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專訪Arm儲存方案資深經理黃晏祥 Arm即時處理器布局運算型儲存

針對海量資料的產生,應用趨勢希望能在越接近數據生成的位置處越好,原因是安全性、延遲性與能源效率都能提升。運算型儲存(Computational Storage)已經崛起,成為數據儲存拼圖的關鍵之一,Arm宣布推出Cortex-R82,為第一個64位元、具備Linux作業系統能力的Cortex-R處理器,可加速企業與運算型儲存解決方案的發展與部署。 根據統計85%的硬碟控制器與固態硬碟控制器都是以Arm為基礎架構,讓處理更靠近數據,需要更高的效能。Arm儲存方案資深經理黃晏祥表示,依據作業負載的不同,Arm Cortex-R82與之前世代的Cortex-R8相比,最高可以提供兩倍的效能提升,能讓儲存應用以較低的延遲,運行如機器學習等作業負載,並可選用Arm Neon技術提供額外的加速。 Arm儲存方案資深經理黃晏祥表示,在儲存數據的位置直接進行處理,可為物聯網、機器學習與終端運算等應用,創造更多機會 儲存控制器傳統上運行裸機/RTOS作業負載以儲存及存取數據;不過,Cortex-R82選用的記憶體管理單元(MMU),可讓頻繁的作業系統在儲存控制器上直接運行。黃晏祥指出,在儲存數據的位置直接進行處理,可為物聯網、機器學習與終端運算等應用,創造更多機會。以數據庫加速加速為例,因為減少大型檔案的移動,安全性與隱私得以提升,數據可以有效率地轉檔或編碼以利串流進行影像處理,並且採用不同的位元率與解析度。 隨著儲存市場演化,合作夥伴最大的需求之一就是彈性。黃晏祥說明,Cortex-R82處理器支援最多八核的彈性架構,並可依據外部軟體需求,調整在儲存控制器上運行的作業負載類型。例如,停車場會固定使用視訊監控來辨識車牌資訊,以供後續收費使用。停車場白天會搜集車輛的車牌數據,用多核來進行密集儲存。到了晚上,這些核心會用來處理收費的數據,並依需求進行調整以執行數據分析與機器學習。由於儲存控制器為了應對不同的市場,且功能變得越來越多元,Cortex-R82的彈性架構,同時降低成本並縮短上市時間。
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u-blox推端到端安全平台 滿足LPWA IoT裝置需求

u-blox日前宣布,正式推出IoT安全即服務(IoT Security-as-a-Service)產品組合。現在,u-blox的SARA-R4和SARA-R5系列LTE-M蜂巢式IoT模組已可支援此服務。不管是在裝置上或是從裝置到雲端的傳輸過程,此創新解決方案都能以更輕鬆的方式保護數據免於受到惡意的第三方攻擊。它具備立即可用、簡單和安全的特性,能具成本效益地快速連接到雲端IoT平台,可加速產品開發並縮短上市時程。 IoT安全即服務產品是透過u-blox Thingstream服務發送平台進行管理的,是特別針對採用資源受限IoT裝置部署的低功耗廣域(LPWA)網路進行最佳化設計。透過大幅減少數據負載(data overhead)並把交握(handshake)次數降至最少,該服務可改善功耗並延長電池壽命,這是大多數IoT裝置的關鍵指標。 使此解決方案具備如此有效性的關鍵是,獨特的對稱密鑰管理系統(KMS, key management system)。透過它,可為每個裝置即時產生無限數量的加密密鑰,而無須依賴預共享密鑰(pre-shared keys)的儲存和管理(此方式可能會增加整體操作複雜度和功耗)。密鑰與硬體連結在一起,而且可以從模組或伺服器/雲端觸發,完全免除創建、發送和更新認證的需要,能大幅降低系統成本、操作複雜性以及功耗。 該解決方案還運用了u-blox的Foundation安全產品,它是由使SARA-R4和SARA-R5模組具備設計安全的基本要素所組成。其中包括與其信任根(RoT)綁定的唯一、且不可變的裝置身分,這構成了先進安全功能的可信賴基礎,包括一種安全開機機制,可確保模組只能執行受信任的軟體。此外,u-blox專有的uFOTA功能可實現身分驗證的空中下載韌體更新。
