Sensorgenauigkeit: Die Abweichung zwischen Ist- und Messwerten verstehen

Die Norm ISO 5725-1 definiert Genauigkeit anhand von zwei unterschiedlichen Komponenten:RichtigkeitundPräzision. Richtigkeit bezeichnet die Übereinstimmung zwischen dem Mittelwert einer großen Reihe von Messergebnissen und dem wahren Wert. Präzision bezeichnet die Übereinstimmung zwischen unabhängigen Ergebnissen, die unter festgelegten Bedingungen erzielt wurden.

Eine Analogie mit einer Zielscheibe verdeutlicht den Unterschied. Ein Sensor, der stets denselben Punkt auf der Zielscheibe trifft, weist eine hohe Präzision auf, unabhängig davon, ob dieser Punkt das Zentrum der Zielscheibe ist oder nicht. Ein Sensor, der im Durchschnitt vieler Messungen das Zentrum der Zielscheibe trifft, weist eine hohe Richtigkeit auf.Genauigkeit erfordert gemäß der Definition in ISO 5725-1 beides: Ergebnisse, die eng beieinander liegen und um den wahren Wert zentriert sind.

In industriellen Applikationen ist dieser Unterschied von praktischer Bedeutung. Ein 3D-Laserprofilsensor hoher Präzision, aber geringer Genauigkeit liefert zwar zuverlässige Messwerte, doch weisen alle Ergebnisse einen systematischen Versatz gegenüber der tatsächlichen Oberflächenposition auf.Die Kalibrierung dient der Verbesserung der Genauigkeit, während die Stabilität der Hardware und die Rauschunterdrückung die Präzision gewährleisten.

Ein Messfehler ist die Differenz zwischen dem Messwert und dem wahren Wert der Messgröße, ausgedrückt als:

e = x_(gemessen) − x_(tatsächlich)e=xgemessen​−xwahr​

In Objektvermessung gibt es drei Standardformen von Messfehlern: den absoluten Fehler, den relativen Fehler und den prozentualen Fehler.

Der absolute Fehlerdrückt die Abweichung in derselben Einheit wie die Messgröße aus – zum Beispiel ±15 µm bei einem 3D-Laserprofilsensor ein Oberflächenprofil 3D-Laserprofilsensor .Der relative Fehlerdrückt die Abweichung als Verhältnis zum wahren Wert aus, ausgedrückt als erel=e/xtrueerel​=e/xwahr​.Der prozentuale Fehlerdrückt den relativen Fehler als Prozentsatz des tatsächlichen Werts aus. In Datenblättern für industrielle Sensoren wird meist der absolute Fehler angegeben, da dieser den Fertigungsingenieuren direkt die physikalische Größe der Abweichung vermittelt.

Das Verhältnis zwischen Fehler und Genauigkeit ist umgekehrt proportional:Mit abnehmendem Messfehler steigt die Genauigkeit.Durch Kalibrierung werden systematische Fehlerkomponenten reduziert; ein robustes Sensordesign verringert sowohl systematische als auch zufällige Fehleranteile. Die Messunsicherheit – ein umfassenderes statistisches Konzept, das im GUM (Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement) definiert ist – erfasst das gesamte Spektrum möglicher Fehleranteile und ist die maßgebliche Kennzahl für formelle Objektvermessung .

Systematische Fehler sind Messfehler, die bei wiederholten Messungen unter denselben Bedingungen konstant bleiben oder sich vorhersehbar ändern. Ein Sensor mit einem systematischen Fehler von +20 µm gibt jeden Messwert 20 µm über dem tatsächlichen Wert an.Zu den vier häufigsten Ursachen für systematische Fehler bei industriellen Sensoren zählen Offsetfehler, Verstärkungsfehler, Nichtlinearität und thermische Drift.

Ein Offsetfehlerist eine konstante Abweichung des output vom Istwert über den gesamten Messbereich.Ein Verstärkungsfehlerist eine proportionale Abweichung, die sich mit der Größe der Messgröße skaliert.Nichtlinearitätbeschreibt eine systematische Abweichung, deren Größe sich nicht proportional zum Messwert verändert.Thermische Driftbeschreibt eine systematische Verschiebung des output durch Temperaturänderungen innerhalb des Betriebsbereichs des Sensors output .

