
Как правильно использовать инфракрасные датчики температуры на производстве
Если вы пытаетесь создать цифровую копию своего производства, вы быстро понимаете, что датчики — это не самая сложная часть решения. Настоящая проблема заключается в получении стабильного потока данных без искажений. Для обработки пластин мы используем высокоточные инфракрасные датчики для получения информации о температуре в реальном времени. Без этого вся система управления температурой будет работать без эффективности.
Почему нельзя просто коснуться пластины
Нельзя просто приложить физический датчик к пластине — это мгновенно разрушит её структуру. Поэтому мы используем инфракрасные датчики. Они захватывают излучение, исходящее от кремния, и преобразуют его в значение температуры. Но это не так просто, как кажется. Нужно учитывать параметры эмиссивности. Поскольку кремний изменяет способ излучения тепла в зависимости от температуры и уровня допирования, необходимо производить калибровку датчиков. Если этого не сделать, данные будут бесполезны.
Как заставить датчики работать эффективно
В «умном» производстве датчики не могут просто стоять бездействующими. Их подключают напрямую к системам PLC или SCADA с помощью высокоскоростных интерфейсов. Это создает замкнутый цикл: если датчик обнаруживает горячую зону на пластине, система мгновенно корректирует работу нагревательных элементов. Это происходит очень быстро. И это единственный способ предотвратить деформацию пластин или неравномерность их толщины.
Реальные трудности на производстве
Не стоит думать, что все будет просто. Сначала необходимо точно определить поле зрения датчика. Если аллинирование неверно, датчик будет фиксировать температуру стенок печи или подставки вместо самой пластины. Ещё одной проблемой является загрязнение линз датчика. Со временем химические пары создают на линзах пленку. Это мешает передаче инфракрасных сигналов, и датчики начинают подавать неверные данные. Поэтому необходимо регулярно чистить датчики или использовать систему очистки газами. Ведь если линзы загрязнены, «умное» производство просто делает ошибки.