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艾睿電子邀集半導體廠灌溉技術創意開發

由臺大電機系學會舉辦,並由艾睿電子(Arrow Electronics)協辦的2020臺大電機創客松(MakeNTU)活動,10/11圓滿落幕,超過160位來自全台6所大專院校的學生組成的38支隊伍,經過兩天一夜努力與時間賽跑,激發出高度效率和成果。同時獲得亞德諾(Analog Devices, ADI)、ON Semiconductor、Nexperia和ROHM等半導體大廠支持贊助此一活動。 2020 MakeNYU活動在師生與贊助廠商的熱情參與下圓滿落幕 2020年MakeNTU活動,以InnOvaTion也就是IoT創新為主題方向,在10/10~10/11期間,以創客松的方式將創意變成產品,評審小組就原型實作、技術應用、創意發想、商業價值和實用性等指標給分,最終根據不同指標得分評選出各獎項得主。另外,協辦單位艾睿電子特別設置了企業獎,開放參賽隊伍報名競逐,主題為 ”IoT技術在生活或醫療的應用”,旨在鼓勵參賽隊伍運用IoT / AI相關技術能力,令設備更精準更智慧,並期望能達到量產化的需求。 為協助所有參賽同學充分掌握競賽的資源,主辦單位還特別在2/20、2/22舉辦了賽前的技術平台說明會workshop,由艾睿電子和協力廠商動員工程師對同學們進行培訓。而在活動之後,其中優秀的創意和成品,更有機會獲得艾睿電子提供技術指導,協助將創意商業化等後續事宜。 MakeNTU活動台大電機與艾睿電子,ADI等贊助廠商 MakeNTU活動是艾睿電子與臺大電機系「2P+2C」(People、Place、Competition、Community)計畫的一部分,合作內容包括提供職場實習機會與獎學金、贊助「創客空間」(Maker Space)所需儀器設備,以及針對有志創業的臺大電機系師生提供技術諮詢與新創社群資源等。其中MakeNTU是合作計畫的重點之一,MakeNTU由臺大電機系學生發起,經過多年發展,現已成為多校參與且極具代表性的大型設計競賽,艾睿電子作為協辦單位,充分發揮其位於國際電子生態關鍵角色的優勢,邀集了ADI、ON-Semi、Nexperia和ROHM等半導體大廠參與支援設備與人力贊助此一活動。 Analog Devices亞太區總經理趙傳禹表示,ADI此次參與Arrow大學計劃,包括台大電機創客松活動,透過與學術機構的合作,希望共同探索可以帶來新商機和具成長性的未來技術,培育從基礎研究到應用技術和產品的轉化,最終對解決人類社會所關注的議題帶來正面的力量。 艾睿電子銷售副總裁梁淑琴指出,艾睿電子與台大電機系的合作是典型的雙贏模式。不但能有效爭取人才、為年輕人提供機會和輔導,也能建立商業機會的橋樑;學生們則可以實際驗證所學、建立實務工作經驗、將創新變為實際產品,校方更可無縫接軌產業界最新趨勢。 最終獲得獎項的小組分別為: Best Application:頒給最具商業價值與發展潛力作品,得獎的隊伍是由台大機械工程系同學所組成的”歐真的歐”,主題是智慧口罩,以” 符合疫情時期的具體應用,可拉近人與人之間的距離”贏得此一獎項。 Best Maker:頒給最能展現充分的技術以及實作能力的作品,得獎的隊伍是由台大電機系同學所組成的”力力維”,主題是智慧防疫門,以”作品完成度高的免觸碰自動開門系統”贏得此一獎項。 