センサとは何か？基本原理と特性を解説します！

どうもこんにちは物作り太郎チャンネルの 物作り太郎でございます本日はですねいい ですよ後ろにですねセサの種類や原理と 書いてありますが日本はですねセンサー 大国なんですねもう至るところ例えば皆 さんのスマホにもですねめちゃくちゃ センサー乗ってるんですし開発してるん ですけどもセンサーの基本情報がどこにも 載ってないセンサーの性能ってどこで 決まるのしよってどういった観点を見れば みたいなものもですね全然ネット探しても 出てこないということで僕が分かりやすく まとめさせていただきましたし今回ですね このセンサの動画にスポンサードいだい てるのがセルフさんですねこのセルフさん はチャットGPTとRAG技術を 組み合わせてこのRAG技術というものは 何かと言うと例えば車内のテキストデータ とかある分野に特化したデータをですね チャットGPTにさらに学習をさせてその 領域に強くなるようなチューニングをさ せることができるわけですね今の会社では ですね一部のみをですねAIでま回答する みたいなチャットボットがあるわけです けどもセルフボットさんはですね例えばつ 元チェーンであれば車内の商品データ等を 学習させてもう一連全てですねこのセルフ ボットに回答をさせるみたいな コラボレーションも果たしてるんですねと いうことで気になる方は概要欄をチェック いただきたいと思いますが話を戻しまして センサーの種類や原理やっていきたいと 思いますもう世の中はですね冒頭にお伝え した通りセサだらけですということで 例えばiPhoneご利用されてる方 いらっしゃると思いまiPhoneじゃ なくてもAndroidでも結構なんです がもうですねスマホはですねセンサがが めちゃくちゃ数多く搭載されておりまして 例えばiPhoneをこのように 持ち上げるとつくわけですよそれどういう 風に感じしてるかというと動きを センシングするセンサーがこれ必要になっ てくるわけですねまジャイロセンサー みたいなものでございますですとか皆さん ね動画を見られると思うんですけども画面 を横にするとま横画面になるじゃないです かということは今スマホが横に倒れてます よっていうことをセンシングしてる縦か横 かセンシングするセンサーがこれ必要に なってくるとまその他にも皆さん電話し ますよね電話例えば営業電話でもいいです し恋人とお話をする場合でも結構なんです けどもこれでですね音を認識して相手に 伝えることができるわけでございますが 空気が振動してましてその振動を センシングする必要があるわけですねその 他にも例えば音をですねよく聞こえるため に雑音を書き消すような工夫も必要で ございましてまおそらくメセンサーが4個 程度これ搭載されてるわけですねで昔は このiPhoneにもですねオムロンのメ セが使われてたわけでございますがなんと ですねオロはですね開発をやめてしまって iPhoneにもう搭載されなくなって しまったというですねよくわからん経営 判断をしてるとチーンっていう感じで ございますがえ今は多分おそらく中国生か 海外生のMセンサーが使われてるんじゃ ないかなという風に思いますと話を戻し ましてこのセンサーというものはですね もう身の回りにたくさんあるわけでござい ますと洗濯機とか家電なんかもそうで 例えば洗濯機ってドラム式洗濯機じゃない ですかで温度をどういう風にセンシングし てるかていうこれにもセンサーが必要とか 今だいぶ乾燥してきたな湿度が少なくなっ てきたみたいなものをセンシングする必要 があるわけですね帰ったら皆さん必ずお 風呂入ると思うんですけどもこの温度も センシングするということでもうセンサー がないとですねもう生活が成り立たないと いうことでこのBtoCBtoCという ものはビジネスtoコンシューマーで ございまして我々ね一般の家庭とか普段の 生活で恩恵を受けるセンサーだけではなく てですね皆様の工場でも非常に多くの センサーが活躍してると例えばこのような 安全カーテンですねキエスが出したりです ねパナソニックサンクスが出してると思う んですがま物体を検知してロボット等の 動作を止める安全カーテンでございますが これもセンサーなんですねということで キエスのセンサーこの安全カーテンの センサークソほど壊れるんですけどもで 高い金を取ってくるわけでございますが 一応センサーであるとまぶっ壊れまく るっていうとキエスから訴えられそうなん ですけどもまよく壊れる程度にしておき ましょうかでその他にも皆さんねお酒 大好きでしょこういったところもですねお 酒のはを感知しないといけないということ でビール工場で利用される今ビールの中に ですどれだけ酸素量があるか酵素量を測る みたいなこともセンシングが必要でまそう いった測定とか温度の測定をしてですね ビールですとかお酒が作られてるとこれも 実はセンシングしてるわけでセンサーが 利用されてこれ1個ですね200万ぐらい するわけです200万いかにiPhone のですねiPhoneなんてセンサが めちゃくちゃ乗ってるわけですけども量産 効果がすごいかということでございまして 工場の運用でも非常に多多のセンサーが 使われているとさらに今後はIoTの世界 みたいな感じでまこれ内閣府の資料なん ですけどもソサエティ5.0みたいなね このフィジカル空間からデータを認識して ですねそれをデジタルデータにして サイバー空間に吸い上げてですねその現実 