私、本日公演させていただきます、STマイクロエクトロニクスの工具知と申します。どうぞよろしくお願いいたします。これからウェルアンを始めさせていただきますが、本ウェビナーではテキスト入力にて質問を受けつけております。プレゼンテーション中にご質問がございましたら、画面、株のQ&Aボタンから入力してください。いただいたご質問に対し、弊社のエンジニアがテキストで変身、またはプレゼンテーションの最後に予定している質疑応答のセッションにて回答させていただきます。全てのご質問には回答できない場合もございますので、どうぞご了承ください。なお、ご入力いただいたご質問は、お客様のズームログインメートともに主催者にのみ公開されます。また、ウェビナー終了後にアンケートを設けております。今後のウェビナー運営の参考にさせていただきますので、ぜひご回答をお願いいたします。それでは、ウェビナーに入らせていただきます。まず、こちらが本日の内容になります。初めに、駅面レベルの検数に関する考え方。その後にSTのソリューション、弊社の製品と駅面レベルのリファレンスソフトウェアについてになります。2ついて、その利点、そしてこれらのソリューションが応用できるような応用分野やアプリケーションに関して、少しまとめさせていただきます。また、最後には評価キットなどのサポートパッケージについて説明させていただきます。最初に、駅面レベルの検数に関する考え方について、少し背景といいますか、まとめさせていただきます。駅面レベルの検数に関して、常にある課題というふうに、内容をつけさせていただいていますけれども、こちら、駅面レベルの検出、何かしらの駅面の検出というのは、ここに古代の壁画の絵なんかもありますけど、このような非常に古くからの何かしらの技術課題になっているかなというふうに思います。そして、それは時代ごとに最新の技術がいろいろ応用されているかと思います。そして、その駅面レベルの検出ですけれども、一つには駅面レベルを絞った駅面検出というふうに書いてありますけれども、例えばある容器の中の何パーセントより駅体が多いのか少ないのかというようなスレッシュオルドを設けたような検出。もしくは、容器の中にどれぐらい入っているのか、10%なのか、40%なのか、70%なのか、水位がどれぐらいなのかというような検出のいずれが求められるかと思います。そして、その駅面レベルの検出といいますのは、大きなものから小さなものまで幅広い市場ですとか、産業もしくはアプリケーションでさまざまなユースケースが考えられます。大体において、駅面というのは容器もしくは駅面を駅体を貯めるところに入ってくる駅体もしくは、その後廃棄しなくてはいけない駅体についてモノテアリングをするというようなものではありますが、駅体ですので、容器と独立にはなかなか考えられず、容器を含むシステムといいますか。容器を含んだ構成の中で、容器と駅体と両方の考みでリアルタイムに適用する必要があるかと思います。そして、その駅面レベルの検出に求められるさまざまな要件、主に技術要件ですが、それが求められるようなシステムですとか、装置ですね。そういったようなものの中で精密性ですとか、レスポンスですとかがアプリケーションによって異なるかなと思います。もちろん、測定がどれぐらい信頼できるか、それも要望されるシステムによって違うかなと、難しさも含めて、ご客満足ということにつながるかなと。また、別の味方になりますと、駅体を汚さないようなことというのが求められるかなと思います。もちろん、環境に対する負荷ですね。それぞれ絡み合うんですけども、低消費電力。それから、もう一つデザインになるかなと思いますけども、機材の配置ですとか、センサーのようなものの配置についてデザインに対する対応も考えなくちゃいけないかなと。このような要素、お客様がお考えの域面レベルに対して、それぞれ重要度を置いてミックスして考えなくてはいけないかなと思います。これらのようなそれぞれが求められる要件の中で、本日紹介するTOFセンサーでの検出がどのように適合するか、今日のウェビナーをヒントにご検討いただければと思います。それではSTのTOFセンサーになりますけど、その製品と駅面レベルに対するソリューションについてご説明いたします。まず、TOFセンサーに使ってあるTOFタイムオブフライトですね。それに関する概要といいますか、原理と方式としての特徴についてご説明いたします。フライトセンスというのはSTが使わせていただいている名前でして、一般的にはTOFですとかタイムオブフライトという方式の呼び方がされているかなと思います。そのTOFに使われている原理というのをSTとしては独自に自前のいろんな技術でもって製品に落とし込んでおります。ただ、製品というか方式に関しましては、まず今アニメーションがいろいろ出ていますけれども、光をセンサーから出して手なら手の当たって跳ね返ってくる、返ってくる光の飛行時間ですね。これで持ってこの飛行時間を直接距離のデータとして出力する。