Best Creativity:頒給能提出別具創意的想法來解決問題的作品,得獎的隊伍是由台大同學所組成的” 吃飽睡睡飽吃”,主題是直播小樹苗。 Best Solver:作品具有相當完整性,實際解決面臨的問題,得獎的隊伍是由台大電機系同學所組成的” MateNTR”,主題是智慧傘桶,結合GPS和晶片卡解決下雨天愛心傘的借還問題。 此外,獲得艾睿電子企業獎的則是由交通大學同學所組成的”我只是來蹭飯,隊名是什麼都沒差八”隊,主題是” 狗糧戰車”,以”外出的時候可以陪伴寵物及自動餵食解決方案”贏得此一獎項。艾睿電子企業獎的主題為 ”IoT技術在生活或醫療的應用”,旨在鼓勵參賽隊伍運用IoT / AI相關技術能力,令設備更精准更智慧,並期望能達到量產化的需求。
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依情境選擇藍牙SoC BLE彈性設計實現軟硬整合

在藍牙傳播中,低功耗藍牙已可保護大量的連接設備插座(Socket)。而在無線設計中選擇低功耗藍牙的最關鍵原因之一,是其無處不在,且大多數IoT終端節點都由電池供電,因此較長的電池壽命就顯得極為珍貴。 儘管聽起來方向似乎很明確,但是選擇低功耗藍牙裝置首先要評估其設備文檔。例如,考量無線SoC的接收或發送模式中的運作電流。許多低功耗藍牙SoC文檔顯示的的電流消耗為數毫安培。如芯科科技(Silicon Labs)的EFR32BG22 SoC在0dBm時的無線電接收電流為2.6mA,發射電流為3.5mA,而這些數字僅與SoC RF收發器有關。在SoC等級,這些電流則稍高一些,分別為3.6mA和4.1mA。一個常見的錯誤是僅依靠SoC電流消耗的射頻數位(Radio Number)來判斷。設備文檔的首頁通常必須透過對資料手冊的全面分析來驗證。 另一個範例是以每兆赫微安培為報告單位的CPU功耗。在密集運算應用的情況下,此數位資料可能成為決定性的選擇標準,且通常是CPU在最高頻率時的最佳情況下才可取得。換句話說,當SoC CPU的工作頻率與製造商產品資料手冊中指定的頻率不同時,可證明資料表中顯示的數值可能非常不準確。 第三個例子是深度睡眠電流,這對於電池供電的終端產品相當重要。該數字通常在數百奈安培至幾微安培之間。而更重要的是須確保深度睡眠電流的數字與保留的RAM大小維持相關,並且包含即時時脈(RTC)電流的消耗。RTC與精準的睡眠時脈源結合在一起,是為了維持低功耗藍牙正常工作所需的時序。在上述SoC的案例下,資料手冊的首頁提到了EM2模式下的深度睡眠電流為1.40μA,保留了32KB RAM,以及RTC從低頻晶體振盪器(LXCO)開始運作下,有關EM2模式的情況。資料手冊的電流消耗部分則提供了更多資訊。因此,資料手冊中的功率數位缺乏標準化可能會造成錯誤的比較,最終導致選擇錯誤的元件。 依應用需求彈性選擇SoC 評估低功耗藍牙SoC時考慮應用需求很重要。大多數供應商都試圖以負責任的態度來展示他們的數據,但是設備在多種不同應用場景中提供的數據不可能適合所有案例,說明了終端應用知識的高度重要性。 選擇低功耗藍牙SoC時,工作電流和睡眠電流是關鍵的指標。必須將這些電流數據帶入與應用環境緊密匹配的模型中,以產生對平均功耗的合理評估。此類模型通常包括開/關工作週期,並且能認知低工作週期會選擇具有最低深度睡眠電流的SoC,而高工作週期則會選擇具有最低工作電流的SoC。 另一個參數可能是終端產品的環境溫度。低功耗藍牙SoC在25℃時的洩露電流與85℃或更高溫時的洩漏電流明顯不同。高溫下的洩漏電流可能是工業應用中的關鍵選擇標準,例如子計量表(Sub-metering),因為其需要在高溫下確保電池壽命。 