Systematische Fehler lassen sich erkennen und korrigieren. Durch die Kalibrierung – also den Vergleich output einem rückverfolgbaren Referenzstandard – werden systematische Abweichungen ermittelt und kompensiert.Die regelmäßige Kalibrierung anhand zertifizierter Referenznormale ist die Standardmethode zur Korrektursystematischer Fehler in industriellen Messsystemen.

Zufällige Fehler sind Messfehler, die bei wiederholten Messungen unter identischen Bedingungen auf unvorhersehbare Weise variieren. Im Gegensatz zu systematischen Fehlernlassen sich zufällige Fehler nicht durch Kalibrierung korrigieren. Zu den drei Hauptursachen für zufällige Fehler bei optischen und thermischen Sensoren zählen elektronisches Rauschen, mechanische Schwingungen und elektromagnetische Störungen.

Elektronisches Rauschenentsteht durch die thermische Bewegung von Ladungsträgern im Detektor und in den Signalaufbereitungsschaltungen. Es führt zu schwankenden output , selbst wenn die Messgröße konstant ist.Mechanische Schwingungenaus der Produktionsumgebung verursachen zufällige Positionsunsicherheiten zwischen dem Sensor und dem Messobjekt.Elektromagnetische Störungenvon Antrieben, Schaltnetzteilen und HF-Quellen koppeln sich in den Signalweg des Sensors ein und fügen unvorhersehbare Signalkomponenten hinzu.

Zufallsfehler werden statistisch durch ihreStandardabweichung charakterisiert. Um Zufallsfehler zu reduzieren, müssen mehrere Messungen gemittelt, das Signal-Rausch-Verhältnis durch die Hardwarekonstruktion verbessert oder digitale Filter eingesetzt werden. Die Präzisionsangabe im Datenblatt eines Sensors gibt direkt Auskunft über die Größe des Zufallsfehlers unter definierten Testbedingungen.

Großfehler sind Messfehler von außergewöhnlichem Ausmaß, die außerhalb der erwarteten statistischen Verteilung eines Messvorgangs liegen. Zuden drei häufigsten Ursachen für Großfehlerzählen Sensorausfälle, fehlerhafte Einstellungen und unerwartete Oberflächenbeschaffenheiten des Messobjekts, die die Betriebsspezifikationen des Sensors überschreiten.

Grobe Fehler treten in Messdatensätzen als Ausreißer auf und verfälschen die Berechnung von Mittelwerten und Standardabweichungen, wenn sie ungefiltert berücksichtigt werden.Methoden zur Ausreißererkennung– darunter die 3-Sigma-Regel, der Grubbs-Test und die Filterung anhand des Interquartilsabstands – identifizieren grobe Fehler in den Messdaten und schließen diese vor der Analyse aus. In automatisierten industriellen Prüfsystemen ist die Erkennung grober Fehler alsDatenqualitätskontrollein die Messsoftware integriert, um zu verhindern, dass durch Ausreißer verfälschte Ergebnisse in die Prozesssteuerungslogik gelangen.

Genauigkeit und Auflösung sindvoneinander unabhängige Parameter, die unterschiedliche Aspekte der Sensorleistung beschreiben. Die Genauigkeit beschreibt, wie nah ein Messergebnis am tatsächlichen Wert der Messgröße liegt. Die Auflösung beschreibt die kleinste Änderung der Messgröße, die der Sensor erkennen und als eigenständigen output melden kann.

Ein 3D-Laserprofilsensor einer Auflösung von 1 µm erfasst Oberflächenhöhenunterschiede von nur 1 µm. Weist dieser Sensor einen systematischen Versatzfehler von 50 µm auf, weicht jeder gemessene Wert trotz der hohen Auflösung um 50 µm von der tatsächlichen Oberflächenposition ab.Der Sensor erfasst feine Details präzise, misst sie jedoch ungenau.

Das Verhältnis gilt auch umgekehrt: Ein hochpräziser Sensor mit grober Auflösung liefert zwar den korrekten Mittelwert einer Messreihe, kann jedoch kleine Abweichungen vom Sollwert nicht erkennen.Beide Parameter sind erforderlich, um die Eignung eines Sensorsfür eine bestimmte Messaufgabezu beurteilen.

Wiederholbarkeitbezeichnet den Grad der Übereinstimmung zwischen aufeinanderfolgenden Messergebnissen für dieselbe Messgröße, die unter denselben Messbedingungen innerhalb eines kurzen Zeitraums ermittelt wurden. Eine hohe Wiederholbarkeit bedeutet, dass der Sensor bei wiederholten Messungen desselben Objekts denselben output liefert. Dies entspricht einer hohen Genauigkeit im Sinne der Norm ISO 5725-1.

