今回は、「測長センサ」についての説明です。
１．初めに
センサとは情報をデータに変換して出力する装置のことです。
動物は目で見た情報・耳で聞いた情報などを脳で処理しているわけですが、ここで言う目や耳に当たる部分がセンサです。
機械にとっての目や耳みたいなものということですね。
例えば、光の照射有無・温度の変化・応力の変化・速度の変化なんかの情報をデータに変換しています。
最近はなんでもかんでもセンサで取り込むようになっていて、そのおかげで以下のようなことが実現できています。
- 体温を測ったら自動的にPCに結果を保存する。
- 農場にて時間経過や湿度状況によりスプリンクラーを起動させる。
- 家に居なくても子供やペットの様子をカメラで確認できる。
- リアルタイムの渋滞情報を受け取ってカーナビに表示する。
いつの間にやら当たり前のように実現しているこれらの事柄は、センサを利用しているからこそできるようになっているのです。
このような試みのことはIoTと呼びます。
では、測長センサはどんな役割をしているのかというと、物体の位置や寸法を測ることができます。
測定方式は光を利用した非接触方式です。
光電センサと同じようなイメージです。
同じような役割のセンサに変位センサというものがあります。
「変位」と「測長」は似たような意味なので混同してしまいそうですが、測長センサは対象の位置、変位センサは対象の変位量を検出する為のセンサなので、厳密には違うセンサです。
ただ、どちらも結局寸法を測れるので境界が大分曖昧です。
変位センサの測定方式には光・磁界・音波などを利用した非接触式のものや、実際に接触させて計測を行う接触式のものがありますが、測長センサは光のみです。
光を利用するだけあって、光電センサと構造や使い方が近いものが多いです。
２．測長センサの原理と種類
測長センサは光を利用した非接触方式のみですが、その光を利用した方法の中にいくつか種類があるので、ここで主要なものをいくつか説明していこうと思います。
発光素子を内蔵した部位と受光素子を内蔵した部位分離していて、2つで1セットになっている。
投光部と受光部を平行に配置し、その間に対象を設置します。
対象に光が当たると受光部の受光量が変化するので、その変化量から寸法を算出する。
その為、用途によっては対象が透明・不透明のどちらかでないといけない場合があることに注意が必要。
やっていることは光電センサの透過型に近い。
受光部にCCD(Charge Coupled Device、直訳で電荷転送素子)を利用したタイプ。
CCDは受光した際の光量を画素として検出するものです。
光量判別方式同様に投光部と受光部(CCD)を平行に配置し、その間に対象を設置します。
対象に光が照射されると影が生じるので、影ができることによる光量の変化から寸法を算出する。
CCDの処理はデジタルなので、計測精度が高い。
細い径のビーム光を照射してスキャンを行う。
対象にビーム光が当たっている間は遮光されるので、遮光されている時間から寸法を計測する。
やることは、対象を横一文字にビーム光でなぞる(スキャンする)イメージ。
なので、奥行きではなく幅を計測するような使い方になる。
光を利用したものだけと言っても、やり方自体は色々あるんですよ。
３．変位センサと測長センサの性能特性
変位センサ・測長センサの性能特性を表す指標として、おおまかにリニアリティ(直線性)・繰り返し精度・分解能といったものがあります。
変位センサ・測長センサの選定時に気にするべき項目なので、どれが何を表しているのか簡単にイメージできるようにしておきましょう。
・リニアリティ(直線性)
計測した値に応じた電気信号が変位センサから出力されるわけですが、理想は計測量(変位量や距離)と電気信号(電圧値や電流値)の出力は比例の関係にあります。
あくまで理想です。
電源に理想電源というものがあるのと同様に、実際の関係は理想通りの完全な直線にはならずにわずかに曲線を描きます。
曲線を描くということは、理想直線とズレが生じますよね？
このズレが測定値に対してどの程度の影響を与えているか、どの程度の誤差が生じるのかという程度を表したものをリニアリティ(直線性)と呼びます。
リアリティ(現実性)ではないですよ？
±1%F.Sのような表記があったら、それはリニアリティのことです。
「FullScale(フルスケール)に対して誤差が±1%になりますよ～」という表記です。
なので、検出距離と出力信号の関係を表すグラフなどがあった時は、リニアリティの表示を念頭に入れておきましょう。
・繰り返し精度
端的に言えば再現性のことです。
何度も計測を繰り返した時、どの程度同等の計測結果を得られるかという尺度を表しています。
何度繰り返しても同じ値が計測できるので計測の精度が高い、と言いたいわけです。
ただ、精度が高いと繰り返し精度が高いでは意味が異なることに注意は必要です。
例えば、実際の数値に対して-10%程度の値を繰り返し検出していた場合、同じ結果が得られているので繰り返し精度は高いですが、本来の数値に対して-10%という実態からは精度が良いとは言えません。
精度という言葉は正確な値を検出しているかという具合を表しているようなものなので、次に説明する分解能とは似て非なる言葉となります。
・分解能
分解能という言葉はモータなどセンサ以外の機器でも出てくる言葉です。
センサにおける分解能は簡単に言えば“感度”に相当し、どのくらい敏感に測定をできるかという指標だと思ってくれれば良いです。
1mm単位で計測できるスケールと0.1mm単位で計測できるスケールでは、後者の方がより正確な値を計測できますよね？
なので、0.1mm単位で計測できるスケールの方が分解能が高い・良いということになります。
考え方はこんな感じです。
分解能は応答時間を長くしたりサンプリング回数を多く設定することで向上します。
より時間をかけて丁寧に計測、試行回数を重ねてバラツキをなくすわけなので当たり前ではあります。
ですが、応答時間が長くなると信号を受け取る側の機器との通信がうまく合致せずにタイムアウトする可能性もあります。
そんな場合は単純に高価で分解能が高いセンサを選定すれば良いんですけどね。
以上、「測長センサ」についての説明でした。
