[go: up one dir, main page]

CN106796467A - 聚集的电容传感 - Google Patents

聚集的电容传感 Download PDF

Info

Publication number
CN106796467A
CN106796467A CN201580054422.XA CN201580054422A CN106796467A CN 106796467 A CN106796467 A CN 106796467A CN 201580054422 A CN201580054422 A CN 201580054422A CN 106796467 A CN106796467 A CN 106796467A
Authority
CN
China
Prior art keywords
capacitance type
space
type sensor
capacitance
measurement
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201580054422.XA
Other languages
English (en)
Inventor
D·温格特
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Analog Devices Inc
Original Assignee
Analog Devices Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Analog Devices Inc filed Critical Analog Devices Inc
Publication of CN106796467A publication Critical patent/CN106796467A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F3/00Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
    • G06F3/01Input arrangements or combined input and output arrangements for interaction between user and computer
    • G06F3/03Arrangements for converting the position or the displacement of a member into a coded form
    • G06F3/041Digitisers, e.g. for touch screens or touch pads, characterised by the transducing means
    • G06F3/0416Control or interface arrangements specially adapted for digitisers
    • G06F3/04166Details of scanning methods, e.g. sampling time, grouping of sub areas or time sharing with display driving
    • G06F3/041661Details of scanning methods, e.g. sampling time, grouping of sub areas or time sharing with display driving using detection at multiple resolutions, e.g. coarse and fine scanning; using detection within a limited area, e.g. object tracking window
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F3/00Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
    • G06F3/01Input arrangements or combined input and output arrangements for interaction between user and computer
    • G06F3/03Arrangements for converting the position or the displacement of a member into a coded form
    • G06F3/041Digitisers, e.g. for touch screens or touch pads, characterised by the transducing means
    • G06F3/044Digitisers, e.g. for touch screens or touch pads, characterised by the transducing means by capacitive means

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Investigating Or Analyzing Materials By The Use Of Electric Means (AREA)
  • Measurement Of Resistance Or Impedance (AREA)

Abstract

电容传感可用于测量空间的静电特征。基本电容传感可是模糊的。例如,产生简单电场的电容式传感器的分辨率不是很高,并且对简单电场的响应也不是很高。在使用许多电容式传感器和特定组的激励信号激励电容式传感器时,电容式传感器可以产生专门的静电场。因为专门的静电场提供了不同的空间视角,所以可以从响应那些专门的静电场的测量进行增强推断。选择某些专门的静电场可以让电容式传感器对空间的聚集区域进行传感。用各种静电场重复步骤可以使电容式传感器对空间的多个聚集区域进行增强推断,从而提高电容传感器的分辨率。

