【애플리케이션 솔루션】 Awinic 착용 감지 전원 켜기 솔루션, 정전식 착용 감지의 '전원 ON 사각지대'를 해결하다

2026-03-13

오늘날 TWS (진정한 무선 스테레오) 헤드폰, 스마트 안경 또는 AR/VR 헤드셋 등 스마트 웨어러블 기기의 인기가 높아짐에 따라, 마모 감지는 사용자 경험과 시스템 에너지 효율성을 향상시키는 주요 기능 중 하나가 되었습니다.그러나 실제 응용 프로그램에서 사용자가 장치를 착용하면 전원이 켜집니다. 시스템은 종종 "마모" 상태를 올바르게 인식하지 못합니다. 이로 인해 오디오 재생 및 터치 상호 작용과 같은 비정상적인 기능이 발생하는 동시에 저전력 소비 모드로 전환 할 수 없으므로 전력 낭비가 발생합니다.그리고 사용자 경험과 장치의 내구성 성능에 심각한 영향을 미칩니다.

이러한 종류의 문제를 고려할 때 AI는 근본적으로 "발사의 맹인 영역" 을 제거하고 착용에 대한 실제적이고 신뢰할 수있는 인식을 달성하기위한 일련의 효과적인 솔루션을 제공합니다. 그리고 나서 그 장치를 착용하면 알려줘.

그림 1 웨어러블 디바이스 웨어러블 부트 애플리케이션

Ai 착용 부츠 구성표

이런 일상의 장면을 상상해봐. 아침에 서둘러 외출 할 때는 TWS 헤드폰을 착용하고 전원 버튼을 누르십시오. 음악이 갑자기 시작될 때까지 몇 초 정도 기다려야합니다. 이는 전원 켜기 판단의 지연으로 인한 대화식 분리입니다.

때로는 이미 안경을 착용하고 있지만 "마모 된" 상태를 인식 할 수 없으므로 장치를 시작하는 것을 거부합니다. 이렇게하면 반복적으로 튜닝하는 것이 부끄러워집니다. 안경을 착용하기 시작할 때 놓친 감지입니다.

더욱 걱정되는 것은 단 하루 만에 장비 전력이 급증하는 것입니다. 이것은 배경 감지 회로가 전력 소비를 "공회전" 하기 때문에 높은 전력 소비로 인한 짧은 배터리 수명입니다.

현재 부트 마모 감지 응용 프로그램에서 이러한 세 가지 주요 문제는 사용자 경험 업그레이드를 심각하게 제한합니다.

그림 2 응용 프로그램 착용의 일반적인 문제

Ai는 TWS 헤드폰, 스마트 안경 및 기타 가전 제품에 힘을 실어주고 대량 생산을 완료하는 성숙한 기술을 갖추고 있으며 수년 동안 전자 용량 성 마모 감지 필드를 목표로합니다. 전체 시장의 칭찬을 거둬라.부팅 착용 응용 프로그램에는 Ai가 개발 한 "터치 경계" 알고리즘이 장착되어있어 기존 구성표의 "부트 블라인드 영역" 을 완전히 제거합니다. 웨어러블 기기의 대화형 경험 크게 향상시킵니다.이 프로그램의 주요 장점은 다음과 같습니다.

초저음 응답 대기 시간

시스템은 전원이 켜지 자마자 고속 감지 엔진을 시동하여 마모 상태를 신속하게 잠급니다. 초저지연 아키텍처에서는 시작에서 상태 확인까지 엔드 투 엔드 응답 시간이 10 밀리초까지 짧습니다. 업계의 최소 응답 지연 요구사항인 200 밀리초를 훨씬 초과합니다.사용자 인식 없이 즉각적인 대화형 경험을 보장합니다.

높은 부츠 착용 성공률

AI의 혁신적인 "Touch Border" 알고리즘으로 구동 된이 시스템은 지능형 레이더와 같은 실시간 커패시턴스 벤치 마크를 잠글 수 있습니다. 지루한 재조정 프로세스 없이 다양한 애플리케이션 시나리오에서 계속 실행되고 있습니다.부츠의 성공적인 마모율은 98% 이상입니다.

그림 3 기준 용량 오프셋의 데이터도

* 부트 웨어 응용 프로그램에서 실제 참조 용량과의 편차가 작을수록 부트 마모 성공률이 높아집니다. "터치 경계" 알고리즘에 의해 추정 된 기준 용량과 실제 기준 용량 사이의 편차 Δc1 은 초기 기준 용량과 실제 기준 용량 사이의 편차 Δc0 입니다.부츠의 마모 성공률을 크게 높입니다.

업계 최고의 저전력 전략

내장 된 적응 형 저전력 소비 전략을 통해 시스템은 실행 상태에 따라 실시간으로 전력 소비를 동적으로 관리 할 수 있습니다. 정상 작동 중에는 포괄적 인 전력 소비가 동일한 유형의 제품보다 50% 이상 높은 20 μA 이하로 최적화됩니다.대기 상태에서 전력 소비는 10 μA 미만으로 더 감소하고 전력 소비는 70% 증가합니다. 고성능 감지 및 긴 배터리 수명 요구 사항 사이의 완벽한 균형.