근접 감지는 일반적으로 탐지를 의미합니다.
a, 물체의 존재 유무.
B, 물체의 크기 또는 간단한 모양.
근접 센서는 접촉 또는 비접촉식 및 아날로그 또는 디지털로 작동시 작동 중에 더 분류 될 수 있습니다. 센서의 선택은 물리적, 환경 및 제어 조건에 따라 다릅니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.
기계식 :
적절한 기계/전기 스위치를 사용할 수 있지만, 마이크로 스위치는 일반적으로 기계 스위치를 작동하는 데 필요한 힘으로 인해 사용됩니다.
영적인:
이 근접 센서는 공기 흐름을 방해하거나 방해하여 작동합니다. 공압 근접 센서는 접촉 센서의 예입니다. 그러나 날아갈 수있는 가벼운 부품에는 사용할 수 없습니다.
광학 :
가장 간단한 형태로 광학 근접 센서는 광전지와 같은 감광 장치에 떨어지는 광선을 분리하여 떨어집니다. 이들은 비접촉 센서의 예입니다.
이 센서의 조명 환경에서 추가주의를 기울여야한다는 점에 유의해야합니다. 예를 들어, 광학 센서는 아크 용접 공정의 빛의 플래시로 가려 질 수 있으며, 공기 중 먼지와 연기 구름은 빛의 전송 등을 방해 할 수 있습니다.
전기 같은:
전기 근접 센서는 접촉 또는 비접촉 일 수 있습니다. 간단한 접점 센서는 센서와 구성 요소가 완전한 회로를 형성하여 작동합니다. 비접촉 전기 근접 센서는 금속을 탐지하기 위해 유도 원리에 의존하거나 비금속을 탐지하기 위해 커패시턴스를 검출합니다.
범위 감지 :
범위 감지는 근접 센서로도 사용할 수 있지만 감지 위치에서 구성 요소가 얼마나 가까운 지 또는 멀리 떨어져 있는지 감지하는 것이 포함됩니다. 거리 또는 근접 센서는 비접촉 아날로그 기술을 사용합니다. 용량 성, 유도 성 및 자기 기술은 몇 밀리미터와 수백 밀리미터 사이의 짧은 거리를 감지하는 데 사용됩니다. 더 긴 범위 감지는 다양한 유형의 방출 에너지 파 (예 : 무선 파, 음파 및 레이저)를 사용하여 수행됩니다.
힘 감지
감지해야 할 6 가지 유형의 힘이 있습니다. 각각의 경우, 적용된 힘은 정적 (휴식 중) 또는 동적 일 수 있습니다. 힘은 크기와 방향으로 지정되어야한다는 의미에서 벡터입니다. 따라서 힘 센서는 유사하게 작동하며 작동 방향에 민감합니다. 6 가지 힘은 다음과 같습니다.
①, 인장력
②, 압축력
③, 전단력
④, 비틀림
⑤, 굽힘 힘
⑥, 마찰력
감지력에 대한 다양한 기술이 존재하며, 직접적이고 간접적입니다.
인장력 :
그들은 스트레인 게이지에 의해 결정될 수 있으며, 이는 길이가 증가함에 따라 저항의 변화를 보여줍니다. 이러한 게이지에 의해 측정 된 저항의 변화는 힘으로 변환 될 수 있으므로 간접 장치입니다.
압력:
압축 하중 하에서 셀 크기의 변화를 감지하거나 하중 하에서 셀 내 압력의 증가를 감지하거나, 저항의 저항 변화와 함께 작동함으로써 로딩 될 수있는 하중 셀이라는 장치에 의해 결정될 수있다. 압축 부하. "
비틀림 힘 :
인장과 압축력의 조합으로 볼 수 있으므로 상기 기술의 조합을 사용할 수 있습니다.
마찰력 :
이는 운동이 제한되는 상황과 관련이 있으므로 "힘과 모션 센서의 조합을 사용하여 간접적으로 마찰이 감지됩니다.
햅틱 감지
햅틱 감지는 터치에 의한 감지를 말합니다. 가장 간단한 유형의 촉각 센서는 행과 열로 배열 된 간단한 터치 센서의 배열을 사용하며 종종 매트릭스 센서라고합니다.
각 개별 센서는 물체와 접촉 할 때 활성화됩니다. 어떤 센서가 활성 (디지털) 또는 출력 신호 (아날로그)의 크기를 감지함으로써 구성 요소의 각인을 결정할 수 있습니다. 그런 다음 인쇄물은 이전에 저장된 각인 정보와 비교하여 구성 요소의 크기 또는 모양을 결정합니다.
기계, 광학 및 전자 촉각 센서가 구현되었습니다.
열 감지
열 감지는 공정 제어의 일부 또는 안전 제어의 수단으로 필요할 수 있습니다. 사용 가능한 다양한 방법이 있으며 이러한 방법의 선택은 주로 감지 할 온도에 달려 있습니다.
일반적인 방법은 바이 메탈 스트립, 열전대, 저항 온도계 또는 서미스터입니다. 낮은 수준의 열원과 관련된보다 복잡한 시스템의 경우 적외선 카메라를 사용할 수 있습니다.
음향 감지 (청각)
음향 센서는 다른 소리를 감지하고 때로는 구별 할 수 있습니다. 그들은 언어 명령을 내리거나 폭발과 같은 특이한 소리를 인식하기 위해 음성 인식에 사용될 수 있습니다. 가장 일반적인 유형의 음향 센서는 마이크입니다.
산업 환경에서 음향 센서의 명백한 문제는 많은 배경 노이즈입니다.
물론, 특정 주파수에만 응답하기 위해 음향 센서를 조정하여 다른 소음을 구별 할 수 있습니다.
가스 감지 (냄새)
특정 가스에 민감한 가스 또는 연기 센서는 센서에 포함 된 재료의 화학적 변화에 의존하여 물리적 팽창을 생성하거나 스위칭 장치를 트리거하기에 충분한 열을 생성합니다.
기계 인간비전 (시력)
비전은 아마도 로봇 감각 피드백에서 현재 연구에서 가장 활발한 영역 일 것입니다.
로봇 비전에는 일종의 카메라로 이미지를 실시간으로 캡처하고 해당 이미지를 컴퓨터 시스템에서 분석 할 수있는 형태로 변환하는 것이 포함됩니다. 이 변환은 일반적으로 이미지를 컴퓨터에서 이해할 수있는 디지털 필드로 변환하는 것을 의미합니다. 이미지 캡처, 디지털화 및 데이터 분석의 전체 프로세스는 로봇 시스템이 분석 된 이미지에 응답하고 작업 세트를 실행하는 동안 적절한 조치를 취할 수있을 정도로 빠르야합니다.
로봇 비전의 개선은 인공 지능의 잠재력을 산업 로봇에서 실현할 수있게 해줄 것입니다. 그것의 용도에는 존재, 위치 및 움직임 탐지, 다양한 구성 요소, 스타일 및 기능을 인식하고 식별하는 것이 포함됩니다.
그러나 가장 간단한 비전 기술조차도 많은 양의 컴퓨터 메모리가 필요하며 상당한 처리 시간이 걸릴 수 있습니다.