世界をサバフィジカルシステムでイメージ していろんなものを先進してまそこで意思 決定をしてくみたいなものがソティ5.0 の世界でございますがデータを取得して 現実社会をより豊かにしてく最適化すると いうことでデータの取得にはこのセンサー がもう必要不可欠でございますということ はセンサーの事は今後伸びるということで ございますと意思決定を行うためにデータ 取得が必須であるとということで日本の 社会はもうめちゃくちゃ高度に発達して ますまアフリカ等と比べるとですね非常に 多くのセンサーを運用してますし実際に 日本人は多くのセンサーを生み出してるん ですねなのにセサの種類や基本構造を説明 してるウェブページがないともうなんたる ことよと誰もこれに気がつかず作らなかっ たのかということで安心してくださいこの 動画を見れば一発でその原理原則が分かる しセンサーの種類も分かるということで じゃあどういう風に僕は調べたかと言うと 自分の足を使ってですねこのニスに行って 吉川先生というですねもう記載に訪問して きましたということでこの人はですね優し そうなお顔をされてるわけですけども記載 でございますと一言で言うとぶっ飛んでる とぶっ飛んでますとじゃニムスって何です か初めて聞く方もいらっしゃるかもしれ ませんがこれはですね国立研究開発法人 物質材料研究機構ということで材料みたい な実はですねこの材料っての非常に儲かる んですねそしてこの材料が変われば世界が 変わるということでニスのホームページ からこれ引用してます例えばガスタービン とか飛行機乗ったことあるかと思うんです けども飛行機っていうのはジェット エンジンが使われておりましてここには タービンブレードが使れてるわけですね そのタービンブルドに高温のですねガスを バーってやってて回転をさせて空気を ものすごい勢いで後ろに吐き出すわけで ございますがこのタービンブレードの合金 みたいなものもニスが新しい素材を開発し てどのくらい効果があったかと言うと 例えば国際線1期あたりですね年間で約 1億円のエネルギーの削減効果があるとま 世界ではま1.6万機がですね常に飛ん どるわけですねそして飛んでない時もある わけでございますがグローバルで言うと 3.2万期ぐらいがですねこれは運用され てとで1期あたり1億円でございますので この材料を1つ変えただけでですね約 3兆円のエネルギーの削減効果があったと 燃費がめちゃめちゃ良くなったっていう ことですよね要するに高温にも耐えれる わけでございます飛行機なんで空力だっ たり最適な速度があるかと思うんですけど もこのターミブレードの素材を1つ変える だけでここをブレークするだけで1億円の 効果があったと1気当たり1期当たり 1.6万キですから少なくとも1.6兆円 のエネルギーの削減効果があったわけその 分燃料を使わないわけですからですとか 細かいところで行くとですねLED光源と 併用できる再アロン中高体あこれ何言っ てるか分かんないと思うんですけども光の 3原色があって青赤緑うん光の3個の色が あることによってですねその度合い強さを 変えることによって様々な色を生み出す ことができるんですけど今のLEDライト というものはほとんど青色のですね発酵 大度から生成されてましてどういったこと かと言とですね3個の色のLEDを別に 準備しなくてもですねこの徳島にあるです ねLED工業をめちゃめちゃ作ってる会社 があるんですけど青色LEDの側にですね 塗料を塗ることによっていろんな色をです ね今生み出せるようになっとるわけですね ということで3個もLED講義が必要 なくなってる青色発酵大度だけでほとんど の色をですね生み出してるわけですねと いうことで様々な要素技術を研究開発を 行ってですね文字通り世界を変えてきた わけですね皆さん知らないと思うんです けどもでその中で吉川先生働いて いらっしゃるということでこの吉川先生に 訪問してですね開発家庭やセンサーとは そもそも何ですかということを確認して まいりましたとということでじゃあセンサ ってそもそも何かね今でこそこのメス センサみたいな感じで反動体になっとる わけでございますが反動体が出てくる前は どのように人間は世の中の胴体をですね センシングしていたか例えば気圧ですよね 水銀中というものがあって水銀を利用して 気圧を実は測定できるわけですねはいここ は真空になっててま重力に対して水銀が 引っ張られるわけですね水銀がですね重力 によって押されるわけですけどここから 溢れ出ないとなぜ溢れ出ないかと言うと 重力があります気圧も実は受けてまして 我々も気圧を感じてるわけですねなかなか あ気圧かみたい1気圧今かかってるよなっ ていうことは思わないと思うんですけども 気圧と16がつり合ってると重さと大気圧 が釣り合った場所がありましてこれが 760mmになるわけですねはこの 760mmがちょうど1013HPCに なりまして1気圧になります760mm ですからこれをですね13分割すればです ね今どのくらいの気圧なのかっていうこと が一目瞭然であるとじゃなぜ水銀を利用 するんですか水じゃダメなんですが実は 水銀というものは蒸発しませんからま絶え ず同じところを測れるということで非常に ブレが少ない原始的なセサと言えるという ことでございますとということで今お伝え した通り目耳感覚とで感じるアナログ データを目視でおよそ計測できるデータへ 変換するとこういったものをセンサーと 