UV-Sensor UVM30A

Abb. 1: UV-Sensor UVM30A

Autor:	Oliver Scholze
Studiengang:	Business and Systems Engineering
Modul:	BSE-M-2-1.03, Hausarbeit in Angewandte Informatik gehalten von Prof. Dr.-Ing. Schneider
Semester:	Sommersemester 2024
Abgabetermin:	28.07.2024

Einführung

Der Sensor im UVM30A ist ein photodetektiver Sensor, der UV-Licht im Bereich von 200 nm bis 370 nm erfasst. Dieser photodetektiver Sensor besteht aus einem Halbleitermaterial, das bei Bestrahlung mit UV-Licht Elektronen freisetzt [1]. Diese freigesetzten Elektronen erzeugen einen elektrischen Strom, der proportional zur Intensität des einfallenden UV-Lichts ist, diese wird auch als photoelektrischer Effekt bezeichnet. Dieser Strom wird dann in eine analoge Spannung umgewandelt, die vom Sensor ausgegeben wird [2]. Die analoge Ausgangsspannung wird mithilfe des Diagramms, aus dem Datenblatt, in einen UV-Index umgewandelt [1].

Aufgabenstellung

Messen Sie Intensität eines gegebenen ultravioletten Lichts. Zeigen Sie auf dem Display an, welchem UV Index die Intensität entspricht.

Anforderungen 

Tabelle 1: Anforderungen

Req.	Beschreibung	Priorität
1	Die Intensität des ultravioletten Lichts muss mittels UV-Sensor UVM30A, Arduino und Simulink gemessen werden.	1
2	Der Messbereich muss bestimmt werden.	1
3	Die Messunsicherheit (1σ) muss für den Messbereich ermittelt und als Vertrauensbereich angezeigt werden.	1
4	Der Sensor muss kalibriert werden.	1
5	Für den Messbereich muss die Intensität des ultravioletten Lichts referenziert werden.	1
6	Die Messwerte müssen über der Zeit gefiltert werden.	1
7	Ein Piepton muss anzeigen, wenn der Messwert stabil/konstant ist.	1
8	Das Sensorsystem muss die Intensität und den dazugehörigen UV Index auf dem LCD-Display anzeigen.	2

• Thema/Fragestellung: Messung der UV-Intensität erfolgt mit dem Sensor UVM30A.
• Hypothese: Die Wellenlängen lassen sich im Bereich von 200 nm-370 nm fehlerfrei messen.
• Einordnung in den Lehrplan Für die Aufgabe werden Inhalte aus der Vorlesung Angewandte Informatik und Signalverarbeitende Systeme benötigt, da somit die Implementierung/ Durchführung und die Bewertung des Ergebnisses erfolgen kann.

Projektbeschreibung

Tabelle 2: Materialliste

#	Anzahl	Material
1	1	PC mit MATLAB/Simulink R2023b
2	1	UV-Sensor - UVM30A
3	1	Arduino Uno R3
4	1	Streckbrett
5	5	Jumper Kabel, männlich/männlich, 20 cm
6	1	LCD-Display mit I2C
7	1	Buzzer

Beschreibung Funktionsweise der verwendeten Hard- und Software

• Arduino Uno R3: Der Arduino Uno R3 ist das Herzstück des Systems und dient als Mikrocontroller.
• UVM30A: Der Sensor erzeugt ein elektrisches Signal, dessen Spannung von der Intensität der UV-Strahlung abhängt, die auf den Sensor trifft.
• Simulink R2023b: Erstellung des Programms zur Ansteuerung und Auswertung der angeschlossenen Hardware (UVM30A und LCD Display).
• LCD-Display mit I2C: Das LCD-Display wird verwendet, um die gemessenen UV-Intensitätswerte anzuzeigen.
• Steckbrett: Ein Steckbrett dient zum schnellen und flexiblen Aufbau und Testen von elektronischen Schaltungen ohne Löten.
• Jumperkabel: Jumperkabel werden verwendet, um Verbindungen zwischen verschiedenen Komponenten auf einem Steckbrett oder zwischen einem Steckbrett und einem Arduino herzustellen.
• Buzzer: Der Buzzer erzeugt akustische Signale durch schnelle Vibrationen oder Schwingungen eines Membransystems, die als Töne wahrgenommen werden können.