在電池供電的終端產品中,該應用的另一個重要元素涉及所用電池技術的類型。電池供電給最新整合的低功耗藍牙SoC上DC-DC轉換器。使用DC-DC轉換器將顯著降低整個SoC的工作電流消耗。一些複雜的SoC可能整合獨立的DC-DC轉換器用於射頻和CPU。這種做法提供一種優化的解決方案,但此趨勢明顯只能有一個轉換器可極小化SoC的成本。 最後,需要瞭解如何使用晶片內外(On-chip/Off-chip)記憶體。低功耗藍牙終端節點的常見要求是執行軟體的空中下載(OTA)更新。根據傳輸影像的大小,外接快閃記憶體可能成本更低。但事實證明,其增加的功耗和潛在的安全問題可能比使用晶片內建快閃記憶體要高得多。OTA更新的詳細分析將有助於確定最合適的記憶體物料清單。 近年來,低功耗藍牙SoC大幅降低總工作電流消耗,同時保持了更低的深度睡眠電流。原因是矽技術從較大的幾何尺寸(0.18μm,90nm和65nm)轉移到了更優化的技術節點(55nm和40nm)。40nm製程與晶片內建DC-DC轉換器整合的結合,減少了SoC的總體電流消耗(圖1)。 圖1 合併晶片內建DC-DC轉換器的低功耗藍牙SoC範例 例如,當禁用晶片內建DC-DC轉換器而從晶片內建快閃記憶體運行Coremark時,Arm Cortex-M33 CPU要求54μA/MHz的功耗。當啟動相同的DC-DC轉換器時,相同的操作僅需要37μA/MHz的功耗。 在深度睡眠模式下,保留RAM至關重要,因為它是大部分功耗預算的來源,且當低功耗藍牙SoC必須返回到工作模式時,保留RAM可以加快啟動速度。從設計角度來看,低洩漏SRAM的使用能讓矽設計人員將深度睡眠電流保持在1μA的範圍內。選擇低功耗藍牙SoC的另一個關鍵考慮因素是每個SRAM的大小可能有所不同。選擇保留RAM大小的能力將有助於大幅減少深度睡眠模式下的功耗。如前述SoC在32KB的晶片內建RAM產品中即整合了可獨立選擇的SRAM。 最後,時脈門控和電源門控技術的結合使低功耗藍牙SoC可以根據其工作模式完全關閉設備的某些部分功能。這些功能的啟動是自動的,應用開發人員幾乎無法看到詳細的資訊。 軟體套件整合硬體設計 大幅減少低功耗藍牙應用的功耗,需要對無線電作業進行高度優化的調度,並在保持協定所需的精準時序中,大幅減少最低能耗模式下花費的時間。為了精確控制發射功率,低功耗藍牙堆疊整合DC-DC轉換器的配置。堆疊來自軟體發展套件(SDK),與整合式開發環境(IDE)結合。IDE包括一個網路分析儀,可直接從SoC無線電獲取資料。同時能量監控器將功耗與代碼位置相關聯,包含視覺化的GATT配置器,以實現標準藍牙SIG設定檔或自訂服務。這些工具允許開發與硬體設計完全整合的低功耗藍牙應用程式,使開發人員可以專注於選擇影響功耗的高階設計。此外,SDK整合了安全的引導載入程式,可支援OTA和序列介面以進行韌體更新。 先進硬體和強大軟體的結合,使得應用開發人員可以在多個裝置上執行自己的基準測試。這是在選擇低功耗藍牙SoC之前所推薦應採取的方法。雖然最初耗時較多,但這種方法已證明是非常有價值的,可協助發現因硬體功能短缺或軟體功能不佳所導致的潛藏挑戰。 標準化基準測試策略的開發還可以幫助開發人員對各個供應商的設備進行比較。嵌入式微處理器基準聯盟(EEMBC)開發的IoTMark-BLE基準設定檔,提供了評估功耗的有用工具,其建構了真實的IoT邊緣節點模型,由I2C感測器和經由睡眠、廣告和連接模式作業的低功耗藍牙射頻所組成。儘管IoTMark-BLE基準可能並不適合所有案例,但它可以成為各種適合的應用情境方案的開發基礎。 簡而言之,如果同時比較供應商的產品資料手冊,可能會導致代價高昂的誤解和錯誤陳述。在比較SoC中的板載和外部DC-DC轉換器模組時,低功耗藍牙SoC必須在系統層級上進行分析說明。透過協力廠商基準的比對,通常可以協助確認比較分析的真實樣貌。 (本文作者任職於Silicon Labs)