表現していいと思いますしこの水銀値と いうもはセンサの走りと表現していいので はないかなということ思いますとま現在の センサはある事象電子データに変換できる ものでございますたじゃあどんな種類が あるんですかもう互換に分類すると めちゃくちゃ分かりやすい互換といえばえ 資格があるでしょこれはカメラで光で シーモソニとで聴覚ありますね聴覚マイク 振動取ってるということで皆さんねスマホ で電話する時LINEで電話する時これ センサー使われてますよで触覚がある でしょこれも圧力セサということで力を 電子データに変えるとということこれが 物理パラメーターになってます物理動体を 電気情報へ変換するとね互換ということで あと2つ何ですかそうです味覚がある でしょ味覚センサーがあるわけですねはい これは科学物質を先進するとでもう1つ そうです嗅覚匂いがありますよね嗅 センサーということでこれも科学物質と いうことで科学的相互作用をまデジタルに 我々が見えるように変換するということで ございますまこの資格聴覚触角の多くは アプローチ方法が物理パラメーターなので 確率しやすいわけですね一方でこの味覚と か嗅覚というものは化学動体を電気的に 表現するということでこのセンシングって ものすごく難しいんですねこの嗅覚 センサーに迫っていきたいわけですけど皆 さんなんとなく匂いあ今日はああの女の子 いい匂いだなみたいなあ初恋のこのあの シャンプーの匂いが忘れられないとかね 甘い思いがあるかもしれませんがこれです ねデジタルデータに変換することは極めて 難しいですということでま圧力センサです ね力はですねどういう風にデジタルデータ 変換してるかっていうのをまず抑えていき たいんですがこれはですね力を加えるとね こういう風に歪みゲージにですね力を 加えるとで歪みゲージというものはこう なってまして力を加えることによって ペコペコ歪むわけですね湾曲するとそして 湾曲することによってここに電気が通る わけですけど電気の流れ方が変わるとで 電気を増幅アナログデジタル変換データ 処理することによってメーターに出力する とねちょっとよくわからんでvalu チェーンということでチャートフローに 直してきましたとで力を感じますとで マイクロボルトの電流がこれ流れるとそれ をですねマイクロボルトなんて感知でき ませんからアンプで増幅してアナログ データをデジタルデータに変換してデ処理 して明帯に主力しとるということでセンサ はどこを差してるかっていうとこの部分を 皆さんセンサセンサと言ってるわけですね でこのアンプまで含めるとセンサ モジュールということで力の変化を デジタルデータ変換して見える化されてる と音も空気の振動を捉えてま音っていうの はこの空気が振動しますからこの振動で ですねま歪みゲージがちょっとたんでです ねあこのたみ方はこの音だあとかEとかう とかこれはヒとかっていうことでえ皆さん 聞いてると思うんですけどこの歪み切が ちょっと変わることによってデータ処理し て皆さんが分かる音として表現してるわけ です音というかなんて言うんですか録音 すると触れたりするわけじゃないですかと いうことで表現してるとでは嗅覚はどう やるんですかね人はどのように匂いを 嗅ぎ分けてるのか実はですね人間をですね ペシャってですね切断するとですねここに ですね匂いをつさる神経細胞がございまし てこの需用体に分子が吸着し匂いを検出し てるとでこれですねなんとなく今日はいい 匂いだなあの子いい匂いだなえなんかあ あれです けど感じてるわけでございますが女の子 だったらあ男性のあの厚生の匂いいいな みたいな感じで言うわけですけども人間の 嗅覚の性能半端ないとじゃどう半端ない かって言うとですねまこの空気中ですよ 空気中およそですね 78.1が窒素でございまして残りの で言うと0.04%がCO2になってる わけですねでこのようなグラフがあります ねppmとppbとかですねpptとか よく分からん単位が出てくるわけですけど も例えばうんこの匂いでございますうんこ ねうんこするでしょみんなうんこすると うんこの匂いがプーンて漂ってくるわけで ございますがそのうんこ臭いなって思う時 どのくらいの分子量かと言うとなんとこれ をですね一兆分割してこの10程度うんこ 分子があればもう運行の匂いだなっていう ことで感じ取れるわけですよめちゃくちゃ 感度いいとこの程度しか含まれてなくても うんこと判断できると嗅覚はクソ高性能 でしょうんこだけに と笑うところですはいありがとうござい ますで一方で匂いの分子の種類どのくらい あるかっていうことですよでうんこ分子 だけじゃないわけですから種類だけでも終 10万種類があってですね例えばコーヒー の匂あの香しいコーヒーの匂いあるでしょ コーヒーの匂いだなっていう醸し出してる んですですけども500種類ぐらいの分子 があそこに含まれてるわけですねで人間が はあてため息つくと思うんですけどその ため息にもなんと分子は先種類ぐらいある と鼻はですねあ今日この人ちょっと息臭い な疲れてるのかなみたいなこと感じてる わけですけど1000種類ぐらい分子が ある中でその疲れてんだなとか胃が弱って んだなっていうことを嗅ぎ分けてるわけ ですねもうスーパーウルトラセンサーな わけですよ我々の花っていうのはこれを なんとかセンシングするわけですね センサーでこれ超難しそうでしょでぐぐっ と力を込めてですね歪むその歪みゲージと は分けが違うと第1に匂いの原子となる 