Description

聚集的电容传感
相关申请的交叉引用
该专利申请要求2011年10月7日提交的名称为“聚集的电容传感”的美国临时专利申请No.62/060,884的优先权和/或获得优先权。该临时专利申请的全部内容通过引用并入本文。
技术领域
本发明涉及电子领域,特别是电容传感领域。
背景技术
电容器是具有两个导电板和两个导电板之间的电场的电子部件。当板充电时,电容器在两个板之间静电存储能量。电容器的特征在于其电容,其涉及每个板上的电荷量除以板之间的电压电位差。电容传感是一种测量电容变化的技术,并使用改变来推断电动式传感器附近的环境信息。
发明内容
电容传感可用于测量空间的静电特征。基本电容传感可是模糊的。例如,产生简单电场的电容式传感器的分辨率不是很高,并且对简单电场的响应也不是很高。在使用许多电容式传感器和特定组的激励信号激励电容式传感器时,电容式传感器可以产生专门的静电场。因为专门的静电场提供了不同的空间视角,所以可以从响应那些专门的静电场的测量进行增强推断。选择某些专门的静电场可以让电容式传感器对空间的聚集区域进行传感。用各种静电场重复步骤可以使电容式传感器对空间的多个聚集区域进行增强推断,从而提高电容传感器的分辨率
附图说明
为了更全面地了解本公开及其特征和优点,参考结合附图进行的以下描述,其中相同的附图标记表示相同的部分,其中:
图1根据本公开的一些实施方案示出了使用由特定组的激励信号激励的电容式传感器产生的示意性静电场;
图2显示了根据本公开的一些实施方案使用由不同组的激励信号激励的电容式传感器产生的一些示意性静电场的组合;
图3示出根据本公开的一些实施方案使用不同静电场以进行聚集在空间的区域中的强化推断;
图4示出了根据本公开的一些实施方案聚集的电容传感的示例性系统;
图5示出根据本公开的一些实施方案使用电容式传感器用于空间的聚集电容传感的示例性方法的流程图;
图6是根据本公开的一些实施方案使用电容式传感器用于空间的聚集的电容传感的另一示例性方法的流程图;
图7-28示出根据本公开的一些实施方案提供聚集电容传感的电容式传感器的各种布置和设计。
具体实施方式
理解电容传感
电容传感非常多用途。电容式传感器通常检测任何导电的,甚至最小导电的或具有不同于空气的电介质,例如人的手或手指的一部分。另外,静电效应存在于环境中的许多地方,例如,物体之间,材料内部等等。由于这些原因,电子设计人员在许多应用中使用电容传感来传感环境,例如检测接近度或移动物体、湿度、液位等等。
在激励信号对电容式传感器(例如电极)充电时,电容式传感器成为虚拟电容器的两块板之一。当物体靠近用作虚拟电容器的第二板的电容式传感器时,可以由电容式传感器检测存在于电容式传感器上的电荷的虚拟电容,并由电容传感控制器测量。电容传感控制器是一种电子设备,其可以包括模拟前端(通常具有电容到数字转换器),其被配置为测量由电容式传感器观察到的虚拟电容,并将模拟测量转换为数字数据。一些电容传感控制器可以为每个电容式传感器产生高达16位或更高的高分辨率电容测量数据,电容传感控制器还可以为电容式传感器提供激励信号。通常,电容传感控制器可以具有可连接多个电容式传感器的多个输入引脚。
通过激发电容式传感器以产生电场并传感电场中的干扰,电容式传感器可以传感物体何时相对于传感器移动。具体地,电容传感已经与触摸屏一起使用一段时间,以允许用户通过移动设备的屏幕提供用户输入,而不使用物理按钮。在一些应用中,大面积/皮肤上的电容传感甚至可以用于感应手柄或手感。电容传感的这些应用中的许多已经相当限于激活按钮,检测姿势或手势,测量接近度等。电容传感的这些应用中的限制可归因于电容传感通常是“模糊的”,即使电容式传感器的分辨率不是很高,即使使用多于一台电容式传感器。使用电容传感衍生高分辨率环境的挑战仍然存在挑战。
如何提取有关空间的更多信息
使用电容传感提取有关环境的更多信息的一种可能的方法是在环境中的兴趣空间(这里称为“空间”)上进行更多的测量。进行更多的测量可以收集关于空间的更多或附加信息,而不仅仅是进行一次测量。然而,进行额外的测量并不是微不足道的。重复完全相同的空间测量可能不会提供大量的其他信息。
假设电容式传感器可以以不同的方式激发,产生专门的静电场,不同静电场可以引出不同的所述空间的响应。通过应用不同静电场,可以对不同静电场的每个响应进行测量。测量结果将提供不同的空间“意见”。换句话说,对这些不同静电场的响应的测量可以被认为是不同“观点”的空间的不同“快照”,从而在空间上提供了更多有趣的信息。
多个电容式传感器可以产生许多不同静电场,使用信息理论动机的代码,模式,空间布置和/或一组激励信号等。任何响应专门的静电场可能不提供大量信息。它可能甚至不能给出重点测量。然而,当静电场可以动态变化时,可以使用静电场序列来探测空间或流体或固体的区域,以获得该区域的不同“视图”。通过对这些静电场的响应测量,可以在空间中的聚集区域解决一些数量或特征。甚至可能产生许多静电场,并对这些领域进行响应测量,以便为空间中的多个重点区域解决一些数量或特征。
以下段落描述了如何以激励电容式传感器进行专门的测量,以及如何使用专门的测量来在所述空间中的一个或多个特征中增加推断。
示例性静电场及其组合
图1显示了根据本公开的一些实施方案使用电容式传感器产生的示意性静电场,由特定的一组激励信号激发。对于该示例,存在排列成一排的21个均匀尺寸和形状的电容式传感器102。例子不旨在限制于本公开。电容式传感器的其他数量的传感器,布置,尺寸,和/或形状由本公开设想。
电容式传感器由电极或导电材料提供,可被激发为正极性(在图中表示为“+”)或负极性(在图中表示为“-”)。电容式传感器的正极性和负极性可以与具有正电荷或负电荷的电极相关联。可以通过使用一组激励信号施加电容式传感器的不同电压电位来产生极性。
当使用第一组激励信号激励电容式传感器102时,传感器可以激发具有正极性和负极性的图案。极性的相对强度(例如,在具有相同或不同极性的电容式传感器中)也可以根据施加到电容式传感器的电压电位而不同。一般而言,使用不同组的激励信号激励电容式传感器,电容式传感器可产生不同静电场。一些地区的不同静电场可能模糊或模糊,而在空间的其他一些地区也很模糊。模糊或锐度与一个地区的响应强度有关静电场,或者该区域的响应的动态范围有多大。
在该例子中,电容式传感器102被激发为具有根据以下极性的极性,从左到右,[+,+,-,-,+,+,+,-,-,+,+,+,-,-,+,+,+,-,-,+,+]。可以看出,电容式传感器在左侧产生模糊或模糊的静电场。然而,静电场在电容式传感器102附近,在向右偏移的区域(由区域104表示)处。
通过改变激励信号的集合,以激励电容式传感器和/或电容式传感器的空间布置,可以产生许多不同静电场。图2根据本公开的一些实施方案显示了使用电容产生的一些示意性静电场的组合受不同组的激励信号激发的式传感器。例如,可以使用不同组的激励信号激励相同数量的电容式传感器(例如,图1中看到的电容式传感器102)来改变每个传感器的正或负极性以产生不同的静电场。在另外情况中,电容式传感器的物理布置不同,激动使用相同或不同的激励信号,也可以产生不同的静电场。
静电场202对应于图1中看到的。通过使电容式传感器中的每一个的极性相对于产生静电场202的电容式传感器的极性反转而产生静电场204。可以看出,静电场204在右侧是模糊的或模糊的。然而,静电场是尖锐的,靠近电容式传感器102,位于向左偏移的区域中。静电场206由电容式传感器以与用于产生静电场的类似的激励信号的弯曲布置产生202和204在电容式传感器前面具有靠近传感器的尖锐区域,并且在尖锐区域外部模糊。
当三个静电场202、204和206彼此叠加时(显示为可视化208),电容式传感器前面的“聚集”区域具有多面和锐利的图案,而该区域之外的区域是模糊的。对于这个“聚集”区域,可以测量静电场202、204和206的响应,以从空间的不同“视角”获得聚集区域的不同“快照”。
图3根据本公开的一些实施方案说明了使用不同静电场,在空间的一个区域进行增强推断。利用三不同静电场(显示为可视化302),电容式传感器可以测量不同静电场的不同响应。通过适当的处理,可以处理和/或组合测量以在聚集区域(在可视化304中示出为白色圆圈)上增加推断。可以提供模型来描述不同静电场的不同材料,表面,形状和/或对象之间的已知交互。使用这样的模型,推断引擎可以推断材料,表面,形状和/或/或对象基于测量。
关于图2和图3讨论的实施例描述了在不同静电场探测空间中的重点区域的例子,并且对空间中的不同静电场进行响应的多个测量,以便增加推断。该实施例通过使用不同组的激励信号(例如,对应于不同的代码/模式)和/或通过使用电容式传感器的不同的空间布置来激发电容式传感器来生成不同静电场。该实施例不是限制性的。其他可能性用于生成不同静电场。例如,电容式传感器的形状可导致产生的不同静电场。在另外情况中,使用不同的物质,提供电容式传感器的基板或材料也可能导致产生不同的静电场。产生静电场的不同方式不限于这里明确公开的方式。
聚集的电容传感的改善系统
根据本公开的一些实施方案,图4示出用于聚集的电容传感的示例性系统。为了使用电容式传感器提供空间的聚集的电容传感,系统400包括用于产生不同静电场和电容传感的N电容式传感器402(N可以是大于或等于2的任何正整数)。不同的静电场可以根据电容式传感器402被激励,为了激励电容式传感器402,激励源404可以包括成系统400的部分。另外,系统400可以包括采样电路406,用于使用电容式传感器402进行测量。电容式传感器402可以可通信地耦合或通过迹线和/或切换网络408电连接到激励源404和采样电路406。
在一些实施方案中,跟踪和/或切换网络408具有两种操作模式。在一种模式中,跟踪和/或切换网络408将激励源404连接到一个或多个选择的电容式传感器402,以激励电容式传感器402,由激励源404产生的一组激励信号。在另外模式中,跟踪和/或切换网络408将采样电路406连接到一个或多个选择的电容式传感器402,以使用电容式传感器来采样或进行测量。
在操作期间,激励源404利用不同组的激励信号激发电容式传感器以产生不同静电场。激励源404可以包括用于产生具有不同电压或电流波形的信号的波形发生器,以激励电容式传感器402。所述组的激励信号可激励一些具有正极性的电容式传感器和一些具有负极性的电容式传感器。示意信号波形可以包括正弦波,锯齿波,方波,三角波等。产生的激励信号可以具有彼此不同的相位以提供电容式传感器402的正/负极性。一个激励信号(“激励信号”)可以是30、60、90、120、150、180、210、240、270、300度的相位。在一些情况下,产生的激励信号可以具有彼此不同的幅度或幅度,从而使电容式传感器402产生特定的静电场。