何か別の光の反射の量ですとか、そういったものを距離に置き換えるのではなくて、時間に相当するものを距離として出すということがTOFの特徴になっております。対象物のサイズですとか、反射率ですね、色とか反射率に影響されない光の反射の量を見るような方式ですと、黒いもの、反射率の低いものですと、それは返ってくる光が少ないので、そこを補正なり、間違ったデータをそのまま使うなりしなくてはいけないですけれども、そういうことがない。そして高速、低消費電力、それからバス光るというのは947mの石外線の目に見えないレーザーを使うので、見た目によってここに光っているのということが分からないような方式になっております。それを弊社STのTOFのセンサーの製品としてまとめあげることになるわけですけれども、STとして弊社の技術を使って製品としてまとめるにあたっての特徴について申し上げます。TOFの方式ということになりますと、ここに製品の写真がありますけれども、窓が二つあって、片っぽから光を出して、もう片っぽで光を受けるという構造になりますが、TOFの方式をご存知の方は、発光部と受光部を別々に持って、また信号処理のプロセッサーを別々に持つというようなことを想像される方もいらっしゃるかもしれません。弊社のSTのTOFのセンサーは、これらの発光受光、それからプロセッサーを一つの小さなモジュールにまとめて製品化するというようなことを図っております。その中には、高額系のIR席外線ですね、そのフィルターを内蔵したような高額系のデバイス、それからプロセッサーですね、TOFの受光部を含む受光部のことをスパット、シングルフォトウアップアランシアダイオードと呼ぶんですけど、受光部からSoCプロセッサー、それからビックセルというのがレーザーのドライバー、レーザーになりますけど、レーザーのドライバー、メモリーまで含めて弊社の方で製造している。そこで一つ注意が必要なのがレーザーを使いますので、レーザーの安全性をクラスワンという一番弱いものに収めるようなレーザーの使い方をするということが必要になります。そして、それらのセンサーモジュールかというのを自社の中国新鮮の工場にて小さなモジュールにしております。その中には、申し上げましたとおりTOFのピクセル、受光部の知見、それを処理するCMOSのハンドテイのプロセスで光を扱うわけですから、フォトニックスの知見、それから発光部の知見と、それを製造に持っていくというハンドリング、それから小さな工学系も入っていますので、その知見とハンドリング、それから小さいパッケージに大量に製造するところにまとめるというノウハウ、それからデータ処理ですね。出力を、なるべく簡単に距離データというものがデジタルデータで出てくるように処理をする。ような風にして小さくまとめるというのが、弊社のTOFのセンサーになります。続きまして、では今回のご紹介するエキメンレベルの検出というところに、そのセンサーをどういう風に応用するかというのを実際の製品と少しずつ結びつけていきたいと思います。弊社の方で、エキメンレベルのソリューション、サンプルソフトといいますか、リファレンスソフトといいますか、それを準備しているのは、いくつか製品のある中でこの2つの製品になります。シングルゾーン、後でご説明いたしますが、シングルゾーンの検出のVL53L4CDという製品。それから、マルチゾーンのVL53L5CXという製品を使います。それらを使うのですが、従来のエキメンレベルですと他の方式といったしまして、有電力ですとか、フロートのようなものを浮かすですとか、パドルを回転させてその抵抗のようなもので見るですとか、振動、超音波、音差のようなものになるかなと思います。それで持って、例えば先ほど申し上げたある1点を超えるか超えないかというようなところを図って、また、推移レベルを連続的に見るというところで言いますと、製電容量ですとか、高額の何かしら測定、それからケーブル、超音波、レーダーというものを使うことになりますけども、TOFを使った場合の特徴といいますのは、光の反射でもって、駅面を見ることになりますので、何かしら機械的な稼働部ですとか、駅面に触るような場所がないので、駅面そのものを邪魔しないというふうに書きましたけど、何つか相互作用がないというようなことになります。そして、小さなパッケージになっておりますので、それでもって、そこを取り付ける場所によって駅面との距離を駅体には触らないで測定する。ですので、汚染のリスクがない。それから、小さなモジュールサイズ、これ大きなものでも6mm×4mmですとか、小さいものですと4mm、2mm、高さが1mmぐらいのものですので、コストを提言させて、簡単なメンテナンスにする。測っているのは、駅体の成分に関係することではありませんので、光の反射ですので、光の反射にしている限りにおいては、検出できる駅体というのはまったきにわたっている。