分子を見定める必要があって匂いの種類が 半端ないとということでコーヒーだけでも 500種類あるわけですねでいろんな分子 が混ざり合って匂いを構成してるわけで 例えば1000種類の匂い分子があるわけ ですけどもこの種類の数でございます人に よってまたそのため息の匂いも違うわけで ございますがどのくらいの地球上には匂い の種類があるかっていうと約10の 40304通りでございますも00がです ね434個ぐらいつくぐらい匂いの種類は あるということでございますね全宇宙の全 原子の数は約10のえ80条通りでござい まして匂いの種類はあ4034上通りある ということでございますねいかにこの匂い の種類が多いかとしかもですね温度も湿度 も違うし時間的にも空間的にも大きく 揺らぐわけです揺らぐっていうのは例えば 時間が経てばそこに漂ってる分子という ものはまた違う分子がやってくるわけです よねでノイズもものすごく乗ってくるわけ ですよ電気回路ですからもう嗅覚の先進は いかに難しいか皆さんご理解いただけます かということで皆さん匂いを先進するデ バイスって世の中にほとんどないわけです よめちゃくちゃブルーオーシャンなんです けども難しさゆえに誰もこの匂いを先進 するということに成功してないんですよ実 はそうガス警報機を除いてねということ さん家にガス警報機あるでしょで対応年数 は5年ですとか色々あるわけでございます がガス警報機だけは匂いを先進する要する にガスのですね都ガスとかプロパンガスと か色々あるわけですけどもあのガスの種類 によって上に来るのか下に来るのかとか 色々あるわけですけどもこのガスの分子を 吸着していやガス漏れですガス漏れですっ ていうことを皆さんにお知らせしてるわけ ですけどもこれは匂いセンサーの中で唯一 成功した事例なんですねということで ペッパー君いますねペッパー君には実は鼻 がないんですよ鼻がない目はあるんだけど ペッパー君には鼻がねえとご春人様本日は なんかうんこ臭いですねとか言わないわけ ですねでペッパ君画像処理してるわけです から例えば超成功なうんこでできたアイス クリームがあってチョコアイスクリーム2 つ持つとですね匂いが分かりませんから ペッパー君はチョコアイスクリームか うんこクリームか判断ができないわけです よ要するに商用化社会実装が匂いセンサー というものはできてないとはいじゃあ匂い 文章をどう捉えるかの原理をここからお 伝えさせていただきたいと思いますカンチ レーバーの採用ということでまカンチレー バーっていうのはこのプールの飛び込み台 みたいなものですねこういったもので ございますでこのカンチレバーの上にま ポリマー等のですね緩王膜をこの被膜させ ましてそこに分子を捉えるとですねここの カチレバーがググっと曲がってくるわけ ですねでその曲がった角度を光を当てて ですねこの角度を測ることで今どういった 匂いがあるのかなっていうことを示してる と弱点はこのレーバーというものは大型で あり高コストであるとイコールですね匂い の文種化とならないとでここで吉川先生 考えたわけですねどうにかこれ安くでき ないかということでここにですねそうです ピアゾ抵抗をですね使ってですねこの抵抗 値が変わることによって匂いを先進しよう と要するに歪みゲージなわけですね歪んだ 際に抵抗値が変わるわけですから電流値が 変わるわけでございますと一方ですね ピエゾ抵抗の弱点というものがありまして カトがものすごく低くですねもうみたいな 超軽いものが乗ってもですねもう全然反応 しんとで1縄ではいかるのがもう匂い センサーということでこれをなんとかです ねえブレイクしようということでカンチ レバーを構造を利用したセンサー マニアックでありま週10個あるうちの1 個の構造なんですけども吉川先生はピエゾ 抵抗でどうにかならないかということで この勝負をかけていくわけですねという ことで冒頭言ったじゃないですかこの吉川 先生は記載であると世界の文献発表でも ピエゾ抵抗で感度ですねね上げるみたいな ことが心みられてるわけですけどもま数 10%の向上がま赤の山なんですねという ことで吉川先生はまあ構造をですね変えて いこうということでもう格闘しましたま第 1形態はこのカンチレバー構造ですねえと いうことでま通常形態でやるとでだったら 第2形態はここをえぐってしまえばより 歪むんじゃないかとね支える部分が小さく なるわけですから支える部分が小さくなれ ばそこをもっと歪みやすくなりますよね こうやってググっとということでこの第2 系に進化させましたということでくれに よる増幅を狙ったわけですねこれでも なかなかうまくいかないということで第3 形態ですよこのような変テコな改造に持っ ていくということで構造力学材料科学を 駆使してですね感度を上げていくとこれで もなかなかうまくいかないということで第 4形態ですよなんとカンチレバーの構造を 脱却して新たな構造を見つけるとでもこれ でも飽きたらずですね第5形態ということ でえ決勝額電気回路をですね用いてですね この感度を増幅してやろうということで もうここから見たらどういう風にしてこの 構造が思いつくんだということで既存の 構造を超越したとでこれを作った時に吉川 先生気づいたそうなんですけどもジャイロ センサーとほぼ同じ構造であったという ことでおなんだ世の中にある美しい構造に 俺は近づいたんだっていうことでござい ますとローハ先生と秋山さんそして