D2.2 - Unterwasserobjekterkennung mit kapazitiven mikromaschinellen Ultraschallwandlern (CMUT)
- Event
- 22. GMA/ITG-Fachtagung Sensoren und Messsysteme 2024
2024-06-11 - 2024-06-12
Nürnberg - Band
- Vorträge
- Chapter
- D2 - Mikromechanische Ultraschallwandler (MUT)
- Author(s)
- M. Vishwanatha, N. Saeidi, K. Selvam, K. Diex, M. Wiemer - Fraunhofer ENAS,Chemnitz, H. Kuhn, M. Vishwanatha, N. Saeidi - Technische Universität Chemnitz
- Pages
- 567 - 572
- DOI
- 10.5162/sensoren2024/D2.2
- ISBN
- 978-3-910600-01-0
- Price
- free
Abstract
Die Weite der Ozeane stellt sowohl Herausforderungen als auch Chancen für die Erkennung von Unterwasserobjekten dar. Unter den für die Objekterkennung verfügbaren Sensoroptionen wie RADAR, LiDAR und Kameras zeichnet sich die Ultraschalltechnologie durch ihre Kompaktheit, ihren geringen Stromverbrauch und ihre Zuverlässigkeit aus. Ihre Fähigkeit, bei trüben und schlechten Lichtverhältnissen und über große Entfernungen effizient zu arbeiten, macht sie ideal für Unterwasseranwendungen. Die Entwicklung der MEMS-Technologie hat fortschrittliche Ultraschallwandler wie CMUTs eingeführt, die eine große Bandbreite, hohe Empfindlichkeit und eine bessere akustische Anpassung bieten. Diese Forschung untersucht die Fähigkeiten von CMUTs für die Erkennung von Unterwasserobjekten. In dieser Arbeit wurden in Polymer verkapselte CMUTs verwendet, die am Fraunhofer ENAS mit einer Resonanzfrequenz von 1,5 MHz gefertigt wurden. Verschiedene Experimente wurden mit untergetauchten Objekten in einer Laborumgebung durchgeführt. Die Versuchsergebnisse veranschaulichen, dass der CMUT in der Lage ist, Objekte unter Wasser genau zu erkennen. Der Fehlerprozentsatz für die Entfernungsmessung mit dem CMUT betrug nur 0,05 %. Die Ergebnisse deuten auch darauf hin, dass die CMUTs in der Lage sind, Objekte aus verschiedenen Materialien wie Stahl, Glas, Polycarbonat und Silikon zu erkennen und zu differenzieren. Diese Ergebnisse sind ein starkes Indiz dafür, dass die CMUTs sehr gut in der Lage sind, Objekte unter Wasser zu detektieren, und sind somit eine vielversprechende Wahl für die Forschung auf dem Gebiet der Ultraschall-Objekterkennung.