也在操作期间,采样电路406使用电容式传感器对电容传感所述空间的响应进行测量。采用电路406可以包括用于将电容式传感器测量值转换成数字数据的电容数字转换器(例如,电容式传感器测量装置)。电容数据值),其可以存储在存储器410(例如,计算机或机器可读非暂时性存储介质)中。一些采样电路可以包括用于降噪的辅助数字滤波器,针对温度变化或运动的校准特征等。
为了使用不同组的激励信号激励电容式传感器402,系统400可包括静电场选择器412。静电场选择器412可发信号至激励源404以使用特定组的激励信号激励电容式传感器402,从而产生特定静电场。在一些情况下,静电场选择器412可以发信号至驱动器来物理地重排电容式传感器402中的一个或多个。
通常说,静电场选择器412可以实现任何相关的功能,使得电容式传感器能够使用不同的静电场来探测空间的区域。例如,静电场选择器412可以确定激励源404的一组特定的激励信号。在一些情况下电静电场选择器412可以发信号到跟踪和/或切换网络408以选择电容式传感器402中的某些电激式传感器402,以激励由电容式传感器402产生不同静电场。在一些情况下,静电场选择器412还可以选择电容式传感器402中的某些用于使用电容式传感器的某种布置来测量对静电场的响应。在一些情景下,静电场选择器412可以发信号至激励源以激励(仅仅)亚组的电容式传感器。在一些情景下,静电场选择器412可以发信号至跟踪和/或切换网络408使用(仅)第一亚组电容式传感器中的电容式传感器的第二亚组进行测量。对于一些情况,静电场选择器412可发信号至驱动器404到至少一个所述电容式传感器以不同的空间布置以某种方式产生不同静电场和/或进行测量响应不同静电场。
为了使增强推断,系统400包括用于处理测量的推断引擎414(例如,存储在存储器410中)和衍生所述空间中的一个或多个特征。推断引擎414可以访问存储在存储器410和/或执行存储器410中存储的指令。推断引擎412还可以与静电场选择器412交互以改变或选择由电容式传感器产生的某些静电场,以改进推动制作。
聚集的电容传感的示例性方法
图5是示出使用电容式传感器的空间的聚集的电容传感的示例性方法的流程图,根据本公开的一些实施方案。方法500包括使用第一组激励信号激励电容式传感器以产生第一静电场(框502)。第一组激励信号激励一些具有正极性的电容式传感器和一些具有负极性的电容式传感器然后,使用电容式传感器将电子传感所得到的空间的第一响应用于第一静电场(框504)。方法500还包括使用与第一组激励信号不同的第二组激励信号激励电容式传感器,以产生不同于所述第一静电场的第二静电场(框506)。第二组激励信号激励一些具有正极性的电容式传感器和一些具有负极性的电容式传感器。然后,第二测量采用电容式传感器电容传感所有空间的第二响应到第二静电场(框508)。
方法500通常由激励信号源和采样电路执行,可以重复电子式传感器的其他组的激励信号和/或空间布置,以使用不同静电场探测空间的一个或多个聚集区域。场可以由静电场选择器选择。多个测量可以组合起来,以增加推断,这可以由推断引擎执行。
聚集的电容传感的另外示例性方法
图6是示出根据本公开的一些实施方案的空间的聚集电容传感的另一示例性方法的流程图。方法600包括发信号至激励源以使用第一组激励信号激励电容式传感器,从而产生第一静电场(框602)。第一组激励信号激励一些具有正极性的电容式传感器和一些具有负极性的电容式传感器。方法600还包括接收电容式传感器到电容传感所有空间的第一响应到第一静电场(方框604)。方法600重复多个不同静电场,例如发信号至激励源以使用第二组激励信号激励电容式传感器,从而产生不同于所述第一静电场的第二静电场(框602)。第二组激励信号激励一些具有正极性的电容式传感器和一些具有负极性的电容式传感器。方法600还包括接受电容式传感器取得的第二测量到电容传感所述空间的第二响应至第二静电场(方框604)。
成像中的示例性应用
在一些实施方式中,使用许多静电场从空间的多个测量推断红色的特征可以用于生成虚拟显示模型和/或对象的图像。这些图像可用于分析样本或对象,患者,生活的部分,流体等。例如,空间的不同区域中的介电常数或密度的变化可允许如本文所述的聚集电容式传感器阵列感知和显示空间中存在的对象的内部结构。不同材料之间的表面或这些表面的特性也可以从测量中推出红色。在一些应用中,手或脚的内部结构可以基于皮肤,肌肉和/或骨骼对专用静电场的响应的测量来显示。地质样本也可以基于样品的响应测量到专门的静电场。
注意由于几个原因,使用电容传感的成像优于常规磁共振成像(MRI)。用于MRI的设备可能是昂贵的,笨重的和具有挑战性的,因为工程师力图用巨大的磁体产生强大的均匀磁场。另外,电容传感在扫描生活之前不需要去除金属植入物。此外,由于静电场存在(甚至没有激发),在环境中比磁场更多地,电容传感可以更适用。
基于多个测量衍生特征
如上所述,推断引擎可以使用对不同静电场的响应测量,在空间的聚集区域中对物体或材料(甚至空气)进行推断。继续参考图6,方法600可以进一步包括衍生所述空间中的一个或多个特征基于第一测量(第一测量(第一静电场))和第二测量第二响应于第二静电场)(方框606)。在多种情况下,方法600可以进一步包括对于由所述电容式传感器产生的多个其他静电场使用其他组的激励信号(框602和604)和衍生所述空间中国一个或多个特征基于来自重复的接收步骤的进一步测量(方框606)。对于在物体内部观察是不可能或方便的应用,和/或需要在空间中进行机器成像或传感物体或材料的应用,这可能是特别有利的。例如,不同身体组织的介电常数是非常明显的,推推擎可以推断与所述空间中的一个或多个区域相关联的介电常数来传感具有不同类型的身体组织的身体。
一般来说,推模制作涉及到一个模型。该模型可以包括将空间的可能特征与测量结合在一起的假设。使用该模型,推测引擎可以对从不同静电场获得的空间基础测量的特征进行推断。例如,特征的存在可以与预期测量的分布相关联。当推测引擎观察特定测量并且确定特定测量在与特征的存在相关联的测量的分布内时,推导引擎可以在适当的条件下推断该特征存在。
基于测量,特定区域中的这些物体或材料的一个或多个特征可以使用空间的合适模型来推断红色。这些特征可以包括以下一个或多个:(1)对象或对象的一部分的位置信息(诸如对象或表面的边界,位置或深度信息),(2)特定类型的位置信息材料(例如特定类型的材料的边界,位置或深度信息),(3)特定区域中材料类型的介电常数(以确定材料的类型或材料的计算密度),(4)对象或物体的一部分,模型或模型的一部分的存在/存在信息(例如,空间的抽象模型的部分的存在/存在),(5)部分的概率(6)空间中图像代表的(6)(像素)值,(7)空间中区域的密度值,(8)空间中的材料的任何特征等。
以下段落描述了一些示意性模型,可用于在空间的特定重点区域或空间的许多区域上进行增强推断。
用于推断空间的聚集区域的一个或多个特征的示例性模型
制造推断的一个模型涉及到空间的聚集区域的介电常数,其基于对不同静电场的响应的多个测量。该模型可以包括将不同介电常数(假设)与响应的可能测量结合到不同静电场(可能的观察)的假设。在一些情况下,假设引擎可以使用推理引擎来计算各种介电常数的概率,假定使用诸如贝叶斯推断之类的统计推断来观察多个测量。推断引擎可以根据计算概率估计介电常数。
制定推断的另一个模型涉及在空间的聚集区域中的预定义的一组材料中确定特定类型的材料的存在,其基于对不同静电场的响应的多个测量。该模型可以包括假设,其涉及不同类型的可能测量不同静电场(可能的观测值)的材料(假设)。在一些情况下,考虑到使用诸如贝叶斯推断之类的统计推断来观察多个测量,推测引擎可以允许推断引擎计算各种类型的材料的概率。推测引擎可以基于计算的概率输出确定类型的材料。
除了统计模型,还可以使用其他模型,如决策树或回归模型。
在一些实施方案中,一个用于制定推断的模型涉及到空间的聚集区域的介电常数,其基于对应变到伪随机静态场的多个测量。
推断空间的多个区域的特征的示例性模型
也可以提供更复杂的“全球”空间模型,以便在空间的许多地区推出。当静电场通过空间时,对静电场的响应通常受到空间中一个或多个物体和/或物质的影响,而空间中的一个或多个物体又相互具有复杂的相互作用。对象或不同对象,各种材料或甚至空气的各种特征,例如,部分可能在该区域内相互影响。虽然这些特征之间的某些相互作用是线性的,但是特征之间的许多相互作用可以是相互依赖的。
空间的一个可能的模型是一个图形模型,可以有效地在数学上形成这些交互。一般而言,图形模型包括多个节点,其可以表示具有多个可能状态的变量,以及多个边缘,其可以表示两个节点之间的定量(有时统计)关系。边缘可以定向。如果正确配置,图形模型可以有效地描述由电容式传感器产生的静电场,物体和材料影响的空间的复杂,相互依赖的网络。置信度传播算法网络沿着节点之间的边缘传递消息,其描述了一个节点对另一个节点施加的影响,即,对空间中的对象,材料和电容式传感器的不同部分之间的交互进行建模。利用置信度传播算法网络,可以使用边界条件来测量测量结果,以确定空间的一个或多个可能的版本,这将最好地解释或适合测量。
给定使用图形模型的空间的适当公式,可以使用置信度传播算法网络或类似的消息传递算法进行推断。例如,推定引擎可以通过使用置信度传播算法,至少使用第一测量(所述空间的第一响应于第一静电场)和第二测量,推导所述空间中的一个或多个特征(通常其他测量)推推所述空间中的一个或多个特征。
使用图形模型的空间的一个可能的公式可以如下。电容式传感器是可编程的,因此可以被视为一组变量(例如,具有激励信号或极性作为状态)。另外,电容式传感器可以传感不同的测量,并且因此也可以被视为另一组变量(例如,具有作为状态的测量)。空间区域的特征也是一种变量(具有未知状态)。假设图的节点包括与电容式传感器相关联的变量和与空间中的区域的特征相关联的变量,并且可以使用定量静电关系来形成图形的边缘(例如,静电场效应)。