ピーターさんらと一緒にこれを実現した そうでございますもう吉川先生も偉くて ですねいやプレゼンをレビューいただい てるわけですけどもこれを僕の1人の手柄 にしたくないとみんなでやったんだから みんなの名前を出して欲しいということ この非常に男気もある先生でございますと ということでこの吉川先生思ったわけです ね第3形態を作った時に苦労して生み出し たわけでございますが何て思ったかて言う とこの形は美しくないと美しい形がある はずだっていうわけですね世の中には いろんな天才がおりますけども天才はこう いうこと考えるわけですよなんか美しく ないなと美しい形最適な構造があるはずだ ということを言うわけです大体これ当たる そうですということでこの第1形態から このような第5形態ということで決勝額 電気回路というですね今まで誰も考えつか なかったような構造体を思いつくとで通常 ですねさっきお伝えしたように数10% 程度の感度の工場が赤の山の業界で吉川 先生どのくらいの感度工場をやってのけた かというとなんと聞いて驚くなと 1万2000%の感度工場をやってのける と化け物だろはい化け物ですということで 120倍の感度にするということでMSS 構造が誕生したとまどんな匂いにも万能で はもちろんないということでしかしながら いくつかのですね匂い分子には 1万2000の感度を出せるようになった ということでございますでこれはですね 応用物理の本にも取り上げられまして こんな構造でありましてこういう風に たむけですよこの分子が乗るとでここで 検知をするということで感度ましましと いう感じですねで実際に今動画が流れてる と思うんですけども動いてるのが分かり ますよねこれがMSS構造メンブレタイプ サーフェイスストレスセンサーということ で新たな構造を発見してなんとか商業化 しようということでございますとどうです かやばいでしょ吉川先生素晴らしいです もうこういう天才によってですね世の中は 変わっていくとで今ペッパー君1号機で ございましてペッパー君3号機ぐらいには ですね今日マジご主人うんこ臭いですね いや臭すぎて臭とかですね発言されてる 可能性があるということですねまそういう 時代が来るかもしれんということでここ まで見ていただいて皆さん合点いただいた と思うんですがセンサーはある事象を電気 信号に変化し数値化し人間でも分かるよう にできるデバイスのことを指してるわけ ですねなるほどとそしてもちろんセンサー 万能でございませんセンサーにも弱点が ございますお気づきの人もいるだろう多く のセンサを劣化するわけですねだからガス 警報機には寿命があるわけですよ例えば 先ほどのカンチレバー構造でね違う分子が 付着するみたいな場合もあるわけですねと か1回乗るとですねそれがこの分子が他に 飛んでっていかないとあ狙った分子を研修 できないみたいなことも起こるわけですね で世の中にはですねこの水分というものが あるわけですねシグナルが出たと思ったら あ実は湿度でしたみたいなことがもう多分 にあるとなぜかって言うと温度25°湿度 が5050%あれば空気中の水の濃度は 1.6あるわけですよで皆さんあのうんこ 分子のことね思い描いてくださいね1兆分 の10個それだけあるわけですね1.6 なんてすごいわけですよもう何億個何百億 個みたいな水分子が漂ってるわけですね その中でその水分子じゃない分子を感知 するめちゃくちゃ難しいでということでま 水はなくてはならないんですけどもこれは 匂いセンサーの点的になってると嗅覚セサ は保管状態でもまそこの保管状態がさ 悪かったらなんか他の分子がくっついてる とか水分子がくっつくわけですよね反応 速度も異なると反応するのに10分かかる 場合もあるわけですねそしてま先ほどお 伝えしたように回復速度も重要になるわけ ですね狙った分子が来てくれるわけでは ないのでそれを今ついてる分子を取り去っ てですね回復させてやった分子を吸着さ せるみたいな感じですねで飛んでかも わかんないということで回復させるという ようなことも必要であるとで一方で皆さん が働いてる工場ですよ工場を思い描いて ください工場で利されるセンサはですね 日曜よりもものすごく過酷です例えば粉塵 が待ってますよねそして振動もありますよ ね例えばプレスの横でブンブンブンみたい な超大型のサーボプレスが動いてる場合は その振動でセンサーが劣化する可能性も あるとさらにガス雰囲気みたいなものも ありますよねとか工場中は大電力を使っ てるわけですがいろんなパロスがもう膨大 に乗ってくると3とかアルカリ雰囲気など 様々な日常とは違った要因が存在しますと いうことでIoTで余地保全だって言っ てるわけですけどもこのセンサをいかに 保護するかみたいなことも超重要なんです ねということで反動体製造装置なんかには ですねもう100個以上センサーが多分 搭載されてると例えばガスノードとか検出 してるわけですよでも有毒なガスを反動体 製造装置には使ったりするわけですから それがセンサーに当たってみなさいよすぐ 劣化しますよつまりですね反動体製造装置 はセンサーの保守との戦いでもあると 要するにソサイエティ5.0が来るとか わけですけどもセンサーだらけになると このセンサーはつけたと同時にですね劣化 し始めるわけですねということでこの保守 との戦いも我々待ってるわけなんですね じゃあこのセンサーの性能とは何ですか まあ匂いセンサー難しいの分かったけども ま工場で使われるセンサーっていうのは