Technische Daten

Messbereich	200-370 nm
Versorgungsspannung	3 V .. 5 V
Versorgungsstrom	0.06 mA, maximal 0.1 mA
Genauigkeit	+-1 UV Index
Gewicht	13 g
Getriebe	Kunststtoff
Arbeitstemperatur	-20 °C .. +85 °C
Abmessungen	34 mm x 13 mm x 7 mm

[1]

Pinbelegung

Pin	Belegung	Signal
1	Versorgungsspannung VCC	5 V
2	Analoger Ausgang	0 V .. 1.16 V
3	Masse (GND)	0 V

[1]

Funktionsweise Primärsensor und Messschaltung

Abb. 2: Messschaltung des UVM30A

Grundlagen (photoelektrische Effekt)

Der photoelektrische Effekt lässt sich in verschiedene Funktionsweisen unterteilen. In diesem Fall ist der Sperrschichtphotoeffekt am relevantesten. Hierbei wird ein pn-Halbleiter und die daraus resultierende Sperrschicht verwendet. Wenn externe Energie auf den pn-Halbleiter einwirkt, werden Ladungsträgerpaare in der Sperrschicht freigesetzt. In der dort herrschenden Raumladungszone werden die Ladungsträger durch das bestehende elektrische Feld beschleunigt und getrennt. Dadurch wird die Rekombination verhindert und die Photoempfindlichkeit erhöht. Dies führt zur Entstehung einer elektrischen Spannung, die entnommen werden kann (photovoltaischer Effekt).

Primärsensors UVM30A

Photoelemente arbeiten nach dem Sperrschichtphotoeffekt. Im Normalbetrieb, siehe Abbildung 2, wird das Photoelement mit einem ausgewählten Widerstand parallel geschaltet. Der erzeugte Photonenstrom \(I_{FE}\) kann durch den Widerstand \(R_L\) in eine Spannung umgewandelt werden:

$U_{RL} = I_{FE} \cdot R_{L}$

Der geringe Strom, der von der Photodiode erzeugt wird, wird durch einen Vorverstärker verstärkt. Dieser Vorverstärker ist ein Operationsverstärker, der das schwache Signal auf ein nutzbares Niveau bringt. Die erzeugte Spannung kann beispielsweise von einem Mikrocontroller verarbeitet werden, wodurch die Schaltung als optischer Empfänger, Luxmeter oder Leuchtdichtemesser verwendet werden kann.

Versuchsaufbau

Abb. 2: Schaltplan	Abb. 3: Anschlussplan

Der Versuchsaufbau zeigt ein Arduino Uno, ein LCD-Display, einen UV-Sensor (UVM30A) und einen Buzzer, die miteinander verbunden sind.

Verkabelung

1.LCD-Display:

• VCC und GND des Displays sind mit 5V und GND des Arduino verbunden.
• SDA und SCL des Displays sind mit den entsprechenden Pins am Arduino verbunden (A4 und A5 für I2C-Kommunikation).

2.UVM30A UV-Sensor:

• VCC und GND des Sensors sind mit 5V und GND des Arduino verbunden.
• Der Ausgangspin des Sensors ist mit einem analogen Pin des Arduino (A0) verbunden.

3.Buzzer:

• Der positive Anschluss des Buzzers ist mit einem digitalen Pin des Arduino (D13) verbunden.
• Der negative Anschluss des Buzzers ist mit GND verbunden.

Funktionsweise

1. UV-Sensor Messung: Der UVM30A UV-Sensor misst die UV-Strahlung und gibt eine entsprechende Spannung aus, die am analogen Pin des Arduino eingelesen wird.

2. Datenverarbeitung mit Simulink: Die eingelesenen Spannungswerte werden an Simulink übergeben, wo sie in den UV-Index umgewandelt werden.

3. Anzeige auf dem LCD: Der berechnete UV-Index wird über den Arduino an das LCD-Display gesendet und angezeigt.

4. Buzzer: Wenn die UV-Sensorwerte über einen bestimmten Zeitraum stabil bleiben, wird der Buzzer aktiviert, um einen Ton zu erzeugen.

Implementierung in Simulink

Umwandlung des Digitalwortes in mV

Im Simulink-Modell wird das vom UV-Sensor gelesene Digitalwort in Millivolt (mV) umgewandelt. Der Sensorwert (ein 10-Bit-Digitalwert von 0 bis 1023 mit einer Referenzspannung von 5V) wird durch den Analog-Digital-Wandler (ADC) des Arduino erfasst. Um diesen Wert in mV umzurechnen, wird der folgende Schritt mit einem Gain durchgeführt:

$Signal in mV = \frac{Signal in Digitalwort \cdot 5000mV}{1023}$

Dieser umgerechnete mV-Wert wird dann gefiltert und zur weiteren Verarbeitung im Modell verwendet.

