高性能模拟与混合信号IC领导厂商Silicon Labs(芯科实验室有限公司)日前宣布推出业界首款适用于智能手机和可穿戴式产品的单芯片数字紫外线(UV)指数传感器IC，设计旨在检测UV光照强度、心脏/脉搏速率、血氧饱和度，以及提供接近/手势控制等。作为Silicon Labs光学传感器产品家族的最新成员，Si1132和Si114x传感器IC非常适用于具有动作跟踪功能的腕带和臂带产品、智能手表和智能手机等应用。除了支持UV指数检测之外，这些器件也可为健康和健身方面的应用提供环境光和红外(IR)接近感测功能。
在消费类电子产品中，对UV 感测的需求正在上升，因为开发者打算通过提供保护人们免于UV伤害的这种新功能，来寻求在可穿戴和手持设备上的差异化设计。UV检测对于那些有晒伤危险或者对光照有疑虑的人们是有帮助的，例如：户外活动的终端用户在他们达到危险的暴露级别之前，带有UV传感器的产品可以为其测量累积的UV强度并且及时报警。根据世界卫生组织(WHO)制定的标准，数字化的UV指数与太阳光的强度成线性关系，并由国际照明委员会(CIE)开发的红斑作用光谱做为衡量标准。标准化的指标包括我们的皮肤对不同波长的太阳光(含UVB和UVA)的反应。
传统的UV传感器由UV敏感的光电二极管、外置的微控制器(MCU)、模数转换器(ADC)以及信号处理固件组成。Silicon Labs首先将所有这些功能集成到单芯片解决方案中，超小的2mm x 2mm封装有助于减小最终设计的尺寸且降低物料清单(BOM)成本。UV传感器产品线包括以下的成员：
●Si1132 UV指数和环境光传感器，具有工业标准的I2C接口可读取数字化的UV指数数据。
●Si1145/46/47 UV和IR接近/环境光传感器，根据型号提供单、双、三个LED驱动器集成选项，可为手势识别提供15级可选择的驱动等级。
当与加速度计相结合时，Si1132和Si114x传感器能够在可穿戴应用中帮助开发人员实现休眠跟踪。此外，传感器对红外和可见光等级的检测能力也可以增强混合光源环境下对LCD背光的控制。其结果是终端用户不需要分心去设置或调节，传感器就能够有效的调节背光，从而缓解了眼疲劳，且降低功耗，使之成为一种低成本而有效的手段。
Si114x传感器的LED驱动器能够为健康和健身跟踪器提供反射式心率和血氧饱和度测量功能，非接触式接口支持终端用户远距离控制。Si1146和Si1147传感器分别提供两个和三个红外LED驱动器，支持高级运动和手势感应。Si1146可以实现 Z轴和X轴运动感应和非接触式控制，而Si1147添加了第三轴，可以实现三维运动感应。两个传感器提供的反射测量能够进行后处理，以进一步判别手势。
Si1132和Si114x传感器在宽动态范围的光源(包括太阳光)下提供了优秀性能。其牢靠的传感架构也包括一个感应能力高达128kLux的环境光传感器。光电二极管响应和相关的数字转换电路为人造光闪烁噪声和自然光干扰噪声提供了优秀的抗干扰能力。
UV 指数传感器的超低功耗架构可帮助用户采用更小电池实现更薄的可穿戴式设计，在每秒一次的UV测量速率下平均电流低至1.2μA，有效的延长了电池寿命。在功耗显著低于同类产品条件下，传感器也提供了更大的灵敏度和感应距离。凭着单一的25.6μs红外光LED工作时间，高灵敏度的IR传感器能够在移动感应和手势识别应用中明显延长电池寿命，同时保持长达50cm的感应距离。此外，LED电流动态调整也进一步降低了系统功耗。
Silicon Labs副总裁兼接入、电源和传感器产品总经理Mark Thompson表示，“可穿戴式设计需要更高集成度、小尺寸封装和低功耗的传感解决方案，我们也预见了对于业界首款单芯片数字UV指数传感器的需求，该传感器它还提供了环境光和IR感应功能，非常适用于创新的健康和健身应用。Silicon Labs是唯一一家提供UV指数传感器的供应商，同时还提供节能型MCU、无线MCU和收发器、以及其他各类传感器，在快速增长的可穿戴市场中，这些产品可以有效的整合进系统解决方案。”
Silicon Labs为可穿戴开发人员提供了完整的硬件和软件工具，以帮助用户简化测试、功能特性、原型设计和软件开发。UVIrSlider2EK UV/IR评估套件为Silicon Labs的光学传感器提供了一个高级的开发平台。在超低功耗C8051F800单片机的控制下，UVIrSlider2EK将Si1146传感器连接到两个红外光LED，实现UV指数测量、高级2D/2轴非接触式手势识别和物体接近检测。IrSlider2EK预先配置了固件，即通过五个LED灯显示了用户目前所处环境的UV强度指数。辅助演示软件提供了一个可以显示完整的UV指数数据的GUI界面，也提供了一个IR滑动条演示，并且这个演示可以通过8个可见的LED示范左/右/悬停等手势识别功能。此外，Silicon Labs还为环境光、近距离和手势识别的逻辑算法提供了示例软件源代码。
