センシングとは

センシング

 

あらゆるモノがインターネットを介して繋がるIoT社会の実現においては、センシング技術は、産業活動にとって競争力・効率性を維持するため、その重要性が一層大きくなっています。今回は、そのセンシングについて解説します。

 

1.センサーとは

センサーは、五感に例えられます。人の感覚器官の機能は明確に定義されています。人間は五感により外部環境に関する情報を取り込み、脳が適切な行動を指示します。体の快適性・安全性を維持するには、感覚器官の機能は欠かすことができません。

 

センシング技術とそのアプリケーションは、テクノロジーのニーズに合わせて進化しています。距離・熱・圧力の多様な特性を検出するセンサーを利用することで今日の製品は、周囲のすべてを感知し、消費電力が少なく、設置・保守が安価な能力を備えています。ビジネスに新しい価値を生み出す重要なコンポーネントがセンサーです。多種多様な物理的・化学的特性を検出できるセンサーが開発されてきました。一例を次に紹介します。

 

自動運転自動車に関する研究開発が世界各国で活発に行われています。この自動運転自動車の開発には、従来人間が行っていた認知判断操作を車載センサーおよびコンピュータにより代替させる必要があります。このような自動運転には、不確実性のあるセンサー情報を目的に合致するように解析し、適切な判断を行うセンサー情報処理アルゴリズムが必要となります。

 

また、光と電波の間の電磁波領域であるテラヘルツ波は、物質固有の振動スペクトルを非接触で分析でき、非極性物質(紙・プラスティックなど)を透過する性質など、非破壊で物質の内部情報をイメージ・センシングできる革新的な技術として着目されています。現状では、実用的な光源・検出器の開発が進んでおらず、産業として大きく伸びていない状況です。しかしながら、テラヘルツ光は、システムが高効率化すればその特徴を活かして、様々な分野への活用がなされると期待されています。

 

2.センシング技術とは

計測対象の変化や状態をセンサーで計測し、定量的にとらえ付加価値の高い情報に変換する技術がセンシング技術です。

 

(1)センサー計測とデータ

光・温度・湿度・重さ・音・地磁気・加速度などの物理変化や状態をセンサーで計測することが可能です。カーナビは、エンジン回転数をセンサーで検知して、GPSとそれ以外の電波を検知して正確な位置を割り出しています。スマートフォンでは、センサーにより本体の傾き・動きなどをデータ利用しています。このように、センシング技術を使った機器は、街中にそして、身に着けるものなど、あらゆるものに利用されています。

 

(2)データの処理と解析

センサー単体のデータでは、一元的な価値しかありませんが、それをソフトウェアで処理することにより、例えば歩いているのか、車なのか、電車なのかがわかります。ソフトウェアのアルゴリズムを絡めると、何をしているのかが確度が上がって検知できるようになります。

 

IoTにおいては得られたデータが解析されることで意味を持ちます。ビッグデータをAIで解析して、データの意味、どのように反応すべきかがわかり、フィードバックができるようになります。

 

(3)データの活用

データは、どう使うかが最も重要です。何と何を組み合わせれば使用目的にあったアウトプットを出せるかという仮説を立てます。IoTのエンジニアは、さまざまなセンシング技術を知り、その組み合わせでデータをどう活用するかを考えることが重要です。

 

今後活用が期待されるセンシング技術の一つが、画像処理技術です。CPU性能の向上とAI技術の組み合わせにより、画像処理解析を早く、容易に行...

