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智能光學傳感技術助力人機交互成為新“常態(tài)”

MEMS ? 來源:MEMS ? 2023-06-11 10:29 ? 次閱讀
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緊密的人機交互逐漸成為一種新“常態(tài)”。各種智能光學傳感技術,使許多特定接口功能以及先進用戶體驗成為現(xiàn)實。

近年來,我們與電子設備的交互方式發(fā)生了顯著變化。日常生活中,我們與各種設備進行直觀互動,從早上起床就用智能手機查看新聞,到整天與半自動或全自動機器人密切合作。密切的人機互動正在成為新的“常態(tài)”。除了特定的接口功能外,這種人機互動新趨勢還涵蓋風格、設計、成本效益、魯棒性和直觀操作等。

艾邁斯歐司朗在LED傳感器驅(qū)動器的應用和產(chǎn)品方面具有獨特的優(yōu)勢。Julia Halasz是艾邁斯歐司朗雷根斯堡顯示業(yè)務線負責人,就此主題做了如下分享:

Clemens,任何智能互動都離不開光學傳感技術。目前,最受關注的功能是什么?

近年來,許多基于光學傳感技術的功能都已成為標準配置:基于紅外光譜的微型成像和投影解決方案,通過利用虹膜或面部識別技術等生物特征身份認證方法,推動了我們在智能門鎖、解鎖顯示屏或在線支付等方面多種創(chuàng)新。

移動機器人等自動化機器需要的導航和智能避障解決方案,可通過以各種嵌入式3D視覺系統(tǒng)實現(xiàn):主動立體視覺、結構光或基于飛行時間(ToF)的光學傳感解決方案、安全集成VCSEL發(fā)射器和探測器等。人機協(xié)同的關鍵之一便是幫助機器全面了解其所處的環(huán)境。

先進的微投影解決方案,使機器能夠指示其行動軌跡,方便人類了解并相應地調(diào)整自己的行為。比如,如果移動機器人及早提前指示將在接下來的數(shù)米內(nèi)轉彎,那么人類就可以提前避讓。

如上所述,這不僅僅需要添加更多的控制和狀態(tài)燈;更重要的是,必須有創(chuàng)新的人機接口,支持人類與這些機器的直觀交互。

光學傳感技術將推動實現(xiàn)哪些令人激動的功能變化?

智能表面為人機交互提供了全新的功能基礎。它們由尺寸小巧的LED和光學傳感組成。不可見光LED可以點亮自定義圖案,包括個性化風格或響應式菜單控件。搭配接近傳感器或光學式壓力傳感器,可實現(xiàn)隱藏復雜菜單選項內(nèi)與當前環(huán)境無關的控件。

特別是光學壓力傳感器,可用于設備外殼,提供開關功能,實現(xiàn)高水平的防塵或防水控制。新冠疫情期間需要經(jīng)常消毒,愈加體現(xiàn)了這一功能的重要性。

傳統(tǒng)機械控制開關需要額外的涂層才能實現(xiàn)該功能,而且反復清潔往往存在使表面顏色老化的風險。嵌入式電容電阻控件缺乏靈活性和操作韌性,操作時如果手指出汗或佩戴手套,電容開關(如調(diào)光器)的操作效果通常極差。

智能表面結合光學壓力傳感器,為設計時尚、靈活韌性的開關和簡單、高性價比的響應式菜單控件提供了全新的機會。

另一項突破性光學傳感技術是光譜傳感,波長范圍從UV-A/B/C光譜到可見光,再到近紅外光譜和短波紅外光譜。在過去,光譜傳感需要通過龐大、復雜、極其高昂的光譜設備實現(xiàn)。而如今,所有部件都緊湊地集成在小巧的體積內(nèi),價格優(yōu)惠,可大量部署應用。紫外光譜傳感可用于監(jiān)測皮膚暴露于紫外線輻射的情況,或用于驗證UV-C消毒技術的消毒效果。

許多全新應用也正在評估開發(fā)中,包括用于檢測電機高壓電網(wǎng)不良放電情況的探測技術??梢姽獾蕉滩t外光譜范圍內(nèi)的光譜傳感器可用于測量濕度,在與機器學習算法結合使用時,甚至可以辨別不同種類的材料。相關應用包括全自動地面清潔,或機器人需要從相同形狀和/或顏色的物體中選擇性拾取的情況。此時,傳統(tǒng)攝像頭系統(tǒng)用處不大,或需要額外的大量計算資源。

聽起來仍有點像科幻小說。接下來,光學傳感技術需要哪些突破,才能使這一切成為可能?

有趣的是,這些技術中有許多現(xiàn)在就可以使用,并且已經(jīng)在進行可行性研究,以探索新的應用或功能。此前,這些應用或功能往往是無法以具有成本效益的方式實現(xiàn),或者由于系統(tǒng)開銷、尺寸和重量而無法得到可行的使用。

往往重要的是要從傳統(tǒng)解決方案的概念中跳離,基于集成發(fā)射器和探測器的創(chuàng)新智能光學解決方案,重新開始探索新路徑。相較于此前分離式照明/顯示組件與傳感組件,更小尺寸的發(fā)射器和傳感器可以集成為更緊湊的模塊,使得這些創(chuàng)新功能得以實現(xiàn)。

通過在狹小空間里協(xié)同各種技術,才能重新定義用戶體驗——這正是艾邁斯歐司朗正在做的:即刻行動,成就未來。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內(nèi)容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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文章出處:【微信號:MEMSensor,微信公眾號:MEMS】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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