瑞萨面向高端工业传感器系统推出具备高速、高精度模拟前端的32位RX MCU

Release time:2023-11-23
author:AMEYA360
source:网络
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  全球半导体解决方案供应商瑞萨电子(TSE:6723)宣布面向高端工业传感器系统推出一款全新RX产品——RX23E-B,扩展32位微控制器(MCU)产品线。新产品作为广受欢迎的RX产品家族的一员,具有高精度模拟前端(AFE),专为需要快速、精确模拟信号测量的系统而设计。

瑞萨面向高端工业传感器系统推出具备高速、高精度模拟前端的32位RX MCU

  该新型MCU集成24位Delta-Sigma A/D转换器,转换速度高达125 kSPS(125,000采样/秒),比现有RX23E-A产品快8倍。与RX23E-A相比,它可以处理精确的A/D转换,同时将均方根(RMS)噪声降低至1/3(0.18?Vrms @1kSPS)。RX23E-B能够更快速、更精确地测量应变、温度、压力、流速、电流和电压等关键参数,是高端传感器设备、测量仪器和测试设备的理想之选。特别值得一提的是,RX23E-B具备足够的性能来驱动工业机器人中使用的力敏传感器,这些机器人通常要求以10 ?sec(100,000次采样/秒)的速度进行测量。这一产品还将AFE和MCU集成在单个芯片,从而缩小了系统的整体尺寸,减少元件数量。

  Sakae Ito, Vice President of the IoT Platform Business Division at Renesas表示:“随着带有AFE传感器接口的RX23E-B推出,我们现在可以为从中端到高端系统的各类传感应用提供服务。我们还将继续扩展瑞萨的产品,以满足电池供电及无线传感器日益增长的低功耗需求。”

  Takatsugu Nemoto, President at Meiko Electronics表示:“在Meiko Electronics,自RX23E-A推出以来,我们一直在开发评估板并为客户提供设计支持。现在,随着具备高速Δ-Σ A/D转换器的RX23E-B的推出,更多客户将能够体验到其增强的转换性能、紧凑的电路板设计和缩减的元器件数量所带来的好处。”

  与RX23E-A类似,RX23E-B也集成了一个基于32MHz RXv2内核,且带有数字信号处理(DSP)指令和浮点运算单元(FPU)的CPU,并采用相同的制造工艺将AFE整合至单芯片中。它提供16位D/A转换器等新的外设功能,可实现测量调整、自诊断和模拟信号输出。该产品的+/-10V模拟输入可使用5V电源进行+/-10V测量,无需外部元件或额外电源。此外,还包括一个最大可支持40 SEG x 4 COM的LCD控制器和实时时钟(RTC)功能。

  需要控制和测量多个目标(如机械臂、气体和液体分析仪)的大型仪器对分布式处理体系结构存在巨大需求。在分布式处理设计中,每个功能都可以作为单独的模块运行,由此负责电机控制、传感器测量和温度控制等各项任务,而非依靠专用MCU来管理所有功能。这种模块化方法允许进行独立开发,因而实现更大的设计灵活性,并简化了维护工作。由于每个模块都需要一个MCU进行计算,因此工程师可以利用内置AFE的MCU更轻松地开发传感器模块,而不是将分立AFE芯片与单独的MCU结合在一起。

  RX23E-B提供支持高达125 kSPS A/D数据转换速率的版本和支持31.25 kSPS的版本。这两款产品都带来灵活的数据速率设置,从3.8 SPS到支持的最大值,允许用户根据其特定系统要求在数据速率和噪声之间选择最佳平衡点。这两款产品支持5.5mm见方的100引脚BGA封装和6mm见方的40引脚QFN封装,适用于紧凑型应用,也提供48引脚至100引脚的宽引脚封装。

  成功产品组合

  瑞萨将面向精确压力测量及控制而设计的全新RX23E-B MCU与负责驱动电磁阀的智能功率器件相结合,开发出高速压力控制系统。集成的高精度AFE实现精确的压力控制,并最大限度减少了设计中的元件数量,从而降低BOM成本与电路板安装面积。这些“成功产品组合”基于相互兼容且可无缝协作的器件,具备经技术验证的系统架构,带来优化的低风险设计,以加快产品上市速度。瑞萨现已基于其产品阵容中的各类产品,推出超过400款“成功产品组合”,使客户能够加速设计过程,更快地将产品推向市场。