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Arm DevSummit 2020開放報名

專為軟體、硬體開發專家和工程專業領域人士舉辦的全新會議–Arm DevSummit 2020,即將於11月4日至5日兩天於線上舉行。Arm DevSummit 2020是為軟體、硬體工程師所設計的線上活動體驗,會中將依當今最重要的七大科技主軸、共有23個來自Arm及其生態系夥伴分享的分組議程(Tech Session),探索最新行動技術和高性能運算、解決自動技術方面之各式挑戰,同時深入剖析機器學習、物聯網和晶片設計的最新發展。這個匯集軟體與硬體最新知識的論壇,適合軟體開發者、硬體設計工程師、晶片設計師,半導體生態企業參與,深入了解 5G、AI、物聯網時代,最前端的科技話題。 除了技術含量豐厚的分組議程,本次論壇也特別在11月4日與11月5日兩天,邀請產業重磅嘉賓,與Arm台灣總裁曾志光一起進行高峰對話。首日11月4日安排了凌華科技董事長劉鈞,以及美國高通台灣暨東南亞總經理劉思泰,深入剖析台灣的工業物聯、以及人工智慧技術,如何為科技與製造產業生態鏈創造機會並帶來改變。第二天11月5日,則為新創團隊開設創業導師對談時間,由阿里巴巴創業者基金執行董事李治平,以及群聯電子董事長暨執行長潘健成,從趨勢洞察、專業技術、資金籌募、人才培育等面向,為新創企業或者準備創業的團隊,分享寶貴心法與致勝秘訣。 Arm DevSummit 2020 自即日起開放報名,全部課程完全免費。選定分組議程及主題演講後,可透過即時上線聆聽及課後隨選方式進行。所有分組議程均有中文字幕。歡迎有興趣的產業菁英報名參加。
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西門子/歐利速精密工業/遠傳電信攜手打造5G智慧產線

台灣於今年初正式迎來5G世代,5G大幅提升聯網效率、數據傳輸速度、低延遲性等優勢,助於人工智慧、網路安全、數位分身、虛擬實境/擴增實境與智慧智造的結合應用,並透過與電信業者、自動化業者合作將能加速台灣製造業者的智慧化轉型。製鞋設備業者歐利速精密工業,正式攜手遠傳電信與智慧製造解決方案廠商西門子,導入西門子開放式物聯網雲端平台MindSphere,並將5G、擴增實境(Augmented Reality, AR)整合應用,實現設備生產產線的智慧化升級。 製鞋設備業者歐利速精密工業將5G、擴增實境整合應用,實現設備生產產線的智慧化升級 MindSphere平台將協助歐利速精密工業匯集產線上設備機台的運作數據,進行智慧化分析,達到機台之間無縫溝通協作,並藉由持續監控耗電量、轉矩和頻率,隨時掌握重要機台的運作狀態,探尋最佳維護時機與實際維護需求,提高機台使用率和產能、延長維護間隔、減少停機時間、實現預測性維護、降低非預期成本的發生,並達到能源資料管理和資源配置最佳化。 基於遠傳電信5G的聯網傳輸基礎架構,則可讓廠務端得以加快擷取和分析所有機台運作資料的速度,進而提高生產運作效率、彈性以及安全性。同時歐利速精密工業將其設計開發的ROMPS(Remote Operation Maintenance Platform Solution)解決方案整合至該平台,並著眼於5G高速連網傳輸能力和AR能將虛擬與現實場景結合互動的特性,進而加以整合應用,提供品牌鞋廠與製造工廠遠端設備維護、操作指導與教育訓練服務,提供即時有效率的服務,還能確保疫情期間,工廠人員出入嚴格控管及員工差旅受限的同時,確保服務與業務持續不中斷。