小さなモジュールですので、検出部を小さくしたい、あるいは、いろんなデザインに対応したい。もしくは、既存にあるものをちょっと小さいものと置き換えたいというものも可能かなというふうに思います。では、その2つのセンサーというのをもう少し詳しくご説明いたします。1つは、先にこのマルチゾーンという方ですね。マルチゾーンと申し上げるのは、測れる光ではなくて、測れる距離がこのゾーンの中で、ここのセンサーから63度の視野角で持って、体格63度で、視角45度で持って、その中を4×4、もしくは8×8のゾーンに分けまして、ここのゾーンは何センチ、ここのゾーンは何センチ、ここのゾーンは何センチというふうに測るようなものでございます。距離のデータが出てくるというものです。センサー自体の最大の速曲より、これは暗いところという条件なんですけども、4メートル、それからクロストーク、この上にカバーグラスをつけた時に、カバーグラスが汚れた時に対しては、対象物の距離が60センチ以上離れていれば、そのクロストークがちょっと汚れたとしても、そこに対する影響は除去するというような機能を持っております。それから自立モードというのは、センサーがあるスレーショールドを超えたら自動的にフラグを出すというようなモード。そうすると待っている時間が少ないですので、消費電力を少なくする。それから周りが明るいところというところは、DOSセンサーは、正直原理的にはちょっと苦手なところなんですけども、例えば5KRXというちょっと明るめなところであっても、4メートルから下がりますけども、1メートル70センチぐらいまで測れるような。で、4×4のゾーンですと、60Hz1秒間に60回測れるようなセンサーになっております。先ほど申し上げた通り、パッケージは6.4、3.0、1.5の小さなパッケージになります。それに対しまして、VL5OSAN L4CDというのは、もう少し最初としては小さなセンサーですが、シングルゾーンになります。このセンサーの場合は18度と狭い視野角を持っているんですけど、その視野角の中の1点のデータとして、対象物までの距離を測るというものです。ですので、距離データは1つ出てくるということになります。で、最大の距離が1メートル30センチ、それから近接の近い領域のリニアリティを上げてますので、近接センサーとしては合成能なもの。周りが明るい場で60センチぐらいかなと思います。速拠の周期ですけども、1秒間100回ぐらいまで測ることができます。また、このエキメントはまた別に、この小さなセンサーですので、さらにそれを活かすために、低消費電力のウルトラライトドライバーですね。あるいはリラックスのドライバーとかも準備をしております。このような2つの製品について、駅面レベル測定のためのソリューションを準備しております。そのソリューションの中身が、どうやって駅面を測っているのというような例になります。まず最初の方がマルチゾーンVL53L5CXを使った方になります。この場合ですと、真ん中の上からご説明いたします。右側の上からご説明いたしますと、各ゾーンごとに何センチ何センチ、60センチ、70センチ、70センチというデータが出てきます。これを容器の上の方に置いておいて、駅面を測るようなことになります。この駅面との距離を測るのですが、距離と同時にシグナルパースパッドと呼んでいますが、スパッドというのは受講のピクセルです。それによってどれくらいの光が帰ってきたかというデータも出てきます。それで容器に入っている場合、周りの容器からも光の反射とかがありますので、そこの影響を除去するために、このFOVの64×64の中の真ん中の12画素だけを見るというようなサンプルプログラムを作っております。さらにその中で一番光が帰ってきているところ、この図に関しては光が帰ってくる量だと思っていただければと思いますが、一番光が帰ってきているところというのが他の光の雑音もなくて、一番信頼できるであろうということで、ここのゾーンを持って、これは77mmです。という風に測定するというようなアルゴリズムをサンプルソフトウェアの中では作っております。マルチゾーンの特性を生かすことによって、これが当然光が帰ってくる場所というのが時々変わると思いますけれども、その場面によって変わると思いますけれども、多少光の状態によってあるいは水面の状態によって変わったとしても一番いいところのデータというようなアルゴリズムをご提案さし上げているというようなことになります。次はもう一つの方のシングルゾーンのVL53L4CDを使った場合のアルゴリズムになります。先ほど申し上げた通り、VL53L4CDのシングルゾーンのセンサーというのはセンサーとしては単純といいますか、簡単といいますか。パケジも小さいですし、そういったことも含めてシンプルなセンサーになっていて、センサーを単体としては扱いやすいんですけれども、その分先ほどのマルチゾーンのような、いろんなゾーンを取るというような機能がございませんので、そこに対してアルゴリズムの方でちょっと工夫が必要になってきます。