“大约在 2015 年夏天，自动驾驶技术开始飞速发展，业内曾预测不久之后平均每辆汽车将会装有 10-15 个摄像头，”德州仪器应用研究实验室 Kilby Labs 的工程师 Dave Magee 说道，“这就引发了一个非常现实的问题：如何让所有摄像头保持清洁？”

当您需要将水管和空气管线连接到汽车上的镜头时，传统清洁解决方案（例如水或压缩空气喷雾器）的安装和维护会非常复杂。因此，Dave 开始研究是否可以利用超声波振动，提供一种纯电动方式来保持摄像头镜头的清洁。

“通过使用压电换能器这一机电元件，可以产生肉眼不可见的微小振动，”从事超声波镜头清洁项目的音频业务部门产品营销工程师 Avi Yashar 表示，“镜头有其固有振动频率，通过特意在该频率上施加超声波振动，玻璃会产生微观意义上的剧烈振动，从而去除其表面上的水或污垢等可见污染物。”

振动以清除污染物

开发可利用此现象的超声波镜头清洁技术需要克服 Dave 所说的“非常复杂的物理问题”，以协调镜头振动和换能器振动。在 Kilby Labs 进行研究和测试后，Dave 不仅发现了能安全可靠控制振动而不打碎玻璃的方法，还开始与音频业务部门的其他工程师协作，将控制和监测系统集成到专用超声波镜头清洁芯片组中。

“超声波系统的算法和电力驱动方法是非常独特的，”音频业务部门的系统工程师 Kelly Griffin 表示，“其他解决方案会需要多个芯片外加一个单独的微控制器，而我们把本来需要五个芯片的解决方案减少到需要两个芯片的解决方案，为设计人员将超声波镜头清洁技术集成到系统中提供了一种结构紧凑且经济实惠的方式。”

通过集成多个系统，公司的超声波镜头清洁芯片组可在镜头卡涩时进行自动检测，并启动清洁循环来去除污染物，这减少了对人工干预和维护的需求。该芯片组可针对各种类型的镜头进行校准，且能够监测清洁系统以检测故障。除了抖落水和灰尘，它甚至可以通过快速振动产生热量来融化冰块。

所有这些功能都通过一对电线进行管理，而芯片组刚好放入分配的摄像头空间，挂靠在摄像头的电源和数据线路上。

自清洁摄像头

在无法暂停运行来手动清洁镜头的应用中，超声波镜头清洁芯片组显著提高了效率。

除了自动驾驶系统，上述应用还包括自动化生产线、医学成像设备或送货无人机，任何带有摄像头或传感器的应用都涵盖在内。

“需要清洁镜头时，您可以通过配备一套定期进行镜头自清洁的系统来解决问题，而无需每次都关闭工厂机器，中断生产线”Kelly 表示，“您也可以让无人送货机在飞行过程中完成镜头清洁。此功能通过支持上述应用在潮湿天气下也能持续运行，展现其明显优势。”

团队的下一步将是把这项技术扩展到清洁更大的玻璃片上，例如激光雷达系统中使用的玻璃，这些玻璃可能有几英寸宽。

在预测超声波镜头清洁技术的未来应用时，让团队特别激动的是看到客户提出许多新想法。

“超声波镜头清洁可应用于各行各业，”Avi 说道，“20 年后，如果您告诉别人您过去常常下车清理后视摄像头，他们可能会哑然大笑，因为那时摄像头自清洁早已如家常便饭，已经很常见了。”