Sensori — misurare il mondo fisico

📋 Obiettivi di apprendimento
Definire un sensore e spiegare il processo di trasduzione da grandezza fisica a segnale elettrico
Classificare i sensori per tipo di segnale (analogico/digitale) e per modalità di alimentazione (attivo/passivo)
Descrivere il funzionamento e i campi d’uso dei principali sensori: temperatura, luce, movimento, umidità, suono, GPS
Spiegare il processo di conversione analogico-digitale (ADC) e il Teorema di Nyquist con esempi pratici
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Sensori — classificazione, funzionamento e ADC

I sensi della macchina

Gli esseri umani percepiscono il mondo attraverso cinque sensi: vista, udito, tatto, olfatto, gusto. Ogni senso è, in fondo, un sistema di trasduzione — trasforma uno stimolo fisico (fotoni, onde sonore, pressione, molecole chimiche) in segnali nervosi che il cervello interpreta. I sensori fanno esattamente la stessa cosa per le macchine: trasformano grandezze fisiche del mondo reale in segnali elettrici che un microcontrollore o un computer può elaborare.

La differenza rispetto ai sensi biologici è che i sensori artificiali possono percepire grandezze che i nostri sensi non raggiungono: radiazioni ionizzanti, campi magnetici, accelerazioni, pressioni atmosferiche, frequenze ultrasoniche, posizioni GPS con precisione metrica. In questo senso, i sensori estendono la percezione ben oltre i limiti biologici.

Definizione e trasduzione

Un sensore è un dispositivo che rileva una grandezza fisica dell’ambiente — chiamata misurando — e la converte in un segnale elettrico proporzionale, interpretabile da un sistema di elaborazione.

Il processo di conversione si chiama trasduzione, e il sensore è tecnicamente un trasduttore. La catena di trasduzione segue sempre la stessa logica:

🌡️
Grandezza fisica
es. temperatura
🔌
Elemento sensibile
NTC / termistore
Segnale elettrico
tensione variabile
💻
Sistema elaborazione
microcontrollore

Classificazione dei sensori

I sensori si classificano secondo diversi criteri. I due più importanti riguardano il tipo di segnale prodotto e la necessità di alimentazione esterna.

Per tipo di segnale — Analogici vs Digitali

〰️ Sensori Analogici

Producono un segnale continuo — una tensione elettrica che varia in modo proporzionale alla grandezza misurata. Possono assumere infiniti valori all’interno di un intervallo. Prima di poter essere elaborati da un microcontrollore digitale, devono essere convertiti tramite ADC.

🌡️ Termistore NTC: R varia con T → tensione variabile
🔆 LDR (fotoresistenza): R varia con la luce
🎙️ Microfono a condensatore: tensione proporzionale al suono
▊▊ Sensori Digitali

Producono un segnale discreto — di solito 0 o 1 (LOW/HIGH), oppure una sequenza di bit comunicata tramite un protocollo (I²C, SPI, UART). L’ADC è integrato nel sensore stesso: il microcontrollore riceve già dati numerici pronti all’uso.

🌡️ DHT11/DHT22: temperatura e umidità via seriale
📡 HC-SR04 (ultrasuoni): impulso digitale temporizzato
📍 GPS NEO-6M: coordinate NMEA via UART

Per alimentazione — Attivi vs Passivi

⚡ Sensori Attivi

Richiedono un’alimentazione esterna per funzionare. La generano internamente oppure la ricevono dal circuito. Esempi: sensori di umidità capacitivi, radar, sonar, sensori a infrarossi attivi.

🔋 Sensori Passivi

Non richiedono alimentazione esterna: sfruttano l’energia della grandezza fisica che misurano. Esempi: termocoppie (generano tensione dalla differenza di temperatura), fotocellule (corrente dalla luce).

Parametri chiave di un sensore

Quando si sceglie un sensore per un progetto, bisogna valutare alcune caratteristiche tecniche fondamentali:

ParametroDefinizioneEsempio pratico
Range (Campo di misura)Intervallo min-max della grandezza rilevabileDHT11: 0–50 °C di temperatura
RisoluzioneMinima variazione rilevabileDHT11: ±1 °C; DHT22: ±0,1 °C
AccuratezzaQuanto il valore misurato si avvicina al valore realeGPS consumer: ±3–5 m; GPS RTK: ±2 cm
SensibilitàVariazione del segnale uscita per unità di variazione dell’ingresso10 mV/°C significa +10 mV per ogni grado in più
Tempo di rispostaTempo necessario a stabilizzarsi dopo una variazioneSensore PIR: 1–2 s; accelerometro MEMS: <1 ms

I principali sensori — funzionamento e applicazioni

Temperatura — il sensore più diffuso

Termistore NTC

La resistenza diminuisce all’aumentare della temperatura (NTC = Negative Temperature Coefficient). Output analogico. Basso costo, buona sensibilità.