それについてご説明いたします。まず、このセンサーがあって、駅面までの距離を測るというところにおいて、きれいに駅面だけから光が返ってくるわけではありませんので、周りの容器からですとか、あるいは駅体のトーカ率によっては側面なりから返ってくる、光が返ってくる場合もありまして、一般的にこのような容器に入れた場合、センサーに近いところ、もしくは遠いところというのが、一般的には実際の距離と本当の距離とのオフセットが生じてしまうことがあります。一般的には真ん中辺のちょうどいい容器距離のところがオフセットが少ないというような容器に合わせてちょっとオフセットが出てくる可能性が大きいです。それによるためのツールといいますか、ごく簡単な距離を測ったらオフセットがどれぐらいというのを測るツールをサンプルソフトウェアの中に準備してございます。もし評価とかをしていただける際は、まずそのサンプルソフトウェアの中のツールで持って測りたい容器での推移ごとのオフセットというのをまず測っていただくことになります。そしてこれぐらいの距離のデータがセンサーから出てきたらこれぐらいの推移だよというのがサンプルソフトに準備されているんですけど、そのツールで持って得られたルックアップテーブルみたいなものを本体のソフトウェアの方にインポートといいますか、それをしていただく必要はございます。それによって上位、もしくは回位のところで変化が大きいところ、オフセットが必要なところに関しては補正をしてあげる。それによって推移が多いところでは補正をしたところで実際の推移になるべく近いようなデータをしてあげる。オフセットが小さいところは補正の量を小さくしてそのまま出すよう、そういったようなソフトウェアで持って補正するというようなサンプルソフトウェアを組んでございます。このようなシングルゾーン、マルチゾーンに合わせたようなアルゴリズムを組むことによって、センサーそのものは距離を測るセンサーなんですけど、駅面の測定に応用できるかなというふうに考えております。また、このプレゼンテーションの他にも弊社の後でご紹介しますけど、弊社のホームページの方にアプリケーションのノートも載っておりますので、もうちょっと詳しいご説明は見ていただけるかなというふうに思います。実際に、それでもって、これはVL53 L5 OCXの方ですけど、サンプルソフトウェアで持って組んでみた、実際にやってみたデモのビデオになります。ここのところにデータとして出てくるスイがあります。実際は、スイがこうやってメモリで含んでありまして、メモリで表示してあります。当然、人間の目で見ればこうやってメモリに合わせて、物差しに合わせてスイを図ればいいんですけども、センサーでこの状態が見えないところから見るときは、こちらのデータを見ることになりますが、大体6センチ、5センチ、4センチというふうに、かなりの精度で見ていただけるのが分かるかなというふうに思います。もちろん、お客様の方でいろいろ試されるときというのは容器ですとか、センサーの置き場所ですとか、あるいは液体操のものに関しても、いろんなパターンがあるかと思いますので、ぜひご評価をいただければなというふうに思います。よろしいでしょうか。そういったところについて、ちょっと繰り返しにはなるんですけども、今申し上げたようなTOFの即興センサー、弊社ではフライトオーセンスといいますけれども、改めてこういったようなセンサーを使えば、メリットが出せるというような項目をもう一度書いていました。先ほど邪魔しないと書きましたけど、別の言い方で言うと、総合作用がないと。なので、可動部がなかったり接触がなかったり、液体にももちろん触らないので、汚染ですので飲み物なんかも測れるかなと。それから、もちろん環境に終わるような物質は使ってないです。それから申し上げたような小さなパッケージで、照明もイルミネーションも目に見えないものですので、小さい目立たないような埋め込み方ができる。それから小さなモジュールで抵抗すと、それから他の可動部ともないので、他のボム等もあまり多くはないかなと思います。だから液体を測っていると言いましたもん、別に液体の種類は反射率に関してはもちろん関係しますけれども、なんか成分が関係するわけではないので、いろんな液体で動作するかなと思います。それから小さなセンサーでデータとして、データシート等を見ていただければ分かるかと思いますけれども、アイスケアシーのインターフェースで距離データがそのまま出てくるだけですので、デジタルデータとして扱いやすいフロートでメカ的に出てくるものではありませんので、それでもってデータとして、そのままIoT的に何かつないでいただくと、リアルタイムのモリタリングができるかなと思います。今まで申し上げたような速拠センサーで持って液面が測れるようなことに対して、ではTOFの場合、TOFのような小さな非接触のセンサーというような場合、どんなところに使っていただけそうかなというような、我々の方でもいろいろこれまでお引き合いをいただいたりとか、そういったような例をいくつかご紹介いたします。