Filterung des Signals

Im Simulink-Modell wird ein Medianfilter verwendet, um die mV-Signale des UV-Sensors zu glätten. Der Filter hat eine Größe von 20 Werten. Dies bedeutet, dass der Median der letzten 20 gemessenen Werte berechnet wird, um Ausreißer zu minimieren und ein stabileres Signal zu erzeugen. Dieses gefilterte Signal wird dann für die weitere Verarbeitung und zur Steuerung des Buzzers verwendet.

Kalibrierung der Spannungswerte in einen UV-Index

Abb. 2: Korrelation zwischen UV-Index und Ausgangsspannung des Sensors [1]

Für die Umwandlung wird eine Kennlinie benötigt, um die Beziehung zwischen der analogen Ausgangsspannung und der UV-Intensität zu beschreiben. Diese Kennlinie wird mithilfe der vom Hersteller gegebenen Daten erstellt und ist notwendig, um die Messwerte korrekt zu interpretieren. Für die Interpretation wird Simulink eine 1D-Lookuptabel verwendet, welche die unten genannten Werte enthält:

% Werte für den 1-D Lookup-Table zur Umwandlung der Spannungswerte in den UV-Index
Output_Voltage = [0 225 320 405 500 605 700 790 875 975 1075 1160]; % Wert aus AD-Wandler [mV]
UV_Index = [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11]; % UV-Wert [1]

Der Versuchsaufbau wird durch einen Schaltplan (Abb. 2), Anschlussplan (Abb. 3) und Foto des Aufbaus (Abb. 4) dokumentiert.
Verwendete Toolbox: DSP System Toolbox, Simulink Support Package für Arduino Hardware

Summeransteuerung bei stabilen Signal ansteuern (Diff < 0.01)

Im Simulink-Modell wird der UV-Sensorwert vom analogen Pin A0 gelesen und der vorherige Wert mit einem Memory Block gespeichert. Ein MATLAB Function Block berechnet die Differenz zwischen dem aktuellen und dem vorherigen Wert. Wenn die Differenz kleiner als 0.01 ist, wird der Ausgang auf 0.02 gesetzt, andernfalls auf 0. Dieser Ausgang steuert den Buzzer am digitalen Pin D13.

Versuchsdurchführung

Abb. 4: Foto des Versuchsaufbaus

Die Durchführung des Experiments beginnt mit dem Flashen des Arduino Uno R3. Nachdem alle relevanten Daten eingestellt wurden, wird die Messung gestartet. Dazu wird der Versuchsaufbau in die Sonne platziert und für mehrere Sekunden nicht bewegt, um statische Parameter zu gewährleisten. Anschließend wird eine weitere Messung durchgeführt, bei der die Dynamik untersucht wird. Hierzu wird ein Blatt Papier verwendet, um den Sensor abwechselnd zu bedecken und freizulegen. Das Ziel dieser zweiten Messung ist die Analyse der Einstellung des Medianfilters, insbesondere ob das Fenster groß genug gewählt wurde oder ob Anpassungen erforderlich sind, um ein verwertbares Signal zu erhalten.

Referenzwert

Als Referenz werden Wetterdaten verwendet aus der die UV-Intensität hervorgeht, um die Kalibrierung des UVM30A durchzuführen. Diese Daten sind präzise und werden regelmäßig gewartet und überprüft, um die Genauigkeit zu gewährleisten.

Abb. 5: Simulink-Modell

Das Modell zur Datenverarbeitung wurde gemäß Abb. 5 in Simulink aufgebaut. Die Messdaten wurden aufgezeichnet. Ein Video der Versuchsdurchführung findet sich hier.

Modelleinstellungen: Arduino Uno, Solver: Fixed-step, discrete, Abtastrate: 0,001 s

Messprozess und Messunsicherheit

In diesem Abschnitt wird die Messunsicherheit und die Standardunsicherheiten bestimmt, um die Genauigkeit und Vertrauenswürdigkeit der Messungen zu bewerten.