  供货信息

  RX23E-B现已上市,同时还提供适用于RX23E-B的瑞萨解决方案入门套件。借助该套件,工程师无需进行软件开发即可评估AFE和信号转换的操作与功能。

  瑞萨MCU优势

  作为MCU领域的全球领导者,瑞萨电子的MCU近年来的平均年出货量超35亿颗,其中约50%用于汽车领域,其余则用于工业、物联网以及数据中心和通信基础设施等领域。瑞萨电子拥有广泛的8位、16位和32位产品组合,是业界优秀的16位及32位MCU供应商,所提供的产品具有出色的质量和效率,且性能卓越。同时,作为一家值得信赖的供应商,瑞萨电子拥有数十年的MCU设计经验,并以双源生产模式、业界先进的MCU工艺技术,以及由200多家生态系统合作伙伴组成的庞大体系为后盾。


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  在灾害救援、安全防护以及医疗护理等领域,识别人声尖叫至关重要。想象一下,当你被困在电梯里,而常规通讯方式已经失效,此时,一套尖叫声检测系统能够识别你的求救尖叫信号,并立即启动应急响应,例如通知安保人员或触发警报,从而迅速提供援助,挽救生命。  瑞萨的Reality AI尖叫声检测是一款专门用于识别人类尖叫声的机器学习模型。该模型并非仅通过高音量的声音判断,而是经过充分训练,可在各种背景噪声中准确辨别出真正的求救尖叫声。与此同时,该系统还能够实现救援力量的即时派遣,这在封闭或隔离、对安全性要求极高的环境中尤为重要。  尖叫声检测是如何实现的?  尖叫声检测模型基于采集到的音频数据进行训练,从而学会区分不同类型的声音。该机器学习模型的开发步骤如下:  采集与训练数据:训练模型首先从大量音频数据的采集开始。需要使用包含多种真实环境音频样本的公开数据集*。其中的“Scream(尖叫)”类别包含强烈的非语言尖叫声和带有言语的尖叫声,这些数据被用于训练模型识别尖叫信号。为了让模型准确判断哪些声音不是尖叫声,在训练中还加入了多类非尖叫声音,如风声、环境噪声、对话声、歌声、音乐声和鼓掌声等,以提升模型的区分能力。  提取特征:下一步,从音频文件中提取关键声学特征,帮助模型在复杂噪声环境中识别出尖叫声特有的特征信号。  训练模型:在确定了最佳的特征后,使用机器学习分类器对模型进行训练,使其能够区分“尖叫”与“非尖叫”音频。训练过程中不断调整模型参数,来降低识别误差并提升模型整体性能。  通过以上方法,可以构建出一个高效的尖叫声检测系统,确保应急响应迅速可靠,为多种应用场景提供关键的安全保障。  应用示例  从真实环境中采集的音频信号被用于构建瑞萨VOICE-RA6E1语音用户演示套件。这些音频随后由瑞萨Reality AI Tools训练的分类模型进行处理,用于判断声音是否属于尖叫声。  在实际测试中,瑞萨的尖叫声检测模型在距离测试板2米以内,对尖叫声的识别准确率达到了90%以上。测试环境中还加入了风声、电梯音乐、对话声、婴儿哭声和电话铃声等背景噪声,以验证模型在复杂环境下仍能准确识别求救尖叫。 图1:尖叫声检测工作流程  轻松构建应用示例  用户可以使用瑞萨的e²studio IDE采集音频信号,并集成由瑞萨Reality AI Tools生成的AI模型。从公开数据集*采集数据后,可使用Reality AI Tools完成提取特征、训练模型,并将最终模型部署为C代码。  部署完成后,模型可在e²studio IDE中进行实时测试。集成后,用户可以使用VOICE-RA6E1开发板在真实环境中对模型进行充分验证,并通过AI实时监视器(AI Live Monitor)可视化测试结果。图2:AI Live Monitor  体验瑞萨Reality AI Tools与e²studio IDE在模型训练、部署和测试中的无缝且快速集成能力。  总结  Reality AI尖叫声检测应用展示了机器学习在提升多场景安全性的巨大潜力,同时也展示了用户如何利用瑞萨技术,将先进的提取特征、训练和部署模型与实时响应能力相结合。可扩展的Reality AI Tools转换工具能够为多种瑞萨MCU和MPU设备生成机器学习模型。
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