了解电容式传感器的状态和电容式传感器的测量结果,推断引擎可以修正与图中电容式传感器相对应的可观测节点。一旦可观察的节点被修复,推断引擎可以在与空间中的区域的未知特征相对应的隐藏节点上建立推断。例如,图形模型可以允许推断引擎计算一个未知特征(隐藏节点)具有基于电容式传感器的状态和观察到的测量(可观察节点)的特定状态X的概率。可以对具有不同状态的未知特征计算多个概率,以作出推断或得出未知特征具有一定状态的结论,因为在多个概率中相应的概率最高。由于使用了许多静电场,所以该模型可能被复制为不同静电场,并且从不同模型计算的概率可以以任何合适的方式组合以使增强推断。
马可夫随机场,一种特殊形式的置信度传播算法,也可以应用于空间特征上执行推断。如果将聚集的电容传感方法和系统用于成像,则马尔科夫随机场可能是特别有用的。电容式传感器和测量的状态可以是观察到的节点,而重建图像的像素可以是图形模型的隐藏节点。节点之间的边缘可以根据空间中不同材料的静电场效应进行量化(对应于不同的像素值)。进行推断可以包括使用至少第一测量(所述空间的第一响应于第一静电场)和第二测量(所述空间的第二响应于第二静电场)应用马尔可夫随机场处理)(通常是其他测量)推推所述空间中的一个或多个特征。
贝叶斯网络,另一种特殊形式的置信度传播算法,也可以应用于空间特征上执行推断。在一些例子中,进行推断包括使用贝叶斯网络处理,至少使用第一测量(第一测量),第二测量(第二测量二静电场)(通常其他测量)推推所述空间中的一个或多个特征。
可以使用其他模型,包括因子图,约束图,树,条件随机场或封装节点之间的条件依赖结构的一些其他模型(即,空间的变量)。
例如,包括神经网络在内的公开内容也设想了其他模型。
转移聚集
一般而言,响应到某些静电场的多个测量可以对应于空间中的特定区域。换句话说,当静电场被“调整”用于使多个测量集中在第一区域时,多个测量可以对应于所述空间中的第一区域。图2和图3中示出了示例性聚集区域。
不仅方法和系统可以执行聚集的电容传感,可编程静电场可以“调整”到多个重点区域。通过改变静电场来集中在另一个地区,多个测量可以对应于另一个地区。换句话说,不仅方法和系统可以推断所述空间中的一个或多个特征对应于一个重点区域,该方法和系统还可以推断所述空间中的一个或多个特征对应于其他聚集区域。
一般而言,电容式传感器的“焦点”可以基于所使用的静电场。静电场的一个组合可以对应于一个聚集区域,静电场的另一个组合可以对应于另一个聚集区域。
以不同的方式,对静电场的不同选择组合的响应测量可以使得能够在多个聚集区域上进行推断。使用许多专门的静电场进行许多测量,并且根据某些组合来组合测量可以使得对应于由空间的许多聚集区域组成的空间的广泛区域的特征进行推断。
再次参考图6,该方法还可以包括重建基于空间的许多聚集区域的那些特征的空间(框608)。这对于空间的一维,二维或三维成像可能是特别有利的。
选择静电场
使用电容式传感器提供适当的静电场对于本文公开的方法和系统是重要的。系统的静电场选择器可以改变以下一种或多种方式产生的静电场:选择不同组的激励信号,改变激励信号的某一个,选择某种电容式传感器,和/或移动选择电容式传感器等。
在一些情况下,静电场选择器根据静电场的预设顺序改变静电场。在一些例子中,静电场选择器可以改变静电场基于以前的测量或推断引擎的状态,如果确定某个静电场可以改善推断制作。静电场可以与专门用于导出信息的代码或模式相关联(例如,基于信息理论)。在一些例子中,静电场选择器可以使电容式传感器产生特定的静电场,以获得一个测量值可以增加推测引擎的信心。在一些例子中,在一个或多个参数中随机选择一组激励信号,或伪随机。
在一个示例中,如关于图6描述的聚集的电容传感的方法还可以包括确定基于第一测量的第三组激励信号。第三组激励信号激励一些具有正极性的电容式传感器和一些具有负极性的电容式传感器。该方法还可以包括使用第三组激励信号产生不同于第一静电场的第三静电场的发信号至激励源以激励电容式传感器,并接收电容式传感器所采取的第三测量到电容传感空间的第三个响应到第三静电场。
在一些实施方案中,至少一个所述电容式传感器可以通过驱动器移动到根据以下一个或多个的不同的空间布置:空间布置的预定顺序,空间布置的随机序列,基于先前测量确定的空间布置序列。运动可以是以下特征中的一个或多个特征:横向,旋转,振动,振荡,衰减等。移动电容式传感器可以相对于空间产生不同静电场,例如,使用不同静电场探测同一区域或使用不同静电场探测不同的地区。电容式传感器的移动可以有利地“扫描”空间。
电容式传感器的不同示例性空间布置、形状和材料
如上所述,电容式传感器的空间布置可以影响那些电容式传感器产生的静电场。另外,电容式传感器的形状也可以影响电容式传感器产生的静电场。对于至少一个所述电容式传感器,物理或空间布置可以包括以下示例中的一个或多个:线性阵列,包括行和列的网格,圆形布置,椭圆形布置,弯曲布置,随机布置,分形布置,对称布置和几何图案。
图7-27根据本公开的一些实施方案说明了提供聚集电容传感的电容式传感器的各种布置和设计。这些图示旨在提供电容式传感器的示例性空间布置和形状,并不意图限制本公开的范围。本公开设想了其他合适的空间布置和形状。电容式传感器中的每一个都可以激发具有相应的激励信号的正极性或负极性。其结果是可以编程的专用静电场,以激励电容式传感器为主。
在图7中示出(10)电容式传感器的线性阵列702。图8示出了示例性网格802,例如,具有(6)电容式传感器的行和(10)列。本公开设想了其他尺寸的网格。
图9示出了布置成传感阵列902和904之间的空间中的物体906的两个线性阵列902和904电容式传感器。一个阵列或某些所选择的电容式传感器可用于产生静电场和另一阵列。某些(其他)选择性电容式传感器可用于传感对象906到静电场的响应。所有或相同的选择电容式传感器或阵列可用于产生静电场和传感静电场的响应。相反的空间布置也可以与电容式传感器的其他空间布置一起使用,例如弯曲阵列。
图10和图11示出了以砖模式堆叠电容式传感器的行的示例性空间布置,其中每行中的电容式传感器的间隔基本上位于下面的行中的传感器(与平原格格不同的方式)上。空间布置可以通过以这种方式堆叠行来产生不同的静电场。在一些情况下,电容式传感器的一些行可以从一侧移动到另一侧,从显示的配置更改为更格状的配置。另外,图10示出了布置在六边形区域中的电容式传感器,而图11示出了布置在矩形区域中的电容式传感器。静电场的跨度可以根据电容式传感器的布置面积而有所不同。
图12-15显示了电容式传感器的一些示例性循环布置。图12具有环形布置,而图13具有布置在圆形区域上的电容式传感器。图14和15显示了具有排列在圆形区域上的不同大小的电容式传感器的例子。具体地在图14中,较大尺寸的电容式传感器位于圆形区域的外部区域,而在图5中,较大尺寸的电容式传感器位于圆形区域的内部区域。传感器的尺寸(也可能是形状)也会影响静电场的产生。在一些情况下,可以使用驱动器沿适当的轴旋转图12-15的圆形布置,以产生相对于空间的不同静电场(例如,“扫描”空间)。
图16-19示出了围绕中心电容式传感器的电容式传感器的一些示例性布置。这些图案可以围绕中心电容式传感器旋转,以产生相对于空间的不同静电场(例如,“扫描”空间)。图16示出了具有交叉排列的电容式传感器。图17示出了具有十字和“X”排列的电容式传感器。图18和图19显示了图16和17所示例子的曲线变型。
图20-27示出了具有不同于圆形形状的电容式传感器的一些示例性布置。除电容式传感器的不同“跨度”外,个别电容式传感器的形状可影响从电容式传感器辐射的静电场。因此,具有用于电容式传感器的特殊形状可以允许产生专门的电场。图20和21示出了具有梯形形状的电容式传感器。图22示出了以蜂窝图案布置的六边形形状的电容式传感器。图23和24显示具有三角形形状的电容式传感器。图25示出了具有三角形形状的电容式传感器和具有菱形形状的电容式传感器。图26和27示出了具有尖锐“雪佛龙”带状图案的电容式传感器。图28示出了具有类似条带的细长形状的电容式传感器。
虽然电容式传感器可以由铜或其他金属制成,但电容式传感器可以由不能像金属那样导电的材料制成,或者可以承载大量电荷和/或产生强静电的材料一般而言,可用于电容式传感器的材料可以包括任何合适的金属材料,任何合适的碳基材料,氧化铟锡或其它重掺杂半导体,任何合适的导电塑料或可用作电容式传感器。
可以设想,电容式传感器可以使用先进的材料,例如包括碳纳米管或一些其它纳米结构的材料,以提供极其多孔的表面(例如,用于储存或携带电荷的大表面积)。例如,在铝电极上生长的碳纳米管的“森林”可以用于电容式传感器以提供相对较高的每个面积的电容。
改变和实施
注意,上述参考图所讨论的活动适用于涉及信号处理的任何集成电路,特别是那些可以执行专门的软件程序或算法的集成电路,其中一些可能与处理聚集电容传的数字化实时数据有关感(例如,提供推断)。由于静电存在于环境许多地方,所以设想聚集的电容传感可用于许多不同的应用:船/船/潜艇导航,汽车导航,制造自动化,地质调查,空间探测,安全系统,智能家居电子,家用电器,大气传感等。
在某些情况下,本文讨论的聚集的电容传感的特征可以应用于医疗系统,科学仪器,工业过程控制,音频和视频设备以及其他基于数字处理的系统。此外,上述讨论的某些实施例可以用于数字信号处理技术,用于医学成像,患者监视,医疗仪器和家庭保健。这可能包括肺动脉监测器,心率监测器,起搏器,睡眠监测器,扫描器等。其他应用可涉及汽车安全系统技术(例如稳定性控制系统,驾驶员辅助系统,飞行时间系统,制动系统,信息娱乐系统和任何类型的室内应用)。
聚集的电容传感可以广泛地用于用户界面的模式。聚集的电容传感一般可用于传感。
在其他例子的情况下,本公开的教导可以适用于涉及空间(环境,物体和/或材料传感)的知识收集的工业市场,以提高生产力,能源效率和可靠性。例如,聚集的电容传感可用于评估玻璃,石头,金刚石,复合材料或其他材料中是否存在任何结构缺陷。
在工业和消费者应用中,上述信号处理电路的教导可以用于环境,物体和/或材料传感作为与设备进行接口或交互的一种方式。消费者应用程序可以包括具有机器对用户界面的任何设备。其他消费者应用可能涉及高级触摸屏控制器(例如,对于任何类型的便携式媒体设备),手势系统等。因此,这样的技术可以容易地部分智能电话,平板电脑,安全系统,机器人,PC,游戏技术虚拟现实,模拟训练等。
聚集电容传感的各种设备的部件可以包括执行本文所述功能的电子电路。在一些情况下,设备的一个或多个部件可以由专门配置用于执行本文所述功能的处理器提供。例如,处理器可以包括一个或多个应用特定组件,或者可以包括被配置为执行本文描述的功能的可编程逻辑门。电路可以在模拟域,数字域或混合信号域中工作。在一些例子中,处理器可以被配置为通过执行存储在非暂时计算机介质上的一个或多个指令来执行本文描述的功能。