センシング

 

あらゆるモノがインターネットを介して繋がるIoT社会の実現においては、センシング技術は、産業活動にとって競争力・効率性を維持するため、その重要性が一層大きくなっています。今回は、そのセンシングについて解説します。

 

1.センサーとは

センサーは、五感に例えられます。人の感覚器官の機能は明確に定義されています。人間は五感により外部環境に関する情報を取り込み、脳が適切な行動を指示します。体の快適性・安全性を維持するには、感覚器官の機能は欠かすことができません。

 

センシング技術とそのアプリケーションは、テクノロジーのニーズに合わせて進化しています。距離・熱・圧力の多様な特性を検出するセンサーを利用することで今日の製品は、周囲のすべてを感知し、消費電力が少なく、設置・保守が安価な能力を備えています。ビジネスに新しい価値を生み出す重要なコンポーネントがセンサーです。多種多様な物理的・化学的特性を検出できるセンサーが開発されてきました。一例を次に紹介します。

 

自動運転自動車に関する研究開発が世界各国で活発に行われています。この自動運転自動車の開発には、従来人間が行っていた認知判断操作を車載センサーおよびコンピュータにより代替させる必要があります。このような自動運転には、不確実性のあるセンサー情報を目的に合致するように解析し、適切な判断を行うセンサー情報処理アルゴリズムが必要となります。

 

また、光と電波の間の電磁波領域であるテラヘルツ波は、物質固有の振動スペクトルを非接触で分析でき、非極性物質(紙・プラスティックなど)を透過する性質など、非破壊で物質の内部情報をイメージ・センシングできる革新的な技術として着目されています。現状では、実用的な光源・検出器の開発が進んでおらず、産業として大きく伸びていない状況です。しかしながら、テラヘルツ光は、システムが高効率化すればその特徴を活かして、様々な分野への活用がなされると期待されています。

 

2.センシング技術とは

計測対象の変化や状態をセンサーで計測し、定量的にとらえ付加価値の高い情報に変換する技術がセンシング技術です。

 

(1)センサー計測とデータ

光・温度・湿度・重さ・音・地磁気・加速度などの物理変化や状態をセンサーで計測することが可能です。カーナビは、エンジン回転数をセンサーで検知して、GPSとそれ以外の電波を検知して正確な位置を割り出しています。スマートフォンでは、センサーにより本体の傾き・動きなどをデータ利用しています。このように、センシング技術を使った機器は、街中にそして、身に着けるものなど、あらゆるものに利用されています。

 

(2)データの処理と解析

センサー単体のデータでは、一元的な価値しかありませんが、それをソフトウェアで処理することにより、例えば歩いているのか、車なのか、電車なのかがわかります。ソフトウェアのアルゴリズムを絡めると、何をしているのかが確度が上がって検知できるようになります。

 

IoTにおいては得られたデータが解析されることで意味を持ちます。ビッグデータをAIで解析して、データの意味、どのように反応すべきかがわかり、フィードバックができるようになります。

 

(3)データの活用

データは、どう使うかが最も重要です。何と何を組み合わせれば使用目的にあったアウトプットを出せるかという仮説を立てます。IoTのエンジニアは、さまざまなセンシング技術を知り、その組み合わせでデータをどう活用するかを考えることが重要です。

 

今後活用が期待されるセンシング技術の一つが、画像処理技術です。CPU性能の向上とAI技術の組み合わせにより、画像処理解析を早く、容易に行えるようにしました。画像処理解析によるアプローチは表情や物の動きなど、物理量では計測が難しいものに対して、ほぼリアルタイムで処理する様な用途に有効です。

 

3.センシング技術の進歩

最近のセンサーは小型化にもかかわらず、高い応答性を備え、故障率が低く、消費電力も少ないので、企業は製品や生産工程における更なる機能や効率の向上を期待できます。

 

センシング技術の今後の進歩は、より高性能かつ高速に相互ネットワーク化されたセンサー群としての展開です。プロセス産業用のセンサーは、多くの企業に展開されています。プロセス自動化強化、異常検出強化、予知保全が、産業用センサーやIoT分野で、センシング技術のさらなる導入を促進しています。

 

 

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この記事の著者

二川 真士

民生品から半導体製造装置まで幅広い分野の開発・設計経験を基に、様々な製造方法に適した製品開発と製造工程の課題解決をお手伝いします!

民生品から半導体製造装置まで幅広い分野の開発・設計経験を基に、様々な製造方法に適した製品開発と製造工程の課題解決をお手伝いします!