まず、家電とか参りたり、衛生的な機械ですね。さっこんちょっと触りたくないというようなご要望も多いですので、そういったようなところへの応用の例です。例えば、コーヒーメーカーですと、もちろんコーヒーメーカーのここにつけると、コーヒーの液面、それから水が必要ですので、水の液面、それから液体ではないですけれども、原理は同じで、空きカプセルみたいなところも容器の中にどれぐらい詰まっているかなというような測定ができるかなというふうに思います。また、カップの形状認識とありますけど、実はこれまたちょっと液面から離れますけれども、カップのそこまでの距離が分かりますので、例えばカップを間違って逆さまに置いてしまったといった場合、まだ水を出していないのに、コーヒーを出していないのに逆さまに置いてしまった場合は、カップの上の面がケースできますので、カップじゃないんじゃないのとか、そういうというようなことがおよびできるかなと思います。だから単純にポットの液面検出、それからソープなり、そういったもののディスペンサーですね。外から見えないで補助をするという場合には、センサーでもって、上の方から測れるかなというふうに思います。それから水半期的なものをちょっと書いておりますけれども、これは沸騰して中央ぐつぐつ行ってしまっていると、どうしても正確にはなりませんけれども、その前に沸騰とかする前ということをちょっと想定しています。あるいはトイレのタンクですね。ソープディスペンサーの辺の小さいものでも可能かなというふうに思います。また、ここに書いてないですけれども、可電サニタリー危機ということで言うと、可視突きですとか、除湿突きですとか、そういったものが補充の水、もしくは除湿した水の液面を図るのに使うことが可能かなというふうに考えております。こちらが可電とか、そういったような、どちらかと言うと、民生危機的なような、の応用例ですね。それから、今度は別にB2B産業大危機的なものでも液体を図る必要が出てくるかなというふうに思います。そういった場合の応用例です。一つは、コーヒーメーカーとは違って、もうちょっとプロ的な飲料ディスペンサー、もしくは自動販売機と言いますか、そういったものも、もちろん中の飲料がどれぐらいあるかというようなこと。それからディスペンサーであれば、これは現実とさっきのコーヒーメーカーと一緒ですけれども、カップに対して、どれぐらいまで入ったかというようなものが図れるかなというふうに思います。ここはちょっと絵が写っていますけれども、後でご紹介しますが、英語にはなってしまうけど、弊社の方でビデオがありました。このデモのビデオで、どんなものかというのも見ていただけるかなというふうに思います。そのビデオでは、駅面のほかにTOFで別の機能として使えるジェスチャーケインスですね。それでもって、飲料を出すの、オンしたりオフしたりというようなものがビデオになっております。また、先ほどもちょっと申し上げたカップの上下のというのも見ていただけるかなというふうに思います。上下の、間違っておいたのの検出ですね。その他にも、P2B産業機器のところでいろんなチョスイタンク、あるいは液体タンクというのがあるかなと思います。原理は一緒でして、容器の上の方につけておいて、その駅名を図って何かしらのインターフェース、無線でも優先でも取り出せばそれでもって、外から場によってはその場にいなくてもモニターができるかなと思います。どういうタンクのようなものも蓋なり、天井なりにつけておいて中が見えなくても、外からモニターリングできるかなと思います。もう一つ、付け加えさせていただきますと、特にトフというのは先ほど、周りが明るいとどちらかというと苦手といいますか、考慮しなくてはいけないことがあることがありますけど、このようなクロフォーズのタンクという方が優利な状態ですので、いろいろさらに使い方が考えられるかなというふうに思います。工業用のタンク、小さいものですと、ペットの自動吸水ということも考えられるかなというふうに思います。さらに、民生工業の他にも、例えばの例ではありますけどもこんなアイデアはどうなんだろうというお話をさせていただいたことがある例で言いますと、この作入期でどれくらい溜まっているかですとか、逆に吸水する楽能とかで吸水する方で補充するのにどれくらい必要かなと。それからもちろん、所水タンクですね。こういったようなスマート農業といいますか、そういったようなところでも意外にお引き合ういただくことがあります。また、ちょっとここには書いてないですけど、工夫は多少必要なんですけども、タンボの水位みたいなものも測る場所をちょっと囲ってあげるなりしてあげれば可能かなというふうに思います。