Genauigkeit erfordert sowohl eine hohe Wiederholbarkeit als auch eine hohe Richtigkeit.Ein Sensor kann gleichzeitig eine hohe Wiederholbarkeit und eine geringe Genauigkeit aufweisen, wenn er durchgehend denselben falschen Wert liefert – eine Situation, die durch geringe Richtigkeit und hohe Präzision gekennzeichnet ist. In der Qualitätskontrolle der Fertigung ist Wiederholbarkeit eine notwendige, aber keine hinreichende Bedingung für Genauigkeit: Ein Sensor muss zunächst wiederholbar sein, bevor seine Genauigkeit durch Kalibrierung festgestellt werden kann.

Die Temperatur ist derwichtigste Umweltfaktor, derdie Genauigkeit von Industriesensoren beeinflusst. Zwei unterschiedliche Temperatureffekte beeinträchtigen die Genauigkeit der Sensoren: diethermische Offset-Driftund diethermische Verstärkungs-Drift. Die thermische Offset-Drift verschiebt den Nullpunkt des output bei Temperaturänderungen. Die thermische Verstärkungs-Drift skaliert die Sensitivität Sensors proportional zu den Temperaturänderungen.

Bei 3D-Laserprofilsensoren führt die thermische Ausdehnung der optischen Bank, der Linsenbaugruppe und des Detektorarrays zu positionsabhängigen Fehlern, die mit der Temperaturabweichung von der Kalibrierungsreferenz-Temperatur zunehmen – typischerweise20 °C gemäß der Norm ISO 1für Maßmessungen. Bei Infrarotkameras variieren sowohl Sensitivität der Dunkelstrom mit der Temperatur, was sich direkt auf die radiometrische Genauigkeit auswirkt.

In den Sensorspezifikationen werden die thermischen Genauigkeitskoeffizienten als±X µm/K oder ±X °C/K angegeben, wobei die Änderung der Genauigkeit pro Kelvin Abweichung der Umgebungstemperatur ausgedrückt wird. Der Betrieb eines Sensors innerhalb seines spezifizierten Temperaturbereichs minimiert die Verschlechterung der thermischen Genauigkeit.

Die Oberflächeneigenschaften eines Objekts führenbei der optischen 3D-Messung zudrei für die Genauigkeit relevanten Effekten: spiegelnde Reflexion, Subsurface Scattering und schwache Signalrückgabe. Jeder dieser Effekte verändert das vom Sensor empfangene optische Signal und führt zu Abweichungen zwischen der erfassten Oberflächenposition und der tatsächlichen Oberflächengeometrie.

Spiegelnde Oberflächen– darunter polierte Metalle, verchromte Teile und spiegelglattes Glas – reflektieren die Laserlinie eines Triangulationssensors vom Detektor weg, was zu Signalausfällen oder einer verminderten Signalintensität führt, wodurch die Positioniergenauigkeit beeinträchtigt wird. Transluzente und unter der Oberfläche streuende Materialien– darunter Kunststoffe, Keramik und biologisches Gewebe – lassen das Laserlicht in die Oberfläche eindringen und scatter Schichten unter der Oberfläche scatter , was zu einem verbreiterten Peak im Triangulationssignal führt, der die erfasste Oberflächenposition in Richtung des Materialinneren verschiebt.

Oberflächen mit geringer Reflektivität– darunter schwarzer Gummi, Karbon und matt beschichtete Teile – reflektieren nur unzureichend Licht zum Detektor zurück, was das Rauschen erhöht und die Genauigkeit der Peak-Erkennung beeinträchtigt. AT Sensors diesen oberflächenabhängigen Genauigkeitseinflüssen durchHDR-Messmodi, die die Belichtungseinstellungen des Sensors innerhalb eines einzigen Messzyklus anpassen, sowie durcheine Multi-Slope-Linearisierung, die die Genauigkeit der Peak-Erkennung auch bei Oberflächen mit stark variierender Reflektivität gewährleistet.

Mechanische Schwingungen führen während der Datenerfassung zu zufälligen Positionsabweichungen zwischen dem Sensor und dem Messobjekt. Bei einem Lasertriangulationssensor, der ein Querschnittsprofil erfasst, verursachen Schwingungen mit einer Frequenz, die über der Profilabtastrate des Sensors liegt, zufällige seitliche und axiale Verschiebungen, die sich alsProfilrauschen und Genauigkeitsverlust äußern.