在一个示例性实施方案中,图的任何数量的组件(例如,图4中所示的部件)可以在相关联的电子系统的一个或多个板上实现。板可以是可以容纳电子设备的内部电子系统的各种部件的通用电路板,并且还可以为其它外围设备提供连接器。更具体地,电路板可以提供电气连接,通过该连接系统的其他部件可以电气通信。任何合适的处理器(包括数字信号处理器,微处理器,支持芯片组等),计算机可读非暂存存储器元件等都可以根据特定的配置需求,处理需求,计算机设计等适当地耦合到电路板。诸如外部存储器,附加传感器,用于音频/视频显示器的控制器和外围设备的其他组件可以作为插件卡通过电缆附接到板上,或者被集成到板本身中。在各种实施例中,本文描述的软件或固件可以以在支持这些功能的结构中布置的一个或多个可配置(例如,可编程))元件内的软件或固件来实现。提供仿真的软件或固件可以在包括允许处理器执行这些功能的指令的非暂时性计算机可读存储介质上提供。
在另外示例性实施方案中,图(例如,图4)的电路可以被实现为独立模块(例如,具有被配置为执行特定应用或功能的相关组件和电路的设备)或被实现为插件模块到应用程序特定硬件的电子设备。注意,本公开的特定实施例可以部分地或全部地容易地包括在片上系统(SOC)封装中。SOC表示将计算机或其他电子系统的组件集成到单个芯片中的IC。它可能包含数字,模拟,混合信号和通常的射频功能:所有这些都可以在单个芯片基板上提供。其他实施例可以包括多芯片模块(MCM),其中多个单独的IC位于单个电子封装内并且被配置为通过电子封装彼此紧密相互作用。在各种其他实施例中,聚集的电容传感功能可以在专用集成电路(ASIC),现场可编程门阵列(FPGA)和其他半导体芯片中的一个或多个硅芯中实现。
还必须注意,本文概述的所有规格,尺寸和关系(例如,处理器数量,逻辑操作等)仅仅是为了例子和教学目的而提供的。在不脱离本公开的精神,所附权利要求(如果有的话)和/或附加的样本实施例的范围的情况下,这样的信息可以相当大的变化。规格仅适用于一个非限制性例子,因此,它们应被解释为如此。在前面的描述中,已经参考特定处理器和/或组件布置描述了例子实施例。可以在不脱离所附权利要求(如果有的话)和/或附加的样本实施例的范围的情况下对这些实施例进行各种修改和改变。因此,描述和图纸被视为示意性而不是限制性意义。
注意,使用本文提供的许多例子,可以用两个,三个,四个或更多个组件来描述交互。然而,这是为了清楚和例子的目的而完成的。应当理解,可以以任何合适的方式来巩固该系统。沿着类似的设计替代方案,图中所示的组件,模块和元件中的任何一个可以以各种可能的配置组合,所有这些配置都明确地在本说明书的广泛范围内。在某些情况下,仅通过参考有限数量的电气元件来描述给定的一组流的一个或多个功能可能更容易。应当理解,图的电路及其教导是易于扩展的,并且可以容纳大量组件以及更复杂/复杂的布置和配置。因此,所提供的例子不应该限制范围或阻止电路的广泛教导,如潜在地应用于无数其他架构。
注意,在本说明书中,对“一个实施例”,“例子实施例”,“实施例”,“另一实施例”中所包括的各种特征(例如,元件,结构,模块,部件,步骤,操作,特性等),“一些实施例”,“各种实施例”,“其他实施例”,“替代实施例”等旨在意味着任何这样的特征被包括在本公开的一个或多个实施例中,但是可以或可以不必须在相同的实施例中组合。
同样重要的是注意到与聚集的电容传感相关的功能仅仅示出了可能由图中所示的系统执行或在图中所示的系统中的一些可能的功能。这些操作中的一些可以在适当的情况下被删除或去除,或者这些操作可以在不脱离本公开的范围的情况下被修改或改变。此外,这些操作的时间可能会相当大的改变。以前的操作流程是为了例子和讨论的目的而提供的。本文描述的实施例提供了实质的灵活性,因为在不脱离本公开的教导的情况下,可以提供任何合适的布置,年表,配置和定时机制。
在本文的实施例的讨论中,各种图的组件可以容易地被替换,替换或以其它方式进行修改以便适应特定的电路需求。此外,应当注意,使用互补电子设备,硬件,软件等提供了不同程度的实现本发明的教导。可以为本领域技术人员确定许多其它改变,替换,变化,改变和修改,并且本公开旨在涵盖落入所附的范围内的所有这样的改变,替换,变化,改变和修改声明(如果有)和/或采样实施例。注意,上述设备的所有可选特征也可以针对本文描述的方法或过程来实现,并且在一个或多个实施例中的任何地方都可以使用例子中的细节。
采样实施方案
例子1一种使用电容式传感器用于空间的聚集的电容传感的方法,该方法包括:使用第一组激励信号激励所述电容式传感器以产生第一静电场,其中所述第一组激励信号激励一些具有正极性的电容式传感器和一些具有负极性的电容式传感器;使用所述电容式传感器进行第一测量以将所述空间的第一响应电容传感至所述第一静电场;使用不同于所述第一组激励信号的第二组激励信号来激励所述电容式传感器,也产生不同于所述第一静电场的第二静电场,其中所述第二组激励信号激励一些具有正极性的电容式传感器和一些具有负极性的电容式传感器;和使用所述电容式传感器进行第二测量以将所述空间的第二响应电容传感至所述第二静电场。
例子2是一种使用电容式传感器用于空间的聚集的电容传感的方法,该方法包括:发信号至激励源以使用第一组激励信号激励所述电容式传感器,从而产生第一静电场,其中所述第一组激励信号激励一些具有正极性的电容式传感器和一些具有负极性的电容式传感器;接收由所述电容式传感器进行的第一测量以将所述所述空间的第一响应电容传感至所述第一静电场;发信号至所述激励源以使用第二组激励信号激励所述电容式传感器,从而产生不同于所述第一静电场的第二静电场,其中所述第二组激励信号激励一些具有正极性的电容式传感器和一些具有负极性的电容式传感器;和接收由所述电容式传感器进行的第二测量以将所述空间的第二响应电容传感至所述第二静电场。
在例子3中,例子2的方法还可包括基于所述第一测量和所述第二测量衍生所述空间中的一个或多个特征。
在例子4中,例子2-3中任一者的方法还可包括:对于使用其他组的激励信号由所述电容式传感器产生的多个其他静电场,重复发信号和接收步骤;和基于来自重复的接收步骤的进一步测量,衍生所述空间中的一个或多个特征。
在例子5中,例子3-4中任一者的方法还可包括所述空间中的一个或多个特征对应于所述空间中的第一区域。
在例子6中,例子3-5中任一者的方法还可包括所述空间中的一个或多个特征对应于所述空间中的第一区域和所述空间中的第二区域。
在例子7中,例子3-6中任一者的方法还可包括所述空间中的一个或多个特征对应于所述空间中的一个或多个区域的一个或多个介电常数。
在例子8中,例子3-7中任一者的方法还可包括衍生所述空间中的一个或多个特征包括使用至少所述第一测量和所述第二测量基于所述空间的不同特征的模型来进行推断。
在例子9中,例子3-8中任一者的方法还可包括衍生所述空间中的一个或多个特征包括:使用至少所述第一测量和所述第二测量施加置信度传播算法,以推断所述空间中的一个或多个特征。
在例子10中,例子3-9中任一者的方法还可包括进行推断包括使用至少所述第一测量和所述第二测量施加马尔可夫随机场处理以推断所述空间中的一个或多个特征。
在例子11中,例子3-10中任一者的方法还可包括进行推断包括使用至少所述第一测量和所述第二测量施加贝叶斯网络处理以推断所述空间中的一个或多个特征。
在例子12中,例子3-11中任一者的方法还可包括所述空间中的一个或多个特征对应于所述空间的图像代表的一个或多个值。
在例子13中,例子3-12中任一者的方法还可包括所述空间中的一个或多个特征对应于所述空间中区域的一个或多个密度。
在例子14中,例子3-13中任一者的方法还可包括所述空间中的一个或多个特征对应于所述空间中存在的材料的一个或多个特性。
在例子15中,例子3-14中任一者的方法还可包括所述空间中的一个或多个特征对应于所述空间中存在的表面的一个或多个特性。
在例子16中,例子3-15中任一者的方法还可包括:基于所述第一测量确定第三组激励信号,其中所述第三组激励信号激励一些具有正极性的电容式传感器和一些具有负极性的电容式传感器;发信号至所述激励源以使用所述第三组激励信号激励所述电容式传感器,从而产生不同于第一静电场的第三静电场;和接收由所述电容式传感器进行的第三测量,以将所述空间的第三响应电容传感至所述第三静电场。
例子17是使用电容式传感器用于空间的聚集的电容传感的设备,所述设备包括:激励源,使用不同组的激励信号激励所述电容式传感器以产生不同静电场,其中所述组的激励信号激励一些具有正极性的电容式传感器和一些具有负极性的电容式传感器;和采样电路,使用所述电容式传感器进行测量以将所述空间的响应电容传感至所述不同静电场。
例子18是用于空间的聚集的电容传感的设备,所述设备包括:电容式传感器;激励源,使用不同组的激励信号激励所述电容式传感器以产生不同静电场,其中所述组的激励信号激励一些具有正极性的电容式传感器和一些具有负极性的电容式传感器;和采样电路,使用所述电容式传感器进行测量以将所述空间的响应电容传感至所述不同静电场。
在例子19中,例子17或18的设备还可包括:所述激励源激励第一亚组的电容式传感器;和所述采样电路使用不同于所述第一亚组的电容式传感器的第二亚组的电容式传感器来进行测量。
在例子20中,例子17-19中任一者的设备还可包括:至少一些所述电容式传感器根据以下空间布置中的一种或多种物理布置:线性阵列、包括行和列的网格、圆形布置、椭圆布置、弯曲布置、随机布置、分形布置、对称布置和几何图案。
在例子21中,例子17-20中任一者的设备还可包括至少一些所述电容式传感器可被驱动器移动至不同空间布置,以响应所述不同静电场产生不同静电场和/或进行测量。
在例子22中,例子17-21中任一者的设备还可包括至少一些所述电容式传感器可根据以下中的一种或多种被驱动器移动至不同空间布置:空间布置的预定序列、空间布置的随机序列、基于先前测量确定的空间布置序列。
在例子23中,例子17-22中任一者的设备还可包括至少一个所述电容式传感器具有不同于所述电容式传感器的其他一者的不同尺寸和/或形状。
例子24是其上具有储存的用于聚集的电容传感的指令的计算机可读的非暂时性存储介质,其中当由至少一个处理器执行时,所述指令使得所述至少一个处理器和/或电路根据例子1-16的任一方法执行以下操作。