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愛德萬測試推新SoC測試系統 因應運算測試挑戰

愛德萬測試(Advantest)針對運算效能達百萬兆級 (Exascale) 的先進數位IC ,發表最新次世代V93000測試機。該系統搭載最新測試頭,結合Xtreme Link科技及EXA Scale通用數位和電源供應卡,不僅能支援最新測試方法,更能降低測試成本、縮短產品上市時程。 現今最先進的半導體製程帶來技術的變革,得以即時整合來自物聯網 (IoT)、手持裝置、汽車和大型伺服器等等無數個資料來源。隨著行動處理器、高效能運算 (HPC) 和人工智慧 (AI) 晶片持續進化,需要處理的資料量也跟著爆炸性成長。新的測試挑戰伴隨這些進步接踵而來,譬如極大量的掃描數據、極端電源需求、快速的良率學習和多工同測的配置,在在都需要解決。 愛德萬測試最新V93000 EXA Scale世代,在已獲業界肯定的V93000架構上,運用創新技術解決上述挑戰。所有EXA Scale卡都配備愛德萬測試最新一代8核心的測試處理器,以獨特的能力加速並簡化測試工作。此外,V93000 EXA Scale系統還採用愛德萬測試專利Xtreme Link科技,乃是專為自動測試設備 (ATE) 所設計的通訊網路,能執行高速資料連接、嵌入式運算能力以及即時卡對卡 (card-to-card) 通訊。 這套系統的最新Pin Scale 5000數位卡,正是為了伴隨著大量數位設計所導致的爆炸性成長的掃描資料而設計。Pin Scale...
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貿澤/Qorvo攜手出版Wi-Fi 6應用及方案新電子書

貿澤電子(Mouser)與Qorvo合作出版最新的電子書,一同探索即將問世的Wi-Fi 6和這項新標準極具前景的各項優勢。在Next-Gen Wi-Fi Applications and Solutions(新一代Wi-Fi應用和解決方案)這本書中,Qorvo和貿澤的主題專家將討論Wi-Fi標準的演變,以及最新一代標準對包括通訊和物聯網 (IoT) 等應用帶來的影響。 Wi-Fi在過去幾年歷經多次進化,每一代的推出都大幅提升了原始資料傳輸速率和其他效能規格。Wi-Fi 6儘管在原始資料傳輸速率上只有些微提升,但其標準在譜相重複使用和多通道容量上的改善,卻使實際的處理量使用體驗提升達四倍之多。Wi-Fi 6的多通道容量能在有限空間內實現多重裝置的連線、減少干擾,同時達到優異的室內處理量。 貿澤與Qorvo最新出版的Next-Gen Wi-Fi Applications and Solutions電子書為開發人員和工程師提供關於Wi-Fi 6這項新興標準所需要知道的一切資訊。電子書中同時也介紹Qorvo重要解決方案的產品資訊,包括QPQ1909 Wi-Fi edgeBoost體聲波(BAW)濾波器等。QPQ1909裝置是一款高效能的BAW帶通濾波器,具有極為陡峭的波裙,能為存取點、住宅用閘道器和無線路由器等Wi-Fi應用提供良好的頻段邊緣效能。 QPQ1905 Wi-Fi和IoT bandBoost濾波器是專為特殊的使用案例所設計,能將可用的Wi-Fi頻譜內的可用頻道再加以細分。本解決方案能在頻道1和2中使用Wi-Fi,同時在更高的頻率中使用Wi-Fi、Thread、Zigbee或Bluetooth低功耗頻道。電子書中也介紹了QPF4800雙頻Wi-Fi 6前端模組,這是一部高整合度的裝置,能支援存取點不斷增加的使用者數量、持續提高的使用者流量需求、更高密度的部署,和更高的行動網路卸載。 電子書內包含十六款Qorvo濾波器、模組與評估套件的快速連結和訂購資訊,也提供方便好用的電路圖、資訊圖表和嵌入式影片內容。貿澤供應眾多的Qorvo產品系列,包括有射頻放大器、評估板、半導體和電源管理解決方案。
