Was ist der Unterschied zwischen Niedrigfeld-Empfindlichkeit und Hochfeld-Empfindlichkeit?

Die magnetische Empfindlichkeit beschreibt die Fähigkeit eines Sensors, Änderungen in der Stärke von Magnetfeldern zu erfassen. Sie ist eine zentrale Eigenschaft von MR-Sensoren und bestimmt, wie präzise diese Variationen im Magnetfeld messen können.

• Empfindlichkeit bei schwachen Magnetfeldern: Sensoren mit hoher Niedrigfeld-Empfindlichkeit können selbst kleinste Änderungen erfassen. Sie eignen sich für Anwendungen, die präzise Messungen in Umgebungen mit niedrigen Feldstärken erfordern – beispielsweise in der medizinischen Bildgebung oder in geophysikalischen Untersuchungen.
• Empfindlichkeit bei starken Magnetfeldern: Sensoren, die für Empfindlichkeit im Hochfeldbereich ausgelegt sind, können starke Magnetfelder ohne Sättigung exakt messen. Sie sind prädestiniert für Anwendungen mit leistungsstarken Magneten oder hohen Strömen, wie sie in der industriellen Automatisierung oder in automobiltechnischen Systemen vorkommen.
  

Was versteht man unter Polteilung (Pole Pitch)?

Die Polteilung ist ein entscheidendes Maß und bezeichnet den Abstand zwischen benachbarten magnetischen Polen auf einer magnetisierten Oberfläche oder innerhalb eines Magnetfeldes. Er beeinflusst maßgeblich die Fähigkeit eines Sensors, Magnetfeldvariationen präzise zu erfassen und zu messen.

• Kleiner Pole Pitch: geeignet für Anwendungen, die eine hochauflösende Positionsbestimmung erfordern, wie etwa in der Robotik oder in der industriellen Automatisierung. Auch in der Medizintechnik wird ein kleiner Pole Pitch eingesetzt, um die Auflösung und Messgenauigkeit zu verbessern.

• Mittlerer Pole Pitch: bietet ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Auflösung und Messbereich. Er ist besonders geeignet für dynamische Umgebungen, beispielsweise in der Automobiltechnik oder in der Unterhaltungselektronik.

• Großer Pole Pitch: ermöglicht die Detektion von Magnetfeldern über größere Flächen hinweg. Dies ist vorteilhaft für den Einsatz in großtechnischen Industrieanlagen sowie in Systemen der erneuerbaren Energien.

Welche Eigenschaften kennzeichnen die Magnetfeldstärke?

Die Eigenschaften der Magnetfeldstärke lassen sich in schwache, mittlere und starke Magnetfelder unterteilen. Für jede Ausprägung gelten spezifische Kriterien:

• Schwache Magnetfelder: MR-Sensoren benötigen eine hohe Empfindlichkeit, um selbst kleinste Änderungen in schwachen Magnetfeldern zu erfassen. Dies wird häufig durch fortschrittliche Dünnschicht-Prozesstechnologie erreicht, die präzise Messungen ermöglicht. Eine hohe Temperaturstabilität stellt sicher, dass die Leistung auch bei Temperaturschwankungen konstant bleibt – entscheidend für präzise Messungen in Niedrigfeld-Bedingungen.

• Mittlere Magnetfelder: In diesem Bereich vereinen Sensoren Empfindlichkeit und Messbereich. Sie gewährleisten durch eine gute Linearität, dass das Ausgangssignal des Sensors die Magnetfeldvariationen präzise widerspiegelt, und reduzieren Hysterese, um die Messgenauigkeit aufrechtzuerhalten.

• Starke Magnetfelder: MR-Sensoren können hohe Magnetfeldstärken ohne Sättigung verarbeiten. Sie sichern eine zuverlässige Performance durch einen großen Messbereich und hohe Temperaturstabilität. Gleichzeitig sorgen Linearität und minimierte Hysterese für konsistente und präzise Messergebnisse.

Wie entspricht das Schaltfeld einem Magnetfeld bei Schaltspannung?

Im Zusammenhang mit magnetoresistiven (MR-)Sensoren bezeichnet das Schaltfeld die spezifische Magnetfeldstärke, die erforderlich ist, um den Widerstandszustand des Sensors zu ändern. Wird dieses Magnetfeld angelegt, verändert der Sensor seinen elektrischen Widerstand – erkennbar als Änderung der Spannung (Schaltspannung). Mit anderen Worten: Das Schaltfeld löst den Wechsel des Widerstandszustands aus, während die Schaltspannung diesen Wechsel nachweist.

Welchen Zweck hat ein Luftspalt in magnetischen Sensoren?

Der Luftspalt im Kontext von MR-Sensoren bezeichnet den Abstand zwischen dem Sensor und der magnetischen Quelle. Dieser Abstand hat einen entscheidenden Einfluss auf die Leistung und Genauigkeit des Sensors. Eine präzise Auslegung und Kontrolle des Luftspalts ermöglicht konsistente und zuverlässige Messergebnisse.

