Kapazitiver Berührungssensor HW-139 TTP223B

Abb. 1: Kapazitiver Berührungssensor HW-139 TTP223B

Autorin:	Sophie Koerner
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

Aufgabenstellung

Mittels des kapazitiven Berührungssensors HW-139 TTP223B soll eine LED nach den in Tabelle 1 gegebenen Anforderungen geschaltet werden.

Anforderungen 

Tabelle 1: Anforderungen

Req.	Beschreibung	Priorität
1	Die Berührung des kapazitiven Sensors muss mittels Arduino und Simulink gemessen werden.	1
2	Der Messbereich muss bestimmt werden.	1
3	Das kapazitiven Sensors muss via interruptfähigem Eingang eingelesen werden.	1
4	Das Schaltsignal via Interrupt muss entprellt werden.	1
5	Ist die LED aus muss eine Berührung <1 s eine LED mit der zuletzt verwendete Helligkeit einschalten.	1
6	Ist die LED an muss eine Berührung <1 s eine LED ausschalten und den Helligkeitswert speichen.	1
7	Eine Berührung >2 s muss den Dimm-Modus aktivieren. Die LED startet aus und je länger der Finger auf dem Sensor liegt desto heller wird die LED (0 %..100 %).	1
8	Ein "Doppelklick" schaltet die LED auf 100 % an.	2

• Thema/Fragestellung: Eine LED soll durch den kapazitiven Berührungssensor HW-139 TTP223B (im folgenden mit HW-139 TTP223B abgekürzt) geschaltet werden. Die Simulation soll durch unterschiedliche Berührungen des HW-139 TTP223B die Helligkeit der LED verändern.
• Hypothese: Die Helligkeit der LED kann über unterschiedliche Berührungszeiten des HW-139 TTP223B geschaltet werden.
• Einordnung in den Lehrplan Die Veranstaltung "Angewandte Informatik" ist ein Teil des Moduls "Ingenieurwissenschaftliche Vertiefung 1" im Studiengang Business and Systems Engineering. Als Qualifikationsziele sollen die Studierenden selbstständig zu technischen Fragestellungen Lösungskonzepte erstellen, auswählen und abschließend technisch anwenden können. Bei Ausarbeitung dieser praktischen Fragestellung wird von dem Studierenden zunächst gefordert, ein System zu entwickeln, welches alle Anforderungen realisieren kann. Des Weiteren muss dieses System praktisch in die Benutzeroberfläche "Matlab/Simulink" übertragen werden.

Projektbeschreibung

Tabelle 2: Materialliste

#	Anzahl	Material
1	1	PC mit MATLAB/Simulink R2022b
2	1	Sensor Sharp GP2-0430K
3	1	Arduino Uno R3
4	1	Streckbrett
5	5	Jumper Kabel, männlich/männlich, 20 cm

Beschreibung Funktionsweise der verwendeten Hard- und Software

• Arduino Uno R3
• Sensor Sharp GP2-0430K
• Simulink R2022b

Technische Daten

Messbereich	0 ° .. 180 °
PWM-Modulation	analog
PWM-Pulszykluszeit	20 ms
PWM-Pulsweite	500-2400 ms
Versorgungsspannung	4.0 V .. 7.2 V
Versorgungsstrom	20 mA
Geschwingigkeit	0,12 s/60 ° (@4,8 V, lastfrei)
Drehmoment	1,5 kg/cm (@4,8 V)
Gewicht	9 g
Getriebe	Kunststtoff
Arbeitstemperatur	0 °C .. +55 °C
Abmessungen	22,2 mm x 11,8 mm x 31 mm

Pinbelegung

Pin	Belegung	Signal
1	Versorgungsspannung VCC	5 V
2	Triggereingang	TTL-Pegel
3	Echo, Ausgang Messergebnis	TTL-Pegel
4	Masse (GND)	0 V

Versuchsaufbau und Durchführung

Versuchsaufbau

Abb. 2: Schaltplan

Abb. 3: Anschlussplan

Abb. 4: Foto des Versuchsaufbaus

Der Versuchsaufbau wird durch einen Schaltplan (Abb. 2), Anschlussplan (Abb. 3) und Foto des Aufbaus (Abb. 4) dokumentiert.

Versuchsdurchführung

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

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.

Anhang

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

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