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英特爾11代處理器增強物聯網/AI效能

日前英特爾(Intel)在2020年的工業高峰會(Industrial Summit 2020)上,發表了新的強化物聯網的功能,包含第11代的英特爾處理器、Atom x6000E系列、Pentium及Celeron N、J系列,提供人工智慧(AI)、資訊安全、即時性給需要邊緣運算的客戶。藉由軟硬體的結合以及完整的生態系統,為邊緣運算晶片市場提供解決方案。 第11代處理器增強物聯網功能  第11代的處理器強化了物聯網設備所需的高速處理、機器視覺與低延遲功能,提升最多23%的單執行緒(Single-thread)效能;多執行緒(Multithread)的效能則提高19%;以及增加2.95倍的圖像處理效能。新的雙影像解碼器可以支援處理器每秒1080p 30fps的速度,並且可同時輸出四個4K或兩個8K頻道。此外,AI演算法可以在多達96個圖形執行單元上運作,也可以在內建Vector Neural Network Instructions (VNNI)的CPU上執行。若搭配時序協調(Time Coordinated Computing, TCC)技術,以及時效性網路(Time-sensitive Networking, TSN),第11代處理器便能應用在以下情境: ‧ 工業:重要的控制系統,如PLC、機器人等,或者工業電腦及人機介面 ‧ 零售、銀行、旅宿業;智慧化、沉浸式的數位廣告、無人商店及自助退房 ‧ 醫療;高解析度且由提供AI診斷的醫學影像設備 ‧ 智慧城市;內建AI推論及分析功能的智慧錄影機
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整合感測/通訊量測體重 計重檯秤系統成就智慧養殖

因此,在民以食為天的基本民生需求下,若沒有從「食」的來源端來管控或是有一套智慧生產的方式協助的話,飲食的問題就會變成不斷上演食物供需失衡的民生問題。而透過智慧農業的切入,將可逐步改善因天候或是人為所導致的各種問題。加上政府致力於智慧農業的導入與建立,以及大量大數據資料的分析與應用,可望逐漸降低不斷從產品生產過程或民生需求所產生的問題。換言之,在智慧農業中,用來量測飼養的家禽或水禽重量的應用於智慧農業之智慧型計重檯秤系統,就有其被開發的需求。 近年全球人口越來越多,糧食的需求也慢慢增加,同時受到氣候變遷所導致的極端氣候及鄉村人口老化、少子化的影響,導致農牧業人力減少許多。因此,政府開始推動智慧農業,結合無線通訊科技進行資料的蒐集,透過資料的整合及分析,減輕農場作業負擔及降低勞動力需求,建立更有效率的農場經營。其中,關鍵元素與作法包括制定相關農業科技策略,發展農業科技技術跨域整合之創新農業技術,重視農產品衛生安全與營養需求,並運用物聯網(IoT)、雲端運算(Cloud Computing)與大數據(Big Data)等技術,進而提升產品附加價值。 文中將說明整合紅外線觸控框(IR Multitouch)介面與具備RS-232串列介面的傳統計重檯秤裝置,該裝置運用邊緣運算的概念,精準地擷取與收集禽隻的數量與正確體重。最後,再將禽隻的體重與數量結果透過NB-IoT無線通訊模組傳送至網頁上,並紀錄每天禽類體重長成的過程,以了解如何孕育出最佳飼料轉換成禽隻體重的最佳養殖環境。 解決台灣養殖體重測量痛點 製做本系統的目的,是針對國內本土環境所提出的應用。