Sensorik - Cheatsheet

Definition und Klassifikation von Sensoren

Definition:

Sensoren sind Messgeräte, die physikalische oder chemische Größen erfassen und in elektrische Signale umwandeln.

Details:

• Einteilung nach Messgröße: z.B. Temperatur, Druck, Feuchte, Licht
• Einteilung nach Funktionsprinzip: z.B. resistiv, kapazitiv, induktiv, optisch
• Einteilung nach Anwendung: z.B. industrielle Automatisierung, medizinische Diagnostik, Umweltüberwachung
• Eigenschaften: Linearität, Empfindlichkeit, Messbereich, Auflösung, Genauigkeit
• Wichtig: Sensoren müssen kalibriert werden, um genaue Messungen zu gewährleisten

Grundlagen der Messung und Kalibrierung

Definition:

Grundlegende Prinzipien und Methoden der Messung und Kalibrierung von Sensoren in der Informatik.

Details:

• Messung: Prozess zur Bestimmung einer physikalischen Größe durch einen Sensor.
• Kalibrierung: Anpassung und Überprüfung eines Sensors zur Sicherstellung korrekter Messwerte.
• Formel zur Linearisierung: \[ Y = aX + b \] wobei a und b Kalibrierungsparameter sind.
• Absolute vs. relative Kalibrierung: Absolute Kalibrierung bezieht sich auf Standards, relative auf Vergleichsmessungen.
• Fehlerquellen: systematische und zufällige Fehler.

Optische Sensoren: Typen und Funktionsprinzipien

Definition:

Optische Sensoren verwenden Licht zur Messung und Erkennung physikalischer Größen.

Details:

• Typen: Fotodioden, Fototransistoren, LDRs, CCDs, CMOS-Sensoren
• Fotodioden: Umwandlung von Licht in elektrische Spannung
• Fototransistoren: Verstärkte Licht- zur Strom-Umwandlung
• LDRs: Widerstand abhängig von Lichtintensität
• CCDs: Umwandlung von Licht in elektrische Ladung und Übertragung zu Signal
• CMOS-Sensoren: Integrierte Lösung, schnelle Bildaufnahme und geringerer Stromverbrauch
• Anwendungen: Bildgebung, Abstandmessung, Lichtintensitätsmessung
• Funktionsweise: Basierend auf Photon-Emission oder -Detektion
• Gleichung (Fotostrom in Fotodioden): \(I_{ph} = q \times \text{Incident photons} \times QE\)

Thermoelemente und ihre Anwendungen

Definition:

Thermoelemente sind Sensoren zur Temperaturmessung basierend auf dem Seebeck-Effekt.

Details:

• Arbeiten durch Kontakt zweier unterschiedlicher Metalle
• Erzeugen eine Spannung proportional zur Temperaturdifferenz
• Anwendungen in Industrie, Medizin, und Automatisierung
• Typische Thermoelemente: Typ K, Typ J, Typ T
• Gleichung: \( V = S(T_1 - T_2) \) - wobei \( V \) die erzeugte Spannung, \( S \) die Seebeck-Konstante und \( T_1, T_2 \) die Temperaturen der beiden Kontaktstellen sind

Beschleunigungsmessung: Funktionsprinzipien und Anwendungen

Definition:

Beschleunigungsmessung ist die Erfassung der Änderung der Geschwindigkeit eines Objekts pro Zeiteinheit. Sensortechnologien messen diese Änderungen und liefern elektrische Signale zur Verarbeitung.

Details:

• Funktionsprinzipien:
• Mechanischer Sensor: Feder und Masse, misst Kräfte nach dem Hooke’schen Gesetz
• Piezoelektrische Sensoren: Wandeln mechanische Spannung in elektrische Signale um
• Kapazitive Sensoren: Änderung der Kapazität durch Verschiebung von Platten
• MEMS (Micro-Electro-Mechanical Systems): Miniaturisiert und integriert Sensorik und Elektronik
• Anwendungen:
• Kfz: Airbag-Auslösung, Stabilitätskontrolle
• Mobilgeräte: Bildschirmrotation, Gestenerkennung
• Industrie: Maschinenüberwachung, Schwingungsanalyse
• Sport und Gesundheit: Schrittzähler, Aktivitätstracking

Techniken der digitalen Signalverarbeitung

Definition:

Verarbeitung digitaler Signale durch Algorithmen zur Analyse, Filterung und Transformation.

Details:

• Diskrete Fourier-Transformation (DFT): \[ X[k] = \frac{1}{N} \bigg( \, \sum_{n=0}^{N-1} x[n] \, e^{-j2\pi kn/N} \bigg) \]
• Faltung: \[ (x * h)[n] = \sum_{k=-\infty}^{\infty} x[k] \, h[n-k] \]
• Z-Transformation: \[ X(z) = \sum_{n=-\infty}^{\infty} x[n] \, z^{-n} \]
• Filter: Entwurf und Einsatz von FIR- und IIR-Filtern zur Signalbearbeitung.
• Quantisierung: Runden und Reduzieren der Auflösung digitaler Signale.
• Spektralanalyse: Untersuchung der Frequenzkomponenten eines Signals.

Filtrationstechniken und Rauschunterdrückung

Definition:

Techniken, um unerwünschte Signalkomponenten zu entfernen und die Qualität des Sensorsignals zu verbessern.

Details:

• Tiefpassfilter: Lässt Signale unterhalb einer bestimmten Frequenz passieren, dämpft hohe Frequenzen.
• Hochpassfilter: Lässt Signale oberhalb einer bestimmten Frequenz passieren, dämpft niedrige Frequenzen.
• Bandpassfilter: Lässt Signale innerhalb eines bestimmten Frequenzbereichs passieren, dämpft Frequenzen außerhalb dieses Bereichs.
• Bandstopfilter: Unterdrückt Signale innerhalb eines bestimmten Frequenzbereichs.
• FIR-Filter: Endliche Impulsantwort, Linearkombination von Eingabewerten.
• IIR-Filter: Unendliche Impulsantwort, Feedback-Mechanismus.
• Rauschunterdrückung: Anwendung von Filtern zur Reduzierung von Rauschen im Sensorsignal.
• Beispiele für Anwendungen: Signalglättung, Entfernung von Störungen.

Sensor-Fusionstechniken und Datenfusion

Definition:

Techniken zur Kombination von Daten aus verschiedenen Sensoren, um genauere und zuverlässigeren Informationen zu erhalten.

Details:

• Ziele: Redundanz, Komplementarität, Synergie
• Ansätze: Kalman-Filter, Partikelfilter, Bayesianische Netze
• Kalman-Filter: lineare Systeme, Schätzung des Zustands eines Systems
• Partikelfilter: nicht-lineare Systeme, Nutzung von Partikel zur Schätzung von Wahrscheinlichkeiten
• Bayesianische Netze: Nutzung von Wahrscheinlichkeitstheorie zur Modellierung und Kombination von Unsicherheiten
• Gängige Anwendungsbereiche: autonome Fahrzeuge, Umweltüberwachung, Robotik