これまでの成果（H28年～）
工場設備の電流や音などのデータ収集を開始しました。実データに基く実用的なloTシステムを開発しまta ■センサ自動調整アルゴリズムの原理検証を完了センサデータから有価情報を自動抽出するアルゴリズムの原理検証を完了しました。複数のセンサデータを分析して意味のある信号を見つけます。有価情報(設備の稼動状態)を抽出■学習結果に基づきセンサ測定を自動調整する回路の基本設計を完了センサ信号処理を可変化するスマートセンシングフロントエンド(SFE)回路の基本設計を究了しました。学習結果に基づきセンサ測定を自動的に調整するハードウェアを実現します。試作検証用ポード
適用例
■機器毎にセンサ設定や解析方法について個別検討と調整が必要■有線接続で大量の生データを送信し蓄積⇒多数・多種な機器への対応は困難■学習アルゴリズムにより機器毎のセンサ設定や解析方法を自動で分析し調整■無線で送信可能な有価情報のみを収集⇒多数・多種な機器監視を迅速に実現センサデータの遠隔収集と分析が可能な研究用システムを構築しました。学習型スマートセンンシングシステムの開発環境となります。

概要
現場へのセンサ導入時に必要となるセンサの調整や解析手法の検討を自動的に行う学習型センシングシステムを開発しています。多数かつ多種な設備がある現場でも迅速に導入可能なIoTセンシングシステムを実現します。
開発の背景と内容
【開発のポイント】 ▶センサデータから有価情報を自動で判断・抽出する学習型アルゴリズム◆学習結果を基にセンサを自動調整し効率的に測定するスマートセンシングフロントエンド(SFE)回路
【開発の背景・狙い】
■測定対象毎に異なるセンサやアルゴリズムを開発する必要があり、多量の機器・設備がある現場からのセンサデータ収集は一部の測定対象のみに留まっていました。 ■センサを設置する際に、エンジニアが現場の状況に合わせて個別に実験し調整していた測定条件の検討を自動的に行い、環境発電で収集可能な有価情報を従来の100倍にするシステムを実現します。学習結果に基づきセンサ測定の自動調整を実現するトセンシングフロントエンド(SFE)回路多様な設備に対しても単一システムで迅速に導入できるloTセンシングシステムを実現

これまでの成果（H28年～）
D無線モジュールのネットワーク層を開発し、低消費電力なマルチホップ通信の移植により、環境発電駆動に近付けた●作製したPCアプリケーションで、各種センサデータの1対1通信/マルチホップ通信を確認●メッシュネットワーク通信については、ネット【単位:mm】マスター側との
通信112Cワーク仕様の基本部分の検討を完了し、アルゴリズムを実証するためのソフトウェア開発電流
センサLDOを行い、メッシュネットワーク通信の評価環境の構築を完了●センサモジュールを搭載した2種類*の無線スマートセンサ端末を開発＊デジタル出力スマートセンサ、アナデジ出力混載スマートセンサ(右図はアナデジ出力混載の例)
適用例と無線比較
●電波の回折性に優れたサブGHz周波数帯無線を用いた信頼性の高いメッシュネットワークを構築し、SFE機能を搭載した無線スマートセンサ端末にて工場等での学習型スマートセンシングシステム検証を目論む
LPWA (Low Power Wide Area)の比較

