- Advertisement -
首頁 標籤 MEMS

MEMS

- Advertisment -

手機用慣性感測器市場三強鼎立  意法保持領先優勢

研究機構Yole Developpement近期發布最新版手機用慣性感測器市場研究報告,根據該公司與System Plus Consulting合作,對市售智慧型手機進行的拆解研究中發現,2020年拆解的54款智慧型手機中,有43%採用由意法半導體(ST)提供的MEMS慣性感測器,26%則使用博世(Bosch)提供的方案,TDK InvenSense則以些微差距落後給博世,排名第三。 Yole估計,到2026年時,消費性產品所使用的慣性感測器市場規模將達到8.38億美元。
0

通訊技術/設備維護/資安保障缺一不可 全方位實現工業聯網應用

在工業4.0概念的概念出現後,設備聯網便成為工廠的基本需求,因此通訊及網路在工業現場所扮演的角色日益重要,同時可以預期未來工業網路設備對低延遲的要求越來越高。除了聯網能力,還需搭配資料擷取與控制,達到機台設備之間的協作及溝通效果,實現工業物聯網與智慧製造的藍圖。 而智慧製造與工業4.0是未來製造業發展的終極目標,許多業者已經從機台設備、工廠基礎設施、生產管理系統等層面開始部署,加上今年受到新冠肺炎疫情影響,數位化、自動化和智慧化的應用也變得更加迫切,因此本研討會邀請產業內的廠商,分別從工業網路、工業物聯網、設備預測維護及資訊安全四個面向探討如何落實工業4.0。 PROFINET建立跨廠生態系 網路在工業4.0中扮演不可缺少的角色,甚至可說是其核心,因此通訊技術的演進便帶動工業自動化的發展。同時近日熱門的人工智慧(AI)、物聯網(IoT)議題,背後代表的便是數位化與數據化,需要即時、穩定的工業網路才能落地。西門子產品經理朱軒逸(圖1)提及,過去舊型的網路技術以RS-485/RS-232為主,現在乙太網路則成為新趨勢,在2018年出廠的元件中占58%,推估今年的占比將會達到六成以上。 圖1 西門子產品經理朱軒逸認為,現在乙太網路則成為新趨勢,在2018年出廠的元件中占58%,推估今年的占比將會達到六成以上 十年前乙太網路發展出工業級版本,常見的分別是主導美洲市場的EtherNet/IP,歐洲及大陸市場廣泛採用的PROFINET、EtherCAT、Modbus等,皆是奠基於乙太網路的技術。全球市場70%的工業乙太網路由PI、EtherCAT、ODVA三個協會主導,不同協會分別代表不同的廠商,進行不一樣的開發計畫。 以西門子為例,作為PI協會的一員,其九成以上的產品採用PROFINET。PROFINET可以做到一網到底,概念上,所有的設備到控制器、雲端皆能使用同一種通訊、相同的網路線與安裝方式即可。朱軒逸分析,目前PROFINET有幾個優勢,一是減少安裝成本,且方便診斷。PROFINET系統架構的設定簡潔,一條網路就可以架設,還能透過無線傳輸。此外,經過西門子的實驗室測試,證明PROFINET具有足夠的穩定性,相比RS-485,PROFINET具10倍以上的抗電磁相容(EMC)能力。同時易於診斷也增加PROFINET應用的方便性,若是運作時出現問題,工作人員只要打開架構中的其中一台電腦,就可以知道線對線、點對點之間的流速。如果中間有問題發生,例如線被扯斷,便能即時知道在哪個位置及發生什麼問題,立刻找出斷線的地方及有問題的機器,或者診斷出網路受到來自何處的干擾,都能迅速找到問題並解決,解決舊型網路常見的痛點。 2018年起,西門子開始研發PROFINET with TSN方案,期望建立PROFINET生態系,致力於整合新舊系統,並且同樣看好OPC UA的技術。朱軒逸表示,以後使用的乙太網路技術,不管是西門子或是任何一家廠商,都會使用PROFINET with TSN with OPC UA,代表系統中有OPC UA以後,就可以做到跨廠牌、跨通訊無縫接軌,達到直接溝通的目標。 為原有設備加入聯網功能 將聯網產品導入工廠的過程中,因應即時、低功耗等不同的使用情境,需要挑選相應的工業物聯網產品或方案。針對不同的需求,泓格科技推出從入門到進階的物聯網方案。其中IoTstar即為進階的雲端管理平台,用於設備管理。 泓格科技處長何坤鑫(圖2)說明,IoTstar以方便使用為主,搭配WISE/PMC控制器,採用邊緣運算,客戶購買後只需要透過網頁式的介面進行設定,不需要寫程式,並將資料存進標準資料庫,方便管理。泓格採用標準通訊協定如RS-485或Ethernet整合不同廠商間的感測器、流量計等設備,客戶則可以透過網頁設定控制器將資料存入雲端,或者選擇使用自家的公有雲。為了維持穩定性與降低維護成本,IoTstar可執行遠端維護,使用介面一樣是網頁,由網頁遠端連線裝置,即可更新裝置內的邏輯運算。 圖2 泓格科技處長何坤鑫表示,依照預算、使用情境及現有設備的不同考量,可選擇相應的物聯網方案,便能達到較大的應用效益 IoTstar曾應用在印度政府的水利管理系統中水閘門的控制。