맞춤형 정압 캘리브레이션 장치는 원시 센서 신호를 표준 물리적 단위로 수학적으로 매핑하여 일관성을 보장합니다. 이 장치는 정확하고 알려진 무게를 센서에 적용하고 해당 원시 출력(일반적으로 0에서 1023 사이의 디지털 값)을 기록하여 작동합니다. 이 관계를 분석함으로써 장치는 임의의 하드웨어 신호를 킬로파스칼(kPa)과 같은 보편적인 압력 측정으로 변환하는 변환 공식을 만듭니다.
핵심 요점 원시 센서 데이터는 상대적이며 하드웨어에 따라 달라지므로 비교에 신뢰할 수 없습니다. 캘리브레이션 장치는 회귀 분석을 사용하여 이러한 디지털 신호를 절대 물리적 값으로 변환하여 다른 장치 및 환경에서 데이터가 유효하게 유지되도록 함으로써 이 문제를 해결합니다.
표준화 메커니즘
원시 출력의 한계
FSR(Force-Sensing Resistor)은 본질적으로 압력 데이터를 출력하지 않습니다. 대신 원시 전기 신호를 생성하며, 종종 0에서 1023 범위의 디지털 값으로 변환됩니다.
문맥 없이는 이러한 숫자는 임의적입니다. 한 센서의 "500" 판독값은 제조 편차로 인해 약간 다른 센서의 "500"보다 다른 물리적 힘을 나타낼 수 있습니다.
알려진 표준 적용
이를 해결하기 위해 캘리브레이션 장치는 일련의 알려진 무게를 센서에 적용합니다.
표준 캘리브레이션 프로토콜에 따라 센서에 100g에서 2100g까지의 하중이 가해집니다. 이는 특정 물리적 질량을 특정 원시 출력 숫자와 연결하는 "실제"를 설정합니다.
수학적 연결: 회귀 분석
캘리브레이션 곡선 생성
장치가 데이터 포인트(알려진 무게와 원시 출력 쌍)를 수집하면 회귀 분석을 수행합니다.
이 통계적 방법은 데이터 포인트 사이의 "최적선"을 찾습니다. 이는 센서가 증가하는 압력에 어떻게 반응하는지를 정의하는 수학적 추세를 결정합니다.
의미 있는 단위로 변환
이 분석의 결과는 수학 방정식입니다.
이 방정식은 시스템이 향후 원시 신호(0-1023)를 킬로파스칼(kPa)로 즉시 변환할 수 있도록 합니다. 출력을 kPa로 표준화함으로써 데이터는 특정 센서가 사용되는지에 관계없이 물리적으로 의미 있고 일관성 있게 됩니다.
절충점 이해
정적 대 동적 한계
이름에서 알 수 있듯이 이것은 정적 압력 캘리브레이션 장치입니다.
안정적이고 일정한 압력을 측정하는 데 매우 정확합니다. 그러나 캘리브레이션 곡선이 안정적인 무게를 기반으로 구축되기 때문에 센서가 급격한 충격이나 변동하는 동적 하중에 어떻게 반응하는지를 완벽하게 특성화하지 못할 수 있습니다.
회귀 근사치
회귀 분석은 일반화된 수학적 모델을 만듭니다.
이는 일관성을 보장하지만, 곡선은 센서 동작의 근사치입니다. 센서의 동작이 계산된 곡선과 완벽하게 일치하지 않을 수 있는 압력 범위의 극한(매우 가벼운 또는 매우 무거운 하중)에서 약간의 편차가 있을 수 있습니다.
목표에 맞는 올바른 선택
FSR 데이터의 신뢰성을 보장하기 위해 이 캘리브레이션 프로세스를 적용하는 방법을 고려하십시오.
- 데이터 이식성이 주요 초점인 경우: 회귀 분석이 사용자 정의 단위가 아닌 kPa와 같은 표준 단위로 변환되도록 하여 다른 프로젝트 또는 장치 간의 데이터를 비교할 수 있도록 하십시오.
- 범위 전반에 걸친 정확도가 주요 초점인 경우: 캘리브레이션에 사용하는 알려진 무게(예: 100g ~ 2100g)가 애플리케이션에서 측정할 것으로 예상되는 실제 힘 범위와 엄격하게 일치하는지 확인하십시오.
회귀를 통해 원시 데이터를 물리적 표준에 고정함으로써 주관적인 신호를 객관적인 과학적 증거로 변환합니다.
요약 표:
| 캘리브레이션 단계 | 작업 / 방법 | 출력 목표 |
|---|---|---|
| 데이터 수집 | 알려진 무게(100g - 2100g) 적용 | '실제' 설정 |
| 신호 매핑 | 원시 디지털 값(0-1023) 기록 | 하드웨어를 힘에 연결 |
| 수학적 연결 | 회귀 분석 | '최적선' 생성 |
| 표준화 | 물리적 단위 변환 | 일관된 kPa 출력 |
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참고문헌
- Ho Won Kang, Dong Yeon Lee. Assessment of Validity and Reliability of Plantar Pressure in Smart Insole. DOI: 10.14193/jkfas.2022.26.3.130
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