Range: –55 a +150 °C
Uso: elettrodomestici, PCB
DHT11 / DHT22

Sensore digitale combinato temperatura + umidità. Comunica con un protocollo seriale proprietario a 1 filo. DHT22 è più preciso (±0,5 °C) ma più costoso.

Range: 0–50 °C (DHT11)
Uso: IoT, stazioni meteo, Arduino
Termocoppia

Sfrutta l’effetto Seebeck: due metalli diversi a contatto generano una tensione proporzionale alla differenza di temperatura tra giunzione calda e fredda. Sensore passivo.

Range: –200 a +1350 °C
Uso: forni industriali, motori

Luce — fotoresistenze e fotodiodi

LDR — Light Dependent Resistor

La resistenza diminuisce all’aumentare dell’intensità luminosa (da MΩ al buio a poche centinaia di Ω alla luce diretta). Sensore analogico passivo, economicissimo.

Divisore di tensione con LDR → tensione proporzionale alla luce → pin analogico Arduino
BH1750 — Luxometro digitale I²C

Misura l’illuminamento in lux con alta precisione. Output digitale via protocollo I²C — il microcontrollore riceve direttamente il valore in lux senza ADC.

Range: 1–65535 lux. Uso: regolazione automatica luminosità, serre, fotografia

Movimento e presenza — PIR e ultrasuoni

Sensore PIR — Infrarossi Passivi

Rileva la variazione di radiazione infrarossa emessa dai corpi caldi (persone, animali). Output digitale: segnale HIGH quando rileva movimento, LOW altrimenti. Non emette nulla — è passivo.

Uso classico: allarmi, luci automatiche, controllo accessi. Range tipico: 5–7 m
HC-SR04 — Ultrasuoni

Emette un impulso ultrasonico a 40 kHz e misura il tempo che impiega a tornare dopo aver rimbalzato su un ostacolo. Formula: distanza = (tempo × 340 m/s) / 2

Range: 2 cm – 4 m. Uso: parcheggi auto, robot ostacoli, livelli liquidi

Umidità, pressione, gas

💧 BME280 — Temperatura/Umidità/Pressione

Sensore digitale 3-in-1 (I²C/SPI). Molto usato nelle stazioni meteo IoT e nei sistemi di climatizzazione smart. Misura anche l’altitudine in base alla pressione atmosferica.

☁️ MQ-2 / MQ-135 — Gas e fumo

Sensori elettrochimici che rilevano gas (fumo, CO, metano, LPG). Output analogico proporzionale alla concentrazione. Richiedono riscaldamento (warm-up) di 20–30 secondi prima di dare letture accurate.

🌱 Sensore umidità suolo

Misura la resistività del terreno, che varia con il contenuto d’acqua. Output analogico. Usato in sistemi di irrigazione automatica, agricoltura di precisione e orti smart.

Accelerometro e giroscopio — i sensori dello smartphone

📌 MPU-6050 — 6 gradi di libertà in un chip

Il modulo MPU-6050 integra in un singolo chip MEMS un accelerometro a 3 assi (misura l’accelerazione lineare) e un giroscopio a 3 assi (misura la velocità angolare). I 6 assi di misura (3 accelerazione + 3 rotazione) danno la piena libertà di orientamento nello spazio — da cui “6 DOF” (Degrees of Freedom).

Accelerometro: misura g (accelerazione gravitazionale). Riconosce orientamento, caduta libera, vibrazione
Giroscopio: misura gradi/secondo di rotazione. Usato per stabilizzare droni, camera gimbal, VR headset
Comunicazione I²C. Presente (versione più avanzata) in ogni smartphone, smartwatch, drone e controller di gioco moderno.

GPS — posizione assoluta sulla Terra

Il GPS (Global Positioning System) non è tecnicamente un sensore nel senso tradizionale — non misura una grandezza fisica locale. Riceve segnali radio da almeno 4 satelliti e, calcolando la differenza di tempo di arrivo, determina la propria posizione geografica con precisione metrica.

Come funziona la trilaterazione GPS

Con 3 satelliti si determina una posizione 2D (longitudine, latitudine). Il 4° satellite è necessario per eliminare l’errore di sincronizzazione degli orologi e ottenere la quota (3D). Più satelliti = maggiore precisione.

Modulo NEO-6M per Arduino

Il modulo GPS più usato nei progetti Arduino. Output NMEA via UART (es. $GPGGA,123519,4807.038,N,01131.000,E,1,08,0.9,545.4,M,46.9,M,,*47). Richiede 30-60 secondi per il primo fix.

Sensori MEMS — la miniaturizzazione che ha cambiato tutto

La tecnologia MEMS (Micro Electro Mechanical Systems) ha permesso di costruire sensori meccanici con dimensioni micrometriche, integrabili direttamente nei chip di silicio insieme all’elettronica di elaborazione. Questo ha reso possibile inserire accelerometri, giroscopi, barometri e microfoni nei telefoni cellulari senza aumentarne le dimensioni o il peso in modo significativo.