機撃
学習型スマートセンシングのユースケースに合わせてサブGHz帯無線のネットワーク層の開発を行い、信頼性の高いメッシュネットワークを低消費電力で実現し、センサとSFE回路ないしマイコンから構成される高性能なスマートセンサと、これらから成る無線スマートセンサ端末を開発します。
開発の背景と内容
【開発のポイント】 ◆学習型スマートセンシングシステムを実現する高信頼性無線の開発◆自立電源で駆動可能な低消費電力無線スマートセンサ端末の開発無線スマートセンサ端末
近年の労働人口の減少や、異常の早期発見の観点から、人の五感（音・振・臭いなど）に代わるセンサによる常時監視の要求が高まっています。本テーマでは、設備異常に伴う異臭を検知する超低消費電力のガスセンサを開発します。
開発の背景と内容
【開発のポイント】 ◆超低消費電力、低価格、高感度なMEMSガスセンサ◆マルチセンシングにより1チップで複数ガスのモニタリング◆学習により正常時をモデル化し異常(異臭)を検出【開発の背景・狙い】 ■設備の老朽化進展に伴い、事故・災害前の予防保全が望まれています。設備の異常は、これまで人の五感(音・振・臭いなど)による点検で発見しています。人の五感に代わるセンサによってオンライン監視することが求められています。 ⇒本開発では、五感（嗅覚）をアシストする超低消費電力のガスセンサを開発します。
■MEMSガスセンサ
MEMS構造⇒超省電力で自立電源駆動可能高機能膜     ⇒微細化により高感度・高選択性画開発項目・触媒を変えたセンサのアレイ化や駆動温度変更などにより、1チップで複数ガスを検知するガスセンサを開発します。 •複数のガスセンサの出力から、学習により正常時をモデル化し、異常時を検出するアルゴリズムを開発します。

これまでの成果(H28年～)
設備の異常監視として5つのシーンを想定し、ガス9種を対象として選定しました。試作したガスセンサによる検知特性の原理確認を完了しました。
ガスセンサの感度特性例
＊触媒とヒータ温度を変えることで、各ガスに対する感度が変化します。 ＊たとえば触媒Aにおいて低温で水素ガス、中温でLPガス、高温でメタンガスの感度が高くなることを確認し、検知特性の原理確認を完了しました。
これまでの成果(H28年～)センサに画想選択肢背を搭載。活動前の耐測頻度：２回/分
計測頻度の向上が可能になりました。搭載後の計測頻度：1 ～ 9回/分
適用例
(1)用力設備の稼働状態把握設備稼働による表面温度の上昇を計測(2)配管の稼働状態把握(3)配電盤の稼働状態把握配管内を循環する冷却水の温度を計測設備稼働による表面温度の上昇を計測

機要
●設備の稼働状態把握やエネルギーロスの発見に向けて、対象エリアの熱画像を取得する非接触温度センサです。 ●測定画素と温度分解能を柔軟に変更することで、有価情報量の増加に貢献します。
開発の背景と内容
【開発のポイント】 ◆画素選択機能と温度分解能変更機能により、温度測定条件を柔軟に変更可能【開発の背景・狙い】モーター・ボイラー等の設備や工場空間の表面温度計測は、稼働状態の把握やエネルギーロスの発見に有効です。現在使用されているサーモグラフィ等の非接触温度センサは、測定画素数や温度分解能を細かく制御できません。そのため、不要な温度情報も取得しています。本開発では、測定画素と温度分解能を柔軟に変更することで、有価情報量の増加に貢献します。
【産業用コンプレッサ振動計測例】

概要
産業分野の設備などの「小さな振動」から500μWの発電をして、センサ駆動、無線通信に必要な電力をまかなうためMEMS(Micro Electro Mechanical Systems)技術と独自エレクトレット技術による、コインサイズの高効率振動エナジーハーベスタを開発しています。
開発の背景と内容
【開発のポイント】 ◆MEMS+エレクトレットで、高効率にエネルギー変換→コインサイズ（Φ2cm）で500μW ▶広帯域機構、極低周波発電機構との組み合わせ→より広い範囲の周波数から発電SiO2膜中に固定された ◎ (電子)による静電誘導により、 ⊕（ホール）が電極に連動して動くことで発電します。
【開発の背景・狙い】
loT(Internet of Things)社会実現のためには、配線不要でメンテナンスフリーな[小型自立電源]が重要です。そこで、身のまわりにある様々なエネルギー源(光・熱・振動等)から小さなエネルギーを「収穫(ハーベスト)」して発電（環境発電）するエナジーハーベスタが注目されています。従来,振動エナジーハーベスタで高効率に発電するには、高い周波数、大きな加速度が必要でした。本プロジェクトでは、独自開発した新エレクトレット技術によって、「低い周波数」かつ「小さな加速度」の振動から500μW出力できる自立電源を目指します。ホブロジェクトのデバイス構成