Claims (24)

1.一种使用电容式传感器用于空间的聚集的电容传感的方法,该方法包括:
使用第一组激励信号激励所述电容式传感器以产生第一静电场,其中所述第一组激励信号激励一些具有正极性的电容式传感器和一些具有负极性的电容式传感器;
使用所述电容式传感器进行第一测量以将所述空间的第一响应电容传感至所述第一静电场;
使用不同于所述第一组激励信号的第二组激励信号来激励所述电容式传感器,也产生不同于所述第一静电场的第二静电场,其中所述第二组激励信号激励一些具有正极性的电容式传感器和一些具有负极性的电容式传感器;和
使用所述电容式传感器进行第二测量以将所述空间的第二响应电容传感至所述第二静电场。
2.一种使用电容式传感器用于空间的聚集的电容传感的方法,该方法包括:
发信号至激励源以使用第一组激励信号激励所述电容式传感器,从而产生第一静电场,其中所述第一组激励信号激励一些具有正极性的电容式传感器和一些具有负极性的电容式传感器;
接收由所述电容式传感器进行的第一测量以将所述所述空间的第一响应电容传感至所述第一静电场;
发信号至所述激励源以使用第二组激励信号激励所述电容式传感器,从而产生不同于所述第一静电场的第二静电场,其中所述第二组激励信号激励一些具有正极性的电容式传感器和一些具有负极性的电容式传感器;和
接收由所述电容式传感器进行的第二测量以将所述空间的第二响应电容传感至所述第二静电场。
3.权利要求2所述的方法,该方法还包括:基于所述第一测量和所述第二测量衍生所述空间中的一个或多个特征。
4.权利要求2所述的方法,该方法还包括:
对于使用其他组的激励信号由所述电容式传感器产生的多个其他静电场,重复发信号和接收步骤;
基于来自重复的接收步骤的进一步测量,衍生所述空间中的一个或多个特征。
5.权利要求3所述的方法,其中所述空间中的一个或多个特征对应于所述空间中的第一区域。
6.权利要求3所述的方法,其中所述空间中的一个或多个特征对应于所述空间中的第一区域和所述空间中的第二区域。
7.权利要求3所述的方法,其中所述空间中的一个或多个特征对应于所述空间中的一个或多个区域的一个或多个介电常数。
8.权利要求3所述的方法,其中衍生所述空间中的一个或多个特征包括:
使用至少所述第一测量和所述第二测量基于所述空间的不同特征的模型来进行推断。
9.权利要求3所述的方法,其中衍生所述空间中的一个或多个特征包括:
使用至少所述第一测量和所述第二测量施加置信度传播算法,以推断所述空间中的一个或多个特征。
10.权利要求3所述的方法,其中进行推断包括使用至少所述第一测量和所述第二测量施加马尔可夫随机场处理以推断所述空间中的一个或多个特征。
11.权利要求3所述的方法,其中进行推断包括使用至少所述第一测量和所述第二测量施加贝叶斯网络处理以推断所述空间中的一个或多个特征。
12.权利要求3所述的方法,其中所述空间中的一个或多个特征对应于所述空间的图像代表的一个或多个值。
13.权利要求3所述的方法,其中所述空间中的一个或多个特征对应于所述空间中区域的一个或多个密度。
14.权利要求3所述的方法,其中所述空间中的一个或多个特征对应于所述空间中存在的材料的一个或多个特性。
15.权利要求3所述的方法,其中所述空间中的一个或多个特征对应于所述空间中存在的表面的一个或多个特性。
16.权利要求3所述的方法,还包括:
基于所述第一测量确定第三组激励信号,其中所述第三组激励信号激励一些具有正极性的电容式传感器和一些具有负极性的电容式传感器;
发信号至所述激励源以使用所述第三组激励信号激励所述电容式传感器,从而产生不同于第一静电场的第三静电场;和
接收由所述电容式传感器进行的第三测量,以将所述空间的第三响应电容传感至所述第三静电场。
17.使用电容式传感器用于空间的聚集的电容传感的设备,所述设备包括:
激励源,使用不同组的激励信号激励所述电容式传感器以产生不同静电场,其中所述组的激励信号激励一些具有正极性的电容式传感器和一些具有负极性的电容式传感器;和
采样电路,使用所述电容式传感器进行测量以将所述空间的响应电容传感至所述不同静电场。
18.用于空间的聚集的电容传感的设备,所述设备包括:
电容式传感器;
激励源,使用不同组的激励信号激励所述电容式传感器以产生不同静电场,其中所述组的激励信号激励一些具有正极性的电容式传感器和一些具有负极性的电容式传感器;和
采样电路,使用所述电容式传感器进行测量以将所述空间的响应电容传感至所述不同静电场。
19.权利要求17或18所述的设备,其中:
所述激励源激励第一亚组的电容式传感器;和
所述采样电路使用不同于所述第一亚组的电容式传感器的第二亚组的电容式传感器来进行测量。
20.权利要求17或18所述的设备,其中:
至少一些所述电容式传感器根据以下空间布置中的一种或多种物理布置:线性阵列、包括行和列的网格、圆形布置、椭圆布置、弯曲布置、随机布置、分形布置、对称布置和几何图案。
21.权利要求17或18所述的设备,其中:
至少一些所述电容式传感器可被驱动器移动至不同空间布置,以响应所述不同静电场产生不同静电场和/或进行测量。
22.权利要求17或18所述的设备,其中:
至少一些所述电容式传感器可根据以下中的一种或多种被驱动器移动至不同空间布置:空间布置的预定序列、空间布置的随机序列、基于先前测量确定的空间布置序列。
23.权利要求17或18所述的设备,其中:
至少一个所述电容式传感器具有不同于所述电容式传感器的其他一者的不同尺寸和/或形状。
24.其上具有储存的用于聚集的电容传感的指令的计算机可读的非暂时性存储介质,其中当由至少一个处理器执行时,所述指令使得所述至少一个处理器和/或电路根据例子1-16的任一方法执行以下操作。
CN201580054422.XA 2014-10-07 2015-09-16 聚集的电容传感 Pending CN106796467A (zh)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201462060884P 2014-10-07 2014-10-07
US62/060,884 2014-10-07
PCT/US2015/050415 WO2016057174A1 (en) 2014-10-07 2015-09-16 Focused capacitive sensing