Drei Einbaufaktoren bestimmen die durch Schwingungen verursachte Genauigkeitsminderung: das Schwingungsfrequenzspektrum im Verhältnis zur Messrate des Sensors, die Amplitude der Verschiebung in der Messachse und der mechanische Übertragungsweg zwischen den Schwingungsquellen und der Sensorhalterung. Durch die direkte Kopplung über starre Maschinenrahmen werden Schwingungen von Antrieben, Pressen und Fördersystemen effizient auf den Sensor übertragen.

Eine starre Befestigung an einer Konstruktion, die mechanisch von Schwingungsquellen isoliert ist – unter Verwendung von Schwingungsdämpfungselementen, separaten Befestigungsrahmen oder Granit-Auflageplatten in Applikationen reduziert durch Schwingungen verursachte Genauigkeitsfehler. Die Angaben zur Schwingungsfestigkeit definieren die Grenzen der strukturellen Integrität des Sensors, nicht die Messgenauigkeit unter Schwingungsbedingungen.

Die Qualität der Signalverarbeitung bestimmt dietatsächliche Genauigkeit des Messergebnisses, dasaus dem output des Sensors gewonnen wird. Drei Parameter der Signalverarbeitung wirken sich unmittelbar auf die Genauigkeit aus:die Präzision des Algorithmus zur Spitzenerkennung, die Mittelungslänge und die Grenzfrequenz des digitalen Filters.

Bei Lasertriangulationssensoren erfasst der Detektor die Lichtintensitätsverteilung über den Bildsensor. DerAlgorithmus zur Erkennung von Subpixel-Spitzenwertenbestimmt die Position des Schwerpunkts der Laserlinie mit einer Genauigkeit, die besser ist als ein Pixelabstand. Fortgeschrittenere Algorithmen, darunter die gewichtete Schwerpunktbestimmung und die Gaußsche Anpassung, erreichen unter optimalen Signalbedingungen eine Subpixel-Genauigkeit von1/10 bis 1/100 eines Pixelabstands.

Die Mittelwertbildung aus mehreren aufeinanderfolgenden Messungen reduziert zufälliges Rauschen und verbessert die effektive Genauigkeit, geht jedoch zu Lasten der dynamischen Ansprechgeschwindigkeit. Eine digitale Tiefpassfilterung dämpft hochfrequente Rauschanteile im output .Bei der Wahl der Mittelwertbildungstiefe und der Filtereinstellungen muss ein Kompromiss zwischen der Verbesserung der Genauigkeit und derfür die Anwendungerforderlichen Messbandbreite gefunden werden.

Die absolute Genauigkeit, ausgedrückt als ±X µm oder ±X °C, gibt die maximal zulässige Abweichung zwischen dem output des Sensors output dem tatsächlichen Wert über den angegebenen Messbereich unter definierten Referenzbedingungen an. Ein 3D-Laserprofilsensor einer Genauigkeitsangabe von ±10 µm garantiert, dass kein Messwert unter den angegebenen Testbedingungen mehr als 10 µm von der tatsächlichen Oberflächenposition abweicht.

Die Genauigkeit in Prozent des output %FSO)gibt die maximale Abweichung als Bruchteil des gesamten Messbereichs an. Ein Sensor mit einem Messbereich von 100 mm und einer Genauigkeit von 0,1 %FSO weist über den gesamten Messbereich eine maximale absolute Abweichung von 0,1 mm auf. Diese Angabe ist bei Weg- und Abstandssensoren üblich, bei denen die absolute Abweichung proportional zum Messbereich ist.

Die Genauigkeit in Prozent des Messwerts (%RDG)drückt die maximale Abweichung als Bruchteil des aktuell gemessenen Werts aus. Eine Genauigkeitsangabe von 0,5 %RDG bei einem Temperatursensor, der 200 °C misst, bedeutet eine maximale Abweichung von ±1 °C bei diesem Messwert. %RDG-Angaben sind in der Infrarot-Temperaturmessung üblich, da sowohl die Detektorempfindlichkeit als auch die atmosphärische Absorption mit der gemessenen Temperatur skalieren. In Datenblättern wird entwederdie Spitzengenauigkeit(maximale Einzelpunktabweichung) oderdie RMS-Genauigkeit(quadratische Mittelwertabweichung über den Messbereich) angegeben, wobei die Spitzengenauigkeit der konservativere und häufiger angegebene Wert ist.