何坤鑫說道,當時客戶已經有現成的機櫃,且原先的PLC沒有物聯網功能,無法透過4G基地台回傳資訊至手機中。對此,泓格提供物聯網Gateway裝在超過250個機櫃中,便達到維持原運作,同時加上通訊功能的目的。 另一方面,泓格設計入門的4G通訊方案,藉由虛擬網路的方式建立通訊功能。如農業溫室無法設置網路線與機台,便使用手機基地台及4G路由器布建虛擬串口(Virtual COM),除了可遠端與RS-485通訊,其他不同廠商的設備皆可以透過標準通訊協定直接加入。軟體則放在電腦端,搭配RS-485虛擬化的COM Port,由於只需要做到遠端連線,因此軟體不需要更動即可執行遠端控制。何坤鑫認為,依照預算、使用情境及現有設備的不同考量,可選擇相應的物聯網方案,便能達到較大的應用效益。 震動感測實現設備異常預警 工業4.0與前幾代工業發展的重點,最大的差異在於透過網路來實現各方應用,範圍包含設備、製程,以及如何安全的聯網,因此系統需要整合生產人員與其他資訊,協助管理者藉由遠端控制了解生產狀況。安馳技術應用工程經理高富華(圖3)以ADI機器手臂為例說明,ADI傳統的應用市場包含了最普遍的放大器、資料轉換器、RS-232/485的通訊協定,或者CAN Bus等傳統應用。新興市場的應用則包含LiDAR、ToF,可以透過鏡頭進行物體的景深、形狀等特徵的判讀,應用上可以做機器手臂的電子圍籬,或者從感測器得知馬達現在的速度位置,其他還有EtherNET等無線通訊的產品應用。 圖3 安馳技術應用工程經理高富華說明,除了感測器,機器的預測維護需要AI演算法的協助 在機器的預測維護方面,ADI採用以MEMS為核心的感測器,有別於壓電式感測,而是透過壓變、形變產生震動數據,優點在於能夠用半導體的製程方式執行感測功能,所以在整合上更有彈性,可以把資料轉換器,甚至DSP引擎整合在裡面,做成All in One的模組。針對MEMS感測器的訊號傳輸,若要直接數位輸出,加上一個資料轉換器,即可透過SPI的通訊介面讀取及傳輸資料。 高富華進一步說明,除了感測器,機器的預測維護需要AI演算法的協助。經由感測器蒐集資料後,須要把時域上的資料轉到頻域上,並在頻域上根據不同的分量分析。以工業產品常見的馬達風扇、鼓風機、壓縮機為例,這些產品的故障原因多半以培林為主,因為培林負責移動、轉動或是線性軸承等等,整個設備重量壓在培林上,導致培林的故障率相對高。因此設備狀態監測會針對培林的內圈及外圈破損等狀況,進行基本頻率的演算分析。 工業資安不可輕忽 工業設備聯網以後,資訊安全議題隨之出現。相對IT領域對資訊安全的重視,OT方面在資安的概念起步較晚,防範攻擊的方式也與IT不同。Moxa亞太區產品行銷經理郭彥徵(圖4)以工業自動化/控制系統的安全標準,IEC-62443為主軸,說明工業資安的重要性與系統設計概念(圖5)。首先,資安有三個面向:機密性、完整性及可用性。機密性代表資料不會遭到竊取,完整性則確保資料不會被竄改,可用性則表示資料能夠即時傳輸。對IT人員而言,機密性與完整性是資安防護的兩大重點,避免金融資料、帳號等敏感資訊外流或遭到竄改。而在OT領域,可用性則是最重要的項目,需要防止因為系統遭到攻擊而影響產線運作。 圖4 Moxa亞太區產品行銷經理郭彥徵強調,建立工業資安防護的第一步,是使用經過市場檢驗的方式 圖5 IEC-62443概觀    資料來源:Moxa 建立工業資安防護的第一步,是使用經過市場檢驗的方式,郭彥徵強調。如果使用自創的方式保護系統,在沒有經過市場檢驗的情況下,有經驗的駭客便能輕易破解。在IEC-62443的規範中,從高維度到低維度,包含設備系統的選用到系統設計,都已經有完善規範,只要基於規範的內容執行,全世界的用戶都會共同測試這個系統有沒有被攻擊的可能性。另一方面,IT的領域中有ISO 27000相關的資安認證,但是其涵蓋的面向只有人員組織的規範,例如當公司受資安攻擊,需要哪些小組處理資安事件。而IEC-62443規範的制定,便是為了工業應用制定,其內容涵蓋更多系統的設計建議。 在系統設計方面,IEC-62443建議IT跟OT之間不要只放防火牆或單向閘道,雖然可以阻擋IT遇到的攻擊病毒影響OT運作,但是若是病毒直接在OT系統中擴散便難以預防。所以IEC-62443推薦使用工業DMZ架構,當病毒跟駭客攻擊系統時,會經過層層關卡,降低受資安攻擊的風險。 智慧製造落地的過程中,通訊方面在工業級乙太網路及廠商的物聯網方案下,逐漸依循標準通訊協定,走向未來跨廠牌、跨通訊溝通的目標,彈性的物聯網方案更提供使用者彈性選擇,滿足即時或低功耗等需求。設備預測維護方面,則透過震動感測分析機台狀況,避免設備臨時損壞而影響產線運作。同時資安是工業聯網時代不可忽視的議題,若是依照IEC-62443的規範進行系統設計,便能有效防範控制系統遭受攻擊。
0