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN106796467A true CN106796467A (zh) 2017-05-31

Family

ID=55653536

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201580054422.XA Pending CN106796467A (zh) 2014-10-07 2015-09-16 聚集的电容传感

Country Status (3)

Country Link
US (1) US10684728B2 (zh)
CN (1) CN106796467A (zh)
WO (1) WO2016057174A1 (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112423948A (zh) * 2018-07-13 2021-02-26 Fogale 纳米技术公司 设有电容检测和电容检测区域的电线的设备

Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10983507B2 (en) 2016-05-09 2021-04-20 Strong Force Iot Portfolio 2016, Llc Method for data collection and frequency analysis with self-organization functionality
US11327475B2 (en) 2016-05-09 2022-05-10 Strong Force Iot Portfolio 2016, Llc Methods and systems for intelligent collection and analysis of vehicle data
US11774944B2 (en) 2016-05-09 2023-10-03 Strong Force Iot Portfolio 2016, Llc Methods and systems for the industrial internet of things
US10866584B2 (en) 2016-05-09 2020-12-15 Strong Force Iot Portfolio 2016, Llc Methods and systems for data processing in an industrial internet of things data collection environment with large data sets
US10581941B2 (en) * 2017-04-04 2020-03-03 Roku, Inc. Time and content restrictions based on user-identification
US10452350B2 (en) * 2017-04-04 2019-10-22 Roku, Inc. Interaction-based user identification
USD970457S1 (en) * 2018-08-21 2022-11-22 Mitsubishi Electric Corporation Capacitive sensor
JP1636666S (zh) * 2018-08-21 2019-07-22

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2013083952A1 (en) * 2011-12-09 2013-06-13 Hm Technology International Limited Capacitive matrix sensor for measuring permittivity of an object
DE102009061064B4 (de) * 2009-07-08 2013-11-28 Ident Technology Ag Detektionseinrichtung für ein elektrisches Handgerät sowie Handgerät mit einer Detektionseinrichtung
CN103577007A (zh) * 2012-08-08 2014-02-12 胜力光电股份有限公司 电容式触控装置及感测方法
CN103718143A (zh) * 2011-08-01 2014-04-09 夏普株式会社 双重模式电容触摸面板
CN103838446A (zh) * 2012-11-26 2014-06-04 马克西姆综合产品公司 触控面板传感器中的双模电容感测

