今回は、「変位センサ」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、変位センサはどんな役割をしているのかというと、物体の変位量(移動量)を測ることができます。
変位量から対象の厚み・高さ・幅などの寸法を調べることも可能です。
変位(位置の変化もしくはその変化の量を指す)に関するセンサなので、名前通りの役割ですね。
物体が始点からどの程度移動したかという距離を求めたり、物体自体の厚さなどを計測することも可能です。
どの程度移動したかがわかるということは、始点合わせ(位置決め・位置合わせ)にも使えますね。
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。
同じような役割のセンサに測長センサというものがあります。
名前からすると長さを測るセンサだから同じものに感じますね。
「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、変位センサは対象の変位量、測長センサは対象の位置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。
2.変位センサの原理と種類
変位センサの測定方法には、光・磁界・音波などを利用したものがあると述べました。
それらの素子を用いた中にも種類が多数存在するので、ここでは主要なものをいくつか説明していこうと思います。
光学式
リニア近接方式
超音波方式
接触方式
ここで紹介したもの以外にも色々な種類があります。
光を利用したものがオールマイティな感じですね。
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、「変位センサ」についての説明でした。