Standardunsicherheit Typ B

Der verwendete Arduino UNO R3 hat einen 10-Bit ADU und eine Referenzspannung von 5V. Daraus ergibt sich eine Quantisierungsstufe von:

$\Delta V = \frac{V_{ref}}{2^{10}} = \frac{5V}{1024} = 4.88mV$

Der maximale Quantisierungsfehler beträgt somit:

$Quantisierungsfehler = \frac{\Delta V}{2} = \frac{4.88mV}{1024} = 2.44mV$

Um den tatsächlichen Fehler berechnen zu können, muss die Standardunsicherheit Typ B des Sensors mithilfe von MATLAB ermittelt werden. Dabei wird geprüft, wie viel Spannung der Messunsicherheit eines UV-Index entspricht. Aus der Kennlinie geht hervor, dass die Umwandlung nahezu linear ist, jedoch nicht vollständig den Anforderungen entspricht. Daher wird zunächst die Differenz zwischen den Spannungswerten berechnet und der Mittelwert dieser Differenzen als Grundlage für die Messunsicherheit verwendet [1].

Hier ist der MATLAB-Code für die Berechnung des Mittelwerts:

% Gegebene Spannungswerte in mV für die jeden UV-Index von 0 bis 11 von dem Sensor UVM30A
output_voltage = [0, 225, 320, 405, 500, 605, 700, 790, 875, 975, 1075, 1160]; % Wert aus AD-Wandler [mV]

% Differenzen berechnen
differences = diff(output_voltage);

% Mittelwert der Differenzen berechnen
mean_difference = mean(differences);

% Mittelwert ausgeben
disp('Der Mittelwert der Differenzen ist:');
disp(mean_difference);

Dadurch ergibt sich eine kombinierte Standardunsicherheit von:

$Standardunsicherheit TYP B = \sqrt{Messunsicherheit^2+Quantisierungsfehler^2} = \sqrt{(105.45mV)^2+(2.44mV)^2} = 105.459mV$

Der tatsächliche Fehler dieser Messung unter Berücksichtigung der Messunsicherheit des UV-Sensors und des Quantisierungsfehlers des 10-Bit AD-Wandlers beträgt etwa 105.56 mV.

Standardunsicherheit TYP A und C

Zuletzt erfolgt die Berechnung der kombinierten Standardunsicherheit Typ C die anhand einer Messung erfolgt und hier erläutert wird:

Hier ist der Matlab-Code:

%****************************************************************
%                   Hochschule Hamm-Lippstadt                   *
%****************************************************************
% Modul	          : BerechnungderStandardunsicherheit.m         *
%                                                               *
% Datum           : 15.07.2024                                  *
%                                                               *
% Funktion        : Berechnung der Standarunsicherheiten und    *
%                   der Abweichungen vom Messergebnis           *
%                                                               *
% Implementation  : MATLAB 2023b                                *
%                                                               *
% Req. Toolbox    : Statistics and Machine Learning Toolbox     *
%                                                               *
% Author          : Oliver Scholze                              *
%                                                               *
% Bemerkung       :   -                                         *
%                                                               *
% Letzte Änderung : 15.07.2024                                  *
%                                                               *
%% Messdaten laden 
load('Vertrauensbereich.mat');
data = gefiltertes_Signal.data; % Annahme: gefiltertes_Signal.data ist die 3D-Matrix mit den Messwerten

% Messwerte in mV (falls nötig, hier anpassen)
Rm = gefiltertes_Signal.data(1,1,:); 

% Anzahl der Messwerte bestimmen
n = numel(Rm);  % Anzahl der Messungen

%% Bester Schätzwert des Widerstandes berechnen
R = mean(Rm(:));  % Mittelwert der Messwerte

%% Empirische Standardabweichung bestimmen
s = std(Rm(:));

%% Standardunsicherheit Typ A bestimmen
p = normcdf(R+s, R, s) - normcdf(R-s, R, s); % Vertrauensniveau
nu = n - 1; % Freiheitsgrade

%% t-Quantil berechnen
t = tinv((1+p)/2, nu);
disp(['t-Faktor: t = ', num2str(t)]);

%% Unsicherheit Typ A
uA = s * t / sqrt(n);

%% Standardunsicherheit Typ B bestimmen (siehe Oben)
uB = 105.56;  % Wert für Unsicherheit Typ B

%% Kombinierte Standardunsicherheit Typ C bestimmen
uC = sqrt(uA^2 + uB^2); % Unsicherheit Typ C

%% Grad des Vertrauens bestimmen
k = 2;  % Vertrauensfaktor

%% Absolute Messunsicherheit bestimmen
uAbs = k * uC; % Absolute Messunsicherheit