意法推內建機器學習內核心高精度傾角計

意法半導體(ST)所推出之IIS2ICLX是一款高精度、低功耗的雙軸數位傾角計,用於工業自動化和結構安全監控等應用,具有可設定的機器學習內核心和16個獨立可設定之有限狀態機,有助於為邊緣裝置節能省電,減少向雲端傳輸的資料量。 不僅內建先進的嵌入式功能,IIS2ICLX還能夠降低系統功耗,延長電池供電節點的續航時間。該感測器固有之特性可簡化與高性能產品的整合,並大幅地減少感測器校準工作量和成本。 IIS2ICLX傾斜計採用MEMS加速度計技術,±0.5 /±1 /±2 /±3g滿量程可選,並透過I2C或SPI數位介面輸出資料。嵌入式補償單元使溫漂保持在0.075mg/°C以內,即使環境溫度發生劇烈變動,感測器的測量精度和重複性表現也非常出色。15μg/√Hz的低雜訊密度可達到高解析度傾角監測,以及結構健康監測所需的低聲壓的低頻震動測量。 IIS2ICLX具有高穩定性和可重複性、高精度和高解析度的優勢,適合於工業應用,例如天線指向監測、雲台調平、叉車和建築機械、調平儀器、設備安裝監測、以及太陽能板安裝和光線追蹤,以及工業4.0應用,例如,機器人和自動駕駛汽車(Autonomous Guided Vehicle, AGV)。 在結構安全監控中,IIS2ICLX可以準確地測量傾斜度和震動,協助評估人員分析高樓等建築物,以及橋樑或隧道等基礎建設結構的完整性。相較採用早期相較昂貴之探測技術的結構安全監控感測器,的電池供電且價格適中的IIS2ICLX MEMS傾斜感測器能夠為更多結構進行安全監控。 許多高精度傾斜計是單軸測量裝置,而2軸IIS2ICLX加速度計卻可以監控兩個坐標軸與水平面的傾斜角(俯仰角和翻轉角),或者將兩個坐標軸合併成單軸,測量物體與水平面單一方向的傾斜角,可重複測量精度,而且解析度更高,同時亦可測量±180°範圍內的傾角。數位輸出可以節省外部數位類比轉換或濾波元件,簡化系統設計,降低物料清單(BOM)成本。 為了簡化IIS2ICLX的開發設計,加速應用開發週期,意法半導體還提供了專門的感測器校準和傾斜角即時運算軟體庫,這些軟體庫屬於STM32Cube的X-CUBE-MEMS1擴充套裝軟體。
0

先進封裝帶來雙重挑戰 無光罩微影機會來了

3D整合和異質整合對於實現半導體產品效能的持續改進,已變得越來越重要。晶圓代工廠為了提供客戶更完整服務,對先進封裝的布局越來越完整,使得封裝技術在近幾年突飛猛進,同時也讓原本用在前段晶圓製程的設備,例如微影(Lithographic)機台,開始普遍運用在封裝製程上。然而,封裝製程的變化跟多樣性遠高於前段晶圓製程,為了兼顧運用彈性跟線距(L/S)微縮需求,益高科技(EV Group)在SEMICON Taiwan 2020展期間,發表其最新一代無光罩微影設備LITHOSCALE。 傳統微影靈活度不足 無光罩微影潛力雄厚 為了在有限的空間內整合更多功能,先進封裝在半導體產業所扮演的角色越來越關鍵,使得封裝線距加速微縮,設計也變得日益複雜。另一方面,以MEMS元件、IC基板和生物醫學晶片,對圖案靈活性和快速原型製作的需求也正在增長。因此,元件製造商一方面需要藉由微影技術實現更精細的圖樣,同時也需要更高靈活性、可擴展性和「隨時可用」的曝光方法。 基於傳統光罩的微影曝光方案雖然在量產速度與解析度方面具有優勢,但遇到需要快速進行原型設計或高度客製化的應用時,其彈性不足的缺點會更被凸顯,而且其生產成本也未必是最有競爭力的,因為生產、測試和重工需要多道光罩曝光,成本與生產時間會隨著光罩數量增加而快速上揚。此外,先進封裝與現有的後段微影系統面臨著非線性、高階基板變形與晶片位移相關問題,特別是在扇出型晶圓級封裝(FOWLP)製程中,在晶圓上對晶片進行重構之後,這些問題會更為棘手。 因此,理論上更具靈活彈性的無光罩微影技術,在先進封裝、MEMS等製程上,具有先天優勢。但無光罩微影最被詬病的問題是生產速度太慢,無法滿足量產需求,且現有無光罩微影技術的解析度也未必能滿足先進封裝的線距要求。 LITHOSCALE改良既有無光罩微影缺點  針對這些缺點,EV Group對無光罩微影技術做出許多重要改良,並將其整合在LITHOSCALE這款設備上。LITHOSCALE滿足元件製造商對靈活性、可擴展性、生產效率以及低擁有成本的需求。 為滿足先進封裝與MEMS等製程對解析度、靈活性的要求,EV Group發表新一代無光罩微影設備LITHOSCALE 在成本方面,因為是無光罩技術,LITHOSCALE不需要與光罩有關的耗材;可調變固態雷射光源則具有壽命長、輸出穩定的特性,使其幾乎無需維護,也無需重新校準,有助於降低維護成本,也能減少停機時間。 在生產效率方面,LITHOSCALE具有強大的數位運算功能,可實現即時數據傳輸和即時曝光,使用者不必再等待數個小時,將設計檔案轉換成數位光罩後,才能開始生產。此外,為了提高量產速度,該設備配備多個曝光頭,可將生產效率最大化。 在可擴展性方面,LITHOSCALE可為超出倍縮光罩尺寸的中介層提供無接縫圖形,這項能力對需要高度複雜圖形布局的晶片,例如高階圖形處理器、人工智慧以及高效能運算晶片特別有用。LITHOSCALE還採用動態對準模式和具有自動聚焦功能的晶片級補償,使其適應基板材料和表面變化,並保持最佳的對準效果。該設備的最高解析度可達到2微米以下線距,支援的基板尺寸則為300mm晶圓以下、不同材質的基板,並可搭配多種光阻劑使用。這些特性使得LITHOSCALE成為高度泛用型的無光罩曝光平台,可適用於各種微電子生產應用。
0