Family Cites Families (37)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1078341A4 (en) * 1999-03-05 2010-01-06 Tk Holdings Inc PROXIMITY SENSOR
US6687887B1 (en) * 2001-08-28 2004-02-03 Cadence Design Systems, Inc. Method and apparatus for performing extraction using a model trained with Bayesian inference using a hybrid monte carlo method
FR2844349B1 (fr) 2002-09-06 2005-06-24 Nanotec Solution Detecteur de proximite par capteur capacitif
US9371032B2 (en) * 2006-01-10 2016-06-21 Guardian Industries Corp. Moisture sensor and/or defogger with Bayesian improvements, and related methods
US7812827B2 (en) * 2007-01-03 2010-10-12 Apple Inc. Simultaneous sensing arrangement
US20090079707A1 (en) 2007-09-24 2009-03-26 Motorola, Inc. Integrated capacitive sensing devices and methods
US7755462B2 (en) 2008-04-04 2010-07-13 Cedar Ridge Research Llc Ring magnet structure having a coded magnet pattern
US8368495B2 (en) 2008-04-04 2013-02-05 Correlated Magnetics Research LLC System and method for defining magnetic structures
JP5133791B2 (ja) * 2008-06-19 2013-01-30 株式会社ジャパンディスプレイイースト タッチパネル付き表示装置
US9606663B2 (en) * 2008-09-10 2017-03-28 Apple Inc. Multiple stimulation phase determination
WO2010088397A1 (en) 2009-01-28 2010-08-05 Massachusetts Institute Of Technology System and method for providing electromagnetic imaging
US9804213B2 (en) * 2009-05-13 2017-10-31 Synaptics Incorporated Capacitive sensor device
JP5513933B2 (ja) * 2009-06-30 2014-06-04 株式会社ジャパンディスプレイ タッチセンサおよび表示装置
EP2588942A4 (en) * 2010-07-01 2017-01-25 FlatFrog Laboratories AB Data processing in relation to a multi-touch sensing apparatus
JP5527096B2 (ja) 2010-08-17 2014-06-18 コニカミノルタ株式会社 電場増強度の絶対値の測定方法および電場増強度の絶対値の測定装置、および、測定部材の評価方法および測定部材の評価装置、ならびに、アナライトの検出方法およびアナライトの検出装置
US9285902B1 (en) * 2010-08-25 2016-03-15 Parade Technologies, Ltd. Multi-phase scanning
US11320946B2 (en) * 2011-04-19 2022-05-03 Cypress Semiconductor Corporation Capacitive panel scanning with reduced number of sensing circuits
US8907921B2 (en) * 2011-08-30 2014-12-09 Synaptics Incorporated Interference sensing within a display device with an integrated sensing device
US9870103B2 (en) * 2012-01-03 2018-01-16 Silicon Laboratories Inc. Controller and method for controlling a capacitive touch screen or the like
KR102066017B1 (ko) * 2012-05-11 2020-01-14 삼성전자주식회사 좌표 표시 장치 및 좌표 표시 장치의 입력 위치를 측정하는 좌표 측정 장치
US9262023B2 (en) * 2012-07-09 2016-02-16 Atmel Corporation Drive signals for a touch sensor
US9069399B2 (en) * 2012-07-17 2015-06-30 Cypress Semicoductor Corporation Gain correction for fast panel scanning
US10073568B2 (en) * 2012-08-15 2018-09-11 Synaptics Incorporated System and method for interference avoidance for a display device comprising an integrated sensing device
US9971465B2 (en) * 2012-08-23 2018-05-15 Shanghai Tianma Micro-electronics Co., Ltd. Mutual capacitive touch panel
US20140306903A1 (en) * 2013-04-15 2014-10-16 Qualcomm Incorporated Methods of evaluating touch procesing
KR102112528B1 (ko) * 2013-12-10 2020-05-19 엘지디스플레이 주식회사 표시장치 및 그 구동방법
US20160370946A1 (en) * 2014-03-12 2016-12-22 Sharp Kabushiki Kaisha Signal processing system, touch panel system, and electronic device
JP2015201175A (ja) * 2014-03-31 2015-11-12 株式会社ジャパンディスプレイ タッチ駆動装置、タッチ検出装置、及びタッチ検出機能付き表示装置
US20170046007A1 (en) * 2014-04-28 2017-02-16 Sharp Kabushiki Kaisha Input device and display apparatus
JP2015230599A (ja) * 2014-06-05 2015-12-21 株式会社ジャパンディスプレイ センサ付き表示装置及びその駆動方法
JP6205312B2 (ja) * 2014-06-18 2017-09-27 株式会社ジャパンディスプレイ 液晶表示装置
KR102249203B1 (ko) * 2014-09-05 2021-05-10 삼성전자주식회사 좌표 측정 장치 및 이의 구동 방법
KR102338362B1 (ko) * 2014-09-16 2021-12-14 삼성디스플레이 주식회사 터치 패널 표시 장치 및 터치 패널의 구동 주파수 변환 방법
US20170262124A1 (en) * 2014-09-16 2017-09-14 Sharp Kabushiki Kaisha Touch panel device
JP6395651B2 (ja) * 2015-03-30 2018-09-26 株式会社ジャパンディスプレイ 入力装置及び表示装置
US10379688B2 (en) * 2017-06-14 2019-08-13 Synaptics Incorporated Transcapacitive matrix sensor with via routing
US20190227658A1 (en) * 2018-01-23 2019-07-25 Wuhan China Star Optoelectronics Semiconductor Display Technology Co., Ltd. Touch driving circuit, touch component, and display touch device

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102009061064B4 (de) * 2009-07-08 2013-11-28 Ident Technology Ag Detektionseinrichtung für ein elektrisches Handgerät sowie Handgerät mit einer Detektionseinrichtung
CN103718143A (zh) * 2011-08-01 2014-04-09 夏普株式会社 双重模式电容触摸面板
WO2013083952A1 (en) * 2011-12-09 2013-06-13 Hm Technology International Limited Capacitive matrix sensor for measuring permittivity of an object
CN103577007A (zh) * 2012-08-08 2014-02-12 胜力光电股份有限公司 电容式触控装置及感测方法
CN103838446A (zh) * 2012-11-26 2014-06-04 马克西姆综合产品公司 触控面板传感器中的双模电容感测

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112423948A (zh) * 2018-07-13 2021-02-26 Fogale 纳米技术公司 设有电容检测和电容检测区域的电线的设备
CN112423948B (zh) * 2018-07-13 2024-06-11 法格尔传感器公司 设有电容检测和电容检测区域的电线的设备

Also Published As

Publication number Publication date
US20170242509A1 (en) 2017-08-24
WO2016057174A1 (en) 2016-04-14
US10684728B2 (en) 2020-06-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106796467A (zh) 聚集的电容传感
US7881878B2 (en) Systems, devices, and methods for diffusion tractography
CN104603630B (zh) 具有基于导航器的运动检测的磁共振成像系统
CN103124953B (zh) 具有与接收器的相关的电容式触摸传感器
CN104602761B (zh) 声辐射力磁共振成像
CN102682425B (zh) 心磁图系统和创建心磁图图像的方法
CN106990880A (zh) 用于改进电容性感测检测的方法和设备
CN108055870A (zh) 半无源触控笔
JP5785533B2 (ja) 脳内電流の算出方法、算出装置およびコンピュータプログラム
CN101794453B (zh) 基于回归分析的节点映射图像重构方法
CN106575176B (zh) 输入装置
CN103957785A (zh) Mr电学性质断层摄影
CN104395773A (zh) 贯穿平面的导航器
US6879714B2 (en) System and method for analysing and displaying two- or three-dimensional sets of data
Daguerre et al. A localization method for untethered small-scale robots using electrical impedance tomography
US11995825B2 (en) Method for motion artifact detection
CN106361278B (zh) 一种单次激励的感应式磁声快速成像方法
MomayyezSiahkal et al. 3D stochastic completion fields for mapping connectivity in diffusion MRI
CN109241876A (zh) 一种基于k近邻算法的手势识别系统及方法
Li et al. Electrical capacitance tomography sensor with house structure for assisting recognition of objects
KR102557533B1 (ko) 고해상도 전기 임피던스 영상을 위한 장치 및 방법
De Goyeneche Macaya et al. Resonet: Noise-trained physics-informed mri off-resonance correction
Deyun et al. Image fusion method based on edge feature detection in electrical capacitance tomography
Wang et al. Patch-based sparse reconstruction for electrical impedance tomography
EP4496979A1 (en) Sensing device and apparatus

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication

Application publication date: 20170531

WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication