
センサーの選択:レーザーセンサー仕様の説明
メーカー各社は、精度、分解能、再現性、直線性など、多くの用語を用いてセンサーの性能を表現している。 すべてのメーカーが同じ仕様を採用しているわけではないので、異なるモデルのセンサーを比較するのは難しい。 以下のガイドでは、一般的なセンサーの仕様について説明し、アプリケーションに適したセンサーを見つけるための使用方法について説明します。
最も重要なのは精度ではないのか?
まず期待されるスペックのひとつが精度だ。 精度は測定値と実測値の差の最大値を表し、測定値と実測値の差が小さいほど精度が高い。 例えば、精度が0.5mmというのは、センサーの読み取り値が実際の距離の±0.5mm以内であることを意味する。
しかし、産業用センシングおよび計測アプリケーションにとって、精度はしばしば ではなく、最も重要な値である。 その理由と、アプリケーションの種類に応じて考慮すべき最も重要な仕様については、引き続きお読みください。
ディスクリート・アプリケーションの主な仕様
ディスクリート・レーザー計測センサー について、バナーは2つの重要な仕様、すなわち再現性と最小物体分離を提供している。 これらはどちらも離散的なセンシングのための製品を比較するのに有効ですが、最小物体分離は、実世界のアプリケーションで確実に動作するセンサーを選択するのに役立つ最も価値のあるものです。
繰り返し精度
反復性(Repeatability) (または再現性) センサーが同じ条件下で同じ測定をどれだけ確実に繰り返すことができるかを指す。 0.5mmの繰返し精度は、同じターゲットの複数の測定値が±0.5mm以内であることを意味する。
この仕様は、センサーメーカー間で一般的に使用されており、比較のポイントとして有用である。しかし、これは静的な測定値であり、実世界のアプリケーションにおけるセンサーの性能を表していない可能性がある。
繰返し精度のスペックは、動かない単色のターゲットを検出することに基づいている。スペックル(ターゲット表面の微視的な変化)や色/反射率の遷移など、センサーの性能に大きな影響を与えうるターゲットの変動性は、この仕様では考慮されていません。
物体の最低距離間隔 (MOS)
Minimum Object Separation (MOS) センサーが確実に検出するために、ターゲットが背景から離れなければならない最小距離のこと。 最小物体間隔0.5mmとは、センサーが背景から少なくとも0.5mm離れた物体を検出できることを意味する。
最小物体分離は、ディスクリート・アプリケーションにとって最も重要で価値のある仕様である 。 これは、MOSがダイナミック繰り返し性を同じ距離で同じオブジェクト上の異なるポイントを測定することによってキャプチャするためです。 これにより、通常のターゲット変動がある実世界の離散アプリケーションでセンサーがどのように機能するかをよりよく知ることができます。
ディスクリート・アプリケーションにおけるMOSの重要性
右の画像では、Q4Xセンサー 、エンジンブロックにワッシャーがあるかどうかを識別するために使用されている。 このアプリケーションの詳細については、こちらをクリックしてください。
センサーがわずかな高さの違いを検出した場合、たとえ1mmでも、ワッシャーが欠けているか、複数のワッシャーが存在することをオペレーターに警告する信号を送る。
MOSの仕様は、検出可能な最小の変化を決定するために重要である。
アナログ・アプリケーションの主な仕様
アナログ・アプリケーションについては、 、バナーは分解能と直線性の仕様を提供している。 分解能はセンサーメーカーが使用する最も一般的な仕様であるが、直線性はセンサーの測定範囲全体で一貫した測定を必要とする多くのアプリケーションで最も有用である。
解像度
分解能 センサーが検出できる距離の最小変化を示す。 0.5mm未満の分解能とは、センサーが0.5mmの距離の変化を検出できることを意味する。 このスペックは、ベストケースの静的反復性と同じですが、±に対して絶対数で表されます。
解像度のスペックの課題は、「最良の場合」の条件下でのセンサーの解像度を表しているため、現実世界でのセンサー性能の全体像がつかめず、時にはセンサー性能を誇張してしまうことです。 一般的なアプリケーションでは、解像度はターゲットの状態、ターゲットまでの距離、センサーの応答速度、その他の外的要因によって影響を受ける。 例えば、光沢のある物体、スペックル、色の遷移はすべて三角測量センサーの誤差の原因であり、解像度に影響を与える可能性がある。
直線性
直線性とは、センサーのアナログ出力が、測定範囲全体でどれだけ直線に近いかを示す。 センサの測定が直線であるほど、センサ全範囲の測定の一貫性が高くなります。0.5mmの直線性とは、センサーの測定範囲における最大のばらつきが±0.5mmであることを意味する。