こういったように、民生機器、家電機器、工業機器、あるいはもうちょっと幅を広げたようなところまで液体のレベルを測る必要があるというような例があって、小さなモジュールにまとまっている弊社のトフセンサーということに関してはご検討いただけるポイントがいくつかあるかなというふうに思います。今、申し上げたようなセンサーそのもの、それからサンプルプログラム、ローカーボードといったようなものをどういうふうに弊社の方から提供させていただいているかというようなご説明になります。今、申し上げた2つの製品について、弊社でソリューションサンプルプログラム、リファレンスソフトを準備していると申し上げましたけども、これは弊社のホームページからこのサンプルコードですね。名前でダウンロードができます。同じところでアプリケーションノートがそれぞれ準備してあります。それから評価ボードも準備しています。これは別のスライドでご説明いたします。その中にサンプルコードの中には弊社のマイコンの環境のためのプロジェクトファイルになりますけどもそちらの準備。これは弊社のマイコンに使っているともちろんその方が使いやすくいろいろなことを準備させていただきますけどもセンサーそのものはインタフェーサーが簡単ですのでいろんなマイコンにつないでいただけるかと思います。それからプロジェクトファイルの中で申し上げたルックアップテーブルを作るような工夫がVL合算L4CDの方ではアルゴジェムって必要だと申し上げましたけどもその簡単なツール。ソフトコード、ソフトソフトですので原理を見ていただければいろんな応用が可能かなと思います。その他アプリケーションのというザーマにあったところですね。今申し上げたようなことというのは弊社のst.comホームページの方でもろもろ提供させていただいております。そしてこちらを検索と言いますか言っていただきますとここの駅面レベル検出のいろんなパッケージに対するダウンロードができるようなページに行きます。このようなページなんですけども申し上げたようなアプリケーションノートですね。すみません。英語にはちょっと今のところなってしまっているんですけども申し上げたようなもちょっと原理ですとかあるいはソフトコードの多少の解説等も入っております。それからこちらは開発環境、ソフトウェアの方の開発環境ですね。弊社のstm32QYDという環境に盛り込むための手順のようなことが書いてあります。このようなところを分かっていただければ他の環境でも応用できるかなというふうに思います。それから今日はWebinarということでこの解説の半分ビデオみたいなものが流れていますけどもホームページ上にもいつでも見られるようなビデオというのも準備してございます。ただちょっと英語になってしまいますので確か字幕がついたかと思いますのでそこを見ながら見ていただければと思いますけどもこちらのビデオというのが今日私がご説明させ上げているようなこともちょっとコンパクトに5分ぐらいにまとめたようなビデオになります。サンプルソフトウェアのことは書いてないでVL53L5のほうのマルチゾーンで域面検出ができますよというようなビデオになっております。もう一つこちらのほうが飲み物のディスペンサーのデモビデオになります。ここの後ろにあるのがちょっとデモになっておりまして彼が中の容量ですとか域面検出は違うんですけど自動販売機の前に人がいるいないの検出ですとかカップの検出ですとかそれから飲料を出す出さないのオンオフですとかそういったようなことに対してデモ機を作っていてそのデモをさせていただいているような様子のビデオになります。こちらもっと見ていただければ分かるようなデモになっています。合わせてご覧いただければと思います。こちらのリンクなんですけども弊社のホームページの製品そのもののページVL53L5CXですとかVL53L4CDですとかそちらからも止めるようになっていますのでご覧になってみてください。ボードとかボードの方はソフトウェアの方のご説明ですけどもハードウェアの方のご説明もいたします。製品ページがこちらのリンクになるんですけどももちろん製品単体としてもサンプル等がご必要ということであれば弊社アーセールスもしくは販売やり店さんにお問い合わせください。それから評価ボードも準備しております。弊社のいろんな製品の評価ボードを同じインターフェースでXニュークレオという形でこのセンサーに限らず準備をしていて弊社のSTMさんにのマイコンボードとつなげられるですぐに評価ができるようになっているんですけどもそのボードの中にセンサーを乗っけたようなボードが準備しております。この拡張ボードというのはいろんな弊社の製品に準備しておるんですけどもトフセンサーの場合のちょっと特徴といたしましてカバーガラス、このセンサーの上におそらく何かしらのカバーのガラスをつけるガラスもしくは樹脂のフィルムをつけると思うんですけどもいろんな形が考えられると思うんですけども弊社の方ではこれをリファレンスとしていますというサンプルをつけさせていただいております。