感測/無線連接/AI高度結合 智慧物聯網萬事俱備

隨著無線感測與感測器技術演進,物聯網的應用逐漸落地,其中設備維護、無線網路連接、深度感測及人工智慧(AI)運算需求,皆是物聯網發展的重要技術。工業4.0透過自動化狀態監測(CbM)的即時預警,能確保產線上的設備正常運作,以及大型公共建設與交通系統安全。Wi-SUN千點組網則確保遠距傳輸的穩定性跟速度,而3D深度感測實現各項環境辨識與虛擬實境應用。最終加上人工智慧的運算助力,感測器的精準度便能顯著提升。 MEMS感測器高穩定/低成本助攻CbM 工業4.0時代,工廠走向智慧化、自動化,生產線上的機械手臂應用越來越多,但設備存在長時間使用後失效的風險,因此需要感測器即時預警生產線上的突發狀況,避免造成巨大損失。茂宣專業技術經理王浚睿(圖1)說明,以晶圓廠為例,設備失效最嚴重的狀況,可能是產線停工所導致千萬元的損失。此外,CbM也能應用在公共建設與交通工具,如橋梁、飛機、火車系統中,能夠避免意外發生。 圖1  茂宣專業技術經理王浚睿表示,MEMS感測器採用CMOS製程,具有產品的一致性佳,對於低頻訊號的反應回饋良好 CbM的振動量測在感測器的選擇上,常見壓電式(Piezo)或微機電系統(MEMS)兩種類型。Piezo是市場上目前比較常見的震動感測器,使用陶瓷材料設計的壓電元件,只能手工量產,所以產出有限且成本較高,在低頻訊號方面的反應較為遲鈍,並容易受到環境溫度影響而出現飄移。相較Piezo,MEMS感測器採用CMOS製程,具有產品的一致性佳,對於低頻訊號的反應回饋良好,且雜訊強度(Noise Density)低、不容易因為溫度變化飄移等優勢,可以做為震動感測的選項之一。例如亞德諾半導體(ADI)的ADXL系列MEMS感測器除了噪聲比較低,還具備無線模組,使得感測器的布建更方便。 建置MEMS感測器時,需考慮位置、連接方式、馬達以外的機件、尺寸四大面向。王浚睿解釋,位置方面,尋找震動源之前,須確定量測的位置正確。如果測量的位置跟震動源距離太遠,或是傳導的時候震動幅度已經遞減,量到的訊號就不夠精確。同時,感測器連接的方式很多,找到正確的感測器型號來連接待測物是一大重點。各型號的感測器頻率響應曲線不同,須依照感測器標注的最大測量頻率選擇適合的類型。接著,確定在機械結構中欲測量的部分,才能確認震動所造成的異音為高頻或低頻訊號。最後,感測器的尺寸應取決於整體的配重。感測器不能比待測物重,以免影響待測物本身的震動狀況。 藉由CbM的應用,正確建置的MEMS感測器能隨時感知生產線上的震動狀況,並在出現異常現象時即時預警,避免設備問題而影響產線運作。此外,CbM為交通系統與大型公共建設維持安全性,促進工廠安全及城市安全的維護工作朝向自動化發展。 Wi-SUN具遠距傳輸/高穿透特性 智慧城市的應用與物聯網息息相關,未來物聯網將有非常多結點布建到城市中,海量的連線需求需要高覆蓋、穩定的通訊系統支援。濎通科技行銷經理呂沐勳(圖2)觀察物聯網通訊的痛點,遠端更新是必要的功能之一,因為軟體不斷更新,如果裝置不具備遠端更新的功能,就需要靠人力個別更新,不符合成本效益。電池方面,使用電池發電的裝置,需要考慮電池壽命,如果電池更換得太過頻繁便會拉高成本。同時,有些通訊協定由廠商自行開發,因此發展新應用時,必須諮詢原先制定協議定的公司,才能擴大發展相關應用,顯得限制重重。 圖2 濎通科技行銷經理呂沐勳認為,Wi-Sun技術適合應用在智慧城市、智慧能源等領域                   面對大範圍的無線網路傳輸需求,呂沐勳認為,Mesh組網的Wi-SUN技術可以解決前述的物聯網通訊痛點,適合應用在智慧城市、智慧能源等領域,如東京電力公司已全面使用Wi-SUN智慧電表,取代NB-IoT電表。Mesh組網具自適應的網路系統,可以自動組網,當環境中增加新的節點,Mesh組網會自動連線。另外,因為Mesh組網具備自動修復功能,如果網路中增加新的建築物,切斷原本的組網路徑,Mesh組網便會透過別的節點重新連接,維持連線順暢。 看好Wi-SUN的特性,濎通科技提出Wi-SUN通訊方案,採用RF及PLC的雙模融合技術,設計出整合線傳輸PLC跟無線傳輸的單晶片,運用演算法自動切換,在無線連線中斷時執行有線傳輸,有線傳輸中斷時則改用無線連接,達到同時滿足快速且穩定的長距離傳輸效果。 