Die RMS-Abweichung über den Messbereich wird wie folgt ausgedrückt:

e_RMS = √[(1/n) · Σ (x_i − x_true,i)²], für i = 1 bis n

Messunsicherheit und Genauigkeit sindin Objektvermessung miteinander verbundene, aber unterschiedliche Konzepte. Die Genauigkeit beschreibt die Übereinstimmung zwischen einem Messwert und dem wahren Wert. Die Messunsicherheit, definiert durch dasGUM (JCGM 100:2008), quantifiziert den Wertebereich, der dem Messgrößenwert vernünftigerweise zugeordnet werden kann, wobei alle identifizierten systematischen und zufälligen Fehleranteile zu einer einzigen statistischen Schätzung zusammengefasst werden.

Die Genauigkeitsangabe in einem Sensordatenblatt ist einevom Hersteller festgelegte Leistungsgarantieunter bestimmten Testbedingungen. Ein Messunsicherheitsbudget ist eine standortspezifische Berechnung, die die Genauigkeit des Sensors sowie alle zusätzlichen Unsicherheitsbeiträge berücksichtigt – einschließlich der Halterung, der Umgebungsbedingungen, der Unsicherheit des Referenzstandards und der Bedienereinflüsse. Die formale Messunsicherheitsanalyse gemäß GUM ist die geltende Methodik fürKalibrierlaboratorien und akkreditierte Qualitätssicherungssysteme.

Um Genauigkeitsangaben verschiedener Sensortypen miteinanderzu vergleichen, müssendrei Bedingungen erfüllt sein: Der Messbereich muss vergleichbar sein, die Referenzbedingungen müssen identisch sein und das Format der Genauigkeitsangabe muss dasselbe sein. Eine Genauigkeitsangabe von ±10 µm bei einem Sensor mit einem Messbereich von 10 mm ist nicht gleichbedeutend mit ±10 µm bei einem Sensor mit einem Messbereich von 300 mm – der zweite Sensor erreicht die gleiche absolute Genauigkeit über einen mehr als 30-mal so großen Messbereich.

Eine rückführbare Kalibrierungbildet die technische Grundlage für einen validen Genauigkeitsvergleich. Eine Kalibrierung unter Verwendung von standards auf nationale Objektvermessung standards – PTB in Deutschland, NPL im Vereinigten Königreich, NIST in den USA –, gewährleistet, dass die Genauigkeitsangaben verschiedener Hersteller auf einer gemeinsamen Messreferenz basieren.Die Akkreditierungdes Kalibrierlaborsnach ISO/IEC 17025bietet eine formelle Gewähr für die Rückführbarkeit.

Lasertriangulationssensoren ermitteln 3D-Oberflächenkoordinaten, indem sie die Position einer projizierten Laserlinie auf einem CMOS- oder CCD-Bildsensor messen. Die Genauigkeit der Z-Achsen-Messung (Abstandsmessung) hängt vonfünf Parametern ab: dem Triangulationswinkel, der Brennweite der Empfangsoptik, dem Pixelabstand des Bildsensors, der Leistungsfähigkeit des Algorithmus zur Erkennung von Subpixel-Spitzen sowie der Oberflächenreflexion des Messobjekts.

DerTriangulationswinkel– der Winkel zwischen der Laserprojektionsachse und der Kameraachse – ist der wichtigste geometrische Faktor für die Genauigkeit und Auflösung der Z-Achse. Größere Triangulationswinkel führen zu Sensitivität höheren Sensitivität der Z-Achse, erhöhen Sensitivität gleichzeitig Sensitivität Oberflächenneigungen und Abschattungseffekten. AT Sensors Triangulationswinkel so, dass ein Gleichgewicht zwischen der Genauigkeit der Z-Achse und der Messrobustheit auf den verschiedenen Oberflächenarten hergestellt wird, die bei industriellen Applikationen anzutreffen sind.

Die Genauigkeitsangaben für die Z-Achse bei industriellen Laser-Profilsensoren reichen von±1 µm bei Präzisionssensoren mit kurzer Reichweite bis zu ±100 µm bei Sensoren mit großer Reichweiteund Messbereichen von über 500 mm. Die NormDIN EN ISO 10360-10enthält Prüfverfahren zur Bewertung der Genauigkeit optischer 3D-Messsysteme unter definierten Bedingungen.