それによっていろんな実験ができるかなとそのカバーガラスを固定するようなホルダーでもってちょっと組み付け具合といいますかセンサーとカバーガラスの間の隙間の調整できるようなものも準備しております。それからボードに加えてマイコンのボード弊社のSTM32の中でもF401というのとパックにしたボードというのも準備しております。これですともし弊社のマイコンボードすでにお持ちの方であれば上だけ入手いただければと思いますけどももしまだお持ちでないいただけたらこのパックで入手いただくことも可能になります。それからもう一つこのXニュークレオの評価ボードとは別に小さなこれ1センチ3センチぐらいの大きさのブレイクアウドボードというのもしくはこれに同根もしくは別売りで準備しております。これですとこのセンサーがここになりますけどセンサーだけが乗ったコ機板になります。このコ機板はもともとは複数個遣いにする時などにこのもともとの評価ボードの横にくっつけて複数個の実験をしてみるというような目的もあったんですけどもこのコ機板単体でもってPOCですとか手作り策ですとかそういったものに使えるものになっております。センサー単体がこういったような表面実装のパッケージになっておりますので実験される場合にはボードを起こさなくちゃいけないということになりますがこのブレイクアウトボードというのを使っていただくとちょっとした実験手作り策みたいなものにも使っていただけるかなというふうに思います。で、同じような構成をセンサー単体評価ボードそれからマイコンボードとのパックそれからセンサー単体でもコ機板になっているものというものをVL5CXマルチゾーンをそちらでも準備してございます。ですので、ご評価もしくは手作り筆策あるいはちょっと実験というものにはぜひご検討いただければと思います。で、何かございましたら弊社もしくは弊社の販売代理店さんにお問い合わせをいただければと思います。このようなハードウェアと先ほどもしくはソフトウェアでもって駅面ケースのソリューションが実現できていけるかなと思います。ちょっとまとめになります。まずTOFに関してご説明をいたしました。Flight Senseという名前付けていますけれども弊社はTOFその中でも先ほど申し上げたTOFというのを使うものに関してはDTOF、DirectTOFと呼んでいますけれどもこれまで10億個クラスの出荷を世界中でいろんなセンサー含めてさせていただいております。ですので、弊社としていろんなサプライチェーンから技術まで含めてノウハウがございますので安心してご検討いただければと思います。もう一つ、そのいくつか製品がありますけれどもその中の2つの製品、マルチゾーンのものとシングルゾーンのものとそれぞれに対して駅面レベルの建置のこうやったらできるのではないですかというアルゴリズムを含めたサンプルソフトやリファレンスソフトウェアというのを準備してございます。それを弊社のホームページからダウンロードできるようになっておりますので見ていただければと思います。それから製品紹介でもご説明申し上げましたけれども小さなサイズのパッケージになります。特に実はもともと別に駅面だけを図るようなものではなくてもともとは対象物との何かしらの距離を図るものになっているんですけれどもそれがゆえに非接触になります。それで、非接触での即興になりますので総合作業といいますか。対象物に対して何か影響を呼ぼすことはないしたがいましてさまざまな駅体に対応が可能な小さなサイズのセンサーとなっております。それから今日はこのセンサーの弊社のラインナップの中からこの2つの製品についてシングルゾーンとマルチゾーンで一番使い勝手がいいだろうということでソリューションサンプルソフトウェアを準備させていただいておりますけれどもその他にも弊社の方でいろんな機能、即興の機能、それから即興の距離に応じてさまざまな製品を準備してございます。視野角が違うものですとか距離が違うものですとかそれがありまして今後も製品ソリューションテーク会別の使い方、駅面レベル以外のものにも使われるようなゼスチャーですとかそういったものを展開しておりますのでご限度をいただければというふうに思います。それから今日のご説明は駅面検出に関してさせていただきましたけれどももともとは対象物との距離を図るセンサーですので駅面以外にもここにちょっとざったに並べさせていただきましたけれどもさまざまな民生機器から工業機器で装置の中を図ったり装置に何かを近づいたり図ったりロボットで壁ですとか対象物を図ったりというのもございますので数あるセンサーの中の一つの使い方として駅面検知があるというふうにご理解いただければなというふうに思います。いじょうでまとめもさせていただきましたのでプレゼンテーションを終了させていただきたいと思います。それではご質問をいただいておりますのでその中からいくつかこちらで紹介をさせていただきつつ回答をさせあげたいと思います。最初の質問がセンサーと駅面を射併するためにセンサー全面に利用できるガラス樹脂など精度にどの程度影響を受けるのかということです。