呂沐勳進一步說明,良好的物聯網通訊解決方案應具備三項特色,其一是無頻段授權/通訊費。以電信商營運的NB-IoT為例,在電信商的管理之下,每個節點都需要支付電信費用,導致傳輸成本較高。二則是具有長距離/高穿透/廣覆蓋,以及自動組網/自動修復功能,以濎通的VC7300為例,其優勢便在於可從地下2樓傳輸到地上6樓,滿足智慧電表的抄表需求。最後則是支援IPv6協定,才能讓每個節點都有身分認證,確保連線安全。 3D感測走入消費市場 感測技術與無線通訊的結合促使物聯網應用落地,而感測領域其中的一大趨勢即為3D感測。艾邁斯半導體台灣區總經理李定翰(圖3)提及,3D感測的應用越來越熱門,其發展主要聚焦在行動裝置、智慧家庭、工業自動化與自動駕駛四個面向。行動裝置上的應用演進最快,從過去以鏡頭為重心的設計,轉為加入距離測量、人臉辨識、虛擬實境遊戲、實境導航等功能。在安全驗證方面,智慧型手機及智慧建築的身分驗證不只透過指紋,更搭配臉部辨識提高安全性。同時隨著疫情出現戴口罩而難以辨識人臉的情境下,中國已研發出可以辨識戴口罩的臉部辨識系統。 圖3 艾邁斯半導體台灣區總經理李定翰指出,目前ToF的應用逐漸從iToF走向dToF 當3D感測應用在智慧家庭,以掃地機器人為例,過去的掃地機器人大多藉由放置虛擬牆或使用紅外線偵測決定移動路線。新一代放入ToF感測器的機器人,在清潔空間之前,會先行掃描環境,甚至搭配3D感測布建地圖,計算出最快速及省電的打掃路徑。如果將3D感測模組放入冰箱中,便能測量裡面的材積容量大小調整溫度,或者提出某些區塊的食物已經放超過一個禮拜的警示,達到省電與協助管理食材的效果。 李定翰表示,目前ToF的應用逐漸從iToF走向dToF。iToF的鏡頭有很多限制,在陽光下感測器很容易飽和,同時進行多工傳輸的路徑容易讓運算有問題。而dToF的量測則更為精確,可測量的距離也更遠。隨著電子元件及PVC的精確度、製程進步,dToF很快就會取代iToF,例如臉部辨識的變型,可以結合最新的dToF輔助演算。如線上購物廠商,為鞋子、衣服的尺寸數據建立資料庫,消費者只需要輸入身高、三圍,即可在網站上進行3D試穿模擬。 AI力助終端感測 除了3D感測,在AIoT市場,感測器的應用也開枝散葉,智慧醫療、智慧家庭、智慧城市、智慧農業,無處不見AI、IoT與感測器結合的應用。Arm應用工程總監徐達勇(圖4)舉例說明,醫療照護藉由生理感測預警疾病症狀;工業4.0藥品包裝產線,採用人工智慧視覺辨識,確認每個包裝內的藥品數量相同,或者透過震動感測確認工廠設備有無異常;農業中的蝦子養殖,運用AI影像辨識,確保蝦子的飼料不會因為過量而影響水質,也能隨時觀察蝦子的健康。 圖4 Arm應用工程總監徐達勇提及,Arm預估2020~2024年,每年AIoT裝置會有至少20%的成長 AI運算的位置分為雲端、本地及裝置三種,徐達勇指出,調查客戶希望AI運算的位置,53%的客戶青睞在裝置端運算,比較困難的特定需求再進行雲端運算。雲端運算雖然提供強大的算力,但是延遲問題、高頻寬需求、安全性跟隱私疑慮,促使多數客戶傾向選擇在裝置上運算。 雖然客戶偏好AI的終端運算,然而終端運算會面臨幾項挑戰。一是終端裝置的應用很重視使用者體驗,需要提高算力才能達到提高使用者體驗的目的。此外,終端裝置的設計重視成本控制,同時裝置電力來源多半是電池,因此低功耗也是設計重點。最後,不論選擇何種運算方式,隱私安全都是客戶重視的關鍵。對此,Arm近期設計的IP Cortex-M55便以加速AI運算為目標,特別加強DSP跟機器學習的運算能力。 如果採用通用處理器執行機器學習運算,相對的效能比較差,生產晶片的成本就會提高,所以此設計聚焦在DSP/機器學習的運算能力提升,並且提高處理器或能源的效率,達到降低功耗的目的。資安方面沿用Arm第8代MCU開始的TrustZone功能,處理器可以分成兩種執行模式,安全性比較敏感的內容就使用安全模式執行。 觀察AIoT的趨勢,徐達勇表示,Arm預估2020~2024年,每年AIoT裝置會有至少20%的成長,並且到年底之前,至少20%的終端裝置會具備機器學習功能。因此Arm專注AIoT的市場發展,IP瞄準AI終端裝置的效能需求設計,可望滿足未來不斷增加的市場需求。
0

