Resumen

La precisión de un sensor de proximidad capacitivo se ve afectada por diversos factores, como la geometría y la composición del objeto cercano. Los modelos de regresión cuantitativa que se utilizan para buscar la relación entre las capacitancias medidas y las distancias a los objetos dependen en gran medida de las propiedades geométricas de los objetos. En consecuencia, la aplicación de los sensores capacitivos de proximidad se ha limitado principalmente a la detección de objetos más que a la estimación de distancias a los mismos. Este artículo presenta un sistema de detección de proximidad capacitivo para la detección de objetos metálicos con una precisión mejorada basada en la estimación del perfil del objetivo. El enfoque presentado alivia los grandes errores en la estimación de la distancia mediante la implementación de un clasificador para reconocer los perfiles de superficie antes de utilizar un modelo de regresión adecuado para estimar la distancia. El sistema de detección presenta una matriz de electrodos configurada para barrer una serie de patrones de conexión interna y producir características para la clasificación de perfiles. El rendimiento de las modalidades de detección se evalúa experimentalmente con un robot industrial. Los modelos de regresión exponencial de dos términos proporcionan un alto grado de ajuste para un objeto cuya forma se conoce. El reconocimiento de la forma del objeto mejoró los modelos de regresión y redujo el error de medición a corta distancia en un factor de cinco en comparación con los métodos que no tenían en cuenta la geometría. Los avances logrados con este trabajo harán de la detección capacitiva una alternativa viable y de bajo coste a las tecnologías existentes para la detección de proximidad en robótica y otros campos.

• Materias:Biotecnología Sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology sensors Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:objetos, sensor de proximidad capacitivo, sensores de proximidad capacitivos, error de medición de la distancia, modelos de regresión exponencial, modelos de regresión cuantitativa, modelo de regresión adecuado, estimación del perfil del objetivo, detección, distancias
• Keywords:objects, capacitive proximity sensor, capacitive proximity sensors, distance measurement error, exponential regression models, quantitative regression models, suitable regression model, target profile estimation, detection, distances