%% Relative Messunsicherheit berechnen (%)
uRel = (uAbs / R) * 100;

%% Ergebnisdarstellung
figure;
yline(R, 'Color', 'k');
xlim([0 3200])
hold on;
plot([0 n], [R+uC R+uC], '--b', [0 n], [R-uC R-uC], '--b');
plot(1:n, reshape(Rm, 1, []));  % Um die Daten zu plotten, in einen Vektor umformen

% Beschriftungen hinzufügen
xlabel('Anzahl der Messwerte');
ylabel('Ausgangsspannung in mV');
title(['Messergebnis (Mittelwert = ', num2str(R), ', Unsicherheit = \pm', num2str(uC), ' mV)']);

% Legende erstellen
legend({'Mittelwert', 'Unsicherheit Typ C'}, 'Location', 'northwest');

Das Ergebnis lautet: ....

Versuchsbeobachtung

Abb. 6: Darstellung des Rohsignals des IR-Entfernungssensors (rote Kurve)	Abb. 7: Darstellung von dynamischen Messwerten des IR-Entfernungssensors

Das Signal des Sensors weist alle 40 ms systematische Ausreisser auf (vgl. Abb. 6, rote Kurve).

Auswertung

Die Messhypothese wurde verworfen. Der Sensor weist systematische Messwertausreisser auf.

Die Ausreisser lassen sich mit einem Signalfilter eliminieren. Hierzu eignet sich ein Rangordnungsfilter (z. B. Median-Filter). Das Filter wird hierzu auf eine Fensterbreite von 30 Werten eingestellt. Das zufriedenstellende Filterergebnis für statische Werte zeigt Abb. 6 als blaue Kurve. Es konnte mit dynamische Werten verifiziert werden (vgl. Abb. 7). Das Datenblatt ([2, S. 6]) belegt die Messungen und bezeichnet die Messausreisser als "instabile Ausgabe" für maximal 5 ms alle 40 ms. Mit 50 Werten erhöht sich die Filterwirkung, es entsteht jedoch ein Delay von 10 ms. Mit 10 Werten ist die Filterwirkung zu gering.

Zusammenfassung und Ausblick

• Zusammenfassung der Kapitel 1-4
• Diskussion der Ergebnisse
• Ausblick
• Selbstreflexion/Lessons learned

Ergebnisvideo

Binden Sie hier Ihr Ergebnisvideo ein.

Anleitung: Videos im Wiki einbinden

Lernzielkrontrolle

Beantworten Sie in Ihrem Artikel die Lernzielkontrollfragen.

Lernzielkontrollfragen 

1. Wie funktioniert der Primärsensor technisch?
2. Welche Leistungsmerkmale hat der Sensor?
3. Wie funktioniert die Umsetzerschaltung technisch?
4. Wie kommuniziert der Sensor mit dem Arduino?
5. Muss der Sensor kalibriert werden?
6. Wie wird der Messwert in die zu messende physikalische Größe umgerechnet?
7. Was nutzen Sie als Referenz?
8. Benötigt der Sensor eine Kennlinie?
9. Welchen Messbereich hat das Signal am Ende der Messkette?
10. Welche Messunsicherheit und welcher Vertrauensbereich hat das Signal am Ende der Messkette für den gesamten Messbereich?
11. Welche Auflösung hat das Signal am Ende der Messkette? Wodurch wird die Auflösung bedingt?
12. Weist das Signal am Ende der Messkette einen systematischen oder zufälligen Fehler auf?
13. Welche Fehlereinflüsse hat die Messung? Muss z. B. die Temperatur der Messung berücksichtigt werden?

Literatur

Zitieren Sie nach DIN ISO 690:2013-10.

• [1] Wiltronics: UVM30A. URL: https://www.wiltronics.com.au/wp-content/uploads/datasheets/ARD2-2062.pdf, 10. Juli 2024
• [2] Wikipedia: Photoelektrischer Effekt. URL: https://de.wikipedia.org/wiki/Photoelektrischer_Effekt, 10. Juli 2024
• [3] Edmund, S.: Industriesensorik: Automation, Messtechnik, Mechatronik. Würzburg: Springer-Verlag, 2. Auflage 2016, Seite 321łff. ISBN: 978-3-8343-6211-7
  

Anhang

• Datenblätter
• Simulink-Modell
• Originaldateien (PAP, Schaltplan,... )

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