ほとんどま物理的センサーとかですね高額 センサーなわけでこの性能をどういう標で 測ればいいのかとということでそれもです ねしっかり分かりやすく持ってまいりまし たセンサーの性能を決める4要素という こと1つは感度そしてレンジえ3つ目が 先見性バラつきだとじゃあ行ってみ ましょうとまず感度でございますがね センサの原理でございますがこういうよう に外熱がかかるわけですね外熱外からの力 がかかるとま歪センサなんかそうですよね そうすると上方向にここがしなるわけです ねということでここが歪むと歪むわけで ございますで抵抗値電流地が変化してあ これぐらいの力がかかってんだなっていう ことを先進するわけでございますじゃ感度 はどうかって言うとこの横軸が外部からの 影響まインプットになるとそしてこの縦軸 がセンサーの結果ということで アウトプットなんですねなのでこの インプットが強くなってくるとねこれを こういう風に反応するとで一方で感度の いいセンサはですねこういう風にちょっと の入力でもうもうめちゃくちゃ感じる みたいなインプットが弱いのに アウトプットが強いと要するにこれは感度 が良いセンサーになるわけですね弱い インプットに対して強く一気に反応する ものが感度が良いセンサこれが感度という ものでございますそしてですね2番目は レンジでございますねレンジというのは ですね同じグラフがあるんですけども インプットそしてセンサーの結果でござい ますレンジが良くないというものは外部 からの影響要するにインプットに対して 0.1から1しかインプットに対して反応 ができないということでまこれはですね レンジ0.1から1の幅を測定できる センサで0.1に近い部分はノイズに埋没 してしまうのでまノイズ対策も必要だっ たりするわけですね一方でまレンジが良い というものはですね0.1から20という ことでレンジ0.1から20の幅を測定 できるセンサとなります外部からの影響 要するにインプットをどれだけ広い幅で 測定できるかどうかさらにま1でお話しし た感度ですね感度もですね良ければより 優秀なセンサと言えるかと思います次は 線形性でございますさっき直線でね インプットアウトプットありましたけど こういう風に伸びてたでしょ外部の影響 からですねもう比例してセンサーの結果も 増加すると世の中のセンサーこんなですね 単純じゃございませんとこれはですね線形 性があるというセンサーなんですけども 例えばインプットが強くなってくるとです ね増加一定量で止まってしまうとそういう センサもあるわけですねということでこう いったものはどうするかって言うと デジタル回路で調整をするとで一方で もっとクソなですね先見性ま先見性とも 呼べないとこういうものですよはい インプットありますはいアウトプットあり ますだけどインプットが強くなってあれれ みたいなセサの結果がなんかグにゃんと なってみたいな感じですねということで 線形性運行セサですでございますともう非 線形ですねXYの因果関係が弱く使い物に ならないとこういうようなものもあるわけ でございますとでもちろんここから インプットが1あればアウトプットが1 出れば最高なんですけども何にもしないの にインプットがないのに結果が表示される みたいな例えばテスタなんかそうれですよ 今別に配線のところにですねこのテスタを やってないのになんか反応しちゃうとこれ はですねインプットがないセンサーが搭載 されてたりするわけですねということで 線形性があるものは扱いやすいともしくは 線形性がなくなってきてもまデジタル回路 によってま増幅したりすることによって 調整することが可能なんですねだ皆さんに 手に取ってるですねセンシングされる モジュールはですねその電子回路が 組み合わさってるわけですからこれ調整 する機能も搭載されてたりするわけで ございます続いて最後ばらつきとでござい ますねこういう風に色々ばらつくと犬の ファブさんからいだいたんですけどけども 例えば酸素ノードとかCO2ノード測る センサー世の中に売ってるじゃないですか あれが全部同じ精度だと思うなよっていう 話ですよはい商品によって違う結果にな るってもうこのようにめちゃくちゃ違う 結果になるわけですよ商品化で再現性が ないとダメですよね例えばセンサーのその ものはいいセンサーであっても電子回路が クソでですね色々ばらつくとかですねとか 内乱外乱ということで例えば生産の時に 違う値をセンシングするものになっちゃっ たとかですね使用条件によって結果が 変わると例えば天気の晴の日はなんかいい 感度なんだけども雨の日はなんか感度が 悪いなとか温度が50°の時と20度の時 でセンシングがまた違うなみたいなこと ですねもちろん例えばね歪センサーなんか イメージいただければ分かると思うんです 温度が違えば物質って膨張したり伸縮し たりするわけですよだからこの値も変わっ てくるわけですよ湿度であれば結露します よねもう75%以上になるとですねもう 結露してもうそもそも湿度が測れなくなっ てしまうみたいなでばらつくともう結果の 判定が難しくなるということでございます ということでセンサの性能を決める4要素 ございましたがまとめさせていただきたい と思います1つは感度ですねこのように ですね感度が低いものと感度が非常に良い ものということでま弱いインプットでも 強いアウトプットを出力できるものである とで2番目がレンジでしたねこのように