意法新推STM32套件 簡化物聯網節點連線

為了簡化物聯網節點開發者所面臨的複雜軟體開發挑戰,半導體供應商意法半導體(ST)推出B-L4S5I-IOT01A STM32探索套件。新套件包含經過相關標準認證的FreeRTOS作業系統程式設計介面,該程式設計介面完全整合於STM32Cube開發生態系統內,可與亞馬遜雲端服務Amazon Web Services(AWS)直接連線。 STM32探索套件包含FreeRTOS作業系統程式設計介面,可與亞馬遜雲端服務AWS直接連線 來源:ST 硬體工具包括一塊STM32L4+微控制器開發板,板載意法半導體的各種MEMS感測器,以及STSAFE-A110安全元件、Bluetooth 4.2模組、Wi-Fi模組,以及含印刷天線的NFC標籤,用於低功耗之雲端通訊。配備了X-CUBE-AWS v2.0 STM32Cube Expansion Pack套裝軟體,該開發套件可用作參考設計,以簡化和加速終端產品的研發。 X-CUBE-AWS v2.0擴充套裝軟體確保在STM32Cube開發環境內正確整合FreeRTOS 標準AWS連線框架,使用者只需要FreeRTOS和STM32Cube即可開發節點軟體,而無需使用其他軟體。套裝軟體還支援AWS原生服務,包括標準的韌體無線更新(Firmware Over The Air, FOTA),能夠處理微控制器與STSAFE-A110安全元件的互作,包括AWS IoT核心多帳號註冊和在啟動、裝置驗證和OTA韌體驗證期間分配安全關鍵運算。 STM32L4+的板子能夠滿足市場在物聯網節點之性能和能耗方面的需求,STM32L4S5VIT6超低功耗Arm Cortex-M4微控制器整合2MB快閃記憶體、640KB RAM、數位和類比外部周邊,以及硬體加密加速器。板載感測器包括HTS221容性數位相對濕度和溫度感測器、LIS3MDL高性能3軸磁力計、LSM6DSL 3D 加速度計和3D陀螺儀、LPS22HB數位輸出絕對壓力氣壓計,以及VL53L0X飛行時間和手勢偵測感測器和2個數位全向麥克風。
0

意法加入Silicon Catalyst半導體企業孵化生態系統

意法半導體(STMicroelectronics, ST)成為企業孵化器Silicon Catalyst的策略合作夥伴和硬體支援合作夥伴,此資格讓意法半導體可以協助評選申請加入Silicon Catalyst企業孵化器計畫之半導體新創企業,而硬體支援的初步合作方向則是提供MEMS感測器和致動器。 意法策略行銷與策略發展部副總裁Kirk Ouellette表示,硬體開發非常具有挑戰性,所以,Silicon Catalyst在賦予半導體新創企業開發自己的技術,在促進半導體創新週期的過程中扮演了一個重要角色。作為策略合作夥伴和硬體支援合作夥伴,意法期待為新創合作夥伴提供指導和資源,並有機會瞭解和使用最先進之矽應用的創新成果。 Silicon Catalyst創立了獨一無二的半導體開發生態系統,為半導體硬體新創企業提供關鍵的開發支援服務,例如,硬體支援合作夥伴(In-Kind Partner, IKP)網路提供的工具和技術服務可以大幅降低晶片的開發成本。這些投資組合企業(Portfolio Company)可以使用IKP的工具和服務,包括設計工具、模擬軟體、設計服務、代工PDK檔使用權限和MPW流片、測試程式開發和測試工具使用權限。此外,這些新創公司還可以利用Silicon Catalyst的顧問及投資者網路資源。 Silicon Catalyst執行長Pete Rodriguez表示,我們非常歡迎意法加盟,推動半導體新創企業成長是我們的使命,意法的加入進一步加速實現這個目標。我們的主要合作方向是在不同應用領域提供創新的解決方案。意法攜市場領先的MEMS技術加入我們的生態系統是合作的第一步,這將會把我們的業務範疇拓展到感測器和致動器市場,以加速創新。
0