• Der maximale Luftspalt wird durch magnetische Simulationen, empirische Tests und Herstellerangaben bestimmt:
  • Magnetische Simulationen: Software wie Ansys Maxwell oder MATLAB kann das Sensorsystem modellieren und die Magnetfeldstärke in Abhängigkeit vom Luftspalt vorhersagen.
  • Empirische Tests: Ingenieure führen praktische Tests durch, um die Simulationsergebnisse zu validieren und den Abstand zu ermitteln, bei dem der Sensor seine Mindestanforderungen erfüllt.
  • MS (Manufacturing Specification; Bauvorschrift) Sensorhersteller geben häufig Richtlinien zum maximalen Luftspalt an, basierend auf Design, Anwendungsbereich und Laborprüfungen.
• Die Optimierung der Sensor-Genauigkeit durch den richtigen Luftspalt erfordert die Einhaltung eines Luftspalts innerhalb des vom Sensorhersteller angegebenen Bereichs. Dies stellt sicher, dass eine ausreichende Magnetfeldstärke für genaue Messungen vorhanden ist und gleichzeitig Rauschen sowie Fehler minimiert werden:
  • Magnetfeldstärke: Ein kleinerer Luftspalt erzeugt ein stärkeres Magnetfeld am Sensor, was zu höherer Empfindlichkeit und Genauigkeit führt. Mit zunehmendem Luftspalt nimmt die Feldstärke ab, wodurch Sensitivität und Genauigkeit sinken.
  • Signal-Rausch-Verhältnis (SNR): Eine höhere Magnetfeldstärke bei kleinem Luftspalt verbessert die Unterscheidung von Nutzsignal und Störsignalen. Ein größerer Abstand erschwert die exakte Erfassung von Magnetfeldänderungen.
  • Messfehler: Kleine Luftspalte reduzieren Messfehler und ermöglichen präzise Ergebnisse. Größere Luftspalte können Fehler durch schwächere Magnetfelder und mögliche Fehlanpassungen verursachen.
• Zusammenhang zwischen Pollänge, Polteilung und Luftspalt: Pollänge und Polteilung müssen so ausgelegt sein, dass sie innerhalb des optimalen Luftspaltbereichs des Herstellers arbeiten. Beispielsweise erlauben Sensoren mit kürzerer Pollänge und kleinerer Polteilung einen kleineren Luftspalt, was die Messgenauigkeit erhöht.

Was ist Wafer-Level-Packaging (WLP)?

Beim Wafer-Level-Packaging (WLP) werden Herstellung, Verpackung, Test und Burn-in von Hunderten oder Tausenden von Sensoren direkt auf einer dünnen Scheibe aus Halbleitermaterial (dem Wafer) durchgeführt, bevor dieser in einzelne Sensoren eingeteilt wird.

Wichtige Vorteile:

• Miniaturisierung: WLP ermöglicht kleinere und kompaktere Sensordesigns – entscheidend für Anwendungen mit begrenztem Bauraum.
• Verbesserte Leistung: Durch kürzere elektrische Verbindungen verbessert WLP die elektrische Performance und reduziert parasitäre Effekte wie Induktivität und Kapazität.
• Kosteneffizienz: Die Verarbeitung großer Stückzahlen auf Wafer-Ebene reduziert den Aufwand für die Handhabung einzelner Sensoren erheblich und senkt damit die Herstellungskosten.
• Zuverlässigkeit: Weniger Prozess- und Handhabungsschritte erhöhen die Qualität und Zuverlässigkeit der Sensoren, indem sie besseren Schutz vor Umwelteinflüssen bieten.

Typische Anwendungsbereiche:

• Unterhaltungselektronik
• Fortschrittliche Fahrerassistenzsysteme (ADAS)
• Medizinische Diagnostikgeräte
  

Wie bestimmt ein AMR-Sensor den Drehwinkel eines Objekts?

Ein AMR-Sensor (Anisotropic Magnetoresistance Sensor) erfasst die Richtung des Magnetfelds, um den Drehwinkel eines Objekts zu bestimmen. Dreht sich ein Permanentmagnet, verändert sich durch den anisotropen magnetoresistiven Effekt der Widerstand im Sensor. Mithilfe einer Wheatstone-Brückenschaltung werden diese Widerstandsänderungen in differentielle Sinus- und Kosinussignale umgewandelt. Ein Algorithmus verarbeitet die Signale und berechnet daraus den exakten Drehwinkel. Für präzise Winkelmessungen ist eine sorgfältige Kalibrierung notwendig. Dabei werden Fehler in Offset, Amplitude und Orthogonalität korrigiert. AMR-Sensoren können Winkel bis zu 180° erfassen – mit einer Genauigkeit zwischen 0,5° und 0,1°. Durch die Kombination von AMR-Sensorik mit Hall-Effect-Latches lässt sich der Messbereich auf 360° erweitern.