Die grundlegende geometrische Beziehung, die Sensitivität der Triangulation bestimmt, lautet:

Δz = p tan(α)Δz=tan(α)p​

wobei $\Delta z$ ist das Messinkrement der Z-Achse, $p$ ist der Pixelabstand des Bildsensors und $\alpha$ ist der Triangulationswinkel.

Infrarotkameras messen Oberflächentemperaturen, indem sie die von Objekten abgegebene Wärmestrahlung imWellenlängenbereich von 7–14 µm(bei Langwellen-Infrarotdetektoren) bzw. im Bereich von 2–5 µm (bei Mittelwellen-Detektoren) erfassen. Die Genauigkeit der Temperaturmessung bei Infrarotkameras wird in zwei Formaten angegeben: als absolute Genauigkeit (±X °C oder ±X K) und als prozentuale Messgenauigkeit (±X % des Messwerts), wobei in der Regel der größere der beiden Werte über den gesamten Messbereich gilt.

Vier physikalische Faktoren bestimmen die Messgenauigkeit von Infrarotkameras: Sensitivität als NETD (Noise Equivalent Temperature Difference), die Genauigkeit der Emissivitätskorrektur, die Kompensation der atmosphärischen Transmission sowie die Genauigkeit des bei der werkseitigen radiometrischen Kalibrierung verwendeten blackbody . Der NETD-Wert charakterisiert die minimale Temperaturdifferenz, die die Kamera auflösen kann;für ungekühlte Mikrobolometer-Detektoren, die in industriellen Applikationen zum Einsatz kommen,sindWerte von20–80 mK typisch.

Der Emissionsgrad– das Verhältnis der von einer Oberfläche abgegebenen Strahlung zur Strahlung eines idealen blackbody gleicher Temperatur – ist in der Praxis die größte Quelle für Fehler bei der Temperaturmessung. Industrielle Oberflächen weisen Emissionsgrade auf, die von0,05 bei poliertem Aluminium bis zu 0,98 bei oxidiertem Stahl reichen. Falsche Emissionsgrad-Einstellungen im Kompensationsmodell der Kamera führen zu systematischen Temperaturfehlern. AT Sensors bieten einstellbare Emissionsgrad-Einstellungen und multispektrale Messoptionen, um emissionsgradbedingte Genauigkeitsfehler bei den verschiedenen Materialtypen zu minimieren, die bei der industriellen thermografischen Inspektion anzutreffen sind.

In industriellen Betriebsumgebungen tretenvier Faktorenauf,die die Genauigkeit beeinträchtigenund in Labor-Kalibrierungsumgebungen nicht vorkommen: erhöhte Umgebungstemperatur, Verunreinigungen in der Luft, elektromagnetische Störungen und Wärmestrahlung von benachbarten heißen Objekten. Jeder dieser Faktoren führt zu Genauigkeitsabweichungen, die sich mit der grundlegenden Genauigkeitsspezifikation des Sensors summieren.

Umgebungstemperaturen über der Kalibrierungsreferenztemperatur von 20 °C lösen sowohl bei 3D-Sensoren als auch bei Infrarotkamerasthermische Driftmechanismenaus. In der Luft befindliche Verunreinigungen – darunter Ölnebel, Metallpartikel und Kondenswasser – lagern sich auf Schutzscheiben und optischen Oberflächen ab und dämpfen die optischen Signale. Diese Signaldämpfung erhöht das Messrauschen und führt zu scheinbaren Abstands- und Temperaturabweichungen.Durch regelmäßige Reinigung der optischen Oberflächen in verschmutzten Umgebungen bleibt die Genauigkeit innerhalb der Spezifikationen.

Elektromagnetische Störungen durch Servoantriebe, Induktionsheizungen und Schweißgeräte koppeln sich in die Sensorelektronik und output ein und verursachen Rauschen in den Messdaten.EMV-/ESD-konforme Installationspraktiken– abgeschirmte Kabel, ordnungsgemäße Erdung und physische Trennung von Störquellen – gewährleisten die Genauigkeit der Sensoren in produktionsumgebungen mit hoher elektromagnetischer Belastung. AT Sensors die EMV/ESD-Störfestigkeitswerte seiner Sensoren gemäß standards der IEC 61000-4 AT Sensors .