レンジ0.1から1そしてこちらレンジ 0.1から20までのま外部からの影響を 認識できるとインプットをどれだけ広い 範囲で測定できるかというものがレンジに なっているとで3番目としては先見性と いうことで3つ表示させていただいており ます1番上のものはま先見性がいいと インプットに対して査のですね結果として も比例して上がってくるというものがま 先見性がいいものですねそして2番目が 先見性の調整が必要であるとこれデジタル 回路がありますのでそれで調整ができる ものは使える一方でこのクネクネのもの ですねこれうんこカスでございますと うんこカスですねデジタル回路による調整 が可能でございますがま運行カセサはです ねちょっと難しいですよねって感じです ね最後がバラつき度ということでこの製品 によってもですねセンサーの反動体によっ てもですね同一の性能を発揮できるかどう かとま量産製品にて同一の性能を発揮する ことが必要でございますのでまこの再現性 が必要ですよねっていうものが最後 ばらつきになるといろんなセンサを皆さん お使いだと思いますがま各要素を見極めて ですね望んだ性能を引き出すとそしてです ねセンサーは全て正しいというわけでは ないんですねばらつきもありますからその センサーの値もですねこれは本当に正しい のかどうかということが必要になってくる つまりですねあの構成というものはですね ま僕も認証期間で働いてましたから試験 危機がいっぱいあるわけでその試験危機が 果たして正しいかどうかというものを構成 によってですね確かめてるわけである意味 あれもですねセサの性能がですね劣化し ないかどうかっていうこともですね構成に よって見定めることができるわけなんです ねということで構成というものは必要です よねていうことはご認識いただけたんじゃ ないでしょうかということでセンサーの 性能を決める4要素でございますという ことで皆さんセンサー学んでいただいたと 思うんですけどもまプレゼンでもよく 分かった人もいると思うんですねでも今日 は特別でございます今日はなんと実物が あるということでこの歪センサをですねお 借りして皆さんにお見せしたいと思います ということですねこの歪セサどう反応する のか皆さんにでも通じてですねお見せし たいと思いますいってらっしゃい はいということで歪みセンサーありますね まこっちがこれは電池ですねでこれが中心 モジュールでこれはステンレスですかね 金属なんですけどもここに歪みセンサーが もうちっちゃいでしょこれだけですよ ハンド体がここにくっついてるとでこれを ですね今から曲げますねグイって曲げると ほらほらほらほらほら反応してる反応し てるでしょルパンみたい反応してるでしょ みたいなおらみたいなでこれですねリアル 結構便利でこういう風にほらほらういうい ちょっと万力を超えますね怒られちゃうか もしんないグローセルに うほら結構ほらこんなにしかもノイズが 少ないからこういう風に取れるとふふっで 温度も取ってるわけねでこれ便利なのが これで温度を殺せたりするわけですね今 温度殺しましょうとはいあ殺すと歪だけに なると簡単ですけど皆さん歪センサーに めちゃめちゃ世の中助けられてるわけです ねこの歪の気候がなければ皆さんスマホ 使えないわけですからね余地保全とかどう ですかていう実はですねもう1個ありまし てKMCという会社がですねこのセンサー をシステム化して販売してるものなんです けどもコンセントにつぐだけで準備して くれまして分かりやすいキットになって ますでここにグローセのセンサーが内蔵さ れててこの機械で分かるということで ございます上から取ってみましょうこれ 建子ユニットになってますので金属にです ねこセンサーが埋め込まれてますでその トルというかですね歪みがここに表示さ れると金属を人間の手で押して歪んだこと が分かるのかどうかということでござい ますが実はですねこのようにぎゅっと今力 を加えるとほら動きましたねぎゅっすぐ 反応するでしょノイズも少ないとさらに こういう風に引っ張ると上に反応するとで ぎゅっと押すと下の方に反応するという ことでございますこのような微小なトルク も力も歪みを感知できるとこれがグローセ ですセンサーですすごいでしょうはいと いうことでプレゼンに戻って いらっしゃいいかがでしたでしょうかもう ねよくわかりました歪んだ状態をデジタル で表現可能になるでこれですね実は グローセのストリアというセンサーで ございまして例えばねじですですとか 引っ張り圧縮ですとかそして振動も取れる し例えば膨張ですねなんかもセンシング できると今までの計測機はもうものすごく ね大きかったわけですよしかしこの ストリアはですねなんとこのセンサー反動 体にしてですねここに電子カでも乗せてる とものすごく小さい2.5mm角に集約し まして歪を計測するだけじゃございません と温度センサーも内蔵されておりますしま 感度の調整機能もありますね見た通り感度 調整できたでしょそしてですねオフセット ということで例えばですねこの歪センサー を実装する時に橋ですよ橋につけたいと 余地保全して角度定期点検するの面倒 くさいからもセンサーに代替したいという 場合もあると思うんですけども橋て鉄骨が 疲れてるわけですけど鉄骨が全く歪んでな いっていうことはないと思うんですねなの で最初はちょっと歪んでるんでオフセット をかましたいとそういったオフセット機能 もあるということで1マイクロエプロン