Come funziona un MEMS — il microfono come esempio

Il microfono MEMS è formato da un diaframma micrometrico sospeso su una cavità nel silicio. Le onde sonore fanno vibrare il diaframma, modificando la distanza tra esso e una piastra fissa sottostante.

Questa variazione di distanza cambia la capacità elettrica del condensatore formato dalle due piastre. La variazione di capacità viene amplificata, convertita in tensione, poi digitalizzata dall’ADC integrato nello stesso chip.

Risultato: un microfono da 1 mm² integrato nel PCB, usato in AirPods, smartphone, smart speaker. Milioni di cicli al secondo senza usura meccanica — nessuna parte rotante.

Dal mondo analogico al digitale — la conversione ADC

Il mondo fisico è analogico — la temperatura varia in modo continuo, il suono è un’onda continua, la luce è un flusso continuo di fotoni. I microcontrollori sono dispositivi digitali — elaborano solo numeri interi discreti. Tra questi due mondi serve un traduttore: il convertitore analogico-digitale (ADC, Analog-to-Digital Converter).

Come funziona l’ADC — campionamento e quantizzazione

Il processo ADC in due fasi
FASE 1 — Campionamento

Il segnale analogico continuo viene “fotografato” a intervalli regolari di tempo. Ogni fotografia è un campione. La frequenza con cui si scattano le fotografie si chiama frequenza di campionamento (sample rate), misurata in Hz o kHz.

CD Audio: 44.100 campioni/sec
Arduino ADC: ~9.600 campioni/sec
Oscilloscopio pro: 1 GHz campioni/sec
FASE 2 — Quantizzazione

Ogni campione viene approssimato al valore intero più vicino all’interno di un insieme finito di livelli. Il numero di livelli dipende dalla risoluzione in bit dell’ADC.

8 bit → 256 livelli (0–255)
10 bit → 1024 livelli (0–1023) ← Arduino
16 bit → 65536 livelli (qualità audio)
L’ADC di Arduino UNO è a 10 bit con tensione di riferimento 5V. Questo significa che mappa 0–5V su 0–1023. Un valore letto di 512 corrisponde a circa 2,5V. Formula: Tensione = (valore × 5.0) / 1023

Il Teorema di Nyquist — campionare abbastanza velocemente

📌 Teorema di Nyquist-Shannon

Per ricostruire fedelmente un segnale analogico dalla sua versione digitale, la frequenza di campionamento deve essere almeno il doppio della frequenza massima del segnale che si vuole catturare.

f_campionamento ≥ 2 × f_max_segnale
Esempio audio: L’udito umano arriva a 20.000 Hz → il CD usa 44.100 campioni/sec (più del doppio, con margine di sicurezza)
Controsenso: Se campiono un segnale a 1000 Hz solo 500 volte al secondo, il segnale ricostruito sarà distorto — effetto chiamato aliasing
Per sensori lenti: Un sensore di temperatura che varia di 1°C all’ora richiede campionamenti rarissimi (1/min è più che sufficiente)

Visualizzazione — analogico vs digitale campionato

Segnale sinusoidale — continuo vs campionato a 3 bit
Segnale analogico continuo:
∿∿∿∿∿∿∿∿∿∿∿∿∿∿∿∿∿∿∿∿∿∿∿∿∿∿∿∿∿∿
Stesso segnale campionato (8 campioni, 3 bit = 8 livelli):
7 │ ●
6 │ ● ●
5 │ ● ●
4 │ ● ●
3 │ ●
2 │ ●
1 │ ●
0 └──────────────────────────────
Più campioni e più bit = più fedele la ricostruzione del segnale originale
📌 Riepilogo — Punti chiave
  • Un sensore è un trasduttore: converte una grandezza fisica (misurando) in un segnale elettrico proporzionale. I parametri chiave sono range, risoluzione, accuratezza, sensibilità e tempo di risposta
  • Sensori analogici: segnale continuo, richiedono ADC esterno (es. LDR, termistore NTC). Sensori digitali: ADC integrato, comunicano via I²C/SPI/UART (es. DHT22, BH1750, MPU-6050)
  • Ogni categoria ha i propri campioni di riferimento: temperatura (NTC, DHT22, termocoppia), luce (LDR, BH1750), movimento (PIR, HC-SR04), posizione (GPS NEO-6M), orientamento (MPU-6050 a 6 DOF)
  • La tecnologia MEMS ha miniaturizzato i sensori meccanici in chip microscopici, rendendoli integrabili negli smartphone e in qualsiasi dispositivo indossabile
  • L’ADC converte il segnale analogico in digitale tramite campionamento (quante volte al secondo) e quantizzazione (quanti livelli). Il Teorema di Nyquist stabilisce che la frequenza di campionamento deve essere almeno il doppio della frequenza massima del segnale, per evitare l’aliasing

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