言い換えれば、直線性とは、理想的な直線測定と実際の測定との間の最大偏差である。 アナログ・アプリケーションでは、近点と遠点を教えることができれば、センサーの表示精度は、出力がどれだけ直線的であるかよりも重要ではない。 これは、線形であればあるほど、出力が測定線に沿った正しい変化を示すからである。
例えば、ターゲットが2つのセンサーから100mm離れたところに置かれ、両方のセンサーが100mmと200mmでティーチングされているとする。 100mmのとき、センサーAは100mm、センサーBは110mm。200mmのとき、センサーAは200を測定し、センサーBは210を測定する。 その後、ターゲットはセンサーから150mm離れる。 センサーAは153mm、センサーBは160mm。
実際の距離 | センサーAディスプレイ | センサーBディスプレイ |
---|---|---|
実際の距離 100 mm | センサー A ディスプレイ 100 mm | センサー B ディスプレイ 110 mm |
実際の距離 150 mm | センサー A ディスプレイ 153 mm | センサー B ディスプレイ 160 mm |
実際の距離 200 mm | センサー A ディスプレイ 200 mm | センサー B ディスプレイ 210 mm |
この場合、センサーAの方が、各ポイントでの実際の距離に近いため、正確な。 しかし、センサーBは、センサーの測定値がセンサーの範囲にわたってより一貫しているため、より線形。
アナログ・アプリケーションにおける直線性の重要性
右の画像では、Q4Xアナログ・レーザー測定センサーの2ポイント・ティーチ・オプションが、マガジンの満タン(4mA)と空(20mA)をティーチするために使用されています。 アナログ出力は、スタック高さのリアルタイム計測を提供します。
センサーがより直線的であればあるほど、満タンと空のマガジンの間の測定値がより良くなる。 完全な直線性であれば、センサーが12mAを示した時点でスタックの半分がなくなる。
温度効果
温度効果とは、周囲温度の変化によって生じる測定値のばらつきを指す。 0.5mm/℃の温度影響は、周囲温度が1度変化するごとに測定値が0.5mm変化することを意味する。
期待される誤差の合計
全期待誤差は、アナログ・アプリケーションにとって最も重要な仕様である。 これは、直線性、分解能、温度効果を含む要因の複合効果を推定する総合的な計算である。 これらの因子は独立しているので、二乗根和法を用いてこれらを組み合わせ、総期待誤差を計算することができる。
下図は、アナログセンサーに対する総合期待誤差の計算例です。
これらの計算結果は、実世界のアプリケーションにおけるセンサーの性能をより完全に把握できるため、個々のスペックよりも価値がある。
バナーでは、製品データシートに総期待誤差の計算に必要なスペックを記載しています。
IO-Link アプリケーションの主な仕様
繰り返し性、つまりセンサが同じ測定をどれだけ確実に繰り返すことができるかは、IO-Link センサの一般的な仕様である 。 しかし、ディスクリート・アプリケーションと同様、IO-Link アプリケーションでは再現性が唯一、あるいは最も重要な要素ではありません。
ここでも精度が重要になってくる。 前述したように、精度とは実際の値と測定値との差の最大値である。IO-Link を使用する場合、測定値(ディスプレイに表示)は直接 PLC に通信されます。そのため、できるだけ "真実 "に近い値であることが重要である。
IO-Link アプリケーションの最良のシナリオは、正確で再現性のあるセンサです。 しかし、センサが繰り返し使用できるが正確でない場合、ユーザがPLCを介してオフセットを校正することは可能である。
IO-Link アプリケーションにおける精度の重要性
右の写真のアプリケーション例では、Q4Xレーザー計測センサーが、濃色の自動車ドアパネル上の濃色のインサートの存在を検出している。 このアプリケーションの詳細をご覧ください。
IO-Link プロセスデータは、インサートが存在するかどうかを判断するために、インサートがあるべき位置までの距離を示す。 測定は、ターゲットの色に関係なく正確でなければならない。
IO-Linkアプリケーションの総予期誤差
総期待誤差は IO-Link アプリケーションで最も重要な仕様です。 IO-Link センサの場合、Banner はアナログアプリケーションの場合とは少し異なる方法で合計期待誤差を計算します。 IO-Link センサの場合、総期待誤差は精度、再現性、温度効果の複合効果を表します。 繰り返しになるが、因子は独立であるため、二乗平均平方根法を用いて組み合わせ、総期待誤差を計算することができる。
IO-Link センサの計算方法の例は以下を参照。
アナログアプリケーションの総期待誤差と同様に、IO-Link アプリケーションでは、これらの計算結果は、個々の仕様よりも価値があります。
バナーでは、製品データシートに総期待誤差の計算に必要なスペックを記載しています。