출력을 제공합니다. C 또는 SPI 디지털 인터페이스. 내장된 보상 기능은 0.075mg/°C 이내의 온도에 대한 안정성을 유지하여 주변 온도가 극도로 변동하는 경우에도 높은 정확도와 반복성을 보장합니다. 15μg/√Hz의 초저잡음 밀도는 구조 상태 모니터링에 필요한 고분해능 기울기 감지와 저수준 저주파 진동 감지를 가능하게 합니다.
센싱 요소는 실리콘 웨이퍼에서 관성 센서와 액추에이터를 생산하기 위해 STMicroelectronics에서 개발한 전용 미세 가공 공정을 사용하여 제조됩니다. IC 인터페이스는 감지 요소의 특성에 더 잘 맞도록 잘린 전용 회로를 설계하기 위해 높은 수준의 집적도를 허용하는 CMOS 프로세스를 사용하여 제조됩니다.
높은 안정성과 반복성, 높은 정확도 및 고해상도의 조합으로 경사계는 안테나 포인팅 및 모니터링, 플랫폼 레벨링, 지게차 및 건설 기계, 레벨링 기기, 장비 설치 및 모니터링, 설치 및 태양 추적과 같은 산업 응용 분야에 특히 적합합니다. 태양광 패널뿐만 아니라 로봇 및 자율주행차(AGV)와 같은 인더스트리 4.0 애플리케이션.
구조 상태 모니터링에서 기울기와 진동을 정확하게 측정하면 높은 타워와 같은 구조물 및 교량이나 터널과 같은 기반 시설의 무결성을 평가하는 데 도움이 될 수 있습니다. IIS2ICLX가 포함된 저렴한 배터리 구동식 MEMS 기울기 센서를 사용하면 이전의 더 비싼 기술을 사용하여 경제적으로 실행 가능했던 것보다 더 많은 구조를 안전을 위해 모니터링할 수 있습니다.
외부 센서와 임베디드 머신 러닝 코어 연결
IIS2ICLX는 사용자 정의 동작 패턴에 의해 활성화된 인터럽트 신호를 생성하도록 구성할 수 있습니다. 가속도계, 자이로스코프 및 압력 센서와 같은 외부 센서는 센서 허브 기능을 사용하여 연결할 수 있습니다. 이 데이터는 내장된 유한 상태 기계에서 최대 16개 프로그램의 입력으로 사용할 수 있으며, 이 중 16개는 모두 전용 메모리 영역이 있고 독립적으로 실행되는 각 프로그램과 독립적입니다. 종료 상태에 도달하거나 특정 명령이 수행될 때 인터럽트가 생성됩니다.
또한 경사계에는 시스템 유연성을 제공하는 머신 러닝 처리 전용 코어가 내장되어 있어 애플리케이션 프로세서에서 실행되는 일부 알고리즘을 MEMS 센서로 이동하여 전력 소비를 줄일 수 있습니다. 기계 학습 핵심 논리는 데이터 패턴(예:동작, 압력, 온도, 자기 데이터)이 사용자 정의 클래스 집합과 일치하는지 식별하는 기능을 제공합니다. 애플리케이션의 일반적인 예로는 비정상적인 진동 인식, 복잡한 움직임 또는 상태 식별 및 활동 감지가 있습니다. IIS2ICLX 머신 러닝 코어는 가속도계에서 오는 데이터 패턴에서 작동하지만 센서 허브 기능을 사용하여 외부 센서 데이터(자이로스코프 또는 추가 외부 경사계/가속도계, 온도 또는 압력 센서에서)를 연결하고 처리할 수도 있습니다. 머신 러닝 처리 결과는 애플리케이션 프로세서에서 언제든지 읽을 수 있는 전용 출력 레지스터에서 사용할 수 있습니다.
IIS2ICLX를 사용하여 응용 프로그램을 개발하기 위해 ST는 센서 보정 및 기울기 각도의 실시간 계산을 지원하는 특정 소프트웨어 라이브러리를 제공합니다. 이 소프트웨어 라이브러리는 STM32Cube용 X-CUBE-MEMS1 확장 소프트웨어 패키지의 일부입니다.
IIS2ICLX는 5mm x 5mm x 1.7mm 크기의 고성능 세라믹 캐비티 LGA 패키지로 제공되며 작동 온도 범위는 -40°C ~ +105°C입니다. 현재 샘플 수량으로 제공됩니다.
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머신 러닝은 인공 지능의 일부이며 기계가 직접 프로그래밍하지 않고 실제 데이터에서 학습하는 것으로 구성됩니다. 이 게시물에서는 이러한 알고리즘이 업계에 가져올 수 있는 이점을 사용하는 방법을 살펴보겠습니다. 머신러닝 머신 러닝은 인공 지능의 한 분야입니다. (AI) 기계가 알고리즘을 통해 학습할 수 있도록 합니다. 이러한 알고리즘은 모델이 생성되는 실제 데이터에서 학습합니다. 이 모델을 사용하면 새 데이터가 어떤 클래스 또는 유형인지 예측할 수 있습니다. 기계 학습 내에는 지도 학습과 비지도 학습의 두 가지 유형이 있습니다
지금까지 모든 사람들은 머신 러닝과 머신 러닝이 모든 것을 어떻게 변화시킬지에 대해 들었습니다. 하지만 모든 것을 어떻게 바꿔야 할지 아는 사람은 거의 없습니다. 이 블로그의 단계를 시도하거나 이에 대해 읽을 때 PLCnext 컨트롤러로 변경을 시작하는 방법을 이해하는 데 도움이 되기를 바랍니다. 이 블로그에서는 첫 번째 ML 모델을 교육하고 ONNX 표준으로 변환하고 PLCnext 컨트롤러에서 모델을 추론하는 방법에 대해 설명합니다. 진행하지 않고 압도적인 일을 만들기 위해 저는 유명한 Iris 데이터 세트를 사용하여 모델을 구축