Wie verbessern Wheatstone-Brücken die Leistungsfähigkeit von AMR-Sensoren?
AMR-Sensoren nutzen typischerweise Widerstandselemente, die in einer Wheatstone-Brückenschaltung angeordnet sind, um Widerstandsänderungen infolge des anisotropen magnetoresistiven Effekts zu erfassen. Die Brücke erzeugt differentielle Sinus- und Kosinussignale, die der Richtung des Magnetfelds entsprechen. Mithilfe von Algorithmen werden diese Signale verarbeitet, um die präzise Position eines Objekts zu bestimmen. Zur Verbesserung von Genauigkeit und Auflösung werden häufig mehrere Wheatstone-Brücken eingesetzt.

Funktionsweise:

• Mehrere Wheatstone-Brücken werden parallel geschaltet und arbeiten unabhängig voneinander. Diese Brücken liefern redundante Daten, die zur Erhöhung der Genauigkeit und Zuverlässigkeit genutzt werden.
• Algorithmen verarbeiten die redundanten Signale mithilfe von gewichteten Mittelwerten oder fortgeschrittener Datenfusion.

Vorteile:

• Höhere Genauigkeit: Durch die Auswertung redundanter Signale lassen sich fehlerhafte Messungen erkennen und kompensieren.
• Höhere Auflösung: Mehrere Brücken ermöglichen eine feinere Erfassung kleinster Magnetfeldänderungen.
• Robustheit: Der Einsatz mehrerer Brücken steigert die Zuverlässigkeit des Sensors, insbesondere unter variierenden Umgebungsbedingungen.
  
  

Anwendungsbereiche:

• Fahrzeugerkennung: AMR-Sensoren mit mehreren Wheatstone-Brücken kommen in Fahrzeugsystemen zum Einsatz, um Geschwindigkeit, Richtung und Anwesenheit von Fahrzeugen präzise zu erfassen.
• Winkelmessung: In Anwendungen wie Motorsteuerung und Robotik ermöglichen mehrere Brücken besonders genaue Winkelmessungen.

Was bedeutet homogene Felderfassung?

Darunter versteht man die Erfassung von Magnetfeldern, die über die gesamte zu messende Fläche eine gleichmäßige Stärke und Richtung aufweisen. Magnetoresistive Sensoren sind darauf ausgelegt, Änderungen in Magnetfeldern präzise und reproduzierbar zu messen. In manchen Anwendungen ist eine homogene Felderfassung entscheidend, in anderen hingegen weniger relevant.

Kritische Anwendungsbereiche für die homogene Feldmessung sind unter anderem:

Wie beeinflusst Hysterese die Genauigkeit von MR-Sensoren?

Unter Hysterese versteht man die Verzögerung zwischen Eingangs- und Ausgangssignal in einem System, insbesondere wenn sich die Richtung des Magnetfelds ändert. Bei MR-Sensoren kann Hysterese die Messgenauigkeit auf verschiedene Weise beeinträchtigen:

• Restmagnetisierung
  • Auswirkung: Hysterese bewirkt, dass der Sensor auch nach dem Entfernen oder Ändern des Magnetfeldes eine gewisse Restmagnetisierung beibehält. Diese kann zu Fehlern bei nachfolgenden Messungen führen.
  • Beispiel: Wird ein MR-Sensor zur Messung eines Magnetfeldes eingesetzt, das regelmäßig die Richtung ändert, kann die Restmagnetisierung aus der vorherigen Feldrichtung ungenaue Messwerte verursachen.

• Verzögerte Reaktion
  • Auswirkung: Hysterese führt zu einer Verzögerung zwischen dem Eingangsmagnetfeld und der Ausgangssignalantwort des Sensors. Dies kann zu verspäteten oder ungenauen Messungen führen – insbesondere in dynamischen Anwendungen, in denen sich das Magnetfeld schnell verändert.
  • Beispiel: In Fahrzeugerkennungssystemen, bei denen das Magnetfeld rasch wechselt, wenn Fahrzeuge vorbeifahren, kann Hysterese dazu führen, dass der Sensor Änderungen verpasst oder falsch misst.

• Offset-Fehler
  • Auswirkung: Hysterese kann sogenannte Offset-Fehler verursachen, bei denen das Ausgangssignal des Sensors nicht auf null zurückkehrt, wenn das Magnetfeld entfernt wird. Dadurch entsteht ein konstanter Fehler in allen nachfolgenden Messungen.
  • Beispiel: In Winkelmessanwendungen kann ein durch Hysterese verursachter Offset-Fehler dazu führen, dass der Sensor kontinuierlich einen falschen Winkel ausgibt.

Methoden zur Reduzierung von Hysterese-Effekten:

• Kalibrierung: Regelmäßige Kalibrierung kann helfen, hysterese bedingte Fehler zu korrigieren, indem Restmagnetisierung und Offset-Fehler im Ausgangssignal berücksichtigt werden.
• Kompensationsalgorithmen: Fortschrittliche Algorithmen können die Auswirkungen der Hysterese kompensieren, indem sie das Sensorverhalten modellieren und die Antwort basierend auf der Magnetfeldhistorie korrigieren.