透過智慧禽舍採用的智慧型計重檯秤系統,可以針對不同生長周齡的禽隻進行適合其生長的重量擷取與分析,並將環境綜合資訊及參數收集於資料庫,進行分析與經驗數據累積,提高飼養管理效率與品質,並有效節省人力,邁向智慧化生產與管理。 台灣正在邁向智慧養殖,會使用智慧禽舍來監控家禽或水禽的生長環境與飼養過程。其中,最難收集到的數據就是家禽或水禽的成長體重,因為無法固定禽類的動作與位置,使得禽類的重量數值僅能估算或是常出現誤差值。因此本裝置利用紅外線多點觸控取代影像辨識,來計算禽類的數量,可更準確且方便的偵測禽類的數量。一般影像辨識都需要經過較繁瑣的演算法與軟體分析,技術性較高且花費時間多,還會因為光線等外在因素導致判斷錯誤。而改用紅外線觸控框介面,則可以更快速且方便的取得數量,同時搭配計重檯秤取得重量數據後,即可上傳至網路,農場主人便能隨時隨地查看禽類的生長曲線。 此外,此裝置亦內建各種禽類的成長曲線表,確認所擷取的體重是否超出標準值的上下限,進而確保系統收集到準確的禽類體重。由於不同禽隻類型的成長重量曲線不一樣,因此可以運用指撥開關來設定所飼養的是否為家禽(雞)或水禽(鴨),進而達到智慧化傳統計重檯秤的目標。 紅外線感測取得精準數據 在應用於智慧農業之智慧型計重檯秤系統設計中,使用Holtek HT66F2390微處理器為核心。其中,主要利用紅外線觸控框取得感測資料,再使用NB-IoT模組將資料存入資料庫,供網頁監看與使用。 UART串列介面 UART是一種通用非同步收發傳輸器,通常稱作UART,其為將資料由串列通訊與並列通訊間傳輸轉換。UART通常用在與其他通訊協定(如EIA RS-232)的連結上。在串列傳輸通訊協定的格式內容中,是由四種資料共11個位元所組成,共分為起始位元(Start Bit)、資料內容(Data)、奇偶同位元檢查碼(Priority Bit)、停止位元(Stop Bit)。 如圖1所示,資料透過FIFO(First Input First Output)的方式,由最低有效位元(Least Significant Bit, LSB)開始傳輸直至最高有效位元(Most Significant Bit, MSB),奇偶同位元(PB)可以選擇忽略不使用。在此系統利用計重檯秤 (DHBH-W)的UART串列介面,讀取磅秤上的重量,並以UART將資料傳輸至微處理器解析。最後,再透過NB-IoT無線通訊模組(SIM7020E),以UART做初始化,並將處理後的資料透過NB-IoT無線通訊模組上傳至MQTT伺服器。 圖1 UART資料傳輸格式示意圖 USB通訊協定/人性化介面 由於紅外線觸控框為USB HID人性化介面裝置。因此,須了解USB協定的基本原理。在USB完整的通訊協定中,包含了USB封包、傳輸類型、描述元、裝置要求、群組等USB規格書中相關的協定。唯有遵循此協定,才能執行USB周邊裝置與PC之間的資料傳輸與命令的設定。如下圖2所示,顯示了USB主機端如何與裝置執行通訊協定的傳輸格式。從圖2中,也可看出一個通訊協定所需包含的各種封包與各類型欄位。 圖2 標準USB控制型傳輸 在USB的傳輸中,因不同周邊裝置的類型與應用,訂定了四種的傳輸類型,分別是控制型傳輸(Control Transfer)、中斷型傳輸(Interrupt Transfer)、巨量傳輸(Bulk Transfer)以及等時型傳輸(Isochronous Transfer)。其中,需要特別注意的是慢速裝置僅支援控制型傳輸與中斷型傳輸而已。在USB裝置中,則針對不同裝置的應用特性,個別地執行中斷傳輸、巨量傳輸或等時傳輸。 而USB...
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