先ほどプレゼンツの中で何回かカバーガラスというふうに申し上げていたものです。ちょっと個別というより一般的な説明にはなってしまうんですけども確かにそれの材料ですとか品質によって即興に影響を与えます。特に石外線の通過、そのガラスなり樹脂が石外線をどれくらい通過するかもしくは樹脂の中で変な反射をしてしまわないかということが影響を与えます。ですので弊社のホームページの方でこのカバーガラスに関するアプリテーションノートというのを準備しております。面白いですけれどもまずそれを見ていただいてそれでもってその上で弊社、エンジニアもしくはダリテン様といろいろ相談をさせている。一般的には石外線の通過もしくはそのガラスの中にも散乱、それからセンサーとガラスの距離です。そこからあまり正直申し上げて暑くない方がいいです。それでもって特に遠い方の距離が測れなかったりですとかリニアリティ1センチのものが1センチとしてデータ、2センチのものが2センチ、3センチが3センチというふうに出てこないで5センチになったんだけど4センチとしか出てこないですとかそういったような影響があります。詳しくはアプリケーションノート含めてご検討いただければと思います。次の質問になります。18個部は何で汚染されたら即許不能になりますかということになります。こちらに関してはやはり光を扱うものですので何がという物質とかというよりかは光が斉切られるととにかく問題になります。マックオーブが斉切られて例えばインクのようなもので真っ黒く塗られてしまうようなことがあれば当然即許不能になります。ちょっとしたゴミぐらいであればそのゴミを避けて隙間を光が通るということがありますので即許不能とまではならないことが多いですけどもその光の邪魔し具合といいますか車兵具合といいますかそういうというものが付着すると即許不能になる可能性があります。よろしいでしょうか。次ですね対象物の色や反射率によらず正しく即位できる理由を教えてくださいということですね。即許をするにあたってセンサーの発光部からレーザーを出します。対象物にあたって戻ってきます。タイムオブフライトという名前の通りこの行って帰ってくる時間が距離なんですね。もちろんものすごく速いピコ病とかですのでこれをセンサーの中で処理をして距離にするわけですけども原理的には行って光が帰ってくる時間になります。この行って光が対象物に来て帰ってくる時間というのは対象物が黒くても白くてもこの光の速度というのは変わりませんのでそれによって色や反射率によらず即許できますということになります。ただ全く帰ってこないともちろんそれは即許だけでもものすごく真っ暗な素材ですとかそういったものは即許できませんのでその測定できるに値するだけのフォトコーシーですね光が帰ってくればその図れている範囲においては対象物の色や反射率に依存しないということになります。次はいかがでしょうか。屋外で使用する場合測定に影響を及ぼすようにとしてどのようなことが考えられますかということになります。これは屋外の場合はご想像の取り太陽光がございます。太陽光に含まれる外光に含まれる石外線というのが問題といいますか。それはセンサーから見たらノイズになります。センサーは自分で947の光を出して行って帰ってくるその反射を見ているわけですけど外に限らず他の光がたくさんあるところではそれは自分で出した光か周りから来た光か分かりませんのでノイズになります。そのノイズが多いと自分で出した光なのか他から来た光なのか分からないので正確に卒業できないということになります。こちらで最後のご質問になるかなと思います。3mm程度のポリピロピレンのカバー越しに卒業可能でしょうかということです。詳しくは先ほど申し上げた弊社のホームページのカバーグラスのガイドラインアプリケーションの音にあるんですけども一般的にはちょっと3mmというのは厚いようなここでご質問の文明だけを見るとそういうふうな印象になります。だいたい確かアプリケーションの音は基本的には1mmかぐらいもしくは0.5mmですとかそういうぐらいにしてくださいというようなことが書いています。厚さというよりもその材質で持ってそこで石瓦線がどういうふうに影響を受けるかということではあるんですけどももちろん一般的には厚いほど10回率等とくせつもしますし悪くなりますので一般的にこの文明を履いていたしまして3mm程度と言いますと正直もしくはちょっと厚いかがというようなところになります。たくさんご質問をいただいているようですけどもこちらのセッションで紹介させていただくのはこのここまでとさせていただきたいと思います。以上で質疑音のセッションを終了させていただきます。非常にたくさんご質問をいただいたようでありがとうございました。それでは本日のウェビナーは以上を持ちまして終了とさせていただきます。皆様本日はお忙しい中ご参加いただきまして大変ありがとうございました。失礼いたします。