智慧風潮帶動車輛人機介面革新 語音/手勢/駕駛監控進駐

手勢控制則是以BMW為領頭羊,在2018年量產X5、X7系列皆已開始導入手勢控制技術,而BENZ預期在2020年Q2所發售新車亦會搭載此技術,其他領導車廠也在陸續發表和研發階段。 駕駛監控系統各家廠商皆有相關技術,目前在各家車廠高階車款或商用車隊較為常見。駕駛偵測技術各家車廠技術發展方向不盡相同,過往多透過偵測駕駛與車輛間互動或操作的間接偵測模式為主,現在則逐漸轉向以照相機或生物感測器,對駕駛動作觀察或生理狀況記錄以對駕駛行為進行判斷。但不論如何,皆以偵測駕駛疲勞以及提供警示為主要目的;自動座艙調整各家廠商仍在研發階段,依序有相關發布和概念車出爐。 各大車廠皆有所搭配Tier1車電系統整合商發展人機介面相關技術,而語音助理、手勢控制、駕駛監測系統軟硬體技術需求不同,各自有不同上游業者共同投入。目前各大車廠在車載人機介面新技術的發展狀況概略整理如圖1。 圖1 新興車輛人機介面應用產業布局 語音助理大舉進軍汽車市場 語音助理在各類的3C產品中已有相當高的普及度,以各類科技大廠主導相關技術發展,包含亞馬遜(Amazon)、蘋果(Apple)和Google等,都是其中的佼佼者。為了延伸應用範疇,各廠都將汽車應用列為重點市場,並以既有的語音平台為基礎,重新調整為車用語音平台。 同時,為因應技術發展需求,許多大廠也與軟體技術廠商合作甚至併購,例如Google買下多倫多大學資工系所創辦的DNNresearch,加強其語音搜尋引擎能力;亞馬遜則為增強語意辨識於2012年併購Evi等。 車用語音助理之關鍵礙於如何清楚地接收駕駛者或乘客之語音指令,關鍵零組件為聲學元件,在車用市場上包括樓氏電子(Knowles)、ACC、GoerTek等皆有發展車內專用聲學元件,為目前市場主要領導者。 各家車廠多將手勢控制以及駕駛監測系統等技術整合至自家車內輔助系統,例如Toyota 的TSS2.0、VW 的Safety Features Lane Active等,皆有搭配駕駛監測系統的開發;而BMW的HoloActive Touch、BENZ的MBUX皆同時包含手勢控制以及駕駛監測系統技術。因應感測與辨識技術所需要的感測元件以及搭配的軟硬體、晶片技術而有不同廠商,例如BMW與Melexis合作開發車用ToF晶片並與SoftKinetic合作開發軟體技術。 語音助理在車用環境中從聲音輸入以麥克風硬體設備收音,採用MEMS陣列式麥克風為主要趨勢,其收聲元件中振膜採用硅、矽等材質,相較早期電容式麥克風採用的聚合纖維更耐熱、抗震,收音品質較不受溫度及電壓變化等影響,且金屬外殼具有良好射線屏障,避免收取不必要雜訊。 軟體處理中主要為自然語言處理,其中包含到語音識別、語意理解,後續在回饋語音則有語言生成、語音合成亦或是Text To Speech(TTS)等程序。 動作執行層面則分為屬於車輛控制的座艙調整、空調、啟動引擎和車門,以及娛樂、導航、通訊等項目。除車輛控制外,剩餘項目皆可在無需嵌入車電系統環境下進行,例如透過個人行動裝置、後裝設備等,對於語音平台或相關技術業者而言更多以此類服務滲入市場。 三類業者主導車用語音市場 車用語音助理相關業者可分為三類,包含車廠、語音平台以及語音技術/設備商,三方業者各有不同目標,彼此呈現相互競爭又合作的態勢。整體而言,可歸類為三種合作模式。 第一種模式為車廠直接採用語音平台服務,車廠以增加銷售賣點為動機,將各大語音平台引入車內,藉以增加服務體驗;各語音平台為提升其服務可及性以及取得更多使用者數據,多投入開發車用語音平台,例如Google的Android Auto、Amazon的Echo Auto以及Apple的Carplay,同時開放開發者環境,強化與車上電子系統的整合。雖欲增加車內服務項目和體驗,車廠對此合作方式亦有所顧慮,擔心消費者體驗導向平台大廠,因此各大車廠也積極在相關平台上發展自有的服務平台,以維持消費者的認同感與滿意度。 第二種模式為車廠自行開發語音服務,部分車廠希望掌握車上相關聯網服務廣大商機,同時由於語音平台亦將連結車輛控制系統,因此部分車廠投入自有語音系統相關技術研發,此方式需投入大量成本和人力。以Benz為例,與各大語音平台皆有合作,但在2018年仍自行開發MBUX系統,可結合車機上座艙控制以及影音娛樂、導航等功能,亦可銜接各語音平台影音娛樂功能。 第三種合作模式為語音技術商結合平台導入車廠的車輛產品,語音技術軟體/設備廠商,例如Nuance、SoundHound皆有開發語音技術以及相關應用軟體,ROAV和Chris則發展相關設備可介接至車內。此類業者可藉自行開發軟體或硬體,將語音系統服務導入車載機系統,同時以API方式銜接各大語音平台相關服務。以此方式銷售自家語音產品,同時亦可取得使用者數據提升技術。 因車內收音並非直接對麥克風說話,屬於遠場收音形式,其效果不如對手機、話筒設備等近場收音,個人主聲特徵更不明顯,因此噪音處理技術對於車內語音應用情境至為關鍵。背景噪音和發聲回音更容易影響收音品質,且在車內有多人談話情形須作考量和反應速度的要求,技術上需克服如何在多人談話中辨識駕駛聲音以及運算效能的提升。 手勢控制以ToF/結構光為主流 車用手勢控制在2013年時已經有以揮動方式控制天窗或開啟後車廂等產品出現,至2015年後已發展出在中央控制台前以細微的手勢動作控制如點選、左右滑動、音量放大等控制。 目前車用環境手勢辨識技術上主要分為三類,分別為ToF飛行時間法、立體攝影和結構光等技術。ToF是以一發射器發出射線,透過接收器接收反射回來的射線時間差,計算和物體之間距離;立體攝影則是透過兩個以上相機模組,從不同角度對同一物體拍攝,以三角定位方式判斷物體遠近、相對運動等;結構光與ToF相似,皆透過主動光源將光紋打在物體上,此方式透過對空間編碼後將原光紋與物體移動光紋之間的差異達到辨識效果。 ToF和結構光都以主動光源的變化達到辨識效果,於其他領域皆已廣泛應用。立體攝影在無光或弱光環境下卻難以辨識物體,且物體判斷運算複雜、容易造成延遲。因此現今在車用環境上皆以ToF和結構光為主。 歐洲新車安全評鑑會EuroNCAP在2025 RoadMap提到在2020年將駕駛監控系統列為安全評鑑項目之一,若沒有相關系統無法達到5星評價,為相當重要的指標,此舉將帶動駕駛監控系統加速普及至各級車款。駕駛監控系統主要可分為兩類,分別為直接偵測和間接偵測。 間接偵測透過檢測駕駛與車輛間互動或操作,如透過駕駛習慣偵測及車內配備之感測器,進而判斷駕駛行為是否正常。駕駛習慣主要偵測駕駛在操控方向盤、油門或煞車等機械操作,判斷路徑、轉向角度是否偏移或太大;車內配備感測,則是判斷駕駛的物理位置,例如手是否有握在方向盤、安全帶鬆緊程度等方式。 直接偵測以照相機或生物感測器對動作觀察或生理狀況作駕駛行為判斷。透過注意力偵測或生理狀況偵測方式。注意力偵測主要是以照相機對駕駛拍攝,判斷其動作、情緒等方式;生理狀況則是透過感測器判斷駕駛心跳、脈搏、體溫等方式。 以SAE評定自駕車等級Level 1~5,在Level 2以上駕駛無須操控方向盤、油門和煞車等行駛控制,無法採用間接偵測方式,但在Level 2~3之間仍須讓駕駛保持警覺,在緊急或無法判斷的情況下,須隨時切換為手動駕駛,故必須以直接偵測方式進行。 最早從2007年Volvo發表車道偏移偵測系統,可透過駕駛行駛路徑判斷駕駛是否有危險行為,後續各大車廠在2014~2017年皆發表此類產品,例如 VW的Fatigue Detection System、 Nissan的Driver Attention Alert、Honda的Driver Attention Monitor等。 在2018年開始各車廠、Tier1的車電系統以及製作車用晶片的廠商開始發表直接偵測之車輛監測產品。例如,2018年Valeo發表的Facing Monitor...
0

