MEMS全稱MicroElectromechanical System，微機電系統。MEMS（微機電系統）*初大量用于汽車安全氣囊，而后以MEMS傳感器的形式被大量應用在汽車的各個領域，隨著MEMS技術的進一步發(fā)展，以及應用終端“輕、薄、短、小”的特點，對小體積高性能的MEMS產品需求增勢迅猛，消費電子、醫(yī)療等領域也大量出現了MEMS產品的身影。例如，*近火爆的做胃鏡的無痛小膠囊，5G路燈，骨傳感耳機，智能家居中洗衣機與晾衣架之間的智能系統，電梯維護等等，MEMS傳感器已經走入“尋常百姓家”。

    預測性維護電梯與建筑安全

    未雨綢繆勝于臨渴掘井，無論是由于節(jié)省成本、還是缺乏技術工人，如果推遲維護操作，實際的生產過程中可能會遇到突然的機器故障或生產錯誤。借助預測性維護，這種情況將不再發(fā)生。預測性維護不是基于固定維護周期，而是利用現場連續(xù)收集的測量數據和相應的數據評估進行的基于需求導向的維護操作。無論是在本地還是云端進行分析，都必須弄清楚可能發(fā)生損壞的位置以及檢測位置。

    [左一]意法半導體大中華暨南亞區(qū)模擬、MEMS和傳感器市場經理許永剛 

    意法半導體大中華暨南亞區(qū)模擬、MEMS和傳感器市場經理許永剛在近日舉辦的MWC2019展會現場對《新電子》表示，傳感器目前在預測性維護上有不少應用，例如，電梯維護，利用傳感器的預測性維護解決方案，不僅可以省去定期的人工維護費用，而且大大地提高了電梯的安全系數。再者，傳感器在工業(yè)類應用中，越來越多的需求是在建筑物檢測。去年意大利發(fā)生了一起橋梁倒塌，原因是混凝土建筑或房屋建筑隨著時間的推移，會有自然損耗，這就存在一定的風險系數。所以，工業(yè)類傳感器，像高精度傾斜器，它可以幫助計量房屋老化程度，是否存在安全隱患。據介紹，ST新的有多個通信連接技術的工業(yè)傳感器節(jié)點解決方案STWIN，可利用智能傳感器檢測工業(yè)設備的實時振動、噪聲和溫度數據，從而實現預測性維護。

    對于整個電子業(yè)來講，MEMS傳感器產品正迎來更多的創(chuàng)新，而ST已經在該行業(yè)中深耕15年之久，據了解，意法半導體一天的產能可以達到600萬片傳感器，已經出貨超過150億片的產品，目前可以為30,000家客戶提供優(yōu)質服務，在消費電子產品里，每兩臺手機里就有一臺意法半導體的傳感器在里面；在汽車產品上，每二臺車載導航儀中就有一臺裝有意法半導體的傳感器；通信設備方面，基站、電腦里，每兩條存儲卡上就有一顆意法半導體的溫度傳感器。

    解決無線耳機“噪音大煩惱”

    無線耳機已經成為當下消費者的寵兒。地鐵里或是嘈雜的街上，對方可以很清晰的聽到你的聲音，這是如何做到的呢？據記者了解，在這樣的產品里，有兩個加速度傳感器，其中一個傳感器通過檢測你的骨振動，即可知道你在說話，并和麥克風融合，把這兩個傳感器的信號融合在一起，可以達到即使你在嘈雜環(huán)境下說話，傳感器只會把你說話的聲音采集下來，而把后臺背景噪音通過算法過濾掉。不管你在地鐵里還是大街上，還是房間里，對方聽到的都是很清楚的聲音。

    許永剛通過專業(yè)的角度對記者詳解，使用麥克風和慣性傳感器提高音頻質量的基本原理大致如下。講話者的頭部接觸的可穿戴設備具有麥克風和加速度計。以空氣為傳播介質，麥克風以波形捕獲聲音。以人體為傳播介質，加速度計以振動形式捕獲聲音。加速度計不受噪聲的影響。時分復用（TDM）接口對加速度計的信號（振動）與麥克風的信號（聲波）進行同步處理，并輸出噪聲降低的音頻信號。據悉，LIS25BA是ST新一代的高性能3軸MEMS加速度計，具有低噪聲，高帶寬和時分復用（TDM）接口。由于具有高帶寬，LIS25BA特別適用于可穿戴設備或智能手機，并可以顯著提高音頻質量，尤其是在使用STMEMS麥克風實現降噪功能的系統中。主要應用場景包含：骨骼震動監(jiān)測，波束成形增強，語音監(jiān)測增強等。加速度傳感器在過去幾年已經達到相對穩(wěn)定的市場需求狀態(tài)，一年全球需求量是20億顆，但去年因為有了這樣的產品，增加了3-4億顆的需求量。

    “無線耳機市場十分火爆，2019年的增長勢頭會更加強勁，在這之前大家還沒有看到麥克風和加速度傳感器的融合，也看不到不同傳感器間的配合應用。消費類產品中的這個突破，帶給我們很多想象，在工業(yè)類、在汽車電子類中，不同的傳感器把聲學、光學、運動融合在一起，可以達到一個創(chuàng)新型的開發(fā)。”許永剛在ST展臺對記者表示，其實噪音消除，用純軟件也可以實現。但是在這個應用場景，用軟件做的話，同類產品的質量暫且不說，但功耗上肯定有很大不同。如果用骨傳導傳感器配合麥克風，用一定的算法融合這兩種傳感器，就可以大大的降低計算的功耗，提高語音的識別度。

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