そして0.1マイクロエプロの分解能の2 つのセサを用意させていただきました さらに3.3v駆動で消費電力が脅威の3 MWということで超長持ちしますとという ことでストリアの適用範囲や活用事例で ございますがもうこれ実際にですね利用さ れてるわけでございますがここですよ先番 ですよね自動NC先番のこのバイトですよ バイトもう住友電光さんがですねまこれ 住友電光さんから提供されてるんですけど もバイトにこの歪センサーをですね乗っけ てどういった今接策条件なのかっていう ことをの表現することが可能になってると 工具の同体の見えるかですよね要するに皆 さん音とかビビってるとかですね速度とか 互換のなんかセンシングできないですね 職人技でサイクルタイムを上げてたわけ ですけどもこれを数値化できるわけですね もう限界を見定めることができるととか 同じようにセンサを利用してプレスで金型 が受ける圧力とかま温度センサーも入って ますから温度胴体もこれ見えるかできる わけですね今まで不明確であったプレスの の動体をなんとKMCという開始がですね 見れ化しましたということでこれ実用化し てプレスが今どういう動体なのどこまで このショットの回数を上げれるんだみたい なこともこれでセンシングできるわけです ね要するに限界をこれ突き詰められます から量産ね1分間で何百回プレスみたいな ものあるわけですよそれを限界突き詰め られるということでいっぱい量産できる ようになるわけですねとかなんかちょっと 位置がずれてどうして壊れるのかわかん ないみたいな金型用意もこれで分かるわけ ですね金型道ですごくないですかとその他 にはEバイクですよねスポーツバイクが 受ける負荷トルクを計算したり出ししたり ですねその他にもゲーム機キャラクターの 強さや動きに反応するとかですねこの電池 であれば例えば昔の電池って劣化してくる と膨張するでしょう電池が例えば車載に 乗っける電池もですね劣化してくるわけ ですよその劣化度合を歪みセンサーによっ てこの見れかするとかですねあとロボット ハンドの保持力を見たりとか例えば鉄道の レールですよあれ定期的に変えてるわけ ですよじゃこのセンサーを全部載せてたら どうですかあもうIoTで余地保全できる わけですよこのくらい歪んできたから そろそろ買えないといけないなみたいなと いうことで歪みセンサの活用範囲はもう 5万とあるはずでございますで冒頭で おしえしたようにIOTの時代でしょS 5.0そして人が減ってくわけですよ 例えば先日もですね東京のベンチャー発掘 イベントに行ったわけですけどもそこで 良かったのが皆さん蛇口ひねればですね水 が出てくると思うんですけどもあの水って 我々に届く前にですね20%が漏れ出てる んですよ要するに排水感が腐食してきて そこから漏水してるわけですねで今まで どうやったかて言うと職人がですね道路に 耳を夜中当ててですねうん漏れてる漏れて ないとかやってたわけですよそんな手間の かかることやってたら今後働き手が少なく なるからもやばいぞとそれは音で胴体を 取ってたわけですけど音で胴体取って るってことはそこにもメセンサーなに センサーが疲れてるわけですよねそういう センサーを活用してこの人口働き的が 少なくなるわけですからから有活用しない と日本やばいわけですよセンサを利用し リアル情報の吸上げが必要だと思いません か人に代替するサービスが必要ですよねと いうことで歪センサを使いたい方は グローセまでお問い合わせくださいとと いうことでセンサの種類や原ということで withスアル&グロールさんが協賛 いただきましたということで解説以上で ございます皆様お疲れ様でございました そしてですね吉川先生本当に日本問させて いただいてご指導いただいてありがとう ございました嗅覚査でも是非市場ブレイク いただいてその嗅覚査のですね商用化です よね民主家を是非成し遂げていただきたい と思っておりますえさらにですねシーモの 解説はソニーさんからの仕事を待ちで あえてあえて撮っておきますので是非 ソニーさんお声がけお待ちしておりますと いう感じでございますということでこの ようにですね製造金特化したま今日は センサーだったですけども反動体のことも やってるし交差機会のこともやってるし 自動車のことやってるFA制御のことやっ てますありとあらゆる製造具に関連した ものをですね動画で扱っておりますので 製造業に従事してる方は是非チャンネル 登録いただいて応援をしてあげてください そして最後になりますが次回の動画の前に スポンサー動画でございますどうぞ今回 物作り太郎書籍をなんと発見することに なりましてですね角川さんから出ますと 日本の現場というものはデジタル変革に 遅れてると言われてるわけですよねじゃあ 具体的にどこが足りないのかどうすれば いいのかとか将来どうなってくのかそう いったことを本に書き殴っておりますので 是非ね4月1日予定になってますので予約 をいただきたいと思います角川さん ありがとうございますはい次回が未定で ございますがおそらくおそらくラピタスに なってると思いますでもう1回ちょっとね ラピタスについてまとめさせていただき たいと思っておりますまた次回の動画で 会いましょうありがとうございました じゃあねちバイバイ川ちゃんの一本日も 最後まで動画をご覧いただきありがとう ございますためになった方はいいねマーク コメントもお待ちしておりますそれでは また次の動画でお会いしましょうまたね