意法推全局快門影像感測器 力助電腦視覺應用發展

意法半導體(ST)推出適用於下一代智慧電腦視覺應用的全局快門高速影像感測器。當移動或需要近紅外線照明的場景時,全局快門是拍攝無失真影像的首選模式。 意法半導體類比、MEMS和感測器產品部執行副總裁暨影像事業部總經理Eric Aussedat表示,新推出的全局快門影像感測器採用第三代先進畫素技術,明顯改進了產品性能、尺寸和系統整合度,使電腦視覺應用又跨出一大步,讓工程師能夠開發未來的自主智慧工業和消費性裝置。 意法半導體先進製程技術使新影像感測器擁有相較同類領先的畫素尺寸,同時具有高感光度和低串擾。矽製程創新與先進畫素架構的結合,讓晶片頂層的感測器畫素陣列更小,並可讓晶片底層省下更多矽面積,用於增加數位程序處理能力及功能。 新推出的VD55G0感測器為640×600畫素,而VD56G3則為150萬畫素(1124×1364)。晶片尺寸分別為2.6mm×2.5mm和3.6mm×4.3mm,相較於相同的解析度,VD55G0和VD56G3擁有市面上最小的晶片尺寸。在所有波長,特別是近紅外線光照條件下,畫素間串擾較低確保高對比度以獲得卓越的圖像清晰度。VD56G3的嵌入式光流處理器可以計算動作向量,而不需使用主處理器。新感測器適合各種應用,包括擴增和虛擬實境(AR/VR)、同時定位和地圖建置(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM),以及3D掃描。
0

貿澤供貨ADI精密MEMS慣性測量單元

貿澤電子(Mouser)即日起供貨亞德諾半導體(ADI)的ADIS16507精密慣性測量單元(IMU)。ADIS16507出自Analog Devices微機電系統(MEMS)IMU系列,以簡單且符合成本效益的方式,將精準的多軸慣性感測功能整合到工業系統,以及物聯網(IoT)應用、無人飛行載具(UAV)、智慧農業和自動駕駛車之中。這些裝置也適用於持續成長中的虛擬實境(VR)和擴增實境(AR)市場。 貿澤電子所供應的Analog Devices ADIS16507 IMU採用MEMS型三軸陀螺儀和三軸加速度計,擁有六自由度(DoF)感測功能,能讓裝置在各種條件下將各種動作準確地表現出來。該IMU尺寸僅15mm×15mm×5mm,其偏壓、對齊、靈敏度及線性加速度均經過測試與原廠校正,確保每個感測器皆能透過動態補償公式提供準確的測量結果。 ADIS16507裝置提供每秒±125、±500或±2000度動態範圍的版本。該產品的正交對齊很緊密,可簡化導航系統中的慣性座標系對齊,同時序列周邊裝置介面(SPI)及暫存器結構還提供了一個簡單的介面,用於資料收集和組態控制。
0
- Advertisement -
- Advertisement -

最新文章

- Advertisement -

熱門文章

- Advertisement -

編輯推薦

- Advertisement -